电力物联网环境下的配网线损智能诊断方法

1 配网线损智能诊断的价值

1.1 提升电网运行效率

配网线损智能诊断系统可实现对电网运行状态的实时监测，精准确定线损异常点位。借助对海量数据的剖析，能够迅速查明致使线损升高的因素，诸如设备老化、线路故障等。工作人员可依据诊断结果及时开展维修与更换工作，降低不必要的电能损耗，进而提高整个电网的运行效能，保障电力能源得以更高效地利用。

1.2 降低运维成本

传统配网线损排查模式需投入大量的人力与物力资源，且排查效率较低。与之相比，智能诊断系统可自动开展数据采集、数据分析及故障诊断工作，大幅削减了人工巡检的工作量。同时，该系统能够提前察觉并处理线损问题，防止故障进一步恶化，从而降低了维修成本以及停电所造成的经济损失。从长远视角来看，智能诊断系统有助于显著降低电网的运维成本。

1.3 保障供电可靠性

线损异常通常预示着电网存在潜在安全风险，可能对用户的正常用电造成影响。配网线损智能诊断能够及时察觉此类隐患，并采取相应举措加以处理，以确保电网的稳定运行。通过降低停电频次与缩短停电时长，可提升供电可靠性，为用户提供更为优质且稳定的电力供应。

1.4 助力节能减排

降低配网线损作为电力行业实现节能减排的关键举措，具有重要意义。智能诊断系统借助对电网运行方式的优化，能够有效减少电能在传输过程中的损耗，从本质上等同于降低了发电过程中的能源消耗以及污染物排放。此举措既契合国家节能减排的政策导向，又对推动电力行业朝着绿色、可持续的方向发展具有积极的促进作用。

1.5 优化电网规划

配网线损智能诊断所积累的海量数据，可为电网规划提供强有力的支撑。通过剖析不同区域、不同时段的线损状况，能够精准把握电网的薄弱环节以及负荷分布特征。在开展电网扩建与改造工作时，可依据这些数据开展科学合理的规划，从而优化电网结构，提升电网的适应性与经济性。

1.6 提升客户满意度

稳定且可靠的电力供应是提升客户满意度的关键要素。配网线损智能诊断有助于保障供电质量，降低停电现象给用户带来的影响。与此同时，电力企业能够依据诊断结果，更为科学地管理电力资源，合理规划停电检修时间，并及时向用户传达相关信息，强化与用户之间的沟通与互动，进而提高客户对电力服务的满意度。

2 电力物联网环境下的配网线损智能诊断方法

2.1 数据采集与整合

在电力物联网的智能化应用场景中，配网线损智能诊断系统的首要环节和基础性工作在于实现全方位、高精度的数据采集与多维度数据整合。具体而言，需要在配电网的各个关键节点（如变电站、配电房、线路分支点等）部署大量高精度的智能传感设备，包括但不限于电流传感器、电压传感器、功率传感器等，通过这些设备以毫秒级的采样频率实时采集线路的电流值、电压幅值、功率因数等核心运行参数，从而实现对配电网运行状态的精细化监测，确保能够精准捕捉配网运行过程中的每一个细微波动和异常信号。与此同时，还需要构建完善的数据集成体系，将来自不同业务系统的多源异构数据进行有机整合，这些数据源主要包括营销业务系统的用户用电量数据（如日用电量、月用电量、峰谷电量等）、调度自动化系统的电网实时运行状态数据（如负荷曲线、潮流分布等）、以及设备管理系统的资产台账信息等。通过采用先进的数据清洗技术、数据转换算法和数据融合方法，将这些分散在不同系统中的数据进行标准化处理和关联匹配，最终构建一个统一的、标准化的配网线损分析数据中台。这个数据平台不仅能够提供完整、一致的数据视图，还能为后续的线损智能分析算法提供高质量的数据支撑。举例来说，通过将用户侧的电量数据与线路侧的运行数据进行时空关联分析，结合负荷特性曲线和线路阻抗参数，可以更加精准地定位线损发生的具体区段，并深入分析导致线损异常的根本原因，如窃电行为、计量装置故障或线路老化等。

2.2 线损特征提取与模型构建

在完成数据采集与整合工作的基础上，线损特征提取与模型构建成为智能诊断方法的核心步骤。通过对配电网运行数据的深度剖析，能够提取出反映线损特性的关键指标与模式。例如，从电流、电压、功率等实时监测数据里，识别出负荷波动规律、设备运行状态的变化情况以及异常事件的发生频次等特征。这些特征不仅能够揭示线损的动态变化趋势，还能为后续的诊断模型提供重要的输入变量。同时，结合机器学习算法或深度学习技术，可以构建适应电力物联网环境的线损预测与诊断模型。这些模型通过训练大量的历史数据，能够实现对线损分布的精准预测，并具备较强的泛化能力，从而为配网线损的智能化分析奠定坚实基础。

2.3 异常检测与故障定位

在构建线损预测与诊断模型的过程中，需充分考虑电力物联网环境下的数据特性和业务需求。通过对提取的线损特征进行进一步分析，可以设计出多维度的异常检测机制。例如，利用时间序列分析方法对负荷波动规律进行建模，识别出不符合正常模式的数据点，从而快速发现潜在的异常情况。同时，结合设备的历史运行记录和当前状态信息，能够更加全面地评估线损发生的可能性及其严重程度。此外，为提升故障定位的精确性，可引入图神经网络等前沿算法，将配电网的拓扑结构与实时监测数据相融合，达成对线损异常区域的精准定位。此方法不仅能够缩减故障排查时长，还可为运维人员提供清晰明确的处理建议，进而显著提高诊断效能与决策水准。

2.4 诊断结果评估与反馈

诊断结果评估与反馈是配网线损智能诊断方法中不可或缺的环节，它直接关系到诊断系统的实用性和持续优化能力。通过对诊断结果的全面评估，可以验证模型的准确性和可靠性，同时发现潜在的问题和改进空间。在评估过程中，需要结合实际运维数据，对诊断结果进行对比分析，例如将预测的线损值与实际测量值进行偏差计算，从而量化模型的性能指标。此外，还需考虑诊断结果在实际应用中的可行性和效果，如是否能够有效指导运维工作、是否显著降低了线损率等。基于评估结果，系统可以生成详细的反馈报告，为后续的模型优化提供依据。通过不断迭代优化，诊断模型能够逐步提升其适应性和智能化水平，最终实现更高效、更精准的线损管理。

3 结语

电力物联网环境下的配网线损智能诊断方法为电力行业的高效运转与科学管理提供了全新的解决策略。借助数据采集与整合、特征提取与模型构建、异常检测与故障定位以及诊断结果评估与反馈等一系列技术途径，该方法大幅提高了线损诊断的效率与精准度。这不仅有利于降低电网运维成本，还为增强供电可靠性、优化电网规划以及达成节能减排目标筑牢了坚实根基。未来，伴随电力物联网技术的深入发展以及智能化程度的持续提高，配网线损智能诊断方法在实际应用中有望彰显更大的应用潜力。与此同时，借助大数据分析、人工智能等新兴技术，能够进一步剖析线损管理中的深层次问题，助力电力行业朝着智能化、绿色化方向发展。

参考文献：

[1] 刘骞. 电力物联网环境下的配网线损智能诊断方法[J]. 东北电力技术，2025，46（02）：15-18.

[2] 朱俊，朱江涛 . 基于人工智能的 10kV 配网异常检测与故障诊断系统设计 [J]. 电气技术与经济，2024，（11）：320-322.