一种线损异常定位的方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种线损异常定位的方法，该方法包括：得到线损线路上的月线损率，根据预定的月线损计算模型及月线损率，重新计算线损线路上大于预设阈值的月线损率，并待重新计算的月线损率与预设阈值比较后，确定实际月线损线路、实际线损月份以及该月份的线损情况；得到线损线路上每一月中的日线损量，根据得到的日线损量，计算出同线损线路、同月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、实际线损日以及该线损日的线损情况。本发明实施例还公开了一种线损异常定位的系统。本发明实施例，解决了现有技术中线损缺乏自动化手段诊断分析、排查难度大以及工作量繁重的问题。
【专利说明】一种线损异常定位的方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及电力系统线损分析【技术领域】，尤其涉及一种线损异常定位的方法及系统。
【背景技术】
[0002]线损是衡量电力企业的一项重要综合性经济指标，贯穿“发、输、配、用”整个过程，综合反映了电网规划设计、生产技术和运营管理水平。如何通过线损这一数据，挖掘潜藏数据背后异常信息，及时识别并终止异常。在庞大、结构复杂的数据面前，需要设计一套简便、高效、严谨的线损异常精确定位信息系统进行统一管理、分析和运用。
[0003]目前，国内具有线损统计功能的系统主要有营销系统和计量自动化系统，但这两个系统仅停留在线损统计层面上，并未对异常情况作进一步的深究。同时，与线损相关联的庞大信息单一且分散在营销系统、配网调度系统及计量自动化三大系统内，数据核查分析需在三大系统之间来回切换，甚至在同一系统，也因所需数据在不同的模块中，需在不同界面来回查找，费时费力。
【发明内容】
[0004]本发明实施例的目的在于提供一种线损异常定位的方法及系统，可以解决现有技术中线损缺乏自动化手段诊断分析、排查难度大以及工作量繁重的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种线损异常定位的方法，所述方法包括:
得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况；
得到所述多个线损线路上每一月中的每一日线损量，根据所述得到的多个线损线路上每一月中的每一日线损量，计算出处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待所述计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、所述实际日线损线路上的每一实际线损日以及所述每一实际线损日的线损情况。
[0006]其中，在所述得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况的步骤之前，所述方法还包括:
预先定义月线损计算模型以及所述月线损计算模型所含的各有关模型参数。
[0007]其中，所述得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况的具体步骤包括:
得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率；
判断所述得到的每一线损线路上的每一月线损率是否大于所述预设阈值；
如果是，则核查月线损率大于所述预设阈值的线损线路，根据所述预先定义的月线损计算模型，重新计算所述核查的线损线路上大于所述预设阈值的每一月线损率；
判断所述核查的线损线路上重新计算的每一月线损率是否大于所述预设的阈值；如果是，则实际月线损线路为所述重新计算的月线损率大于预设阈值的线损线路，实际线损月份为所述实际月线损线路上重新计算的每一月线损率大于所述预设阈值的月份，得到所述实际月线损线路中的多个实际线损月份；
根据所述得到的多个实际线损月份，在所述预先定义的月线损计算模型中，获得每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况；
根据所述获得的每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况，确定所述每一实际线损月份的线损情况。
[0008]其中，所述根据所述获得的每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况，确定所述每一实际线损月份的线损情况的步骤具体为:
在所述预先定义的月线损计算模型中，当所述获得的每一实际线损月份对应于一个或多个模型参数的结果显示为异常时，排查每一所述结果显示为异常的模型参数，并确定所述排查结果显示为异常的模型参数为所述每一实际线损月份的线损情况。
[0009]其中，所述得到所述多个线损线路上每一月中每一日线损量，根据所述得到的多个线损线路上每一月中的每一日线损量，计算出处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待所述计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、所述实际日线损线路上的每一实际线损日以及所述每一实际线损日的线损情况的具体步骤包括:
得到所述多个线损线路上每一月份中的每一日线损量；
根据所述得到的多个线损线路上每一月份中的每一日线损量，计算并得到处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的多个日线损量差值；
判断所述得到的每一日线损量差值是否大于预设的日线损量突变值；
如果是，则判断所述日线损量差值大于预设的日线损量突变值所处的线损线路上是否存在报停报启业务及环网转供电；
如果否，则实际日线损线路为所述日线损量差值大于预设的日线损量突变值所处的线损线路，实际线损日为所述每一日线损量差值大于预设的日线损量突变值所处的日期，得到所述实际日线损线路中的多个实际线损日；
根据所述得到的多个实际线损日，检测在每一实际线损日时，所述实际日线损线路上所含每一用户突变的用电量是否在所述检测的实际线损日的日线损量差值的幅度范围内；
当检测到所述实际日线损线路上一用户突变的用电量在所述检测的实际线损日的日线损量差值的幅度范围内时，确定所述用户为窃电嫌疑用户并作为所述检测的实际线损日的线损情况。
[0010]其中，所述日线损量突变值为1500度。
[0011]其中，In=W1-W2 ;其中，m为所述用户突变的用电量且取正值，IIi1为用户在所述
检测的实际线损日的用电量，Hl2为用户在所述检测的实际线损日前一天的用电量。
[0012]其中，所述阈值为5%。
[0013]其中，所述模型参数包括:转供电、报停报启、分表漏计算、表计取值失败、失流失压以及线变关系变更。
[0014]本发明实施例还提供了一种线损异常定位的系统，所述系统包括:
月线损异常定位单元，用于得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况；
日线损异常定位单元，用于得到所述多个线损线路上每一月中的每一日线损量，根据所述得到的多个线损线路上每一月中的每一日线损量，计算出处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待所述计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、所述实际日线损线路上的每一实际线损日以及所述每一实际线损日的线损情况。
[0015]实施本发明实施例，具有如下有益效果:
本发明实施例基于一套线损异常自动分析体系，能够快速对月线损、日线损进行精确定位，并且实现线损异常数据的自动分析及识别，实现数据分析的信息化。
【专利附图】
【附图说明】
[0016]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
[0017]图1为本发明实施例提供的线损异常定位的方法的流程图；
图2本发明实施例提供的线损异常定位的系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0018]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0019]如图1所示，本发明实施例中，提出一种线损异常定位的方法，所述方法包括: 步骤S101、得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的
月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况；
在步骤SlOl之前，线损异常定位的方法还包括:预先定义月线损计算模型以及月线损计算模型所含的各有关模型参数；其中，模型参数设计人员可以按需设计或固定设计，模型参数包括:转供电、报停报启、分表漏计算、表计取值失败、失流失压以及线变关系变更等，所有模型参数的结果显示为两种:异常或无异常。
[0020]具体过程为，步骤S201、得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率；
以高压IOKV馈线为对象，得到多个IOKV馈线以及每一个IOKV馈线上的多个月线损率，例如，得至1J 5个IOKV馈线{a^a2^a^a4^a5},每一个IOKV馈线{a” a2、a3、a4、a5}的月线损率均为2013年I至12月的月线损率。
[0021]步骤S202、判断得到的每一线损线路上的每一月线损率是否大于预设阈值；其中，阈值设置为5%;
例如，逐一判断得到的IOKV馈线ai从2013年I至12月的月线损率是否均大于5% ;依次类推，逐一判断得到的IOKV馈线a2、a3、a4及a5从2013年I至12月的月线损率是否均大于5%。
[0022]步骤S203、如果是，则核查月线损率大于预设阈值的线损线路，根据预先定义的月线损计算模型，重新计算核查的线损线路上大于预设阈值的每一月线损率；
例如，在步骤S202中将馈线{a1、a2、a3、a4、a5}的月线损率逐一判断后，得到馈线在2013年5月、7月和10月的月`线损率都大于5%，馈线a2在2013年9月和12月的月线损率都大于5%，馈线a3及a5都在2013年8月的月线损率都大于5%，就可以将馈线{&1、a2、a3、a5}列为核查的线损线路，根据预先定义的月线损计算模型，重新计算馈线的5月、7月和10月的月线损率，馈线a2的9月和12月的月线损率，以及馈线a3和馈线a5的8月的月线损率，分别得到馈线S1的5月、7月和10月的月线损率对应为4.8%，6%和5.1%，馈线a2的9月和12月的月线损率对应为5.3%和5.5%，馈线a3和馈线a5的8月的月线损率对应为
5.2% 和 4.9%ο
[0023]步骤S204、判断核查的线损线路上重新计算的每一月线损率是否大于预设阈值； 例如，将重新计算的馈线B1的5月、7月和10月的月线损率，馈线a2的9月和12月的
月线损率，以及馈线a3和馈线a5的8月的月线损率逐一与预设的阈值5%进行比较，其中，馈线％只有7月和10月的月线损率大于5%，馈线a2的9月和12月的月线损率大于5%，馈线％的8月的月线损率大于5%。
[0024]步骤S205、如果是，则实际月线损线路为重新计算的月线损率大于预设阈值的线损线路，实际线损月份为实际月线损线路上重新计算的每一月线损率大于预设阈值的月份，得到实际月线损线路中的多个实际线损月份；
例如，通过步骤S204比较判断后，得到实际月线损线路为重新计算的月线损率大于预设阈值5%的线损线路，因此，实际月线损线路为馈线{&1、a2、a3 }，馈线{ &1、a2、a3}得到的实际线损月份分别为:馈线％有7月和10月、馈线a2有9月和12月及馈线a3有8月。
[0025]步骤S206、根据所述得到的多个实际线损月份，在预先定义的月线损计算模型中，获得每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况；例如，根据步骤S205中得到的5个实际线损月份，在预先定义的月线损计算模型中，获得每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况。如表1所述:
表1:
【权利要求】
1.一种线损异常定位的方法，其特征在于，所述方法包括: 得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况； 得到所述多个线损线路上每一月中的每一日线损量，根据所述得到的多个线损线路上每一月中的每一日线损量，计算出处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待所述计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、所述实际日线损线路上的每一实际线损日以及所述每一实际线损日的线损情况。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况的步骤之前，所述方法还包括: 预先定义月线损计算模型以及所述月线损计算模型所含的各有关模型参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况的具体步骤包括: 得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率； 判断所述得到的每一线损线路上的每一月线损率是否大于所述预设阈值； 如果是，则核查月线损率大于所述预设阈值的线损线路，根据所述预先定义的月线损计算模型，重新计算所述核查的线损线路上大于所述预设阈值的每一月线损率； 判断所述核查的线损线路上重新计算的每一月线损率是否大于所述预设阈值； 如果是，则实际月线损线路为所述重新计算的月线损率大于预设阈值的线损线路，实际线损月份为所述实际月线损线路上重新计算的每一月线损率大于所述预设阈值的月份，得到所述实际月线损线路中的多个实际线损月份； 根据所述得到的多个实际线损月份，在所述预先定义的月线损计算模型中，获得每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况； 根据所述获得的每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况，确定所述每一实际线损月份的线损情况。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述获得的每一实际线损月份对应于多个模型参数的异常情况，确定所述每一实际线损月份的线损情况的步骤具体为: 在所述预先定义的月线损计算模型中，当所述获得的每一实际线损月份对应于一个或多个模型参数的结果显示为异常时，排查每一所述结果显示为异常的模型参数，并确定所述排查结果显示为异常的模型参数为所述每一实际线损月份的线损情况。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述多个线损线路上每一月中每一日线损量，根据所述得到的多个线损线路上每一月中的每一日线损量，计算出处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待所述计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、所述实际日线损线路上的每一实际线损日以及所述每一实际线损日的线损情况的具体步骤包括: 得到所述多个线损线路上每一月份中的每一日线损量； 根据所述得到的多个线损线路上每一月份中的每一日线损量，计算并得到处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的多个日线损量差值； 判断所述得到的每一日线损量差值是否大于预设的日线损量突变值； 如果是，则判断所述日线损量差值大于预设的日线损量突变值所处的线损线路上是否存在报停报启业务及环网转供电； 如果否，则实际日线损线路为所述日线损量差值大于预设的日线损量突变值所处的线损线路，实际线损日为所述每一日线损量差值大于预设的日线损量突变值所处的日期，得到所述实际日线损线路中的多个实际线损日； 根据所述得到的多个实际线损日，检测在每一实际线损日时，所述实际日线损线路上所含每一用户突变的用电量是否在所述检测的实际线损日的日线损量差值的幅度范围内； 当检测到所述实际日线损线路上一用户突变的用电量在所述检测的实际线损日的日线损量差值的幅度范围内时，确定所述用户为窃电嫌疑用户并作为所述检测的实际线损日的线损情况。
6.如权利要求1或5所述的方法`，其特征在于，所述日线损量突变值为1500度。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，;其中，m为所述用户突变的用电量且取正值，Hl1为用户在所述检测的实际线损日的用电量，Hl2为用户在所述检测的实际线损日前一天的用电量。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阈值为5%。
9.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述模型参数包括:转供电、报停报启、分表漏计算、表计取值失败、失流失压以及线变关系变更。
10.一种线损异常定位的系统，其特征在于，所述系统包括: 月线损异常定位单元，用于得到多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，根据预先定义的月线损计算模型、所述得到的多个线损线路以及每一线损线路上的多个月线损率，重新计算所述得到的每一线损线路上大于预设阈值的每一月线损率，并待所述重新计算的每一月线损率与所述预设阈值比较后，确定实际月线损线路、所述实际月线损线路上的每一实际线损月份以及所述每一实际线损月份的线损情况； 日线损异常定位单元，用于得到所述多个线损线路上每一月中的每一日线损量，根据所述得到的多个线损线路上每一月中的每一日线损量，计算出处于同一线损线路、同一月份中相邻天数之间的日线损量差值，并待所述计算出的日线损量差值与预设的日线损量突变值比较后，确定实际日线损线路、所述实际日线损线路上的每一实际线损日以及所述每一实际线损日的线损情况。
【文档编号】G06Q10/06GK103729746SQ201410020772
【公开日】2014年4月16日 申请日期:2014年1月17日 优先权日:2014年1月17日
【发明者】李颖杰, 刘丽珠, 郑筠, 包贤禄 申请人:深圳供电局有限公司