陈畅
岳阳市湘能农电服务有限公司湘阴县分公司 湖南 岳阳 414600
摘要：台区管理是线损“四分”的基础，也是体现供电公司理念和销售管理水平的关键。多年来，低电压客户的复杂性和低电压电网的多样性使电力公司的长期战略任务和系统工程增强了台区的线损管理。近年来，电力信息采集技术的推广已经在车站区域引入了智能管理概念，为电网“最后100米”的信息问题提供了解决方案。评估情况并建立新的线损管理模型以适应智能电网发展需求至关重要。在本文中，将使用数据挖掘和分析技术，使用信息技术和智能电力大数据工具来分析影响台区线路损耗的因素。
关键词：智能用电；大数据分析；台区线损管理
电力用户信息采集系统与电力业务互动交互平台的结合，构建了电网智能化的能耗大数据以及用户的能源流、信息流、业务流。在本文中，将使用数据挖掘和分析技术，使用信息技术和智能电力大数据工具来分析影响台区线路损耗的因素。通过台区线损异常的智能诊断模型，实时分析影响台区线损的异常原因，促进了低压线损管理结果管理向过程管理，电力运行效率和站的过渡。提高区域的管理水平，降低企业的运营成本，提高公司的经济效益。
一、应用的必要性
用于计算低压线损耗的当前方法包括平均电流负载曲线特性系数方法，等效功率方法和电压降方法。从台区线损计算公式可以看出，线损率的计算逻辑并不复杂。电力使用信息收集系统解决了评估电表的周期和电表读数之间差异的问题，但是仍然有许多因素会影响线路损耗。速率计算的准确性（例如，用户在站点区域中的收集范围，站点区域中的家庭变更关系以及站点区域中的电表文件参数）会影响台区中线损率计算的准确性和准确性。当处理这些数据时，传统的数据分析方法有各种局限性，工作量非常大且效率低下。因此，基于智能电力大数据，数据挖掘和分析技术被用于分析公共配电变电站区域低压输电线路损耗的异常原因，并用于低压电站区域输电线路损耗的计算，提供可靠的计算数据。它为形成站的适当电源区域提供了管理基础。进一步促进了台区线损管理成果管理向过程管理的转变，提高了公共变电站区线损管理水平和工作质量。
二、大数据分析台区线损异常
在电力系统中，电力区域是指配电变压器，配电线或多个配电变压器和配电线的集合。低压配电网位于整个电网的电源端，连接成千上万的家庭，与供电区域相交，具有多种类型的用户，用电的性质很复杂，尤其是在城市配电网中。比较复杂。电力公司为低压用户管理变电站，而电源、电力销售和台区线损耗率是台区经济学的重要指标。作为低压线损管理的重要组成部分，台区线损包括配电网络规划、运营、市场功耗、计量和支票收集管理。然而，由于低压配电网络结构的复杂性和用户的性质，难以管理并且站周围的管理线的损耗总是很高。电力用户电力信息采集系统覆盖了所有低压电力用户。该系统包括站区评估单元，每日电力供应和销售数据以及站区与用电方之间的对应关系信息。图1显示了台区的损耗率，计划指标的完成情况以及典型台区的拓扑关系。用于计算低压线损耗的当前方法包括平均电流负载曲线特性系数方法、等效功率方法和电压降方法。从台区线损计算公式可以看出，线损率的计算逻辑并不复杂。尽管电力使用信息收集系统解决了评估电表和电表读数之间的周期差异的问题，但仍有许多因素会影响线路损耗。
费率计算的准确性（例如，用户在站点区域中的覆盖范围，台区中的家庭变更关系以及台区中的电表文件参数）会影响台区中线路损耗率计算的准确性和准确性。当处理这些数据时，传统的数据分析方法有各种局限性，工作量非常大且效率低下。
三、台区线损的有关知识
（一）台区线损概念和影响因素
在电力系统中，台区是指可变的电源范围或面积。这是经济运行和电力管理的专用名称。当前，国家电网覆盖区域内的所有低级电网均由单独的站点进行管理。在电网传输和分配期间发生的有功功率损耗和电能损耗统称为线路损耗，或简称为线路损耗。台区轨道损耗管理，台区轨道损耗管理是一种管理方法，是指统计，分析和控制公共配电变压器功率范围内的轨道损耗。台区的轨道损失管理也称为“台区管理”。这是线损管理在四个点（即分区、分正、分线和分台区）的重要组成部分。
四、台区合理性分析模型
由于电力消耗信息收集系统被完全覆盖和收集，因此用户收集的电力消耗信息非常大。传统的数据分析技术无法解决当今的实际问题。但是，对能够处理多种属性的技术的需求不断增长，例如静态存档数据和动态收集的数据之间的关系。为了使数据更适合分析，有必要对与站区线损计算有关的数据进行预处理。在分析台区损耗是否具有计算条件后，为了分析计算结果的合理性，通过决策树归纳的分析方法构建了台区合理性分析模型，并对台区路线进行了分析。进一步分析损失计算结果的有效性。决策树归纳法可以研究具有记录属性的问题并解决分类问题。如果回答了该问题，则会出现下一个问题。回答此问题的过程形成一个决策树，决策树结构包含三种类型的节点：根节点、内部节点和叶节点。给台区线损有理分析的一组属性，可以建立台区线损有理决策树模型，并使用递归算法创建每个子节点。表1显示了每个子节点的递归算法。该分类问题中的第一个决策树只有一个节点，并且类别标签为“合理性=是”这表明台区的线损率是合理的。但是，根节点包含两个类别的记录，因此需要进一步优化。根据“可计算的”分析条件，将这些记录分为较小的子集，下一步是递归根节点的每个子节点。从数据集可以看出，第一个无法计算的是荒谬的。因此，根节点的左子节点是标记为“合理性=否”的叶节点。对于右子节点，递归是所有记录都属于同一类。每次递归形成的决策树如图1c和d所示。
结语：综上所述，通过分析智能功耗的大数据，建立台区线损异常原因的智能诊断模型，可以有效提高台区线损的管理水平和影响，进一步推进公司线损管理的精益管理。通过快速促进智能电表的普及和利用以及用电信息采集系统的建设，个性化线损细粒度管理，对有问题的电站区域的定位更加准确，反映了电网企业对低压电站区域的设备和用户的控制水平，从而降低了公司的运营成本并减少了提高经济效益。
参考文献：
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