[發明專利]基于大數據分析的線損治理方法、系統、裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202011219832.4
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112308437A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 戴罕奇;馮浩;谷哲飛;晁思遠
• 申請（專利權）人: 國網北京市電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06Q50/06
• 代理公司: 北京中巡通大知識產權代理有限公司 11703
• 代理人: 張曉凱

1.基于大數據分析的線損治理方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)提取數據庫中的電量數據，將所述電量數據存儲到與其名稱對應的電量數據文檔中，在所述電量數據文檔中動態更新所有變壓器或用戶的日電量關鍵數據，形成電量總表文檔；

2)針對單日或者多日電量數據，采用寬松策略或嚴格策略查找用電量異常的變壓器或用戶，判斷用電量異常的變壓器或用戶異常類型，生成綜合分析報告；依據該綜合分析報告，實地進行變壓器或用戶異常檢測處理。

2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的線損治理方法，其特征在于，所述步驟2)還包括：以日電量為縱軸、真實日期為橫軸，分組顯示所述用電量異常的變壓器或用戶電量逐日變化波形；導出關注臺區或用戶的電量圖形數據，并存儲為通用的圖片格式。

3.根據權利要求1所述的基于大數據分析的線損治理方法，其特征在于，所述步驟2)中，利用統計學原理，建立小概率事件集A和小概率事件集B；對所有的歷史電量數據進行綜合分析，形成概率分布，將滿足小概率分布的電量數據劃分到小概率事件集A；以當天前后一段時間內的電量數據為樣本，利用統計學方法分析當日電量數據是否符合統計學規律，如不滿足規律，當日電量數據則被列入小概率事件集B；

所述嚴格策略：將小概率事件集A和B作與運算，同時列入小概率事件集A和小概率事件集B的數據被作為異常數據；

所述寬松策略，將小概率事件集A和小概率事件集B作或運算，只要列入小概率事件集A或者小概率事件集B之一的數據均被作為警示數據。

4.根據權利要求1所述的基于大數據分析的線損治理方法，其特征在于，所述步驟1)中，當變壓器或者用戶信息變更時，在電量總表文檔中更新信息，補充電量數據。

5.根據權利要求1所述的基于大數據分析的線損治理方法，其特征在于，所述步驟1)中，動態更新數據時，按日期自動補錄待分析電量數據，并存儲到電量總表文檔指定位置，便于觀察用電量變化。

6.一種基于大數據分析的線損治理系統，其特征在于，包括：

文件自動生成模塊，用于自動掃描數據庫中的電量數據，提取線路或臺區名稱，按照名稱自動生成文檔；

數據自動提取模塊，用于提取并存儲數據庫中所有變壓器或用戶的日電量關鍵數據；

數據自動更新模塊，用于在同一文檔中動態更新所有變壓器或者用戶的日電量關鍵數據，形成電量總表文檔；

大數據整體綜合分析模塊，用于針對多日電量數據開展綜合分析，查找用電量變化異常的變壓器或用戶；

日數據單獨分析診斷模塊，用于在樣本數據基礎上，分析診斷任意某天電量數據，自動查找用電量異常的變壓器或用戶；

重點問題自動研判模塊，用于診斷研判電量大幅波動、長期低用電量、疑似停運或表計損壞的變壓器或用戶；

分析診斷容錯糾偏模塊，用于提供嚴格策略和寬松策略，查找用電量異常的變壓器或用戶；

自動生成分析報告模塊，用于針對大數據整體分析模塊生成綜合分析報告、針對日數據單獨分析診斷模塊生成日診斷報告。

7.根據權利要求6所述的基于大數據分析的線損治理系統，其特征在于，還包括：

變化趨勢圖像顯示模塊，用于以日電量為縱軸、真實日期為橫軸，顯示用電量異常的變壓器或用戶電量逐日變化波形；

分組篩選顯示模塊，用于對電量大幅波動、低用電量、零用電量臺區或用戶分組顯示；

模糊搜索查詢模塊，用于通過變壓器或用戶編號，模糊查詢并顯示相關電量信息；

數據波動圖像導出模塊，用于導出用電量異常的臺區或用戶的電量圖形數據，并存儲為通用的圖片格式。

8.根據權利要求6所述的基于大數據分析的線損治理系統，其特征在于，還包括：

設備信息變更識別模塊，用于當變壓器或者用戶信息變更時，在電量總表文檔中自動更新信息，自動補充電量數據；

有序填充數據模塊，用于按日期自動補錄待分析電量數據，存儲到電量總表文檔指定位置；

批量數據導入模塊，用于批量導入多日連續電量數據。