一种用户侧电量损耗分析方法与流程

1.本发明属于电量损耗分析技术领域，具体为一种用户侧电量损耗分析方法。


背景技术：

2.用户侧电量损耗是指从电源供应点到用户终端之间的能量损耗，在电力传输和分配过程中，电能会面临各种损耗，包括电线电缆的电阻损耗、变压器的铜损和铁损、电力设备的线损等，这些损耗会导致实际到达用户终端的电能少于供应的电能，用户侧电量损耗分析的目的是评估和量化电能损耗的程度，找出损耗的主要原因，并采取相应的措施进行改进，这可以包括使用更高效的电力设备、改进电线电缆的选择和布线和优化负载管理，传统的用户侧电量损耗分析方法主要是通过对电表数据进行分析和比对来确定电量损耗量，但是该方法会使得分析和比对出的电量损耗量精度低，同时还需要人工干预，并且无法检测隐蔽损耗和非技术性损耗，因此提出一种用户侧电量损耗分析方法。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种用户侧电量损耗分析方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用户侧电量损耗分析方法，电量损耗分析步骤如下：
5.s1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；
6.s2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；
7.s3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩，同时筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，并清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩；
8.s4：通过应用综合损耗模型算法和模型，对处理后的数据进行实时监测和评估，监测和评估的范围包括耗电量数据和耗电偏差值数据，随后对数据进行进一步的挖掘分析；
9.s5：将分析结果进行推送展示，系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理。
10.优选地，所述电量损耗分析步骤s1中传感器网络的部署方式为：
11.a1：在用户侧用电线路中，布置若干个传感器节点，包括电压传感器、电流传感器和功率传感器，
12.上述传感器节点安装位置包括以下任意一种：
13.a:配电线路进线侧输入端；
14.b:变压器设备的输出端；
15.c:配电间屏柜的输入端；
16.a2：传感器节点通过有线或无线方式与物管监测系统进行连接；
17.所述电量损耗分析步骤s1中传感器或监测装置实时采集具体包括：
18.b1：采集分支线路；
19.b2：采集末端电能表的电压参数；
20.b3：采集电流参数；
21.b4：采集功率参数。
22.优选地，所述电量损耗分析步骤s2中通信网络传输是采用无线通信技术，将处理后的数据通过网络传输至物管监测系统；
23.其中，所述无线通信技术包括有：wi-fi、zigbee或lora。
24.优选地，所述电量损耗分析步骤s3中数据进行预处理的方式还包括：
25.c1：物管监测系统接收传感器节点传输的数据，进行数据解码和还原；
26.c2：对解码后的数据进行处理和分析，计算电量消耗；
27.c3：基于计算的实际电能消耗与理论线损消耗值进行偏差分析，判断损耗分析是否有波动异常。
28.优选地，所述波动异常处理方式为：
29.d1：分析结果与预设的损耗波动值偏差超过一定值，则定义为异常事件，立即发出警报通知相关人员或操作员；
30.d2：发出警报通知的同时系统可以触发自动提醒相关运维人员，采取相应的措施进行处理。例如，检查用户侧线路电表接线是否接反，或者查看电表倍率是否调试准确。
31.优选地，所述电量损耗分析步骤s4中综合损耗模型算法和模型为：
32.e1：基于物管监测系统采集到的用户侧的电量参数和特性，建立数学模型以描述系统的行为和性能；
33.e2：使用高等数学方法，包括线性代数、微积分、离散数学，对电量数据进行分析和处理；
34.e3：采用遗传算法优化的思想，结合电量损耗的多个影响因素和目标函数，设计一个多目标优化模型；
35.e4：通过进化算法的迭代过程，不断优化损耗模型中的参数和权重，寻找最佳的电量损耗分析结果。
36.优选地，所述电量损耗分析步骤s4中对数据进行进一步的挖掘分析的方式为：
37.f1：借助数据挖掘技术，对大量采集到的电能数据进行深入分析和挖掘；
38.f2：运用机器学习和人工智能方法，对电力系统的运行状态和用电异常进行预测和识别。
39.优选地，所述电量损耗分析步骤s4中使用综合损耗模型，将电量损耗分解为不同组成部分，并计算总损耗，得出公式表示：
40.totalloss＝copperloss+ironloss+strayloss+harmonicloss
41.组件电量损耗模型：对于不同的组件包括电线和变压器，可以使用以下公式计算电量损耗：
42.copperloss＝i^2*r
43.ironloss＝k*f^α
44.strayloss＝k*v^2
45.harmonicloss＝k*thd*v^2
46.优化目标函数：使用目标函数来优化电量损耗分析结果，可以考虑以下形式的目标函数：
47.minimize:loss＝α*copperloss+β*ironloss+γ*strayloss+δ*harmonicloss
48.遗传算法的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估个体的适应度，对于电量损耗分析优化问题，可以使用以下适应度函数：
49.fitness＝1/(loss+ε)
50.深度学习模型的损失函数：对于基于深度学习的电量损耗模型，可以使用以下损失函数来训练模型：
51.loss＝mse(predicted,actual)
52.优选地，所述电量损耗分析步骤s5中分析结果进行推送展示是将分析结果输出到应用程序上，应用程序上可以查看用户侧的详细电量损耗情况，也可以对用户进行分类分组来比较不同用户之间的电量损耗情况，当单个用户电量损耗超出预设的阈值时，系统会自动发送预警信息给电力公司的工作人员，并提醒工作人员进行调查和处理。
53.本发明的有益效果如下：
54.1、本发明通过实现传感器或监测装置实时采集用户侧电能表的电压、电流、频率、功率等关键参数，并记录下来；之后将采集到的电能数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器，以便进行进一步的分析和处理；再利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩，筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩；再应用综合损耗模型算法和模型，对处理后的数据进行实时监测和评估，这包括损耗量，损耗偏差值等数据；再将分析结果进行推送展示，系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理，以降低电量损失，提高能源利用效率，从而节约成本。
附图说明
55.图1为本发明电量损耗分析步骤图。
具体实施方式
56.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
57.如图1所示，本发明实施例提供了一种用户侧电量损耗分析方法，电量损耗分析步骤如下：
58.s1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；
59.s2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；
60.s3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩，同时筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，并清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩；
61.s4：通过应用综合损耗模型算法和模型，对处理后的数据进行实时监测和评估，监测和评估的范围包括耗电量数据和耗电偏差值数据，随后对数据进行进一步的挖掘分析；
62.s5：将分析结果进行推送展示，系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理。
63.上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过实时监测和分析，该技术能够帮助识别潜在的故障风险和问题，从而及时采取预防措施，避免系统故障的发生。此外，根据分析结果，还可以对系统进行优化调整，减少用户侧电量损耗。
64.使得用户侧电能表监测和分析更加自动化和智能化，减少了人工干预的需求。这可以提高运维效率，节省人力资源成本，并加快故障排除和维修时间。
65.通过实时监测和分析，该技术可以帮助用户了解用户侧整体能耗的损耗情况，提供及时的报警和提示信息，增强用户对系统的信任和满意度。
66.通过损耗模型分析，该技术可以有效定位电量损失点，实现精准治理，从而提高能源利用率，节约成本。
67.综上，该方法可以有效定位分析用户侧的电量损耗情况，提高系统的稳定性、可靠性和性能表现，从而带来更好的运行效果和用户体验，以及提供准确、及时、全面的电量损耗分析服务，帮助其提高能源利用效率、降低能耗、增强核心竞争力。
68.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s1中传感器网络的部署方式为：
69.a1：在用户侧用电线路中，布置若干个传感器节点，包括电压传感器、电流传感器和功率传感器，
70.上述传感器节点安装位置包括以下任意一种：
71.a:配电线路进线侧输入端；
72.b:变压器设备的输出端；
73.c:配电间屏柜的输入端；
74.a2：传感器节点通过有线或无线方式与物管监测系统进行连接；
75.电量损耗分析步骤s1中传感器或监测装置实时采集具体包括：
76.b1：采集分支线路；
77.b2：采集末端电能表的电压参数；
78.b3：采集电流参数；
79.b4：采集功率参数。
80.上述技术方案的工作原理和有益效果为：安装监测装置和传感器在用户侧能源系统分支线路及配电间开关柜，包括智能电表、变压器、温控仪、温湿度计等，将用户用电数据传输到数据处理单元。数据处理单元将数据存储在服务器上的数据库中，通过该技术，可以实时监测用户侧电能表的电量参数，包括电流、电压、有功功率、无功功率等，这有助于及时
发现用电异常，提高系统的稳定性和可靠性，以实现数据的传输和通信。
81.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s2中通信网络传输是采用无线通信技术，将处理后的数据通过网络传输至物管监测系统；
82.其中，无线通信技术包括有：wi-fi、zigbee或lora。
83.上述技术方案的工作原理和有益效果为：该设计可以实现传感器节点与中心监测系统之间的数据传输。
84.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s3中数据进行预处理的方式还包括：
85.c1：物管监测系统接收传感器节点传输的数据，进行数据解码和还原；
86.c2：对解码后的数据进行处理和分析，计算电量消耗；
87.c3：基于计算的实际电能消耗与理论线损消耗值进行偏差分析，判断损耗分析是否有波动异常。
88.上述技术方案的工作原理和有益效果为：设置数据预处理，数据预处理单元对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩。筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩。预处理后的数据传输到数据分析单元。
89.数据分析单元根据预处理后的数据进行分析，计算电量损耗，并将分析结果输出到分析结果输出单元。
90.如图所示，在一个实施例中，波动异常处理方式为：
91.d1：分析结果与预设的损耗波动值偏差超过一定值，则定义为异常事件，立即发出警报通知相关人员或操作员；
92.d2：发出警报通知的同时系统可以触发自动提醒相关运维人员，采取相应的措施进行处理。例如，检查用户侧线路电表接线是否接反，或者查看电表倍率是否调试准确。
93.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s4中综合损耗模型算法和模型为：
94.e1：基于物管监测系统采集到的用户侧的电量参数和特性，建立数学模型以描述系统的行为和性能；
95.e2：使用高等数学方法，包括线性代数、微积分、离散数学，对电量数据进行分析和处理；
96.e3：采用遗传算法优化的思想，结合电量损耗的多个影响因素和目标函数，设计一个多目标优化模型；
97.e4：通过进化算法的迭代过程，不断优化损耗模型中的参数和权重，寻找最佳的电量损耗分析结果。
98.上述技术方案的工作原理和有益效果为：这种算法能够考虑到多个因素之间的复杂关系，提供全局最优的解决方案。
99.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s4中对数据进行进一步的挖掘分析的方式为：
100.f1：借助数据挖掘技术，对大量采集到的电能数据进行深入分析和挖掘；
101.f2：运用机器学习和人工智能方法，对电力系统的运行状态和用电异常进行预测和识别。
102.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s4中使用综合损耗模型，将电量损耗分解为不同组成部分，并计算总损耗，得出公式表示：
103.totalloss＝copperloss+ironloss+strayloss+harmonicloss
104.组件电量损耗模型：对于不同的组件包括电线和变压器，可以使用以下公式计算电量损耗：
105.copperloss＝i^2*r
106.ironloss＝k*f^α
107.strayloss＝k*v^2
108.harmonicloss＝k*thd*v^2
109.优化目标函数：使用目标函数来优化电量损耗分析结果，可以考虑以下形式的目标函数：
110.minimize:loss＝α*copperloss+β*ironloss+γ*strayloss+δ*harmonicloss
111.遗传算法的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估个体的适应度，对于电量损耗分析优化问题，可以使用以下适应度函数：
112.fitness＝1/(loss+ε)
113.深度学习模型的损失函数：对于基于深度学习的电量损耗模型，可以使用以下损失函数来训练模型：
114.loss＝mse(predicted,actual)
115.上述技术方案的工作原理和有益效果为：
116.其中，i是电流，r是电阻，k是常数，f是频率，α是指数，v是电压，thd是总谐波失真。
117.其中，α、β、γ、δ是权重系数，根据实际情况进行调整。
118.其中，ε是一个小正数，用于避免除以零的情况。
119.其中，mse表示均方误差，predicted是模型预测的损耗值，actual是实际的损耗值。
120.该算法和模型，可以对监测到的电量参数异常进行识别和分类，并分析其原因和影响。这有助于快速定位和解决问题，并采取相应的措施进行调整和修复。
121.如图所示，在一个实施例中，电量损耗分析步骤s5中分析结果进行推送展示是将分析结果输出到应用程序上，应用程序上可以查看用户侧的详细电量损耗情况，也可以对用户进行分类分组来比较不同用户之间的电量损耗情况，当单个用户电量损耗超出预设的阈值时，系统会自动发送预警信息给电力公司的工作人员，并提醒工作人员进行调查和处理。
122.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
123.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于，电量损耗分析步骤如下：s1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；s2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；s3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩，同时筛选出符合规定采样频率、功耗范围内的电量数据，并清除异常脉冲数据，对丢失数据进行填补，然后再对数据进行压缩；s4：通过应用综合损耗模型算法和模型，对处理后的数据进行实时监测和评估，监测和评估的范围包括耗电量数据和耗电偏差值数据，随后对数据进行进一步的挖掘分析；s5：将分析结果进行推送展示，系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理。2.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s1中传感器网络的部署方式为：a1：在用户侧用电线路中，布置若干个传感器节点，包括电压传感器、电流传感器和功率传感器，上述传感器节点安装位置包括以下任意一种：a:配电线路进线侧输入端；b:变压器设备的输出端；c:配电间屏柜的输入端；a2：传感器节点通过有线或无线方式与物管监测系统进行连接；所述电量损耗分析步骤s1中传感器或监测装置实时采集具体包括：b1：采集分支线路；b2：采集末端电能表的电压参数；b3：采集电流参数；b4：采集功率参数。3.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s2中通信网络传输是采用无线通信技术，将处理后的数据通过网络传输至物管监测系统；其中，所述无线通信技术包括有：wi-fi、zigbee或lora。4.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s3中数据进行预处理的方式还包括：c1：物管监测系统接收传感器节点传输的数据，进行数据解码和还原；c2：对解码后的数据进行处理和分析，计算电量消耗；c3：基于计算的实际电能消耗与理论线损消耗值进行偏差分析，判断损耗分析是否有波动异常。5.根据权利要求4所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述波动异常处理方式为：d1：分析结果与预设的损耗波动值偏差超过一定值，则定义为异常事件，立即发出警报
通知相关人员或操作员；d2：发出警报通知的同时系统可以触发自动提醒相关运维人员，采取相应的措施进行处理。例如，检查用户侧线路电表接线是否接反，或者查看电表倍率是否调试准确。6.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s4中综合损耗模型算法和模型为：e1：基于物管监测系统采集到的用户侧的电量参数和特性，建立数学模型以描述系统的行为和性能；e2：使用高等数学方法，包括线性代数、微积分、离散数学，对电量数据进行分析和处理；e3：采用遗传算法优化的思想，结合电量损耗的多个影响因素和目标函数，设计一个多目标优化模型；e4：通过进化算法的迭代过程，不断优化损耗模型中的参数和权重，寻找最佳的电量损耗分析结果。7.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s4中对数据进行进一步的挖掘分析的方式为：f1：借助数据挖掘技术，对大量采集到的电能数据进行深入分析和挖掘；f2：运用机器学习和人工智能方法，对电力系统的运行状态和用电异常进行预测和识别。8.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s4中使用综合损耗模型，将电量损耗分解为不同组成部分，并计算总损耗，得出公式表示：totalloss＝copperloss+ironloss+strayloss+harmonicloss组件电量损耗模型：对于不同的组件包括电线和变压器，可以使用以下公式计算电量损耗：copperloss＝i^2*rironloss＝k*f^αstrayloss＝k*v^2harmonicloss＝k*thd*v^2优化目标函数：使用目标函数来优化电量损耗分析结果，可以考虑以下形式的目标函数：minimize:loss＝α*copperloss+β*ironloss+γ*strayloss+δ*harmonicloss遗传算法的适应度函数：在遗传算法中，适应度函数用于评估个体的适应度，对于电量损耗分析优化问题，可以使用以下适应度函数：fitness＝1/(loss+ε)深度学习模型的损失函数：对于基于深度学习的电量损耗模型，可以使用以下损失函数来训练模型：loss＝mse(predicted,actual)。9.根据权利要求1所述的一种用户侧电量损耗分析方法，其特征在于：所述电量损耗分析步骤s5中分析结果进行推送展示是将分析结果输出到应用程序上，应用程序上可以查看用户侧的详细电量损耗情况，也可以对用户进行分类分组来比较不同用户之间的电量损耗
情况，当单个用户电量损耗超出预设的阈值时，系统会自动发送预警信息给电力公司的工作人员，并提醒工作人员进行调查和处理。

技术总结
本发明属于电量损耗分析技术领域，且公开了一种用户侧电量损耗分析方法，电量损耗分析步骤如下：S1：系统通过传感器或监测装置实时采集用户侧回路计量电能表的电压、电流和功率参数，并将采集到的数据进行处理和压缩，随后进行记录；S2：采集到的电量参数数据通过通信网络传输至物管监测平台或数据处理服务器；S3：在物管监测平台或数据处理服务器中，利用先进的数据处理技术对采集到的数据进行预处理，这包括但不限于对存储在数据库中的数据进行筛选、清洗和压缩。系统可以通过反馈预警机制，自动提醒或派发工单给运维人员，对定位的电量损失点进行排查治理，以降低电量损失，提高能源利用效率，从而节约成本。从而节约成本。从而节约成本。


技术研发人员：邢海秋 吴凯 余杰 刘桂芳
受保护的技术使用者：北京恒泰实达科技股份有限公司
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/10/11