國網(wǎng)白銀供電公司 賈黎亮 李春華 李強(qiáng)仁 郭庭哲

在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)背景下，借助“大云物移智鏈邊”等新興技術(shù)實(shí)現(xiàn)與同期線損線路異常診斷業(yè)務(wù)的快速融合，分解線損關(guān)鍵影響因素，針對線損管理難度日益增加、數(shù)據(jù)應(yīng)用不足等影響同期線損精益管理等問題開展積極數(shù)據(jù)探索和挖掘?qū)嵺`，發(fā)揮電力大數(shù)據(jù)價(jià)值，為電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、線路科學(xué)降損及精益管理提供有效的支撐。

1 技術(shù)路線

通過調(diào)整電網(wǎng)運(yùn)行方式、控制無功功率、調(diào)整電壓等措施有效解決異常問題，助力電網(wǎng)高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行[1]。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分選擇使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的Hive（數(shù)據(jù)倉庫）進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)計(jì)算處理部分，考慮數(shù)據(jù)量級(jí)較大，選擇使用基于Hadoop+Spark分布式框架的大數(shù)據(jù)平臺(tái)；數(shù)據(jù)挖掘分析部分，一是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及數(shù)據(jù)處理，二是根據(jù)運(yùn)行參數(shù)生成對應(yīng)數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計(jì)量，三是對數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計(jì)量按照線損分類后進(jìn)一步處理得到最終分析數(shù)據(jù)[2]。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)質(zhì)量

基于業(yè)務(wù)需求中的分析理解，本次分析電力內(nèi)部數(shù)據(jù)取自同期線損、用采等電力信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)周期為2018年7月至2019年6月，數(shù)據(jù)記錄總數(shù)約15.1萬條；可信度方面，運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)均來源于用電信息采集系統(tǒng)，雖有一定的采集異常數(shù)據(jù)但不影響后續(xù)數(shù)據(jù)分析。完整度方面，電壓、功率、電量數(shù)據(jù)均存在一定的缺失情況，但缺失數(shù)量占數(shù)據(jù)總量的比例很低，在經(jīng)過填補(bǔ)處理后不影響后續(xù)對數(shù)據(jù)的分析[3]。

2.2 數(shù)據(jù)清洗及整合

電壓數(shù)據(jù)處理：首先對線路電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，確認(rèn)線路的有數(shù)據(jù)天數(shù)，是否缺相等情況，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果刪除電壓缺失數(shù)量大于15個(gè)的數(shù)據(jù)，使用平滑填補(bǔ)缺失值，電壓數(shù)據(jù)與其對應(yīng)變比相乘；其次使用填補(bǔ)后數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)線路是三相四線制或三相三線制，為向線電壓轉(zhuǎn)換做準(zhǔn)備；最后使用填補(bǔ)后數(shù)據(jù)和線制統(tǒng)計(jì)結(jié)果，將所有電壓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的線電壓數(shù)據(jù)。

功率數(shù)據(jù)處理：統(tǒng)計(jì)有功、無功功率數(shù)據(jù)缺失情況后，刪除缺失超過15的數(shù)據(jù)，對其他存在缺失的數(shù)據(jù)平滑填補(bǔ)。填補(bǔ)后數(shù)據(jù)與相關(guān)倍率相乘得到處理后功率數(shù)據(jù)；匹配線損數(shù)據(jù)：將電壓、有功功率、無功功率、電量數(shù)據(jù)按照元件編號(hào)、計(jì)量點(diǎn)編號(hào)、日期，分別與線損數(shù)據(jù)匹配[4]，得到電壓與線損、有功功率與線損、無功功率與線損、電量與線損數(shù)據(jù)寬表。

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析

用于描述數(shù)據(jù)特征的統(tǒng)計(jì)量主要分為集中趨勢統(tǒng)計(jì)量、離散趨勢統(tǒng)計(jì)量和分布形狀統(tǒng)計(jì)量。其中，集中趨勢統(tǒng)計(jì)量包括平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)，離散趨勢統(tǒng)計(jì)量包括極差、方差或標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)，分布形狀統(tǒng)計(jì)量包括峰度、偏度。

電壓分析：電壓數(shù)據(jù)分為三相，每一項(xiàng)由15分鐘采集一次得到的96點(diǎn)電壓數(shù)據(jù)組成。結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際，不同電壓等級(jí)存在不同數(shù)值的電壓上下限限制，需要統(tǒng)計(jì)電壓數(shù)據(jù)位于電壓限制之外的數(shù)據(jù)比例（表1），同時(shí)需要生成基于數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計(jì)量的數(shù)據(jù)用以描述電壓數(shù)據(jù)。集中趨勢統(tǒng)計(jì)量中的眾數(shù)，由于存在同一線路、同一線損情況下，眾數(shù)結(jié)果數(shù)量不統(tǒng)一，無法比較的問題，所以選擇平均數(shù)、中位數(shù)兩個(gè)特征。離散趨勢統(tǒng)計(jì)量中的方差或標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)在計(jì)算時(shí)都需要平均數(shù)，由于所有平均數(shù)不在同一水平，缺乏比較意義，所以選擇極差及能夠避開平均值的一階差分（即后一個(gè)數(shù)據(jù)減前一個(gè)數(shù)據(jù)的差的集合）均值用以衡量數(shù)據(jù)的離散趨勢[5]。分布形狀統(tǒng)計(jì)量因不存在實(shí)際業(yè)務(wù)意義，不進(jìn)行計(jì)算。綜上所述，計(jì)算字段包括各相的電壓偏高、偏低、正常比例、平均數(shù)、中位數(shù)、極差、一階差分均值。為對比線路在線損異常和線損正常時(shí)的運(yùn)行參數(shù)，需要將特征計(jì)算結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理。對各項(xiàng)中位數(shù)再次求中位數(shù)，其他數(shù)據(jù)求平均數(shù)。

功率分析。功率數(shù)據(jù)分為有功功率和無功功率，均由每15分鐘采集一次得到的96點(diǎn)功率數(shù)據(jù)組成，不分相。因功率數(shù)據(jù)與單相電壓數(shù)據(jù)相似，均存在眾數(shù)結(jié)果不統(tǒng)一、平均數(shù)不是同一數(shù)值、分布形狀統(tǒng)計(jì)量沒有實(shí)際意義的問題，所以功率數(shù)據(jù)分為有功功率和無功功率兩部分，計(jì)算字段均為平均數(shù)、中位數(shù)、極差、一階差分均值。為對比線路在線損異常和線損正常時(shí)的運(yùn)行參數(shù)，需要將特征計(jì)算結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理。對各項(xiàng)中位數(shù)再次求中位數(shù)，其他數(shù)據(jù)求平均數(shù)。

表1 電壓閾值

表2 電壓特征計(jì)算部分結(jié)果

表3 線路不同線損電壓數(shù)據(jù)特征部分計(jì)算結(jié)果

表4 有功功率特征計(jì)算部分結(jié)果

表5 無功功率特征計(jì)算部分結(jié)果

表6 線路不同線損有功功率數(shù)據(jù)特征部分計(jì)算結(jié)果

表7 線路不同線損無功功率數(shù)據(jù)特征部分計(jì)算結(jié)果

表8 線路不同線損電量數(shù)據(jù)特征部分計(jì)算結(jié)果

表9 分析結(jié)果

電量分析及分析結(jié)論。電量數(shù)據(jù)分為正向電量和反向電量，每條線路每天生成正向電量和反向電量各一個(gè)。因電量數(shù)據(jù)每天只有一個(gè)，無法計(jì)算日電量的離散趨勢特征，所以直接計(jì)算電量的平均數(shù)和中位數(shù)（表8）。數(shù)據(jù)寬表合成。將電壓、功率等數(shù)據(jù)計(jì)算得到的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行整合，形成數(shù)據(jù)寬表，為下一步得到分析結(jié)論提供數(shù)據(jù)支持。比較同一線路不同線損情況下，電壓、功率等運(yùn)行參數(shù)的特征，得到運(yùn)行參數(shù)的異同點(diǎn)。根據(jù)異同點(diǎn)提出相應(yīng)的建議（表9）。

3 結(jié)語

在實(shí)際業(yè)務(wù)中，線路負(fù)載率、電壓、有功功率、無功功率、線路長度等因素均會(huì)影響線路線損，但這些因素如何綜合影響線損、影響程度如何目前均未得到合理的分析，本文基于各位專家學(xué)者的基礎(chǔ)上進(jìn)行進(jìn)一步的研究。解決線路線損異常診斷、并且面對不同的異常線損，提出了相應(yīng)的降損措施。