泛在電力物聯網在同期線損管理中的建設與應用

國網北京延慶供電公司 何彥彬 常 媛 余 謙 王天一

以往線損指標主要是人工統計，由于統計周期的影響，線損指標管理工作存在線損異常周期處理長、核查數據的真實性與全面性難度大、業務數據集成度不高、專業融合不足、線損率波動大等問題，且線損管理存在工作界面不明確的問題。當前應用的國網同期線損管理平臺在很大程度上提高了同期線損管理水平，但存在跨專業業務流程不明確、線損異常處理緩慢、人機交互不友好、現場排查異常困難、缺乏竊電行為預防手段、降損與規劃銜接不足等問題。

為提高線損精益化管理水平，對應用范圍進行拓展，某公司建設泛在電力互聯網，以海量數據、全業務線作為基礎建立多層級的多業務生態系統，通過該系統來全息感知網絡拓撲結構及設備運行狀態，實現數據平臺、現場設備以及數據終端的泛在互聯，全面監測異常數據，精準定位故障，就地處理并反饋問題的業務閉環管理。

1 平臺建設

1.1 整體架構

泛在電力物聯網應用于電網，其承載對外客戶服務、企業經營管理、電網生產運行的業務流、數據流及能源流，建立“三流合一”的能源互聯網。泛在電力物聯網充分利用大數據、云計算、物聯網、移動數字通信、人工智能等現代信息技術，建立網絡化、智能化、數字化、共享型的綜合管理平臺。該平臺集一體化線損、營銷基礎數據平臺、PMS2.0、電能量采集、用電信息采集等實現電網線損可視化管理。擴展應用綜合能源管家來掌握用戶的內部用電信息數據，通過管控用戶內部低壓線路線損，擴展研究低壓配網同期線損模塊化管理。從系統架構上可劃分為安全、平臺、網絡、終端以及運維5部分。實現可視可維、智能防御、能力開放、泛在互聯、云物協同的目標[1]。泛在電力物聯網體系架構的建設對全面提升能源互聯網的安全、業務、網絡、終端能力及實現新一代電力系統均具有積極作用。

以泛在電力物聯網為基礎的同期線損生態系統架構分為4層結構。感知層（現場采集部件、智能業務終端、本地通信接入、邊緣物聯代理）通過計量采集裝置來全息感知源頭數據，自動上傳邊緣計算結果；網絡層（接入網、骨干網、業務網、支撐網）以高速載波的方式來穩定傳輸多渠道數據；平臺層（企業中臺、全業務統一數據中心、物聯管理中心、一體化“國網云”平臺）可智能研判異常數據，實現數據之間的共享；應用層（對內業務、對外業務）的作用在于拓展新興業務范圍，提高傳統線損管理水平。

1.2 數據采集

當前系統為電網生產業務提供服務的物聯網終端數量高達十幾億，僅約5億終端連接入網，通過業務系統來管理。隨著新型互聯網業務的開展及能源互聯網的不斷建設，將會有更多終端得以接入同期線損管理系統中[2]。為滿足終端需求，提出從上而下功能架構為邊緣物聯代理、現場通信網絡、智能業務中斷、現場采集部件的終端體系。其中現場采集部件的傳感器用于感知、采集需要相關數據，多點部署的專業智能業務終端接收這些數據，數據經現場通信網絡傳輸到邊緣物聯代理，經網絡層傳輸到平臺層的物聯管理中心。就數據采集方面，同期線損生態系統要全面覆蓋站內關口，表底正確，系統數據穩定，可以實現自動推送。

1.3 數據傳輸

網絡層總體架構為網絡人工智能、網絡邊緣計算、業務系統、衛星通信、覆蓋網、數據網、傳輸網及接入網等構成。網絡層上承與平臺層物聯管理中心連接，下啟終端層的邊緣物聯代理，實現網絡可定制、網絡異構融合、低延時、高可靠、廣覆蓋、大連接的功能目標，建立空、天、地協同的電力泛在通信網，形成網絡即服務的電力通信網，滿足泛在電力物聯網對全時空通信覆蓋目標的要求，從泛在互聯的角度為新一代能源互聯網、電力系統的建設提供支持。就數據傳輸上，應用低壓寬帶載波技術，免布線自動識別臺區拓撲，提高電網已有資源的利用率，快速建網，為數據采集、拓撲分析提供全面支持。

1.4 邊緣計算技術

應用邊緣計算技術，以臺區智能管理單元、集中器建立的硬件平臺來抄讀、監控、分析邊緣化數據，基于開放API 及標準linux 編程環境，屏蔽硬件基礎協議及復雜底層戶表，本地分析臺區內數據后上傳數據與平臺配合實現云端協同。通過整網協同本地解決數據分散、異構問題，本地過濾數據從而節省通道流量；采用TPM 安全芯片、VPN 等為本地數據的安全提供保障[3]。邊緣物聯代理具備邊緣計算、回傳遠程信號及本地統一通信接入等功能，邊緣物聯主要有通信網絡接口、統一數據模型、邊緣計算、安全模塊、管控模塊、數據存儲及處理等模塊。邊緣物聯代理向上與通信網絡及平臺連接，向下經現場通信統一接入智能業務終端。

1.5 人工神經網絡智能分析

以往對故障進行分析研判時主要是多專業會診，其效率不高，要求不同專業的專家都來參與會診分析問題的發生原因。對此應用人工神經網絡智能分析，利用大量線損異動案例、故障原因的數據，通過人工智能的深度學習來智能識別各種故障的典型特征，建立分區域、分臺區、分電壓、分線的線損異動案例庫。人工校驗輔助來更正深度學習的結果，迭代形成智能識別故障、自動分類并生成處置方案的自動化處理模式。

2 同期線損精益化管理

同期線損精益化管理的實施需有先進管理理念的支持。遵循業務流和信息流穿透、末端融合、五位一體、大數據分析的管理理念，在戰略規劃的引導下，將科技創新作為管理先導，加強系統建設、實現專業融合，進行同期線損精益化管理，建立了同期線損精益化管理體系。同期線損精益化管理體系中，通過發布監控報告、展示異常監控等實現平臺監督保障；通過重點課題研究、專項技術分析實現技術分析保障；通過制定、完善公司管理細則、國網管理制度提供體系制度保障；通過接入基礎數據與修正檔案信息來提供系統基礎保障。通過開展勞動競賽、各級新聞報道來強化氛圍引導；通過現場幫扶、差異化培訓來加強隊伍培養；通過治理工程及采集工程來加強工程支撐。

進一步加強同期線損管理體系的建設，夯實信息化基礎的保障。積極順應大數據時代的發展趨勢，不斷推進中低壓關口全覆蓋、全采集，提高數據抑制率、檔案模型完整率，建設全專業、全層級、全過程的大數據線損管理系統[4]；建立監控線損數據、預警、發布及處置結合的閉合管控流程，開發線損助手來融合業務末端，通過桌面終端靜態監測，通過運檢大屏分析異常動態，從而確保有序落實降損措施，提高同期數據的客觀性、真實性。

合理安排線損專項工程，大力開展智能電表全覆蓋、全采集，應用低壓寬帶載波技術自動識別臺區拓撲。合理控制線損治理成本，加大數據治理工作力度，深入挖掘降損潛力，加強合理降損力度與數據歸真的力度，為同期線損管理的數據采集、通信、拓撲分析提供支持；固化業務與業務流程，提高增強數據維護信息流的規范性，對各專業的管理進行統籌，對存量問題消解業務流進行優化，從而做到業務層面有規范、執行層面有標準、管理層面有制度，確保各層級管理都有章可循。

進一步完善分單位、分電壓等級、分專業的線損分析機制，貫通分析線損全業務鏈條，實現平穩降低綜合線損率，有序提高線損合格率，提高數據治理及降損策略的針對性；建立各級人員、各系統、各專業的培訓體系，開展針對性、差異化培訓，提高工作人員的業務能力、管理水平，增強其認知程度，打造一支協同密切、素質過硬、思想統一的頂尖專業隊伍；加強考核評價體系的建設，強化降損增效意識，持續開展降損增效競賽，加強經營管理，形成全員參與的氛圍，增強單位強化同期線損管理的熱情。

3 實現效果

3.1 精準降損

監控線路或臺區線損異常類型構成比，重點展示引起線損不合格的因素，分析其構成比，從而明確治理方向。整合用戶戶外電源線路長度、型號等參數，進行理論線損的計算，實時展示理論線損值，對線路經濟性運行狀況進行分析，從而實現精準降損。

3.2 用戶內部線損精益化管理

低壓分段線損可計算。對重點用戶線損進行實時監測，將電壓、電流信息采集裝置布置于用戶高壓側、低壓側以及末端，通過擬合計算確定相應電量，實現用戶內部0.4kV 分壓、分線的線損可算，實現用戶內部線損精益化管理，可拓展到其他臺區0.4kV 分線線損計算。

故障預警及智能研判。對重點用戶的配電室、分支箱的用電量、電流以及用電電壓等信息實施實時展示，掌握用戶內部線路異常變動，結合用戶數據的突然變化情況來對用戶線路狀態進行判斷，同時可用于初步判斷故障點的位置，節約查處故障的時間，進而實現智能研判用戶線路。對用戶內部風機、空調、熱水器等大功率電器設備的運行時間、特性進行監控，實時記錄相關數據，分析用戶的用電行為，提供用能報告等增值服務。

3.3 調研收獲

該公司現有10kV 線路171條、5月20日日損合格率為87%；臺區3116個，5月20日日損合格率為87.6%，1～4月區域累計線損率為-8.67%，同比下降5.22個百分點。公司目前仍處于數據大規模集中治理階段，需進一步強化公司重視程度，集中各方力量進行攻堅，細化過程管控，消滅存量問題、杜絕增量問題，支撐同期線損指標持續向好發展，線損管理水平穩步提升。

該公司自2017年啟動同期線損管理工作以來，經過三年努力同期線損管理工作取得顯著成效，10千伏分線、低壓臺區線損合格率分別突破99%、98%；區域綜合線損率實現“三連降”，由2017年的8.76%持續降低至2019年的5.39%；同期線損管理工作評價指標持續位于北京公司前列；入選國網公司同期線損管理十強地市公司。