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摘要：电力系统中供电台区一般由配电变压器、配电线路构成。系统运行过程中，线路需承担大批量用户的供电任务。鉴于用户种类多、供电区域复杂，线损问题的发生风险较高。通过智能用电大数据分析的方式，加强台区线损管理，可有效解决上述问题，对用户用电持续性的提升具有重要价值。鉴于此，本文就此展开了论述，以供参阅。
关键词：智能用电；大数据；台区线损
引言
随着社会的进步和人们生活水平的提高，越来越多的家用电器被居民用户所使用，居民用电量在社会总用电量中的比重及用电费用在人们的日常支出中的比重越来越大。节能减排、提高能源利用率是应对资源短缺和环境污染问题的重要途径。智能用电作为智能电网的重要一环，可利用先进的信息通信技术，使电力用户由传统被动用电模式转变为主动用电模式，从而有效提高电能利用效率、节省用电成本、构建用户和电力公司之间实时互动的新型供用电关系。
1台区线损异常分析
供电台区的内部结构是由配电变压器、配电线路所组成，根据应用的实际情况，有的是一台配电变压器、一条配电线路，有的是多台配电变压器、多条配电线路。与用电户直接相连的是低压配电网，在整个电力供应系统的末端，主要的影响因素是用户种类、用电需求，在用电供应区域内，涉及到的工作内容比较复杂，最重要的问题是城区配网。对此，相关供电企业应能够高度重视，对供电方式合理划分，加强对用电用户的管理，按照标准指标进行供电。由于低压配网涉及的内容比较复杂，因此要加强对台区线损的管理，在各地区的发展中都要采用大数据进行全面覆盖，提高数据信息采集的工作效率，重点对台区用户每日的用电量进行统计，能够对线损率、指标完成情况合理计算。针对台区的实际情况考虑，确保数据信息采集的准确性，对用电用户合理地划分，根据用户的需求，对电能限值进行合理的设置，对线损超标起到限制的作用。如果在实际应用中出现了超标问题，能够针对情况及时地检测，并且在最短的时间内对线损问题的原因进行分析，那么电力工作人员就可以根据系统分析的结果，对供电工作的方式适当调整，使工作的流程更加规范，对电力系统的精益化管理起到促进的作用，提升供电企业的服务质量。
2智能用电大数据在台区线损管理工作中的重要性
在实际统计线损率的工作中，对传统影响考核和计量抄表不同步等现象，已通过运用用电信息采集系统得到了充分的解决，但影响线损率计算的准确度常常容易受到诸多因素的影，主要包含：用户采集的实际覆盖状况，电能表的档案参数以及台区的户变关系等方面，由于此类数据众多且具有一定的复杂性；因此，传统的数据分析手段在对以上问题点进行分析时具有一定的局限性，影响工作的实际效率。而利用智能大数据的数据收集以及分析技术，可以对线损出现异常问题的原因进行彻底的分析，从而为线损的计算工作提供可靠且精确的数据支持。同时，也大大提高了工作效率减少相关工作人员的工作量，为台区线损管理工作降低人力、物力的投入，提高管理的水平和与工作质量。
3智能用电大数据分析的台区线损管理策略
3.1优化用电模式
（1）节省电费这种模式将用电符合在分时电价机制下进行转移调度，这种转移模式不会减小用户本身的用电量，但是能够减少总体的用电费用。（2）相比第一类型来说，节约用电型更具有经济性和舒适性，更为合理，这种形式对耗能和不适成本做出了综合考虑，在此基础上做出了调度决策。
（3）运用电网公司的决策与活动来达到的，电网公司和用户之间就会签订控制或补偿协议，或是制定出来部分行之有效的激励决策来在很大程度之上直接性的刺激用户，同时还得要确保用户可以在用电高峰期来关闭部分用电设备来调整用电量。（4）根本目标为降低碳的排放量，该种模式所具备的节能型与环保性，可以直接性的推动经济的良性发展。在该种模式具体实施的时候，是用户来手动式的调整设置，系统记录用户的用电习惯，并依据实际情况来自动化的进行生产调度安排。
3.2优化目标
如果仅以用户用电费用最低为优化目标，则上述智能用电优化算法的优化结果很可能是将大部分家用电器转移到电价比较便宜的时段工作。若大量用户均采用该算法进行优化，将会引入新的用电高峰，给电力系统的稳定运行带来不利影响。因此，有必要对上述智能用电优化算法进行改进。在降低用电费用的同时，加入限定条件，尽可能使家用电器负荷消耗功率均匀分布。为了避免某个时段用电量过高，可设定一个功率阈值，当某个时段总用电量超过设定阈值时，对超过的部分多收取一定的费用。
3.3强化计量管理
计量管理针对计算线损工作与电力控制均有着尤为关键的意义，通过强化计量管理提高数据的准确性。对没有加装封印的计量装置，如表计、CT等进行及时加封，一旦发现电能表出现故障要及时更换，对接线错误进行及时改正。对三相负荷、无功补偿等相关数据指标进行严格监控，及时处理其中的问题。每个月多要对台区的用电量进行及时的分析，时刻关注计量装置是否符合用电要求，严格监控是否存在严重超载，或是“小马拉大车”的问题，若是发现这些问题，一定要进行及时的整改。
3.4合理性分析诊断模型
通过可计算分析模型确定台区线损是否满足可计算条件后，还要通过决策树进行归纳分析，从而保证分析计算结果的合理性。建立合理性分析诊断模型，对台区线损计算的合理性进一步分析，利用决策树对记录属性和分类问题进行检验，一个问题得到答案后下一个问题随之产生，决策树就是由这种问题回答过程组成，其主要结构包括根节点、内部节点和叶节点。决策树模型的构建主要以台区线损的合理性分析属性集作为依据，主要节点的创建则采用递归算法。初始决策树只包含一个类标号为“合理性=是”的节点，表示台区线损率合理。然后对决策树进行细化，一个根节点包含两类记录，根据条件将其划分为更小的子集，并对每个子节点进行递归。具通过决策树的构建，可以实现对线损异常原因的分类分析。如果再次基础上增加用户数量等子节点，还能帮助管理人员深入分析台区线损的其他影响因素。
结束语
综上所述，通过对智能用电大数据进行分析，建立台区线损异常原因智能诊断模型，将有效提高台区线损的管理水平和效果，进一步推动公司线损管理的精益化管理，实施对台区线损的全过程管理，明确各专业管理职责、台区关口管理、变户关系管理等内容，为全省有序开展台区线损管理工作奠定坚实基础。随着智能电表的推广应用，以及用电信息采集系统建设工作的快速推进，针对台区复杂的现场情况，通过研究分析造成台区线损超标的各类因素，对台区线损进行个性化细分管理，更加精准地定位问题台区，更好的体现电网经营企业对低压台区设备及用户的管理水平，降低企业的经营成本，提高企业的经济效益。
参考文献
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