近幾年來，由于通信技術(shù)和信息技術(shù)的長足進(jìn)步，以及政府對環(huán)境保護方面條例的推行，高級量測體系（AMI）因其在系統(tǒng)運行、資產(chǎn)管理，特別是通過負(fù)荷響應(yīng)實現(xiàn)節(jié)能減排方面的顯著效果而得到了廣泛的應(yīng)用。大量智能電表的部署和應(yīng)用，使得電力公司能獲取高頻率、廣覆蓋且時標(biāo)一致的配電網(wǎng)末端的實測數(shù)據(jù)。同以往配電網(wǎng)量測具有的稀疏特點相比，高級量測體系除了能向電力公司提供用戶結(jié)費所需的電能消費數(shù)據(jù)外，還能實時或準(zhǔn)實時地獲取各測量點的功率、電壓、電流及功率因數(shù)等重要運行參數(shù)。通過近幾年來智能電表的大規(guī)模安裝和推廣，目前各省電力公司的數(shù)據(jù)中心都累積了海量智能電表量測數(shù)據(jù)，如何運用這一寶貴的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)資源，挖掘其潛在價值，為配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、優(yōu)質(zhì)運行及資產(chǎn)管理等業(yè)務(wù)提供有力支撐，是學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的焦點，目前在美國、加拿大、法國等國家對智能電表數(shù)據(jù)分析的相關(guān)研究和實踐工作正如火如荼地開展。本文將在分析我國智能電表數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，深入探討國內(nèi)外行業(yè)內(nèi)常用的智能電表數(shù)據(jù)分析方法及典型應(yīng)用場景，并給出基于智能電表數(shù)據(jù)對配電網(wǎng)拓?fù)溥M(jìn)行校驗的分析實例。

1 我國智能電表數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

由于高級量測體系能為實施各方帶來顯著效益，2009年以來，國家電網(wǎng)公司全面推動了智能電表的安裝和應(yīng)用，截至2014年7月，已累計安裝智能電表2.2 億只，用電信息采集系統(tǒng)覆蓋2.3 億戶。南方電網(wǎng)公司也在加快計量自動化系統(tǒng)的建設(shè)，截至2014年8月，南方電網(wǎng)公司下屬的廣東電網(wǎng)公司、深圳電網(wǎng)公司和廣西電網(wǎng)公司已建成省級計量自動化系統(tǒng)，廣西電網(wǎng)公司已實現(xiàn)廠站、專用變壓器、配電變壓器3類終端全覆蓋，低壓集抄客戶覆蓋率44.1%，智能電表在我國得到空前的發(fā)展和應(yīng)用。

從目前情況來看，我國的智能電表量測數(shù)據(jù)及采集系統(tǒng)呈現(xiàn)出規(guī)模大、采集頻率高、數(shù)據(jù)存儲時間長、數(shù)據(jù)多樣化及測量點分布密集5個主要特征。

①系統(tǒng)規(guī)模大：當(dāng)前我國的采集系統(tǒng)一般以省為中心進(jìn)行集中式部署。以浙江省電力公司為例，已在省公司數(shù)據(jù)中心建設(shè)覆蓋全省十幾個地市的超大規(guī)模采集系統(tǒng)，預(yù)計2016年將超過2000萬用戶。一個以省為中心部署的采集系統(tǒng)，將包含數(shù)百萬采集終端及幾千萬只智能電表，其系統(tǒng)規(guī)模無疑是巨大的。

②采集頻率高：與傳統(tǒng)抄表系統(tǒng)相比，智能電表數(shù)據(jù)采集間隔一般為15min，對于重點用戶，采集頻率可能還要更高，當(dāng)前智能電表“生產(chǎn)數(shù)據(jù)”的速度比傳統(tǒng)電表高出十倍甚至是百倍。

③數(shù)據(jù)存儲時間長：從數(shù)據(jù)分析的視角來說，原始累積數(shù)據(jù)越豐富、數(shù)據(jù)的時間尺度越長，對分析結(jié)果越有利；目前基于各種因素的綜合考量，歷史數(shù)據(jù)一般需要保存7～10年。對于如此長時間尺度的海量數(shù)據(jù)，如何管理、分類、歸檔及保證其檢索的性能，都是非常困難的事情。

④數(shù)據(jù)種類多樣化：當(dāng)前智能電表要求采集的數(shù)據(jù)類型是非常繁多的，其中包含電量類數(shù)據(jù)：總電能示值、各費率電能示值、最大需量等；負(fù)荷類數(shù)據(jù)：電壓、電流、有功功率、無功功率、功率因數(shù)等；事件類數(shù)據(jù)：終端和電表的各種事件和報警；工況數(shù)據(jù)：采集終端及計量設(shè)備的工況信息；電能質(zhì)量類數(shù)據(jù)：功率、電壓、諧波等；另外還有費控信息等其他數(shù)據(jù)。

⑤測量點分布密集：無論是國家電網(wǎng)公司還是南方電網(wǎng)公司都對測量點提出了全覆蓋要求，即測量點需覆蓋變電站饋線出口、專用變壓器、公用變壓器和低壓用戶，業(yè)務(wù)范圍從原來單一的居民集抄擴大到廠站計量、大用戶負(fù)荷管理及變壓器監(jiān)測等。

為充分挖掘智能電表數(shù)據(jù)的潛在價值，國家電網(wǎng)公司啟動了一批基于智能電表數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究項目。例如基于營配數(shù)據(jù)融合的配電網(wǎng)資源優(yōu)化及服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究項目，就是充分應(yīng)用智能電表量測數(shù)據(jù)，對用戶用電消費行為、配電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計模式、短期負(fù)荷預(yù)測等方面開展研究。另外為了消除配電和用電營銷業(yè)務(wù)之間的數(shù)據(jù)孤島，國家電網(wǎng)公司正在實施營配調(diào)數(shù)據(jù)貫通工作，為智能電表數(shù)據(jù)的分析準(zhǔn)備基礎(chǔ)條件。目前中國電力科學(xué)研究院正在開展電力大數(shù)據(jù)相關(guān)研究，開發(fā)電力大數(shù)據(jù)平臺，開展面向大數(shù)據(jù)的能效分析等關(guān)鍵技術(shù)研究，可以預(yù)見智能電表數(shù)據(jù)的深層價值將在未來幾年有所體現(xiàn)。不過目前我國對智能電表數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用也存在數(shù)據(jù)碎片化、缺乏系統(tǒng)性，以及超大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算效率不高等問題。

智能電表數(shù)據(jù)分析是指運用統(tǒng)計分析方法對收集來的大量原始智能電表量測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、建模和計算，提取有用信息并形成結(jié)論，挖掘其內(nèi)在關(guān)聯(lián)和深層價值，為電力公司的商業(yè)運營、電網(wǎng)規(guī)劃和運行維護等提供決策支持，使其更具有洞察力的過程與科學(xué)。與智能電表數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析方法可以歸結(jié)為以下主要4類：相關(guān)（correlation）分析、聚類（cluster）分析、異常（exception）分析以及趨勢分析。

1）相關(guān)分析。相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種關(guān)聯(lián)關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。相關(guān)分析分為線性相關(guān)分析和偏相關(guān)分析等，在智能電表數(shù)據(jù)分析中，線性相關(guān)分析最為常用，它研究兩個變量間線性關(guān)系的程度，用相關(guān)系數(shù)R來描述?？梢岳秘?fù)荷與溫度的相關(guān)關(guān)系，結(jié)合天氣情況來預(yù)測負(fù)荷高峰。也可以利用連接在同一配電變壓器二次側(cè)的智能電表電壓測量值來對某一組電表的相關(guān)性進(jìn)行分析。

2）聚類分析。聚類分析就是以一定的標(biāo)準(zhǔn)來匯集某一類數(shù)據(jù)。例如，連接同一個變壓器的電表可以通過聚類分析來確定變壓器的負(fù)荷。虛擬電表是人為定義的聚類，能夠聚類具有同一屬性的電表的數(shù)據(jù)，一種典型的虛擬電表是聚類具有線性關(guān)系的電表來進(jìn)行區(qū)域規(guī)劃和分析（如某一饋線或變壓器的負(fù)荷）。

3）異常分析。異常分析是指對偏離一般規(guī)律的異常事件或現(xiàn)象進(jìn)行原因追溯的分析方法。異常分析在設(shè)備故障和用電異常（如竊電）診斷等方面能發(fā)揮重大作用。如統(tǒng)計變壓器故障前的一系列歷史異常數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行抽樣和建模，就可以預(yù)測變壓器的故障，從而及時檢修或更換。

4）趨勢分析。趨勢分析是將兩期或多期連續(xù)的同一指標(biāo)進(jìn)行對比，得出它們的增減變動方向、數(shù)額和幅度，以揭示事物變化趨勢和變化規(guī)律的一種分析方法。趨勢分析是智能電表數(shù)據(jù)分析的常用方法，最簡單直接的分析就是利用多條趨勢曲線同時展示某一用戶用電量的同比或環(huán)比數(shù)據(jù)。設(shè)備故障前的趨勢模型也能夠用于辨別零件的毀壞或操作故障。

智能電表數(shù)據(jù)是配電系統(tǒng)某一時刻運行狀態(tài)的真實反映，它必然滿足或是符合電氣工程基本原理和內(nèi)在規(guī)律，如從電源向負(fù)荷方向，配電饋線的電壓分布呈下降趨勢；同一電源點下的各測量點的電壓值相近且波動率相似；某一區(qū)域供入供出的電量必然守恒等等?；陔姎夤こ痰幕驹?，采用智能電表量測數(shù)據(jù)為主要輸入，結(jié)合上述數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析方法，以信息技術(shù)為實現(xiàn)手段，求解某一配電系統(tǒng)特定問題的過程，稱為智能電表數(shù)據(jù)分析法或數(shù)據(jù)分析元（smart meter data analytics），它是基于多學(xué)科的綜合分析方法，為我們系統(tǒng)地求解某一問題提供理論指導(dǎo)，目前已成為電力公司數(shù)據(jù)分析的熱點。美國電力科學(xué)研究院的T.A.Short，基于同一配電變壓器二次側(cè)的用戶智能電表電壓測量值具有強烈相關(guān)性的電氣原理，采用線性回歸的數(shù)學(xué)方法，以智能電表的電壓值和電量值作為樣本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對變壓器相位的識別，以及變壓器與智能電表的電氣連接關(guān)系和阻抗模型的自動創(chuàng)建。加拿大BC Hydro公司通過類似的原理，利用相關(guān)分析，對配電網(wǎng)GIS的拓?fù)湔_性進(jìn)行校驗。該方法的優(yōu)勢是不需要現(xiàn)場人工排查或是額外安裝測量裝置，只需利用電表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析就能得出準(zhǔn)確的結(jié)論。從以上研究成果看出，智能電表數(shù)據(jù)分析元在實際的工程應(yīng)用中已經(jīng)取得了非常明顯的效果。

在智能電表數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用中，我們通常需要從超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中提取、處理和運算數(shù)據(jù)，因此大數(shù)據(jù)處理是智能電表數(shù)據(jù)分析過程中需要解決的重大問題。以加拿大BC Hydro公司為例，一個普通居民用戶的智能電表，每天會產(chǎn)生3KB以上的數(shù)據(jù)，每月是100KB左右。當(dāng)安裝智能電表數(shù)目達(dá)到160萬時，計量數(shù)據(jù)庫里每天增加11GB的數(shù)據(jù)。我國由于人口眾多、地域遼闊，主要省份的電力用戶數(shù)量都在千萬以上，其數(shù)據(jù)規(guī)?？梢韵胂髮泳薮?。

在此情景下，顯然單機或通常意義上集群系統(tǒng)已無法在指定的時間內(nèi)完成在對智能電表數(shù)據(jù)的運算，應(yīng)用并行計算模式已成為必然。并行計算（parallel computing）是指同時使用多個計算資源解決計算問題的過程，它的基本思想是用多個處理器來協(xié)同求解同一問題，即將被求解的問題分解成若干個部分，各部分均由一個獨立的處理機來并行計算。并行計算系統(tǒng)既可以是專門設(shè)計的、含有多個處理器的超級計算機，也可以是以某種方式互聯(lián)的若干臺獨立計算機構(gòu)成的集群。目前開源的并行計算機集群系統(tǒng)主要有Hadoop、Spark等，這些系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛使用在互聯(lián)網(wǎng)和電信等領(lǐng)域，相信在智能電表數(shù)據(jù)分析方面也會得到良好應(yīng)用。

3.1 客戶行為分析

負(fù)荷曲線是客戶消費行為的直觀顯示，智能電表數(shù)據(jù)能詳細(xì)的記錄客戶消費細(xì)節(jié)，如間隔為15min的電量、功率、電壓等參數(shù)。由于具有相似消費習(xí)慣的客戶具有相似的負(fù)荷分布形狀，因此可以根據(jù)其負(fù)荷分布的相似度來對客戶加以分類，從而更加方便企業(yè)對客戶的分類和精細(xì)化管理，并針對某類用戶制定更加有針對性的運營策略。

把用戶實際的負(fù)荷曲線疊加到電網(wǎng)峰谷時段上，可以展現(xiàn)出用戶更多的用電細(xì)節(jié)，計算其峰值時段的電能費用，估算用戶錯峰的潛力。因此利用智能電表數(shù)據(jù)對客戶行為進(jìn)行分析，能更有效地促進(jìn)需求側(cè)管理，合理抑制負(fù)荷峰值，提高電網(wǎng)資產(chǎn)的利用率。

3.2 資產(chǎn)管理

利用智能電表數(shù)據(jù)來輔助配電網(wǎng)資產(chǎn)管理是智能電表數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個重要方向。通過對電表數(shù)據(jù)的分析，可以監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)，提前識別設(shè)備故障，從而合理優(yōu)化資產(chǎn)的維護和更換計劃。美國的弗羅里達(dá)電力電燈公司（Florida Power & Light，F(xiàn)PL）利用智能電表量測數(shù)據(jù)，對故障配電變壓器的二次側(cè)電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)故障變壓器的二次側(cè)電壓在故障發(fā)生前2～3個月的時間內(nèi)存在明顯的偏高現(xiàn)象。通過對變壓器故障機理深入分析得出，這類故障是由于高壓側(cè)繞組損壞，變壓器變比發(fā)生變化而導(dǎo)致。利用這一規(guī)律，F(xiàn)PL實施了全系統(tǒng)變壓器的故障預(yù)警監(jiān)測，主動更換將要故障的變壓器，實現(xiàn)防患于未然。在AMI項目啟動的第1個月（2012年11月），就發(fā)現(xiàn)了372臺符合此條件的變壓器（FPL變壓器總數(shù)在879 000臺左右）。在2014年1～6月也已更換452臺配電變壓器（以電壓高于252 V為判據(jù)，240 V為額定電壓），它們大都是服務(wù)年限高于15年的老變壓器。通過對智能電表數(shù)據(jù)的應(yīng)用，F(xiàn)PL在系統(tǒng)運營方面得到了顯著的收益，包括變被動故障為主動的計劃停運維護，變壓器更新開支平均節(jié)省25%，縮短了用戶停電時間（比故障停運情形減少93 min）。

從以上案例可以看出，智能電表數(shù)據(jù)能很好地幫助電力公司提高其資產(chǎn)的管理和運維水平，減少非必要的事故停電，提高用戶滿意度。

3.3 故障定位與響應(yīng)

通常電力公司一般依據(jù)客戶電話來確定電網(wǎng)故障的位置，在派遣工作人員去現(xiàn)場處理之前，需要幾個或是更多的故障電話來大致確認(rèn)故障范圍和影響區(qū)域，然而這樣就會大大增加故障的處理時間。派遣現(xiàn)場工作人員處理故障前，利用電表數(shù)據(jù)和線路故障指示器聯(lián)合判斷故障地點，將極大地減少故障影響時間。

許多智能電表都是內(nèi)置電容供電的智能傳感器，在線路停電后仍然能夠上報“失電”故障信息（last gasp）至故障管理系統(tǒng)。從各智能電表接收到的故障信息能夠清楚地判斷故障范圍，如果把智能電表和地理信息系統(tǒng)結(jié)合在一起，通過故障點的分布和拓?fù)潢P(guān)系可進(jìn)一步顯示各故障點的相關(guān)性。另外派遣現(xiàn)場作業(yè)人員處理故障前，調(diào)度中心的操作人員能夠下發(fā)指令到相關(guān)的電表判斷是否斷電，這能夠極大地減少故障誤報。智能電表在恢復(fù)供電后也會上報“上電”信息（first breath）。智能電表和操作人員之間的這種互動過程能幫助確認(rèn)故障修復(fù)并檢測是否有多重電網(wǎng)故障同時存在。

3.4 網(wǎng)損分析

目前配電網(wǎng)網(wǎng)損計算中存在的最突出問題就是供售電數(shù)據(jù)不同期，產(chǎn)生此問題的根本原因是不同電壓等級的售電量抄表日期不一致，且與供電量的結(jié)算日期不同。而智能電表的大量應(yīng)用，使電力公司可獲得變壓器、饋線和大量用戶的同期（準(zhǔn)同期）數(shù)據(jù)，依據(jù)這些數(shù)據(jù)可得到同期線損，較過去通過手工抄表數(shù)據(jù)所計算的結(jié)果要精確很多。

除了網(wǎng)損的同期問題外，網(wǎng)損計算的周期也是值得關(guān)注的問題。傳統(tǒng)網(wǎng)損分析一般每月進(jìn)行一次，屬于事后折算定性分析，存在明顯的滯后性和盲目性，往往不能正確評價損耗率是否合理，也不能及時做出補救措施。電力是一種特殊的商品，每時每刻都隨著工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、居民生活、天氣等發(fā)生變化，線損率也隨之變化。怎樣來實時地跟蹤這些變化，或者將發(fā)生變化的監(jiān)測時間壓縮到最小是亟待解決的問題。智能電表采集間隔一般為15min，可以把原來一個月進(jìn)行一次的網(wǎng)損分析縮短至15分鐘級，甚至可以對重點關(guān)注的某個或一組用戶，設(shè)置到5min或更小的間隔，這樣可以為網(wǎng)損分析提供實時（或準(zhǔn)實時）的測量數(shù)據(jù)，對電網(wǎng)運行過程中的用電異常、竊電行為提供及時主動預(yù)警。

3.5 配電網(wǎng)狀態(tài)估計

傳統(tǒng)意義上，電力公司通過位于變電站內(nèi)或配電線路沿線的SCADA設(shè)備來監(jiān)測配電系統(tǒng)，例如線路重合閘設(shè)備、電壓調(diào)節(jié)器和電容控制器等。SCADA測量能夠提供電流、電壓等信息，再結(jié)合配電管理系統(tǒng)DMS中的先進(jìn)軟件應(yīng)用，可以有效地提升對配電線路分析、檢測的清晰度和性能，對配電線路所有測量點實時電氣信息做出狀態(tài)估計，但是SCADA無法顯示配電線路以外的電氣信息。

智能電表數(shù)據(jù)可以補償SCADA實時數(shù)據(jù)的不足，其提供的小時凍結(jié)數(shù)據(jù)甚至是分鐘凍結(jié)數(shù)據(jù)顯著提升了狀態(tài)估計精度。把智能電表系統(tǒng)收集的歷史數(shù)據(jù)與天氣信息和GIS模型結(jié)合起來，構(gòu)建精度更高的用戶模型。用戶數(shù)據(jù)實現(xiàn)近實時收集，隨時掌握用戶點的精確功率流，為配電網(wǎng)狀態(tài)做出更精確的估計。

3.6 電壓和無功優(yōu)化

集成的電壓/無功優(yōu)化（volt/var optimization，VVO）與傳統(tǒng)未經(jīng)協(xié)調(diào)的局部控制方法不同，VVO使用全網(wǎng)實時信息和在線模型對配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面評估，提供全網(wǎng)優(yōu)化和協(xié)調(diào)控制策略，使各項調(diào)節(jié)控制措施產(chǎn)生的結(jié)果能與最佳控制目標(biāo)一致。 當(dāng)前應(yīng)用的VVO系統(tǒng)采用準(zhǔn)實時的配電網(wǎng)潮流模型，潮流模型建立在實時網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ汀⒐?jié)點負(fù)荷模型和二次回路等效模型之上。負(fù)荷模型的調(diào)整依靠變電站自動化和饋線自動化SCADA系統(tǒng)的測量來實現(xiàn)，并采用下游配電線路的狀態(tài)估計電壓作為配電網(wǎng)潮流模型的參考電壓。因此客戶端電壓的精度取決于參考電壓的精度與配電線路、配電變壓器和二次回路等效模型的壓降。這些模型的誤差都給電壓無功優(yōu)化帶來許多不確定性，降低了VVO的性能。利用覆蓋全網(wǎng)的智能電表（包含饋線、配電變壓器和居民電表）和通信網(wǎng)絡(luò)，智能電表的量測數(shù)據(jù)作為SCADA系統(tǒng)的冗余，能夠通過減少無功優(yōu)化中的不確定性，提升電壓無功優(yōu)化性能。

VVO的另一個目的是在不違反電力服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的情況下，使得任意用戶點的配電電壓盡可能低。大多數(shù)VVO方案依靠狀態(tài)估計所得到的低電壓限制和模型結(jié)果往往精度不夠，VVO應(yīng)用傾向于采用保守方案來保持電壓不違反低電壓門限。智能電表的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)能顯著提升模型的精度，并保證無功控制行為不違反運行限制。另外在系統(tǒng)中的薄弱點，通過對智能電表進(jìn)行特定的設(shè)置，使其能為VVO返回近實時測量數(shù)據(jù)，為其優(yōu)化過程提供幫助。

綜上所述，智能電表數(shù)據(jù)大量應(yīng)用于配電網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計、運行維護及客戶服務(wù)等各個方面，除了上面列舉的方向外，智能電表數(shù)據(jù)還可以廣泛應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)測、可靠性評估、相位識別、三相不平衡分析等方面。

本應(yīng)用實例將介紹如何采用智能電表數(shù)據(jù)分析方法，對配電網(wǎng)地理信息系統(tǒng)（GIS）中設(shè)備的電氣連接關(guān)系進(jìn)行正確性校驗。電力公司通常使用GIS系統(tǒng)來描述和管理配電系統(tǒng)中各種電力設(shè)備以及它們的電氣連接關(guān)系，在已有的配電網(wǎng)GIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)中，存在著大量的錯誤或者誤差，例如：

1）實際電氣拓?fù)潢P(guān)系與GIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)不相符，如電力用戶與臺式變壓器的連接線路不相符、臺式變壓器與饋線的連接線路不相符等；

2）設(shè)備資產(chǎn)的地理位置錯誤、參數(shù)不一致等。

這些錯誤和誤差對配電系統(tǒng)的資產(chǎn)管理、系統(tǒng)運維、供電中斷響應(yīng)以及維修人員的人身安全都有不良影響。目前，為了校驗和修正這些錯誤或者誤差，電力公司的通常做法是：當(dāng)實際拓?fù)潢P(guān)系發(fā)生變更時，利用人工記錄這些變更并更新GIS中的相關(guān)數(shù)據(jù)，或者專門組織人力進(jìn)行實地巡測來修正這些錯誤。這些方法均需要耗費大量的時間、人力和物質(zhì)資源，而且準(zhǔn)確性不夠，同時對于采用地下電纜鋪設(shè)的臺區(qū)、偏遠(yuǎn)臺區(qū)等不具備良好的可操作性。

加拿大BC Hydro 公司基于智能電表數(shù)據(jù)分析方法，為解決上述問題提供了新的思路，其主要分析過程如下：

（1）按一般的電氣工程原理，配電網(wǎng)的電壓分布具有以下特性：

1）因為與不同饋線相連的負(fù)荷的分布是不同的，所以其電壓分布是不同的；

2）電壓值的大小在同一饋線上從上游至下游呈遞減趨勢；

3）負(fù)荷在系統(tǒng)中是變化和相互影響的，如果兩個負(fù)荷的電氣距離越近，它們的電壓曲線就越相似，相關(guān)度就越高，反之亦然。

（2）從GIS系統(tǒng)中選取某一配電變壓器，例如此臺區(qū)下共有13個電力用戶的智能電表，利用這些智能電表的小時電壓分布序列（一周的時間），按照樣本數(shù)據(jù)相關(guān)性分析算法，對其進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計算（見圖1），可得出一周內(nèi)所有電表小時電壓曲線之間的相關(guān)系數(shù)矩陣。可以看出，除了電表11和電表13，其他所有該變壓器下的智能電表小時電壓之間的相關(guān)系數(shù)都大于0.97，這樣高的相關(guān)性可以表明這些電表確實都是接在該變壓器下。然而，電表11和13與其他電表之間的相關(guān)系數(shù)在比較低的0.67～0.78區(qū)間（在圖1中以灰色底色示出），這表明這兩個電表在實際的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中可能是連接在其他變壓器下的。再把這兩個檢出的電表與其他相鄰的臺區(qū)內(nèi)電表進(jìn)行電壓特性相關(guān)分析和量值比較，可以推斷出其正確的接線位置。

BC Hydro公司基于智能電表數(shù)據(jù)對配電網(wǎng)拓?fù)溥M(jìn)行正確性校驗，是電氣工程原理與其他分析方法相結(jié)合，用于解決電力系統(tǒng)實際生產(chǎn)運行問題的典型案例，具有很好的參考和借鑒意義。

　　圖1 電表1-13d 電壓相關(guān)系統(tǒng)矩陣

5 結(jié)語

智能電表數(shù)據(jù)是配電系統(tǒng)運行的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，它為電力公司提供了規(guī)模巨大、時標(biāo)一致、量測頻率更高、覆蓋范圍更廣的可信數(shù)據(jù)源。聚類、相關(guān)分析等統(tǒng)計學(xué)方法，以及信息技術(shù)都是進(jìn)行智能電表數(shù)據(jù)分析的常用手段。當(dāng)然綜合應(yīng)用電氣工程、統(tǒng)計學(xué)和大數(shù)據(jù)等相關(guān)學(xué)科，尋找智能電表數(shù)據(jù)與電網(wǎng)運行的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)地求解某一配電系統(tǒng)的實際問題，已成為智能電表數(shù)據(jù)分析的重要方法。挖掘智能電表數(shù)據(jù)蘊含的深層價值，將作為未來電網(wǎng)的一個基本功能，廣泛服務(wù)于運營決策、配電網(wǎng)規(guī)劃、運行管理及客戶服務(wù)等各個方面，為配電系統(tǒng)邁向智能化提供更加有力的支撐。 來源： 供用電技術(shù)