CN109034585A - 基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法及*** - Google Patents

基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法及***，其基于台区电网变压器和用户用电数据计算台区每日的线损率，然后计算平均线损率，对平均线损率数据做1阶差分处理，并做累计求和，得到线损波动情况，依据台区线损率和线损波动情况对台区进行优先级分类处理；依据用户对线损波动影响识别台区异常用户，并基于空间临近关系进行户变关系的调整。本发明以用户用电信息及空间信息为基础，分析挖掘用电数据、GIS数据、台账数据中潜在的关联关系，以台区线损最小化为目标，分析计算出合理的户变关系，从而提高台区线损计算准确性。

Description

基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法及***
技术领域
本发明涉及电力电子信息技术领域，具体是一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法及***。
背景技术
台区线损率是电力公司的一项重要经济技术指标，提高线损正确可算率是降损增效的根本途径。台区户变关系的正确性是实现台区线损准确计算分析的前提。同时，营配贯通深化应用的开展要实现营配数据信息共享和营配业务协同运作，建立准确的“变电站—线路—变压器(台区)—用户”关联关系，也对加强户变关系梳理，提高户变关系准确性提出了明确要求。
户变关系指的是变压器(台区)和用户电表的连接关系，台区户变关系的正确性是实现台区线损准确计算分析的前提。现实中，台区施工改造(如迁建、扩容、割接、布点等)时，容易因电缆标识而无法正确区分变压器与户表的对应关系，营销***未及时更新户变关系变化，造成户变关系与实际产生差异，线损计算出现偏差。
户变关系的判别一直以来都是各供电企业台区线损管理的一大难题。传统台区停电方法虽然可以逐一排查停电台区变压器和户表的对应关系，但是为保证用户供电可靠性，全面停电排查方法无法实施。国内有供电企业采用台区识别仪通过载波通讯方式识别台区，但是需要在线路上加装集中器和采集器等硬件，全面开展受成本条件限制。基于数据的户变关系判别方法未见文献。
随着城区智能电表全面覆盖投运，用电信息采集***实现了变压器和终端用户用电数据的自动采集；另一方面，通过营配调贯通普查工程的开展，营销客户资源地理信息正源源不断的采集入库。丰富的数据资源为实现基于数据的户变关系判别与调整奠定了基础。
现有技术在户变关系判别上，由于受到供电可靠性、成本条件等方面的限制，存在一定局限性。为此，需要设计一种实现基于用电数据和空间信息的户变关系判别算法。
发明内容
本发明提供一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法及***，以用户用电信息及空间信息为基础，分析挖掘用电数据、GIS数据、台账数据中潜在的关联关系，以台区线损最小化为目标，分析计算出合理的户变关系，从而提高台区线损计算准确性。
一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法，基于台区电网变压器和用户用电数据计算台区每日的线损率，然后计算平均线损率，对平均线损率数据做1阶差分处理，并做累计求和，得到线损波动情况，依据台区线损率和线损波动情况对台区进行优先级分类处理；依据用户对线损波动影响识别台区异常用户，并基于空间临近关系进行户变关系的调整。
进一步的，所述方法具体步骤实现如下：
(1)数据的读取和预处理
从电力营销部门获得营业所范围内台区电网变压器数据和用户用电数据，供电台区数据以台区和用户为核心，以链表形式存储，读取营业所范围内台区电网变压器数据和用户用电数据后进行数据的预处理，预处理主要是针对数据存在的缺失值、异常值和数据一致性、重复数据进行必要的检查和处理；
(2)计算台区优先级和空间临近关系
基于台区电网变压器和用户日用电数据计算台区每日线损率，然后计算平均线损率，同时对平均线损率数据做1阶差分，得到1阶差分序列，对1阶差分序列求和所得值反映了线损率波动状况，基于此对台区的优先级别进行区分，将台区的优先级别由高到低分为优先级3、优先级2、优先级1、优先级0；其中，将线损过低的台区划分为高优先级处理，若本台区存在较多非本台区用户，需要优先处理存在较多多余用户的台区，其他台区补充用户后再处理；算法中维护一个高优先级异常台区链表，所有需要优先处理的台区编号被存储在该链表，算法将优先处理此链表中数据；
空间临近关系指的是台区间的距离远近关系，通过台区空间地理坐标计算每个台区相邻近的5个台区，并保存这些台区信息；
(3)异常用户判别
在优先级为3和2的台区中判别异常用户，处理完优先级为3的台区后再处理优先级为2的台区，将线损率波动S用作判断该区是否存在异常用户的重要指标，通过测试用户对线损率造成的相对影响，即线损率1阶差分序列平均值，判断用户是否异常：
C＝Sp-Sq (公式3-2)
式中，Wi为台区第i天变压器读数，wi为台区用户第i天用电量之和，S代表线损率波动，Sq为原线损率波动，Sp为测试后新线损率波动，C为测试用户对线损波动造成的相对影响，若计算得出C为负值，则当前测试用户判别为异常用户；
(4)户变关系的调整
将识别出的异常用户数据分别加入到空间上临近的台区，计算出新的线损率波动数据，将台区新的线损率数据同原线损率波动数据做比较，若线损率波动下降，则判断该用户属于该台区并将其户变关系调整到该台区，否则不属于该台区，即在空间临近关系约束下，实现户变关系的调整。
进一步的，所述台区电网变压器数据包括变压器ID、变压器坐标、变压器日用电数据，所述用户用电数据包括用户ID、用户日用电数据以及原始户变关系数据。
一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，包括数据预处理模块、异常台区分级模块、异常用户识别与调整模块；
所述数据预处理模块，用于实现台区电网变压器数据和用户用电数据的读取和预处理；
所述异常台区分级模块，用于基于台区平均线损率和线损波动状况，对台区进行优先级分级处理，得到高优先级处理台区链表，所有需要优先处理的台区编号被存储在高优先级处理台区链表；
所述异常用户识别与调整模块，用于在高优先级台区中，测试每个用户对当前台区线损波动造成的影响，通过测试用户对线损率造成的相对影响，判断用户是否异常，并将识别出的异常用户数据加入临近台区进行测试，计算合理的户变关系。
进一步的，所述异常用户识别与调整模块中判断用户是否异常具体实现为：
将线损率波动S用作判断该区是否存在异常用户的重要指标，通过测试用户对线损率造成的相对影响，即线损率1阶差分序列平均值，判断用户是否异常：
C＝Sp-Sq (公式3-2)
式中，Wi为台区第i天变压器读数，wi为台区用户第i天用电量之和，S代表线损率波动，Sq为原线损率波动，Sp为测试后新线损率波动，C为测试用户对线损波动造成的相对影响，若计算得出C为负值，则当前测试用户判别为异常用户。
进一步的，还包括户变关系输出模块，用于根据异常用户识别与调整模块的处理结果，输出新户变关系数据和数据异常信息，所述数据异常信息包括空间坐标缺失台区、户变关系缺失用户、电量异常用户、电量缺失用户。
进一步的，所述异常用户识别与调整模块103将识别出的异常用户数据加入临近台区进行测试，计算合理的户变关系具体为：将识别出的异常用户数据分别加入到空间上临近的台区，计算出新的线损率波动数据，将台区新的线损率数据同原线损率波动数据做比较，若线损率波动下降，则判断该用户属于该台区并将其户变关系调整到该台区，否则不属于该台区，即在空间临近关系约束下，实现户变关系的调整。
进一步的，所述台区电网变压器数据包括变压器ID、变压器坐标、变压器日用电数据，所述用户用电数据包括用户ID、用户日用电数据以及原始户变关系数据。
本发明以台区日用电量数据为基础，并在空间位置的约束下实现户变关系的调整，能够实现供电台区异常户变关系的自动判别与调整，通过对台区及其用户时间序列日用电数据的分析与诊断，测试用户线损贡献率，自动识别台区多余用户，并在空间关系约束下实现户变关系局部调整与优化。
附图说明
图1是本发明基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法的流程示意图；
图2是本发明基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***的结构示意图；
图3是本发明所使用的台区链表结构图；
图4是本发明所使用的用户链表结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明提供一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法，包括如下步骤：
基于台区电网变压器和用户用电数据计算台区每日的线损率，然后计算平均线损率，对平均线损率数据做1阶差分处理，并做累计求和，得到线损波动情况，依据台区线损率和线损波动情况对台区进行优先级分类处理：台区被划分成4个优先级(0-3级)，3级为高优先级台区，1-2级在处理方式上不区分，0级为正常台区无需处理；依据用户对线损波动影响识别台区异常用户，并基于空间临近关系进行户变关系的调整。
如图1所示，所述方法具体步骤实现如下：
(1)数据的读取和预处理
从电力营销部门获得营业所范围内台区电网变压器数据和用户用电数据，其中台区电网变压器数据包括变压器ID、变压器坐标、变压器日用电数据，用户用电数据包括用户ID、用户日用电数据以及原始户变关系数据。算法中，供电台区数据以台区和用户为核心，以链表形式存储，如图3和图4所示。读取营业所范围内台区电网变压器数据和用户用电数据后进行数据的预处理，预处理主要是针对数据存在的缺失值、异常值和数据一致性、重复数据进行必要的检查和处理。
(2)计算台区优先级和空间临近关系
由于无法在单一台区找到缺失的用户，因此，在台区异常用户识别时，根据台区线损波动状况和平均线损率，区分台区异常类型。具体的，基于台区电网变压器和用户日用电数据计算台区每日线损率，然后计算平均线损率，同时对平均线损率数据做1阶差分，得到1阶差分序列，对1阶差分序列求和所得值反映了线损率波动状况，基于此对台区的优先级别进行区分(如表1所示)，将台区的优先级别由高到低分为优先级3、优先级2、优先级1、优先级0。其中，将线损过低的台区划分为高优先级处理，若本台区存在较多非本台区用户，需要优先处理存在较多多余用户的台区，其他台区补充用户后再处理。算法中需维护一个高优先级异常台区链表，所有需要优先处理的台区编号被存储在该链表，算法将优先处理此链表中数据。
空间临近关系指的是台区间的距离远近关系。户变关系的错误一般发生在临近台区间。在户变关系调整时，为避免全局的户变关系的调整，通过台区空间地理坐标计算每个台区相邻近的5个台区，并保存这些台区信息。在实际互变关系测试时，只在临近的5个台区测试，能够减少算法计算量，避免异常结果出现。
表1异常台区及优先级划分标准
(3)异常用户判别
在优先级为3和2的台区中判别异常用户(非本台区用户)，处理完优先级为3的台区后再处理优先级为2的台区。正常情况下，线损率波动S情况应该处于一个平稳状态，即一个正常台区的S在一个在相同时间内，比该台区出现异常情况时的S小。因此本发明将线损率波动S用作判断该区是否存在异常用户的一个重要指标。通过测试用户对线损率造成的相对影响(线损率1阶差分序列平均值)，判断用户是否异常(公式3-1，公式3-2)。
C＝Sp-Sq (公式3-2)
式中，Wi为台区第i天变压器读数，wi为台区用户第i天用电量之和，S代表线损率波动，Sq为原线损率波动，Sp为测试后新线损率波动，C为测试用户对线损波动造成的相对影响。
若C为负值，当前测试用户判别为异常用户。
(4)户变关系的调整
通常台区户变关系的错误是由于线路改造和台账数据未及时更新导致，户变关系的错误一般发生在临近台区间。在户变关系调整时，为避免全局的户变关系的调整，需要在空间临近关系约束下，进行户变关系的调整。为此，需要为每个异常台区维护空间临近关系，该空间临近关系通过台区地理坐标求得，并将空间临近关系进行存储。根据公式3-1和公式3-2，计算异常用户对临近台区线损造成的影响进而实现户变关系的调整：将识别出的异常用户数据分别加入到空间上临近的台区，计算出新的线损率波动数据，将台区新的线损率数据(加入用户之后)同原线损率波动数据(加入用户之前)做比较，若线损率波动下降，则判断该用户属于该台区并将其户变关系调整到该台区，否则不属于该台区，即在空间临近关系约束下，实现户变关系的调整。
本发明的研发目标是为了弥补和解决现有判别方法低效、高成本等局限性，挖掘现有用电数据和空间数据在户变关系判别中的应用潜力。本发明以用户用电信息及空间信息为基础，分析挖掘用电数据、GIS数据、台账数据中潜在的关联关系，以台区线损最小化为目标，分析计算出合理的户变关系，从而提高台区线损计算准确性。
本发明还提供一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，如图2所示，主要包括数据预处理模块101、异常台区分级模块102、异常用户识别与调整模块103和户变关系输出模块104。
所述数据预处理模块101，用于实现数据的读取和预处理。待处理数据包括台区电网变压器数据和用户用电数据。功能包括坐标文件的读取，台区以及用户电量读取与计算，得到待处理台区链表。台区链表的数据存储结构如图3所示。预处理模块还针对数据存在的缺失值、异常值和数据一致性、重复数据进行了必要的检查和处理。
所述异常台区分级模块102，用于基于台区平均线损率和线损波动状况，对台区进行优先级分级处理，得到高优先级处理台区链表，所有需要优先处理的台区编号被存储在高优先级处理台区链表，并将正常台区从内存中删除。
所述异常用户识别与调整模块103，用于在高优先级台区中，测试每个用户对当前台区线损波动造成的影响，通过测试用户对线损率造成的相对影响(线损率1阶差分序列平均值)，判断用户是否异常，并将识别出的异常用户数据加入临近台区进行测试，计算合理的户变关系，具体的，将识别出的异常用户数据分别加入到空间上临近的台区，计算出新的线损率波动数据，将台区新的线损率数据(加入用户之后)同原线损率波动数据(加入用户之前)做比较，若线损率波动下降，则判断该用户属于该台区并将其户变关系调整到该台区，否则不属于该台区，即在空间临近关系约束下，实现户变关系的调整。
其中异常用户判别具体实现为：
在优先级为3和2的台区中判别异常用户，处理完优先级为3的台区后再处理优先级为2的台区，将线损率波动S用作判断该区是否存在异常用户的重要指标，通过测试用户对线损率造成的相对影响，即线损率1阶差分序列平均值，判断用户是否异常：
C＝Sp-Sq (公式3-2)
式中，Wi为台区第i天变压器读数，wi为台区用户第i天用电量之和，S代表线损率波动，Sq为原线损率波动，Sp为测试后新线损率波动，C为测试用户对线损波动造成的相对影响，若计算得出C为负值，则当前测试用户判别为异常用户。
所述户变关系输出模块104，用于根据异常用户识别与调整模块103的处理结果，输出新户变关系数据和数据异常信息(包括空间坐标缺失台区，户变关系缺失用户，电量异常用户，电量缺失用户等)。
利用本发明的算法和***，对杨叶营业所范围内户变关系进行识别与调整应用测试。对杨叶营业所范围内，93个台区(包含地理位置)，7841个用户，280万条用电记录进行了分析。识别异常台区、进行了异常用户判别，并在空间临近关系的约束下计算出合理的户变关系。测试运行环境为Intel i5-6200U 2.3GHz的CPU,8G DDR3内存，Windows 10***；使用C++代码在Visual Studio 2017下编译。数据测试时长4分30秒，最大占用内存700兆。
测试结果，发现原始数据数据异常信息：3个台区由于缺失坐标，这3个台区及其所属用户在数据预处理阶段被排除；128个用户丢失电量数据；50个用户数据存在严重质量问题；234个用户缺少台区信息。识别户变关系异常用户51个，并进行了相应调整。针对这些数据，调阅了原始数据库数据，电量数据远程采集***存在部分数据采集失败的问题；对51户户变关系异常用户，选择了20户进行了实地户变关系验证工作，有16户户变关系符合算法结果，另有4户由于异常数据的影响，未能正确识别与调整。本算法在***中得到了很好地实现，能减轻实地户变关系现场确认工作效率。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法，其特征在于：基于台区电网变压器和用户用电数据计算台区每日的线损率，然后计算平均线损率，对平均线损率数据做1阶差分处理，并做累计求和，得到线损波动情况，依据台区线损率和线损波动情况对台区进行优先级分类处理；依据用户对线损波动影响识别台区异常用户，并基于空间临近关系进行户变关系的调整。
2.如权利要求1所述的基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法，其特征在于所述方法具体步骤实现如下：
(1)数据的读取和预处理
从电力营销部门获得营业所范围内台区电网变压器数据和用户用电数据，供电台区数据以台区和用户为核心，以链表形式存储，读取营业所范围内台区电网变压器数据和用户用电数据后进行数据的预处理，预处理主要是针对数据存在的缺失值、异常值和数据一致性、重复数据进行必要的检查和处理；
(2)计算台区优先级和空间临近关系
基于台区电网变压器和用户日用电数据计算台区每日线损率，然后计算平均线损率，同时对平均线损率数据做1阶差分，得到1阶差分序列，对1阶差分序列求和所得值反映了线损率波动状况，基于此对台区的优先级别进行区分，将台区的优先级别由高到低分为优先级3、优先级2、优先级1、优先级0；其中，将线损过低的台区划分为高优先级处理，若本台区存在较多非本台区用户，需要优先处理存在较多多余用户的台区，其他台区补充用户后再处理；算法中维护一个高优先级异常台区链表，所有需要优先处理的台区编号被存储在该链表，算法将优先处理此链表中数据；
空间临近关系指的是台区间的距离远近关系，通过台区空间地理坐标计算每个台区相邻近的5个台区，并保存这些台区信息；
(3)异常用户判别
在优先级为3和2的台区中判别异常用户，处理完优先级为3的台区后再处理优先级为2的台区，将线损率波动S用作判断该区是否存在异常用户的重要指标，通过测试用户对线损率造成的相对影响，即线损率1阶差分序列平均值，判断用户是否异常：
C＝Sp-Sq (公式3-2)
式中，wi为台区第i天变压器读数，wi为台区用户第i天用电量之和，S代表线损率波动，Sq为原线损率波动，Sp为测试后新线损率波动，C为测试用户对线损波动造成的相对影响，若计算得出C为负值，则当前测试用户判别为异常用户；
(4)户变关系的调整
将识别出的异常用户数据分别加入到空间上临近的台区，计算出新的线损率波动数据，将台区新的线损率数据同原线损率波动数据做比较，若线损率波动下降，则判断该用户属于该台区并将其户变关系调整到该台区，否则不属于该台区，即在空间临近关系约束下，实现户变关系的调整。
3.如权利要求1或2所述的基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别算法，其特征在于：所述台区电网变压器数据包括变压器ID、变压器坐标、变压器日用电数据，所述用户用电数据包括用户ID、用户日用电数据以及原始户变关系数据。
4.一种基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，其特征在于：包括数据预处理模块、异常台区分级模块、异常用户识别与调整模块；
所述数据预处理模块，用于实现台区电网变压器数据和用户用电数据的读取和预处理；
所述异常台区分级模块，用于基于台区平均线损率和线损波动状况，对台区进行优先级分级处理，得到高优先级处理台区链表，所有需要优先处理的台区编号被存储在高优先级处理台区链表；
所述异常用户识别与调整模块，用于在高优先级台区中，测试每个用户对当前台区线损波动造成的影响，通过测试用户对线损率造成的相对影响，判断用户是否异常，并将识别出的异常用户数据加入临近台区进行测试，计算合理的户变关系。
5.如权利要求4所述的基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，其特征在于：所述异常用户识别与调整模块中判断用户是否异常具体实现为：
将线损率波动S用作判断该区是否存在异常用户的重要指标，通过测试用户对线损率造成的相对影响，即线损率1阶差分序列平均值，判断用户是否异常：
C＝Sp-Sq (公式3-2)
式中，wi为台区第i天变压器读数，wi为台区用户第i天用电量之和，S代表线损率波动，Sq为原线损率波动，Sp为测试后新线损率波动，C为测试用户对线损波动造成的相对影响，若计算得出C为负值，则当前测试用户判别为异常用户。
6.如权利要求4所述的基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，其特征在于：还包括户变关系输出模块，用于根据异常用户识别与调整模块的处理结果，输出新户变关系数据和数据异常信息，所述数据异常信息包括空间坐标缺失台区、户变关系缺失用户、电量异常用户、电量缺失用户。
7.如权利要求4所述的基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，其特征在于：所述异常用户识别与调整模块将识别出的异常用户数据加入临近台区进行测试，计算合理的户变关系具体为：将识别出的异常用户数据分别加入到空间上临近的台区，计算出新的线损率波动数据，将台区新的线损率数据同原线损率波动数据做比较，若线损率波动下降，则判断该用户属于该台区并将其户变关系调整到该台区，否则不属于该台区，即在空间临近关系约束下，实现户变关系的调整。
8.如权利要求4所述的基于用电信息和地理位置的台区户变关系判别***，其特征在于：所述台区电网变压器数据包括变压器ID、变压器坐标、变压器日用电数据，所述用户用电数据包括用户ID、用户日用电数据以及原始户变关系数据。
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