本发明涉及电网监测，特别是涉及一种基于负荷异常分析的线损监测方法及系统。
背景技术：
1、近年来，线损管理技术得到了大力发展，持续高损现象已经被基本杜绝，但间断性高损以及设备运行不经济问题仍然存在，“隐蔽性”、“间歇性”异常线损问题依然需要治理。以负荷计量装置为例，营销系统配置错误、安装错误以及其他窃电方法，均会引起异常线损，同时这些问题通常是人为主观故意，给线损治理带来了新的挑战。
2、对于负荷计量装置安装错误以及其他窃电行为造成的负荷异常，可以采用的监测方法包括：通过监测线路不同层级的负荷并结合分支侧的负荷统计结果，判断出可疑的负荷分支，而后采用现场检测的手段，检测人员使用现场负荷检测仪器寻找出现异常用电以及线损的具体原因，在实践中，仍然存在不能有效定位异常负荷计量装置以及窃电行为发生地的情况。
技术实现思路
1、针对负荷计量装置安装错误以及其他窃电行为监测手段，本发明提供一种基于负荷异常分析的线损监测方法及系统。
2、本发明的技术方案为：基于负荷异常分析的线损监测方法，包括以下步骤：
3、s1、通过负荷监测装置获取线路不同层级的运行负荷，并判断出线路上的线损情况是否超过理论线损值；
4、s2、当被认定为线路上实际发生的线损超过理论线损值时，利用线路上不同层级的负荷测量数据以及下级台区的历史负荷统计数据，定位下级台区中发生异常线损的具体台区；
5、s3、采集所述具体台区上各用户当下的用电数据，并结合各用户的历史用电数据，分析当下是否存在用电异常的异常用户；
6、s4、监测平台生成针对异常用户的现场稽查工单，所述现场稽查工单中具有指派的现场巡查设备，所述现场巡查设备包括数据接收设备以及线路负荷检测设备，所述数据接收设备实时接收异常用户负荷计量装置的负荷数据，所述线路负荷检测设备接收监测平台下发的数据同步指令，线路负荷检测设备在所述数据同步指令下，实时向监测平台上传现场负荷检测结果；
7、s5、监测平台根据当下负荷监测结果以及异常用户负荷计量装置当下的负荷数据，判断异常用户是否具有管理线损。
8、现有技术中，管理线损一般是指计量设备计量不当造成的线损以及其他与计量相关的管理原因所造成的线损，具体如因为计量设备安装和接线不当，造成计量结果过小、因为在计量设备前端并接线路，造成统计的计量结果过小。造成以上结果的行为一般为人窃电行为，根据目前已知的统计结果，因为这些原因造成的线路异常段线损率可达20%以上，高者甚至可达50%以上，而被有效治理的线路线损率一般在5%以下，有效治理线损是降低电网企业损耗的重要手段。同时，随着智能电网智能化水平的提高以及线损监测软件、硬件技术的发展，通常的，异常线损一般能够被有效监测到，但部署在现场的负荷监测单元、负荷监测终端仅沿线路间隔安装，当通过相关的监管系统与安装在线路不同层级的负荷监测单元、负荷监测终端通信，通过负荷采集数据等判断出存在异常线损以及出现异常线损的具体线路异常段后，通常需要根据所判断出的线路异常段位置，协调运维人员携带便携式线损检测设备，对线路异常段位置采用现场排查的方式，确认和排查线损异常情况，精准定位异常用户。
9、为避免线损异常排查以及精准定位异常用户过程中，出现因为人为原因造成现场排查结果错误，同时提高对异常用户鉴别效率，提供如上所述的线损监测方法。
10、具体的，本发明利用现有技术中供电线路不同层级位置一般分布有关口表、馈线终端设备、融合开关电量设备、负荷监测单元/监测仪/监测终端等的特点，在步骤s1中，通过设定的理论线损值，结合当下监测到的不同层级的运行负荷，判断是否存在异常线损的情况，比如，线路分支上的线损可以是关口表数据减去全部馈线终端设备数据、可以是一二次融合开关数据减去后级全部负荷监测单元数据、可以是前级负荷监测仪数据减去台区负荷监测数据等，当通过步骤s1判断出线路上具有异常线损时，通过步骤s2判断出具有异常线损的具体台区，以寻找到线路上出现异常线损的具体位置，对于发生异常线损的具体台区，在步骤s3中，利用各用户当下的用电数据等，判断出这些用户中用电异常的异常用户，完成步骤s3后，即可定位出发生异常线损的嫌疑线路异常段，在步骤s4的作用下，运维人员根据稽查工单信息，携带便携式数据接收设备以及线路负荷检测设备或者线损测试仪，对嫌疑线路异常段进行现场排查，以现场采集的方式测量线路的实际负荷等，并根据数据接收设备提供的异常用户所使用的负荷计量装置提供的负荷数据，运维人员现场鉴别异常用户所使用的线路段上是否具有异常线损，并将检测结果实时上传至监测平台，利用监测平台提供的数据处理功能，判断异常用户是否具有管理线损情况。
11、本发明与现有技术的不同之处包括：在步骤s4中监测平台下发的现场稽查工单中具有被指派的现场巡查设备，这些现场巡查设备通过与监测平台形成负荷数据同步、现场负荷检测结果实时上传，可避免因为数据篡改、数据录入错误等人为原因，导致监测平台所获得的现场负荷检测结果错误的问题，避免出现监测过程中个人行为对监测结果造成影响的情况出现；采用包括数据接收设备以及线路负荷检测设备的现场巡查设备，运维人员可以方便地对比数据接收设备以及线路负荷检测设备各自上数据，高效寻找到线路上发生线损的异常点位置，特别适用于寻找连接在负荷计量装置前端的窃电线位置、漏电位置。
12、在一个具体实施例中，所述具体台区的确定方法为：
13、在步骤s2中，利用线路上不同层级的负荷测量数据计算出实际的线损量；
14、利用各下级台区的历史负荷统计数据以及各下级台区的当下负荷数据，计算各下级台区历史负荷统计数据的平均值与当下负荷数据的差值，当所述平均值大于当下负荷数据，并且所述差值偏离所述线损量的偏离量小于设定阈值时，将该下级台区确定为具体台区。
15、以上实现方式中，利用线路上具有多个下级台区、各下级台区中由于具有多个用户，正常用电情况下多个用户能够维持台区总负荷相对稳定的特点，提供一种在判断出线损量后，根据历史负荷统计数据的平均值以及各下级台区的当下负荷数据，判断下级台区计量结果与历史负荷统计数据之间的差值，并将该差值与线损量进行对比，根据所述设定阈值，判断为所述差值对应的偏离量小于所述阈值时，即得出所述差值与线损量接近，所述差值为未参与到负荷统计的负荷缺口数据，并将该下级台区确定为发生异常线损的具体台区的技术方案。本发明特别适用于具体台区中一般仅具有少量用户在主观上将所使用电能不纳入当下负荷数据统计中的窃电行为，即提供一种通过得到下级台区用于负荷统计的当下负荷数据，并将该数据与通过该下级台区历史负荷统计数据得到的作为模拟实际负荷的平均值进行对比，判断一般情况下是否具有未纳入负荷统计范畴的实际用电的技术方案。
16、由于用户具有明显的分时段用电特点，为提高具体台区确认精确度，在一个具体实施例中，所述历史负荷统计数据为根据用电时段划分的分时负荷数据，其中，所述用电时段为以天为划分单位，划分出的每天中的时段；
17、进行所述差值计算时，采集当下负荷数据的获取时间，根据所述获取时间匹配出对应的分时负荷数据，所匹配出的分时负荷数据采集时段与该获取时间处于相同时段，并在历史负荷统计数据中匹配出多个分时负荷数据作为统计数据样本集，统计数据样本集中的不同分时负荷数据具有不同的采集日；
18、所述平均值为统计数据样本集中各分时负荷数据的平均值。
19、以上方案中，以自然天为划分单位，依据每天中的时刻将每天的时间划分为不同的数据统计时段，并将各数据统计时段的负荷数据作为所述分时负荷数据，进一步的，根据负荷异常分析采集当下负荷数据时刻所处的时间段，从历史负荷统计数据中获取数据采集时刻与以上时间段相同的分时负荷数据，并通过统计数据样本集的方式减小偶然因素对所述平均值造成的干扰，达到进一步保障具体台区确认精确度的目的。
20、以上方案中，通过所述设定阈值判别所述差值与所述线损量的接近程度，一般情况下，当关联所述差值的平均值越大时，对应线路上具有更大的正常线损，当出现影响当下负荷数据计量的窃电行为时，当下负荷数据并不能作为当下实际负荷数据的参考依据，在一个具体实施例中，考虑到历史负荷统计数据越大则发生的正常线损越大，为将历史负荷统计数据的特点作为当前线路的一般负荷特点，在考虑所述接近程度时将该一般负荷特点纳入考虑范围，以提高具体台区确认方法的通用性以及准确性，所述设定阈值为关联所述平均值的动态值，其中，所述设定阈值与所述平均值呈正比关系。
21、与台区负荷特征明显不同的是，在用电时间上，生活型用户以及大部分生产型用户在不同的时间具有明显不同用电功率需求，为保障对异常用户鉴别的可靠性，提高现场排查效率以及线损监测效率，在一个具体实施例中，在步骤s3中，得到异常用户的方法为：
22、s3-1、获得所述具体台区中用户的用电规律，具体的，统计所述具体台区各用户的历史用电数据，并以日期为统计周期，对所统计的历史用电数据按天进行汇总，获得按照日期为统计周期的每日总用电量，并根据每日总用电量的变化规律，得到台区内用户日用电量随日期变化的统计曲线；
23、s3-2、预测各用户近期的用电数据，具体的，根据各用户的历史用电数据以及所述统计曲线，预测各用户近期的用电数据；
24、s3-3、分析各用户是否为异常用户，具体的，根据所采集到的用户近期实际用电数据与预测的该用户近期用电数据的差异，判断各用户是否为异常用户。
25、以上方案中，步骤s3-1即为获得具体台区用户整体的用电规律，该用电规律可用于反映如季节性用电变化、生产变动性用电变化，该规律后续用于预测用户近期的用电数据，作为本领域技术人员，各用户的历史用电数据通过针对该用户的用电计量设备进行获取，并将自然日作为统计周期，如，将某天的全部历史用电数据进行汇总后，得到当天的总用电量，对全部统计周期进行每日总用电量统计后，即可以统计曲线的方式获得所述变化规律。在步骤s3-2，将所述变化规律作为预测用电数据变化的变量因子，并将各用户近期的用电数据作为预测过程中的基础因子，预测各用户近期的用电数据。在步骤s3-3中，判断所采集到的用户近期实际用电数据与预测的该用户近期用电数据的差异，当该差异大于设定的差异阈值时，即得出该用户为异常用户或疑似异常用户。比如，所预测出的某用户近期用电数据与计量设备检测到的实际用电数据的差值大于设定的差异阈值时，即得出近期实际用电数据明显少于近期预测用电数据，存在实际用电数据被错误统计的可能性。
26、对于生产型用户具有停产或减产的情况、生活性用户具有长期外出的情况，为减小这些因素影响异常用户鉴别的准确性，在一个具体实施例中，在s3-3中，当用户近期实际用电数据少于预测的该用户近期用电数据时，将该用户标定为疑似异常用户；
27、对于疑似异常用户，采集这些用户近期用电数据与历史用电数据的区别，所述区别包括自然日中的集中用电时段，当采集的近期用电数据中的集中用电时段与历史用电数据中的集中用电时段不同，或者采集到的近期用电数据中不存在集中用电时段时，取消疑似异常用户标定。
28、以上方案中，当用户近期实际用电数据少于预测的该用户近期用电数据时，则确定出该用户具有检测负荷异常、具有未被纳入统计的实际用电的可能性，这种情况下，将该用户标定为疑似异常用户，但这些用户中，可能具有因为停产、减产、长期外出导致的错误标定情况，进一步的，对这些用户的历史集中用电时段与近期集中用电时段进行比较，当比较结果具有不同时，说明这些用户具有不同的集中用电时段，得出这些用户是错误标定的异常用户，通过该方法，可有效提高异常用户标定的精确度、减少异常用户的数量。
29、在具体运用中，根据各用户下负载的特点以及用电特点，当自然日不同时刻的用电量统计值并不具有明显差异时，可以以负荷数据作为异常用户的鉴别依据，作为异常用户分析的并列方案，在一个具体实施例中，在步骤s3中，采集所述具体台区上各用户负荷计量装置的负荷数据，并结合各用户的历史负荷数据，分析当下是否存在负荷异常的异常用户。
30、在一个具体实施例中，为引导运维人员执行现场稽查工作以及反映运维人员进行现场稽查工作，在步骤s4中，所述数据接收设备以及线路负荷检测设备均向监测平台实时同步所处位置的位置数据，以提供具体的负荷数据接收位置以及现场负荷检测结果上传位置。
31、对于可能出现的用户提前知晓现场稽查工作，在运维人员执行现场稽查工作之前自行恢复有序用电，造成后续开展的现场稽查工作无效的情况，在一个具体实施例中，在监测平台下发现场稽查工单之后、监测平台获得上传的现场负荷检测结果之前的时间段内，监测平台持续获取异常用户的负荷数据，并在所述负荷数据发生突变、负荷数据突变量未被该线路上级负荷监测装置所监测到时，监测平台向数据接收设备发出现场调查指令。
32、以上方案中，当如通过用户计量装置获得的所述负荷数据发生突变，而该突变并未被上级负荷检测装置所监测到时，说明该突变纳入了上级负荷检测装置的负荷统计中，且未纳入针对具体用户的负荷统计中，这种情况下，即可将产生该突变的用户标定为嫌疑异常用户，运维人员通过数据接收设备接收到来自监测平台下发的现场调查指令后，即可提示运维人员重点关注该嫌疑异常用户或实施针对该用户的长久性线损监测方案。
33、基于负荷异常分析的线损监测系统，包括：
34、获取模块，用于通过负荷监测装置获取线路不同层级的运行负荷，并判断出线路上的线损情况是否超过理论线损值；
35、定位模块，用于当被认定为线路上实际发生的线损超过理论线损值时，利用线路上不同层级的负荷测量数据以及下级台区的历史负荷统计数据，定位下级台区中发生异常线损的具体台区；
36、分析模块，用于采集所述具体台区上各用户当下的用电数据，并结合各用户的历史用电数据，分析当下是否存在用电异常的异常用户；
37、上传模块，用于监测平台生成针对异常用户的现场稽查工单，所述现场稽查工单中具有指派的现场巡查设备，所述现场巡查设备包括数据接收设备以及线路负荷检测设备，所述数据接收设备实时接收异常用户负荷计量装置的负荷数据，所述线路负荷检测设备接收监测平台下发的数据同步指令，线路负荷检测设备在所述数据同步指令下，实时向监测平台上传现场负荷检测结果；
38、判断模块，用于监测平台根据当下负荷监测结果以及异常用户负荷计量装置当下的负荷数据，判断异常用户是否具有管理线损。
39、本发明在工作中，可避免因为数据篡改、数据录入错误等人为原因，导致监测平台所获得的现场负荷检测结果错误的问题，避免出现监测过程中个人行为对监测结果造成影响的情况出现；
40、运维人员可以方便地对比数据接收设备以及线路负荷检测设备各自上数据，高效寻找到线路上发生线损的异常点位置，特别适用于寻找连接在负荷计量装置前端的窃电线位置、漏电位置。
1.基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，所述具体台区的确定方法为：
3.根据权利要求2所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，所述历史负荷统计数据为根据用电时段划分的分时负荷数据，其中，所述用电时段为以天为划分单位，划分出的每天中的时段；
4.根据权利要求2或3所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，所述设定阈值为关联所述平均值的动态值，其中，所述设定阈值与所述平均值呈正比关系。
5.根据权利要求1所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，在步骤s3中，得到异常用户的方法为：
6.根据权利要求5所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，在s3-3中，当用户近期实际用电数据少于预测的该用户近期用电数据时，将该用户标定为疑似异常用户；
7.根据权利要求1所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，在步骤s3中，采集所述具体台区上各用户负荷计量装置的负荷数据，并结合各用户的历史负荷数据，分析当下是否存在负荷异常的异常用户。
8.根据权利要求1到7中任意一项所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，在步骤s4中，所述数据接收设备以及线路负荷检测设备均向监测平台实时同步所处位置的位置数据。
9.根据权利要求1到7中任意一项所述的基于负荷异常分析的线损监测方法，其特征在于，在监测平台下发现场稽查工单之后、监测平台获得上传的现场负荷检测结果之前的时间段内，监测平台持续获取异常用户的负荷数据，并在所述负荷数据发生突变、负荷数据突变量未被该线路上级负荷监测装置所监测到时，监测平台向数据接收设备发出现场调查指令。
10.基于负荷异常分析的线损监测系统，其特征在于，包括：
