基于大数据的线损精益化管控技术

随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，电力需求持续增长，配电网的规模和复杂性不断扩大。线损管理成为电力企业提高经济效益和运营效率的关键环节，但中压配电网存在结构复杂、测量系统不全、数据冗杂等问题，很难进行有效的馈线减损工作。基于此本文开展基于大数据的配电网精益化线损分析与降损技术研究，开发配电网精益化线损管理辅助决策系统，实现配电网负载线损合理优化，提升配电网线损治理工作和节能降损水平。

1 基于大数据的中压线损管理体系

电力行业智能化转型过程中，大数据技术已成为支撑精细化运营的核心引擎。该技术通过整合机器学习、深度学习等先进算法，结合分布式计算框架，能够有效处理智能电表、SCADA 系统等产生的海量异构数据，为电网运营提供多维度的决策支持。特别是在配电网线损管理领域，通过构建多源数据融合分析平台，显著提升了数据识别精度和管理效率。

基于电网公司的多源数据采集系统，本文设计一套基于大数据技术的中压线损管理体系，包括多源数据采集系统、线损分析模块以及线损管理模块，旨在充分利用大数据技术的优势，提高配电网线损管理的效率和精度。

2 线损分析

2.1 线损计算

线损理论分析模型构建需遵循实用性与科学性的平衡原则。在方法论选择上，建议采用参数易获取、流程标准化的计算体系。

在大数据背景下的本文采用基于广度优先的前推回代线损计算方法，首先，构建基于广度优先搜索的拓扑解析引擎，通过馈线电气连接关系自动生成多级辐射状网络结构，实现复杂配网的可计算化建模；其次，在馈线阻抗等效环节引入动态负荷修正系数，将配电变压器二次侧实测负荷折算为等效注入电流，建立考虑三相不平衡度的精细化损耗模型；最后，创新性地设计分层计算机制，依据拓扑层级划分并行计算单元，通过逐层前推功率分布、回代电压迭代的动态收敛模式，有效解决传统前推回代法在多分支网络中的计算效率瓶颈。

2.2 线损预测

传统线损预测方法普遍存在一定的局限性，针对传统技术痛点，本研究构建了融合多尺度特征解析的智能预测体系。

首先，引入改进的集合经验模态分解算法，通过自适应噪声注入机制有效克服传统 EMD 的模态混叠缺陷。该算法对原始线损序列进行多尺度解构，将其分解为表征不同物理意义的模态分量和趋势余量。

其次，建立基于深度时序反馈的混合预测模型。针对各 IMF 分量的非线性特征差异，采用具有局部记忆功能的 Elman 神经网络构建子预测器集群，其隐含层的自反馈结构可有效捕捉线损数据的惯性效应。同时，构建大数据驱动的缺失数据修复模块，通过关联气象数据、负荷特性等多维特征向量，采用 XGBoost 算法构建数据生成对抗模型，实现异常工况下的鲁棒性预测。

基于改进的 EEMD 和 Elman 神经网络的线损预测组合模型依次由K-means 聚类分析，CEEMDAN 分解法以及 Elman 神经网络组合而成。

3 线损管理

电网线损产生的原因主要有两个方面，即技术因素和管理因素。

对造成损耗原因的不同，降损的方法也有不同，分为技术方法和管理方法两类。

3.1 技术降损

（1）平衡无功功率，提高功率因数采取就地或集中补偿的方法，以保证输出电能的功率因数满足电网规范的要求。（2）调整运行方式对不合理的电网运行模式进行调整。（3）移峰填谷，提高日负荷率可以采取分时电价、设置分时电表等措施来吸引消费者使用谷期电，从而达到经济调控的目的。

3.2 管理降损

线损管理系统通过可视化与智能分析技术的深度融合，构建了 "监测 - 决策 " 联动的数字化管控体系。其核心架构包含动态监测界面与智能决策引擎两大模块：动态监测界面采用自适应可视化框架，集成实时能效仪表、时空演化图谱及空间热力分布等功能单元；智能决策引擎基于机器学习模型量化影响因素贡献度，结合专家知识图谱生成优化策略，实现从数据洞察到执行方案的闭环转化。

该平台设置通过三级预警机制（黄 / 橙 / 红）与定向推送功能构建快速响应网络，其技术创新体现在两方面：一是采用动态基线建模技术，使 10kV 配网线损异常处置时长压缩；二是通过闭环管理追踪模块将工单时效纳入绩效考核。

4 总结

本文构建了一套基于大数据技术的中压配电网线损精益化管理体系，通过融合多源数据采集系统、改进线损计算模型以及开发智能化决策支持平台，实现了线损分析与治理的精准化和高效化。未来研究将聚焦于深度学习与数字孪生技术的深度集成，强化对高比例新能源接入与柔性负荷动态响应的适应性，推动配电网线损管理向全息感知、自主决策与动态优化的方向演进，助力新型电力系统的高质量发展。

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