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大数据在高损台区管理中的实践应用

文章出处:www.xsh18.com 人气:发表时间:2018-08-27 11:09

以2017年3月份黄化供电公司配变台区线损为大数据基础,详细分析台区线损率异常产生的根本原因为同期线损处于建设阶段,高损台区受采集成功率影响较为明显等并提出开展线损管理专题监测分析、核查整改等建议。
       关键词:大数据;线损管理;配变台区
      
       1 分析思路及方法
       利用用电信息采集系统中线损查询单元模块,对2017年3月份同期线损数据开展监测分析,重点关注线损率大于10%的高损台区,排除采集成功率和安装率的影响,确定疑似线损异常台区,作为重点跟踪监测对象,同时与营销系统进行配合核对,分析用电信息采集系统与营销业务系统数据不匹配原因。并对疑似线损异常台区进行初步判定、分类,分析台区线损异常的根本原因,并开展异动现场核查验证。
       2 运营诊断分析
       2.1 各县公司高损台区分布情况
       2017年3月份,黄化县供电公司同期线损为高损(线损率大于10%)的台区有368个,占可监测台区的13.70%。其中,化隆、同仁县供电公司高损台区数量较多,分别为86个、81个,分别占高损总台区数的23.37%、22.01% ;循化、尖扎县供电公司高损台区数量较少,分别为32个、53个,分别占高损总台区数的8.70%、14.40%,如图1 所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       高损台区数占各单位可监测台区数比例较大的是泽库、尖扎县供电公司,高损台区占比分别为21.24%、18.03% ;占比较少的是循化、河南县供电公司,分别为7.92%、10.83%,如图2 所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       2.2 各班组高损台区分布情况
       平均每个班组发生高损配变13台,有10个班组高损台区数大于公司平均值。其中,泽库县营销部高损台区数量最多,为43台。循化县供电公司各班组高损台区数量普遍低于其他县公司。
       2.3 高损台区所属线路情况
       对高损台区所属线路分析,发现高损台区涉及线路95条,平均每条线路高损台区3.87台。化隆县供电公司涉及异动线路数最多,为28条;河南县供电公司涉及异动线路数最少,为11条;泽库县供电公司平均每条线路高损台区数最多,为6.5个;循化县供电公司平均每条线路高损台区数最少,为2.46个,如图3所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       筛选出各县供电公司高损台区数前六名的线路,发现尖扎、化隆、同仁县供电公司高损台区各线路分布较为分散。循化、河南、泽库县供电公司高损台区各线路分布较为集中,其中循化县供电公司主要集中在文四路和白四路两条线路,分别为8个、6个;河南县供电公司高损台区主要集中在优一路,为18个;泽库县供电公司高损台区主要集中在泽二路、多三路、泽五路、多一路、泽一路等5条线路,如图4所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       2.4 高损台区线损率区段分析
       高损台区数整体上,随着线损值的增加呈现递减趋势,其中线损率在(10% ~ 15%)数量最多,为167个,占高损总台区数的45.38%,如图5所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       2.5 高损台区线损率与损失电量分析
       高损台区线损率与损失电量分析,发现同仁县供电公司隆一路1103 001 号公网变线损电量最大,为19219kWh(覆盖率、采集成功率均为100%,排除采集数据质量问题);化隆县供电公司加五路012号公网变和004号公网变、甘五路牙路乎二社001号公网变等3个高损台区损失电量较为突出,分别损失电量为12218 kWh、17534 kWh、10335 kWh ;河南县供电公司优一路参美谢隆多002 号公网变所辖用户3户,覆盖率、采集成功率均为100%,损失电量为83 kWh,造成线损率为100%。
       2.6 高损台区线损率与电能表覆盖率分析
       高损台区线损率与电能表覆盖率分析,发现公司高损台区电能表覆盖率均为100%,不存在未配置采集点等原因导致高损的情况,如图6所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       2.7 高损台区线损率与采集成功率分析
       除个别高损台区,采集成功率较高。其中化隆县供电公司金一路下恰藏村001号公网变、金一路上恰藏村001号公网变线损率受采集成功率影响最为显著,采集成功率分别为15.15%、21.05%,如图7所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       2.8 高损台区线损率与手工抄表零度户关联分析
       2017 年3 月份黄化县供电公司发生手工抄表零度户165户,零度户所属台区与高损台区匹配成功64个,其中河南县供电公司松一路多松乡支线002号公网变手工抄表零度户24户, 线损率为13.72%、线损电量为560 kWh ;尖扎县供电公司洛三路岗毛006号公网变手工抄表零度户11户,线损率为13.05%、线损电量为48kWh。
       2.9 高损台区线损率与手工抄表用户关联分析
       高损台区线损率与采用手工抄表用户关联分析,再次确定了化隆县供电公司金一路下恰藏村001号公网变、金一路上恰藏村001号公网变线损率受采集成功率影响最为显著的问题,以及河南县供电公司高损台区(松一路多松乡支线002号公网变)手工抄表零度户数量最多等异动问题。还发现河南县供电公司优一路参美谢隆多002号公网变(所辖用户3户)有1户手工抄表便造成了线损率为100%,需业务部门现场核查其余2户是否用电以及手工抄表电能示值是否准确。
       2.10 高损台区线损率与用户用电异常关联分析
       2017年3月份黄化县供电公司发生用户用电异常用户28933户,用户用电异常所属台区与高损台区匹配成功294个,其中泽库县供电公司泽三路县城004号公网变用户用电突减异常用户103户,线损率为43.32%、线损电量为18044 kWh ;泽库县供电公司多一路多福屯001号公网变用户用电异常用户90户,线损率为10.37%、线损电量为4728 kWh。
       2.11 高损台区与配变三相负荷不平衡关联分析
       高损台区与配变三相负荷不平衡关联监测,发现高损台区与负荷平衡程度无明显关联关系。例如,甘五路牙路乎二社001号公网变2017年2月1日至3月1日累计发生8次三相负荷不平衡问题,累计时长23.5 h。从发生次数及时长角度考虑,三相负荷不平衡不是高损原因,该探索性关联分析无监测参考价值,如表1 所示。
大数据在高损台区管理中的实践应用
       3 分析结论
       3.1 同期线损正处于建设阶段,监测数据并非包含全量台区,部分县公司建设进度较慢
       营销系统内对受自用电、无表临时用电、采集率、覆盖率等影响台区线损,往往采用人工修改数据或者调整供电量的方式修正,最终得出真正线损异常台区,同期线损数据无法主观修正,将现场实际无异常的台区一并分析处理,从而影响线损异常台区定位。按照月专题监测数据计算,可监测同期线损台区占总台区的比例为93.33%,其中循化县供电公司同期线损可监测台区占比最小,为89.58%,建设进度较其他县公司滞后。
       3.2 部分高损异常台区,线路分布较为集中,呈现一定规律性
       循化、河南、泽库县供电公司高损台区各线路分布较为集中,其中循化县供电公司主要集中在文四路和白四路2条线路,分别为8个、6个;河南县供电公司高损台区主要集中在优一路,为18个;泽库县供电公司高损台区主要集中在泽二路、多三路、泽五路、多一路、泽一路等5条线路。
       3.3 从监测数据看,高损异常受电能表覆盖率因素影响较小
       高损台区线损率与电能表覆盖率分析,发现公司高损台区电能表覆盖率均为100%,不存在未配置采集点等原因导致高损的情况。
       3.4 高损台区受采集成功率影响较为明显
       由于边远地区供电区域现场线路、地理、气象环境影响采集信号,导致表计抄读不稳定,或者数据传输不稳定,影响采集抄读成功率和数据采集完整率,导致采集系统台区线损率出现异常。其中化隆县供电公司金一路下恰藏村001号公网变、金一路上恰藏村001号公网变线损率受采集成功率影响最为显著,采集成功率分别为15.15%、21.05% ;河南县供电公司松一路多松乡支线002号公网变手工抄表零度户24户,线损率为13.72%、线损电量为560 kWh ;尖扎县供电公司洛三路岗毛006号公网变手工抄表零度户11户,线损率为13.05%、线损电量为48kWh。
       4 运营诊断分析成效
       通过本次对公司公变台区线损异常开展的专题监测分析工作,业务部门、基层单位更加有针对性地对辖区内异常台区情况有了深入的掌握,同时通过现场核查,发现自身管理薄弱环节,制定相关管理提升措施。内部管理提升方面达到了较好的效果。
       一是通过开展线损管理专题监测分析,业务部门、基层单位更加明确管理短板,自我管理得到有效改善,促成公司线损管理水平得到提升。
       二是通过核查整改,有针对性地对不同异常台区采取合理可行的措施,通过此次专题分析工作,业务部门、基层单位共排查有效台区线损异常11类,制定相关整改措施7条,为后期线损管理工作提供有效对策。
       三是充分参考用电采集系统日冻结线损率波动变化情况,加强采集检查、用电检查、计量装置运行异常检查。重点关注连续多日冻结线损偏高的台区和低抄读成功率台区,从提高抄读成功率、及时更换故障表计、强化反窃电检查等几个方面入手,有效防范了日冻结线损偏高台区转为月度实际重损台区。
       5 结束语
       随着大数据应用不断深入,应借助各类大数据分析思路和软件的不断开发,获取挖掘数据有效价值,提高台区线损异常原因精准定位能力,加速公司线损管理水平的提升。

此文关键字:大数据,线损管理,配变台区

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