本发明涉及电力管理技术领域，具体涉及一种台区实时线损智能分析系统。
背景技术：
线损是指电能在电网传输过程中产生的损失，线损率是指供电量和售电量的差值在供电量中的占比，线损率的高低直接影响供电企业的经济效益，因此线损管理是供电企业营销管理的一项重要工作内容，线损率是供电企业所考核的一项重要指标，线损管理的水平反映出了供电企业的技术和管理水平。
目前大多数供电企业的线损率计算依托于电力营销系统的抄表电量数据，线损率统计和计算周期根据不同地区、不同用电客户的抄表周期确定，一般为1至2个月。在传统供电企业线损管理的模式下，当月的线损率是否有异常最早也要等到月末抄表计算并加以分析以后才能获知。如果用电客户的抄表结算周期是双月或更长时间，线损率的统计周期也将随之延长。而且，在一个抄表结算周期内，如因临时性、非连续性的用电客户违章用电或窃电等原因产生短期的、相对少量的线损量往往会淹没在整个周期的抄表电量中，从而难以从周期性线损率的变化中得以发现。传统线损分析和处理是针对统计周期的线损情况，供电企业员工对不合格台区现场线路、计量仪表、采集系统等进行检查，形成线损分析报告并整改。由于线损异常往往由多种因素导致，而传统方式的分析质量受人为因素较大，很容易造成分析不全面、不准确，并且工作量大且效果不佳，即出力不出活，容易造成人员态度消极。
随着国家电网统一的营销业务管理系统即sg186系统被供电企业广泛采用以来，电力营销业务系统的各种业务运行和基础数据得到了统一规范的管理。同时，远程电能采集系统的上线，也为线损管理的信息自动化提供了可靠的数据来源。但是，仍然存在不能够很好的实现线损的精细化管理和实时监测分析，不能有效地解决目前线损管理中的存在的问题，也不能及时发现各种计量故障和违章用电行为的问题。
因此，加强线损管理，最大可能地降低线损率，是供电企业增加经济效益，保持良好发展态势的重要途径，而如何及时发现电网中存在的线损异常现象是目前亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有线损分析技术中存在的缺点，提供一种台区实时线损智能分析系统。
为达到上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种台区实时线损智能分析系统，其包括用于存储数据信息的数据库和分别与数据库通讯的采集模块、处理模块、查询模块和登录模块，所述数据库储存有台区实时线损数据和分析系统用户信息并提供给采集模块、处理模块、查询模块和登陆模块。
进一步的，所述采集模块用于采集售电量和供电量，并储存到数据库，以供处理模块和查询模块使用。
进一步的，所述数据库存储有来源于用电客户电量发送装置的售电量和变电站电量采集装置的供电量数据，所述处理模块用于对该售电量和供电量数据进行处理和分析判断，当处理模块在处理过程中发现异常后，异常信息在智能分析系统web前端进行显示。
进一步的，所述售电量来自国家电网营销186系统，所述国家电网营销186系统储存有用电客户电量发送装置发送的电量数据；所述供电量来自变电站gis系统。
进一步的，所述处理模块对售电量和供电量数据进行处理和分析判断步骤为：
步骤一：所述处理模块按固定时间段调用数据库中存储的该时间间隔内的供电量和售电量，并进行计算，得出该固定时间段内的供电量和售电量，并计算出线损率，所述固定时间段为10分钟至30分钟，最近一次固定时间段内的供电量和售电量为实时供电量和实时售电量，之后根据实时供电量和实时售电量计算出实时线损率；所述实时供电量、实时售电量和实时线损率均按组存储到数据库中；
步骤二：所述处理模块将步骤一中得出的实时线损率和标准线损率进行比较，如实时线损率低于标准线损率，且超出预先设定的阈值，智能分析系统在web前端提示检查供电量的计量表运行是否正常；如实时线损率高于标准线损率，且超出预先设定的阈值，处理模块进入步骤三；
步骤三：处理模块检查售电量汇总的是否齐全，如售电量汇总不齐全，智能分析系统在web前端提示派作业人员检查用电客户电量发送装置，查找该发送装置未发送电量信息的原因；如售电量齐全，处理模块进入步骤四；
步骤四：智能分析系统在web前端提示派作业人员检查用电客户电量发送装置，如用电客户电量发送装置运行正常，初步判断有窃电行为；如用电客户电量发送装置运行不正常，需对其维修或更换。
进一步的，所述用电客户电量发送装置为智能电表。
进一步的，所述登录模块对进入数据平台的用户进行安全性检查，防止非法用户进入数据平台而非法获得数据平台数据或对其进行非法操作，也防止非法用户多次采用尝试用户名和密码的方式非法登录并使用数据平台。
进一步的，用户输入在数据平台注册时所使用的用户名和密码，并根据提示输入验证码后，点击确认按钮，数据平台将该登录用户名和密码与数据库中预先存储的人员注册信息进行比较，若用户名和密码正确，并且验证码也正确，数据平台允许该用户登录，用户成功进入数据平台，之后使用数据平台并进行操作；若用户名、密码和验证码其中有任何一项错误，则提示该用户错误的项目，要求该用户重新输入，当错误次数超过五次后，数据平台则暂停使用该用户名进行登录操作，三十分钟后方允许再次使用该用户名再次登录。
进一步的，所述查询模块用于对数据库的数据进行查询，并能够将查询结果在web前端以曲线和/或文本的方式进行显示。
进一步的，所述数据库应用开发软件为powerbuilder9.0。
本发明的积极效果为：
本发明能够自动进行线损计算和线损分析，并且使线损异常分析工作由“依赖人”变成“依赖系统数据”，能快速精准全面判断异常原因，为作业人员现场整改提供可靠依据，可大大提高工作效率，省时又省力。同时售电量、供电量的数据来源稳定可靠，分析结果客观全面。实时售电量、实时供电量和实时线损率在web前端以数字和/或曲线的形式进行动态显示，当实时线损率发生异常时，异常的项目和初步处理措施会在web前端进行显示，智能分析系统使用者能够快速准确的了解实时实时售电量、实时供电量和实时线损率，提高了工作效率，使供电企业能够及时发现线损异常并采取相应的解决措施。
附图说明
图1是本发明的系统原理图；
图2是处理模块的运行原理图；
图3是正常状况下的供电量随时间段的变化曲线；
图4是正常状况下的售电量随时间段的变化曲线；
图5是正常状况下的线损率随时间段的变化曲线；
图6是发生窃电后的供电量随时间段的变化曲线；
图7是发生窃电后的售电量随时间段的变化曲线；
图8是发生窃电后的线损率随时间段的变化曲线。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。
因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。
为叙述方便，以下将本发明“一种台区实时线损智能分析系统”简称为“智能分析系统”。
如图1所示，智能分析系统，其包括用于存储数据信息的数据库和分别与数据库对接的采集模块、处理模块、查询模块和登录模块，该智能分析系统采用的开发软件为powerbuilder9.0。使用该软件开发出的智能分析系统开发周期短、系统适应性强。
采集模块用于采集售电量和供电量，并将采集到的售电量和供电量数据储存到数据库，以供处理模块和查询模块调用。售电量通过国家电网营销186系统进行采集，该系统储存有从用电客户安装的智能电表获得的售电量数据。供电量数据通过变电站内的gis系统进行采集。售电量数据和供电量数据来源准确可靠，是实时线损分析的前提。同时采集过程无网络污染，不但降低了作业人员到现场检查的频次，而且有效降低人员安全风险。
处理模块调用数据库中的售电量和供电量数据进行处理和分析判断，并将处理和分析判断结果返回到数据库中，如图2所示，其处理和分析判断步骤如下：
第一步，处理模块调用数据库中存储的供电量和售电量数据，计算出固定时间段为15分钟的一系列时段供电量和时段售电量，该固定时间段可在5分钟至60分钟之间调整，由于固定时间段短，最近一次时段供电量和时段售电量定为实时供电量和实时售电量，之后根据实时供电量和实时售电量计算出实时线损率；所述实时供电量、实时售电量和实时线损率均按组存储到数据库中；
第二步，处理模块将步骤一中得出的实时线损率和标准线损率进行对比，如实时线损率低于标准线损率且超过预先设定的阈值，处理模块通过智能分析系统web前端显示“当前线损低，请检查供电量采集装置”，提示供电企业检查gis系统的供电量计量表，如实时线损率高于标准线损率，且连续三个最近的时段线损率超过预先设定的阈值，处理模块进入下一步；
第三步，处理模块检查售电量汇总数据是否齐全，如售电量因缺少个别用电客户智能电表售电量数据造成汇总不齐全，智能分析系统会通过智能分析系统web前端显示“当前售电量采集不齐全，请检查以下电表”，并将缺少的智能电表表号进行显示，提示供电企业派作业人员查找智能电表未发送电量数据原因并处理，根据所列出的表号检查对应的智能电表，查找其未发送电量数据的原因并进行处理；如售电量汇总齐全，处理模块进入下一步；
第四步，智能分析系统在web前端显示“售电量采集齐全，有窃电可能，请进行线路和电表排查”，提示有窃电的可能性，供电企业派作业人员检查智能电表运行是否正常，如智能电表运行正常，可判断有窃电行为，作业人员进行线路排查，查找窃电者；如智能电表运行不正常，需维修或更换智能电表。
处理模块能够自动进行线损计算和线损分析，并且使线损异常分析工作由“依赖人”变成“依赖系统数据”，能快速精准全面判断异常原因，为作业人员现场整改提供可靠依据，可大大提高工作效率，省时又省力。
登录模块对进入数据平台的用户进行安全性检查，防止非法用户进入数据平台而非法获得数据平台数据或对其进行非法操作，也防止非法用户多次采用尝试用户名和密码的方式非法登录并使用数据平台。
用户输入在数据平台注册时所使用的用户名和密码，并根据提示输入验证码后，点击确认按钮，数据平台将该登录用户名和密码与数据库中预先存储的人员注册信息进行比较，若用户名和密码正确，并且验证码也正确，数据平台允许该用户登录，用户成功进入数据平台，之后使用数据平台并进行操作；若用户名、密码和验证码其中有任何一项错误，则提示该用户错误的项目，要求该用户重新输入，当错误次数超过五次后，数据平台则暂停使用该用户名进行登录操作，三十分钟后方允许再次使用该用户名再次登录。
查询模块用于对数据库的数据进行查询，并能够将查询结果以曲线的方式进行显示。
所显示的曲线主要有三种，第一种为每间隔15分钟的供电量随时间段的变化曲线，第二种为售电量随时间段的变化曲线，第三种为线损率随时间段的变化曲线。还可以显示另外两种比较实用的曲线，即累计售电量随时间的变化曲线和累计供电量随时间的变化曲线。
所显示的曲线将固定时间段内的售电量、供电量和线损率组成曲线并显示出来，其显示方式更加直观，能够快速了解某一段时间内的线损变化。
智能分析系统的web前端设有与登陆模块对接的登陆按钮以及与查询模块对接的查询按钮。实时售电量、实时供电量和实时线损率在web前端以数字和/或曲线的形式进行动态显示，当实时线损率发生异常时，异常的项目和初步处理措施会在web前端进行显示，使智能分析系统使用者能够快速准确的了解实时供电量、实时售电量和实时线损率，提高了工作效率。
下面以具体的操作示例介绍本发明各主要模块的实际使用过程。
3月上旬某一天上午上班后，某变电站员工张某进行智能分析系统日常操作。张某首先点击系统的登陆按钮，智能分析系统弹出登录对话框，要求输入用户名、密码和验证码。张某按系统提示依次进行输入后，点击确定按钮，进入智能分析系统。
随后张某点击查询按钮，进入查询界面后，设定查询的范围为前一天下午五点钟至当前时间，然后点击确定按钮，智能分析系统随后调用数据库中存储的该时间范围内各固定时间段的售电量和供电量数据，该时间间隔设定为15分钟。智能分析系统生成了如图3所示的每间隔15分钟的供电量变化曲线，如图4所示的每间隔15分钟的售电量变化曲线和如图5所示的每间隔15分钟的线损率变化曲线。从曲线上可以看到，所查询时间范围内每间隔15分钟的售电量随供电量的增加或减小而相应的增加或减小，线损率也一直维持在预先设定的阈值a到b范围内，可判断所查询的时间范围内线损率正常，没有发生窃电或设备故障。
当日下午两点四十五分，系统突然显示警示信息“售电量采集齐全，有窃电可能，请进行线路和电表排查”，实时线损率偏高。张某随即进入查询界面，设定查询时间范围为两小时内，智能分析系统生产了如图6所示的每间隔15分钟的供电量变化曲线，如图7所示的每间隔15分钟的售电量变化曲线和如图8所示的每间隔15分钟的线损率变化曲线。可以看到两点到两点十五分时间段开始，供电量明显增大，而售电量没有显著变化，而线损率已明显高出预先设定的阈值且一直维持在高点，因而智能系统发现线损率异常后进行了警示。随后张某报告站领导，站领导随即安排作业人员进行排查。经排查发现某村的一个小工厂有私接电线在电表进线处的越表窃电行为，随即现场拍照取证并要求该工厂立即恢复原样并接受处罚。由于窃电行为发现的比较及时，还未造成过大损失。
从发现线损率变化异常增大到发现窃电者仅用了不到半个台班，如果按照通常的做法，最早也要到月底才能发现线损率异常，将会造成很大经济损失。如果窃电行为在这期间中断，该非法行为所产生的电量可能会被淹没在庞大的基础电量数据中而不会被发现，或发现线损率异常升高而因窃电者中途停止窃电而导致窃电者无法被找到。
以上所述的实施例描述内容较为详细和具体，表达了本发明的优选实施例，仅用于说明本发明的技术思想及特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够理解本发明的内容并据以实施，但并不仅仅局限于本发明；不能仅以本实施例来限定本发明的专利范围，即凡本发明所揭示的精神所做的同等变化或修饰，对于本领域的研究人员或技术人员来讲，在不脱离本发明的结构之内，系统内部的局部改进和子系统之间的改动、变换等，仍是本发明的专利范围内。
技术特征：
1.一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，其包括用于存储数据信息的数据库和分别与数据库通讯的采集模块、处理模块、查询模块和登录模块，所述数据库储存有台区实时线损数据和分析系统用户信息并提供给采集模块、处理模块、查询模块和登陆模块。
2.根据权利要求1所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述采集模块用于采集售电量和供电量，并储存到数据库，以供处理模块和查询模块使用。
3.根据权利要求1所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述数据库存储有来源于用电客户电量发送装置的售电量和变电站电量采集装置的供电量数据，所述处理模块用于对该售电量和供电量数据进行处理和分析判断，当处理模块在处理过程中发现异常后，异常信息在智能分析系统web前端进行显示。
4.根据权利要求3所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述售电量来自国家电网营销186系统，所述国家电网营销186系统储存有用电客户电量发送装置发送的电量数据；所述供电量来自变电站gis系统。
5.根据权利要求4所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述处理模块对售电量和供电量数据进行处理和分析判断步骤为：
步骤一：所述处理模块按固定时间段调用数据库中存储的该时间间隔内的供电量和售电量，并进行计算，得出该固定时间段内的供电量和售电量，并计算出线损率，所述固定时间段为10分钟至30分钟，最近一次固定时间段内的供电量和售电量为实时供电量和实时售电量，之后根据实时供电量和实时售电量计算出实时线损率；所述实时供电量、实时售电量和实时线损率均按组存储到数据库中；
步骤二：所述处理模块将步骤一中得出的实时线损率和标准线损率进行比较，如实时线损率低于标准线损率，且超出预先设定的阈值，智能分析系统在web前端提示检查供电量的计量表运行是否正常；如实时线损率高于标准线损率，且超出预先设定的阈值，处理模块进入步骤三；
步骤三：处理模块检查售电量汇总的是否齐全，如售电量汇总不齐全，智能分析系统在web前端提示派作业人员检查用电客户电量发送装置，查找该发送装置未发送电量信息的原因；如售电量齐全，处理模块进入步骤四；
步骤四：智能分析系统在web前端提示派作业人员检查用电客户电量发送装置，如用电客户电量发送装置运行正常，初步判断有窃电行为；如用电客户电量发送装置运行不正常，需对其维修或更换。
6.根据权利要求5所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述用电客户电量发送装置为智能电表。
7.根据权利要求1所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述登录模块对进入数据平台的用户进行安全性检查，防止非法用户进入数据平台而非法获得数据平台数据或对其进行非法操作，也防止非法用户多次采用尝试用户名和密码的方式非法登录并使用数据平台。
8.根据权利要求7所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，用户输入在数据平台注册时所使用的用户名和密码，并根据提示输入验证码后，点击确认按钮，数据平台将该登录用户名和密码与数据库中预先存储的人员注册信息进行比较，若用户名和密码正确，并且验证码也正确，数据平台允许该用户登录，用户成功进入数据平台，之后使用数据平台并进行操作；若用户名、密码和验证码其中有任何一项错误，则提示该用户错误的项目，要求该用户重新输入，当错误次数超过五次后，数据平台则暂停使用该用户名进行登录操作，三十分钟后方允许再次使用该用户名再次登录。
9.根据权利要求1所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述查询模块用于对数据库的数据进行查询，并能够将查询结果在web前端以曲线和/或文本的方式进行显示。
10.根据权利要求1所述的一种台区实时线损智能分析系统，其特征在于，所述数据库应用开发软件为powerbuilder9.0。
技术总结
本发明公开了一种台区实时线损智能分析系统，其包括用于存储数据信息的数据库和分别与数据库对接的采集模块、处理模块、查询模块和登录模块。本发明能够自动进行线损计算和线损分析，并且使线损异常分析工作由“依赖人”变成“依赖系统数据”，能快速精准全面判断异常原因，为作业人员现场整改提供可靠依据，可大大提高工作效率，省时又省力。同时售电量、供电量的数据来源稳定可靠，分析结果客观全面。当实时线损率发生异常时，异常的项目和初步处理措施会在WEB前端进行显示，提高了工作效率使供电企业能够及时发现线损异常并采取相应的解决措施。
技术研发人员：刘占雄;郭甜;刘考江;万晓东;李晓华;冀建波;王鑫焘
受保护的技术使用者：国网河北省电力有限公司武安市供电分公司;国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司
技术研发日：.12.19
技术公布日：.02.28
