（国网湖北省电力公司恩施供电公司 湖北恩施 445000）
摘要：随着建立“线损结构可视化、系统应用深度化、数据分析智能、降损目标精准化”的营销专业同期线损管理体系，做到目标明确、措施精准、专业协同，有效提升同期损线损管理成效，治理异常数据在同期线损管理中有着重要作用。
关键词：台区同期线损；异常数据；治理方法
一、同期线损异常数据形成的原因
同期线损统计数据供售电量来源于采集系统、用户归属来源于GIS1.6系统。台区同期限线损异常的主要原因为营配调不贯通，通过分析可以发现，营销系统、现场和GIS系统数据不一致，主要原因为分布面较广，覆盖配电网建设、运行、营销等各项业务都以数据的形式体现。因用户新增异动、配网改造、网改项目异动新增导致各系统之间数据流转滞后、客户信息变更不及时等多项问题，导致营配已经变户一致的台区数据产生异常，直接影响售电量的统计，导致台区同期限线损异常。
二、异常数据清理目标及工作方法
（一）新增、异动流程
配网、用户的新增和异动易发生反常数据的首要业务环节包含：运检部分新增变压器、调整低压客户台区归属；营销部分“投运前管理台区关口新装”、“低压用户批量新装”“批量换表”、“改类”等流程的异动。根据问题的不同表现形式，设置如下反常校验规则来展开数据管理排查：（1）台区无关口总表。该规则首要用于管理排查运检部分在现场变压器撤除或停运后未及时修正GIS体系变压器档案信息、营销人员在运检部分GIS体系推送了变压器信息后，未及时走“投运前管理流程”等原因所引发的反常数据。（2）运行台区下无用户。该规则首要用于管理排查运检部分未及时保护GIS体系“变压器-接入点”挂接关系，营销部分未及时建议“低压客户批量新装流程”、未及时保护“接入点-表箱”及“表箱-电能表”挂接关系所引发的反常数据。（3）台区关口（客户）档案不正确。该规则首要用于管理排查台区关口（客户）档案“用户类别”与“计量点特点”参数档案不正确（如结算用户计量点特点保护为“台区关口查核”、台区关口用户类别保护成“用电结算客户”）所引发的反常数据。（4）台区无考核单元。该规则首要用于管理排查营销体系台区新装流程归档后因未及时创立考核单元所引发的反常数据。
（二）台区低压负荷切割流程
台区低压负荷切开流程中易发生反常数据的首要业务环节包含：台区低压负荷调整后运检部分GIS体系“变压器-接入点”挂接关系修正及台区归属供电单位保护，营销部分SG186体系“接入点-表箱”及“表箱-电能表”归属关系修正、客户归属供电单位保护等环节。根据问题的不同表现形式，设置如下反常校验规则来展开数据管理排查：（1）运检、营销业务体系台区及部属客户供电单位归属不一致。该规则首要用于管理排查因GIS体系“表箱-接入点”关系不一致所引发的“台区供电单位与营销体系台区下客户供电单位归属不一致”数据反常。（2）一个台区归属多个台区客户。该规则首要用于管理排查台区低压负荷切开后GIS体系“表箱-接入点”、营销体系“箱-表”挂接关系保护不正确所引发的营销体系“户-变”归属关系错误反常数据。（3）一个表箱内挂接多个台区用户。该规则首要用于管理排查低压负荷切开后因营销体系“箱-表”关系挂接过错所引起的“户-变”归属关系错误数据。
（三）档案同步流程
此处所说的档案流程主要指的是营销档案与数据档案同步流程中，容易形成异常数据的关键业务，其中包括的内容有档案信息改变、计量信息参数的转变、“户-变”归属关系在因为某些因素影响而发生了变化后，未及时客户档案信息同步到数据采集系统中，这些问题的存在，都会导致异常数据的出现，从而将会造成不良影响[2]。在具体问题分析过程中，依据问题呈现形式的不同，对异常数的治理与排查，在下异常校验规则进行。（1）营销系统与采集系统两者统计的信息倍率存在差异，该规则在具体应用中是对客户在进行CT更换后，没有同步倍率信息，从而形成的异常数据内容进行治理。（2）营销系统与采集系统两者统计的客户数量存在差异，该规则在具体应用中是对因为人为操作原因删除的客户的信息，导致数据未进行同步，最终引起的异常数据进行治理[3]。（3）营销系统与采集系统两者的统计的资产信息存在差异，该原则的应用是用于治理由于电能表更换引起的异常数据。
三、清理异常数据取得的效果
清理异常数据对同期线损管理成效提升效果明显。公司的具体运行情况分析，最终取得的效果如下。（1）使同期线损管理指标得到了显著提高。电力公司在通过异常校验规则一共筛选出了182681条异常数据。在针对实际情况，进行分专业、分部门落实清理与相应的整改操作后，该公司台区同期线损的合格率上升了38.25%，该数据充分说明了，异常数据排查工作对于提升同期线损指标来说有着重要作用。（2）降损效率得到明显提升，治理异常数据，可以使单位台区同期限速指标内容的统计内容准确度得进一步提高，同时在该基础上，也提高了开展台降损效率。公司在2017年11月与2017年4月异常情况对比如表1所示。
表1：2017年11月与2017年4月异常情况对比
通过表1中的数据，可以发现，2017年11月与2017年4月异常台数相比，数量减少明显，由此可见，治理异常数据有助于提升减损效率。（3）促进协同作业，异常数据处理是一项对专业性要求很高的作业，在具体处理过程中，分专业、从源头入手，转变过去“谁管线损，谁负责同期线损异常数据治理”的错误管理理念，树立正确的“谁专业谁管理”理念，谁“异动谁负责”。在具体工作中，应当不断提高各个专业工作以及部门之间的相互协调，最终在公司内部，形成共同抓同期线损管理的局面，促进公司的健康发展。
四、异常数据清理实施效果
（一）有效提升同期线损管理指标
恩施公司对上述10类异常校验规则，异常数据整改近20万。通过各县公司各部门、专业、供电所人员修正GIS和PMS大量错误数据，落实清理整改后，我公司台区同期线损合格率指标提升38.25个百分点，可见异常数据排查治理对于促进同期线损指标提升起到了相当重要的效果。
（二）显著提升降损效率
通过异常数据治理，促进各单位台区同期线损指标准确统计，在此基础上组织开展台区降损效率明显提高。公司11月月异常台区数量较年初减少了7293台。其中数据不可传递、不可计算台区合计减少4679台，高损台区减少6120台，负损台区减少742台。
五、结论
技术的不断发展，以及人们对供电质量要求的不断提升，使人们加强了对供电系统的重视程度。台区同期线损异常对电力行业的发展来说十分不利，因此在问题分析过程中，要通过合理的方式对异常数据产生的原因进行分析，并且要依据实际情况，制定相应的治理措施，提高台区线损治理效率。
参考文献：
[1]林兆忠.营配贯通应用下配电变压器台区线损异常数据的治理方法探究[J].中国新技术新产品，2016（22）：82~83.
[2]郑盈.基于营配贯通深化应用的低压台区线损治理[J].管理观察，2015（25）：113~116.
[3]李锐.营配贯通台区线损异常数据治理方法分析[J].低碳世界，2017（03）：68.
论文作者:胡增荣
论文发表刊物:《电力设备》2017年第33期
论文发表时间:2018/4/28
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