试述大数据分析技术在采集运维业务中的应用

　　摘要：随着信息技术的发展以及用电采集系统的逐步普及，电网数据将从数据量、获得数据的时效性、有效性等方面进一步完善和提升，大数据技术的特性将得到进一步的凸显。电力企业高度重视大数据技术在采集运维业务中的应用。本文从基于采集数据治理低电压和基于采集数据精准分析变压器负荷两个方面来探讨大数据分析技术在采集运维业务中的应用。

　　关键字：采集数据;大数据

　　1.采集系统数据采集内容

　　采集系统覆盖用电客户或其他用于结算和考核的用电计量装置有多种，主要包含：厂站直供大型用电客户、一般专变用电客户、公变考核总表、普通低压用户。采集的数据项也很多，如：电量、电压、电流、现场用电异常报警等。详细情况如下：

　　(1)普通低压用户：日冻结电量(每日一次)，实时电压、电流(被动采集)。

　　(2)厂站直供大型用电客户、一般专变用电客户：日冻结电量、用电异常报警(每日一次)，电量、电压、电流(每15分钟一次)，用电异常报警、实时电量(被动采集)。

　　(3)公变考核总表：日冻结电量、用电异常报警(每日一次)，电量、电压、电流(每15分钟一次)，用电异常报警、实时电量(被动采集)。

　　2.其它系统以及外围数据

　　采集系统采集的用电客户用电信息是对客户用电行为分析的一个主要数据基础，要全方位分析客户用电行为还需要借助一些其它系统或者外围数据。

　　(1)需通过营销信息系统获取数据项类型：用户基本信息、用电类型、供电方式、抄表例日、电费结算等。

　　(2)需通过外围地理信息、环境监控等系统或公布数据获取数据项类型：供电服务区地理信息、四季温度变化、不同区域主要用电客服类型、政府公布经济指数等。

　　只有在全方位获取到与用电客户用电行为相关的其他信息或影响用电客户用电行为的各项因素的基础上，分析才能更加客观、更加全面，分析结果才能更加接近实际。

　　3.大数据分析技术在采集运维业务中的应用

　　3.1基于采集数据治理低电压

　　3.1.1采集原理

　　电力用户整体分为专、公变和低压客户两类。专、公变的采集原则为：对全部专、公变总路(专用变压器结算计量点或公用变压器考核计量点)安装的采集终端或电能表开展电压、电流、功率3类数据采集。考虑到地区低压用户电能质量的要求相对单一，为减轻用电信息采集系统数据采集压力，提高用电信息采集系统各类数据采集成功率，对地区的低压客户结合实际选择部分“典型户”开展客户端电压数据采集。同时，为确保采集系统安全稳定运行，用电信息采集系统需要结合终端类型和通信条件，合理设置电压、电流、功率数据采集频度和时点。具体采集原理为：

　　(1)对于本地通信组网采用载波方式的，以台区为单位，选择10个以内的典型户(数量根据台区规模、拓扑结构和系统前置负载情况确定)，每周实现1天在负荷高峰时段，以1小时为间隔，实现低压典型户电压数据的采集。

　　(2)对于本地通信组网采用载波方式的，按照表箱选取典型户，在集中器中设置为重点用户，每日实现对典型户不超过12个点电压数据的采集。对于现场终端设备不满足重点用户设置技术条件的，每周实现1天在负荷高峰时段，通过采集系统主站对典型户的电能表进行电压瞬时值透抄，实现低压客户电压数据采集。

　　(3)对于本地通信组网采用 RS-485 方式的，按照表箱抽取典型户，在集中器中设置为重点用户，每日实现对台区典型户24个点电压数据的采集。对于采集失败的数据点，按照“就近替代”原则用同一表箱其它客户电压数据进行替代。

　　(4)根据低压客户的电压数据分析结果，区分出客户低电压出现可能性大、中、小的台区，分别选择100% 、 10%和1%的台区纳入采集。对纳入采集的台区选择典型户，每周实现1天在负荷高峰时段的典型户电压数据采集。

　　3.1.2采集策略

　　对于专公变用户，一旦采集到台区总路出现低电压，即认为整个台区电压偏低，需要进行电压补偿。对于低压用户，根据现场智能电能表的采集覆盖情况，结合公变电压数据，按照“优先选择公变低压侧总路电压偏低台区、优先选择台区线路末端客户、优先选择用电高峰时段”的三优先原则实现用户电压数据的采集。同时，在公变台区总路电压数据采集基础上，通过数据分析，进一步优化低压客户采集策略：如果公变总路出现低电压，可以不再重复采集低压客户端电压数据;公变总路电压合格，需要在低压客户侧选择典型户作为电压数据采集对象。每个台区电压监测典型户原则上不超过20户，在午高峰(11:00～13:00)或

　　晚高峰(18:00～21:00 )时段，以小时为频度设定采集时点，实现电压数据采集(要求每日至少有一个有效采集数据)。如果现场设备和信道条件较好，可结合实际增加采集频度，提高低电压采集的实时性、准确度。

　　3.1.3.典型案例

　　(1)现场情况

　　通过用采系统导出日新增低电压用户，某供电所PMS_二变, 该用户C相电压偏低，根据该表号查询该用户总户号后进入用采系统透抄该用户电能表，发现该户C相电压确实在允许偏差范围外，立即和挂钩单位该供电所技术员带上钳形表及相关安全工器具到达现场进行处理。

　　PMS_二变容量为200KVA，出线1条，居民照明18户，非居民户10户。根据现场勘察，该台区主干线为LGJ-120,居民用户大部分接在C相上。镇政府动力用电客户在400V供电线路的末端。现场实测电能表A、B、C三相电压分别为225.7V、233.5V、197V。

　　(2)故障分析

　　1)三相负荷分布不均，单相负荷集中在一相上，造成变压器三相负荷不平衡，变压器各相输出电流不相等，配变三相绕组压降就不相等，中性线就会有电流通过，使中性线产生阻抗压降，引起中性点位移，致使各相电压发生变化，造成负载轻的一相电压升高，负载重的一相电压降低。

　　2)供电半径过长是农村发生低电压的主要原因之一，台区由于是地埋位置特殊原因中压线路不能延伸到负荷中心造成末端电压低。

　　(3)现场故障处理

　　1)通过用电采集系统和现场实测，发现C相负荷高峰时达到65A，A、B相高峰时分别达到35A、26A,三相负荷不平衡，配变高峰时存在超负荷现象，立即组织人员把C相照明负荷向B相进行适当调整，尽量达到三相负荷平衡。

　　2)在做好安全措施的前提下，对变压器进行停电，查看分接开关位置是否适当，在迎峰度夏来临时，电网负荷会不断增加会造成一次电压较低，将配变分接开关档位处于Ⅱ档，将变压器档位调至Ⅲ档。

　　3.2基于采集数据精准分析变压器负荷

　　3.2.1基于采集数据分析

　　通过电力用户用电信息采集系统，可以查询某供电单位的配变负载情况，2020年5月31日，某单位共有33585个台区，其中超载台区81个、过载台区55个、重载台区141个。

　　3.2.2用电信息采集系统数据统计重、过载台区

　　通过重、过载分布状况，针对某单位XX小区、某材料有限公司台区5月份负荷情况进行进一步分析。

　　3.2.3数据分析及解决措施

　　经过对用电信息采集系统配变数据的分析，结合对现场变压器的排查，某供电公司XX小区为居民用电台区，在晚用电高峰期用电量增加，出现负荷超载情况，XX小区5月份出现27次超载情况，其中26次出现在晚用电高峰期，变压器运行容量在150%左右。通过用电信息采集系统数据分析，现该台区配置变压器容量偏低，需对变压器容量进行调整升级。

　　某材料有限公司台区为厂区用电，生产作业集中在下午15:00-17:00期间，在该时段出现负荷过载情况，某材料有限公司台区5月份出现26次超载情况，时间分布在全天不同时间段，主要集中在下午15:00-17:00之间，变压器运行容量在130%左右。通过用电信息采集系统数据分析，发现该台区配置变压器容量偏低，需对变压器容量进行调整升级。

　　针对发现以上两个台区的问题，某供电单位运检部门同时安排运行检修人员及时到达现场进行维护，通过检查，处理了现场设备端子、连接线松动、打火、过热、熔融或烧毁等安全隐患，对配变及时进行了维护。某供电单位同步安排改造计划，进行配变等设备进行改造，确保安全可靠供电。

　　后续结合用电信息采集系统监控及大数据的统计分析，针对发现的问题，根据超载、过载、重载统计分析数据，一是安排运维人员及时维护，避免了设备损坏等问题发生，减少了停电的事件的发生。二是结合分析数据统筹考虑，进行优先级排序，制定配变改造升级计划，避免了盲目投资，实现精准治理。三是持续挖掘采集大数据，更好的为电网运行服务。

　　4.结束语

　　在用电信息采集系统中的运维业务中采用大数据分析技术，可以对采集的数据信息进行深入挖掘和分析、处理，使采集运维工作从粗放式管理逐渐向集约式和精益化方向发生转变，提高运维业务水平和工作效率。

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　　参考文献：

　　[1]陈建明.大数据分析在用电采集数据分析与智能监测系统的设计与实现[J].电子技术与软件工程,2019,(15):187.

　　[2]张亚杰.省电力公司用电信息采集系统运维及应用研究[D].河北科技大学,2019.

　　作者：潘伟斌