一种配电网线损节点筛查方法及系统

1.一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，包括：监测配电网中各线路段的线损率在连续时间周期内的变化情况，当所述线损率的变化幅度超过预设阈值且变化趋势不符合实际负荷变化趋势时，初步标记所述线路段为计算波动；对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段；所述持续高线损线路段在所有时间尺度上的线损数据均显示高于正常水平且趋势保持一致；持续监测持续高线损的线路段的实时电流和功率数据；当所述实时电流或实时功率的平均变化率超过预设变化率阈值时，标记为显著负荷变化事件；提取所述显著负荷变化事件发生前、发生中和发生后的线损计算值、平均电流值和线损功率值；执行线损正值校验，得到线损正值校验结果；所述线损正值校验用于检查提取出的线损计算值是否始终为正值；执行平方关系响应校验，得到平方关系响应校验结果；所述平方关系响应校验用于校验所述提取出的线损计算值的变化是否与所述平均电流值的平方变化保持一致；执行不对称响应校验，得到不对称响应校验结果；所述不对称响应校验用于识别短时间内发生的一对负荷先增加后减少或负荷先减少后增加的对称性负荷变化事件，并校验所述对称性负荷变化事件中线损功率值的增加幅度与减少幅度是否均表现出显著不对称性；根据所述线损正值校验结果、所述平方关系响应校验结果和所述不对称响应校验结果，确定线损异常结果；根据所述线损异常结果，对各线路段的线损异常情况进行分类，生成不同类型的排查建议。 2.根据权利要求1所述的一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，所述对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段，包括：提取初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据；当所述线损数据在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，进一步提取所述线路段在过去连续多日的线损数据，得到高损耗现象的时间窗口的线损率；调取所述线路段所在区域的环境温度数据，并计算所述高损耗现象的时间窗口内的线损率与所述环境温度数据之间的相关性；根据所述高损耗现象的时间窗口内的线损率、所述相关性以及所述环境温度数据，对线损异常原因进行归因，其中，当所述高损耗现象的时间窗口内的线损率达到线损率阈值，且所述相关性高于相关性阈值，同时所述环境温度数据持续高于特定高温阈值时，将所述线损异常原因归因于环境热应力导致的计时漂移计算偏差；否则，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。 3.根据权利要求1所述的一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，所述对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段，包括：提取初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据，并分析所述线损数据的平均值、标准差以及变化趋势；当所述线路段在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，分析所述线路段的原始计量数据是否存在间歇性、非随机性的数据缺失或异常突变；对所述原始计量数据中识别出的数据缺失或异常突变进行模式分析，得到模式分析结果；所述模式分析用于判断所述数据缺失或异常突变是否具有时间规律性或与特定事件的关联性；根据所述线损数据的平均值、标准差以及变化趋势，确定线损趋势的伪持续性特征；根据所述模式分析结果以及所述线损趋势的伪持续性特征，对线损异常原因进行归因，其中，当所述数据缺失或异常突变具有特定规律性且与伪持续性趋势高度吻合时，将所述线损异常原因归因于数据质量问题导致的计算偏差；否则，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。 4.根据权利要求1所述的一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，所述对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段，包括：提取所述初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据，并分析所述线损数据的平均值、标准差以及变化趋势；当所述线路段在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，获取所述线路段的实时分布式电源出力数据和实时负荷数据；计算所述线路段在不同时间尺度下的分布式电源出力数据的波动率和负荷数据的波动率；当所述分布式电源出力数据的波动率与所述负荷数据的波动率在相同时间尺度下的显著波动趋势高度关联时，将线损异常原因归因于分布式电源接入导致的潮流波动；否则，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。 5.根据权利要求1所述的一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，所述对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段，包括：提取所述初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据，并分析所述线损数据的平均值、标准差以及变化趋势；当所述线路段在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，获取所述线路段的历史拓扑结构数据以及实时拓扑结构变化事件记录；根据所述历史拓扑结构数据，识别所述线路段在不同时间段内的拓扑结构配置；根据所述实时拓扑结构变化事件记录，对所述线损数据进行分段处理，确保每个分段内线路拓扑结构保持一致；对每个拓扑结构一致的分段线损数据进行多时间尺度下的平均值、标准差以及变化趋势分析，确定拓扑结构变化点处的线损数据是否出现显著非连续性突变；当所述拓扑结构变化点处的线损数据出现显著非连续性突变时，将线损异常原因归因于线路拓扑结构变化导致的计算偏差；否则，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。 6.根据权利要求1所述的一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，所述对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段，包括：提取所述初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据，并分析所述线损数据的平均值、标准差以及变化趋势；当所述线路段在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，获取所述线路段的历史负荷数据和日历信息；根据所述历史负荷数据和所述日历信息，识别所述线路段在不同季节和节假日期间的典型负荷模式；根据所述典型负荷模式，计算所述线路段在不同季节和节假日期间的线损基线值和波动范围；根据所述线损基线值和所述波动范围，对所述线损数据进行季节性负荷变化和节假日效应的校正，以消除或减弱由所述季节性负荷变化或所述节假日效应导致的周期性或准周期性特征；对所述校正后的线损数据，重新进行多时间尺度下的平均值、标准差以及变化趋势分析；根据所述校正后的线损数据在所有被分析的时间尺度上是否仍显示高于正常水平且所述趋势保持一致，对线损异常原因进行归因，其中，当所述校正后的线损数据在所有被分析的时间尺度上仍显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；否则，将所述线损异常原因归因于季节性负荷变化或节假日效应导致的计算偏差；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。 7.根据权利要求1所述的一种配电网线损节点筛查方法，其特征在于，所述对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段，包括：提取所述初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据，并分析所述线损数据的平均值、标准差以及变化趋势；当所述线路段在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，获取所述线路段关联计量设备的校准记录和传感器历史漂移数据；根据所述校准记录，识别计量设备最近一次校准时间点，并对所述校准时间点前后的线损数据进行分段处理；对每个分段内的线损数据，结合所述传感器历史漂移数据，计算其在不同时间尺度下的累积性偏差或阶跃性变化量；根据所述线损数据的持续高水平和一致趋势与所述累积性偏差或阶跃性变化量在时间上的吻合程度，对线损异常原因进行归因，其中，当所述线损数据的持续高水平和一致趋势与所述累积性偏差或阶跃性变化量在时间上高度吻合时，将所述线损异常原因归因于计量设备传感器漂移或校准误差导致的计算偏差；否则，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。 8.一种配电网线损节点筛查系统，其特征在于，所述系统包括：数据接收模块，用于接收来自配电网中各计量终端的电量数据，并根据电量数据以及能量平衡原理计算各线路段的初始线损；多时间尺度分析模块，用于对初步标记为计算波动的线路段，提取所述线路段在多个时间尺度下的线损数据，并根据所述多个时间尺度下的线损数据，确定持续高线损线路段；所述持续高线损线路段在所有时间尺度上的线损数据均显示高于正常水平且趋势保持一致；异常分析模块，用于持续监测持续高线损的线路段的实时电流和功率数据；当所述实时电流或实时功率的平均变化率超过预设变化率阈值时，标记为显著负荷变化事件；提取所述显著负荷变化事件发生前、发生中和发生后的线损计算值、平均电流值和线损功率值；执行线损正值校验，得到线损正值校验结果；所述线损正值校验用于检查提取出的线损计算值是否始终为正值；执行平方关系响应校验，得到平方关系响应校验结果；所述平方关系响应校验用于校验所述提取出的线损计算值的变化是否与所述平均电流值的平方变化保持一致；执行不对称响应校验，得到不对称响应校验结果；所述不对称响应校验用于识别短时间内发生的一对负荷先增加后减少或负荷先减少后增加的对称性负荷变化事件，并校验所述对称性负荷变化事件中线损功率值的增加幅度与减少幅度是否均表现出显著不对称性；根据所述线损正值校验结果、所述平方关系响应校验结果和所述不对称响应校验结果，确定线损异常结果；异常分类与建议生成模块，用于对各线路段的线损异常情况进行分类，生成不同类型的排查建议。 9.根据权利要求8所述的一种配电网线损节点筛查系统，其特征在于，所述多时间尺度分析模块，具体用于：提取初步标记为计算波动的线路段在多个时间尺度下的线损数据，当所述线损数据在所有被分析的时间尺度上均显示高于正常水平且所述趋势保持一致时，进一步提取所述线路段在过去连续多日的线损数据，得到高损耗现象的时间窗口的线损率；调取所述线路段所在区域的环境温度数据，并计算所述高损耗现象的时间窗口内的线损率与所述环境温度数据之间的相关性；根据所述高损耗现象的时间窗口内的线损率、所述相关性以及所述环境温度数据，对线损异常原因进行归因，其中，当所述高损耗现象的时间窗口内的线损率达到线损率阈值，且所述相关性高于相关性阈值，同时所述环境温度数据持续高于特定高温阈值时，将所述线损异常原因归因于环境热应力导致的计时漂移计算偏差；否则，将所述线损异常原因归因于真实物理损耗；将所述线损异常原因归因于真实物理损耗的线路段，确定为所述持续高线损线路段。