本發明涉及電網數據處理，特別涉及一種基于移動客戶端的線損計算方法。
背景技術：
隨著我國經濟社會的發展，電力需求快速增長，能源開發重心不斷西移、北移，西部和北部能源基地向東中部負載中心輸電的規模越來越大、距離越來越遠，尤其是清潔能源大規模開發利用的需要，使電網安全、清潔能源發展、生態環境面臨嚴重問題。國家電網在為經濟社會發展提供堅強的電力保障的同時，對電網節能降損工作提出了更高要求。線損率指標綜合反映電網運行中各環節的損耗，集中體現生產、調度、營銷等各項核心業務的管理水平。為了降損節能、挖潛增效，通過配網的理論線損計算獲知技術線損的大小顯得尤為重要。由于配網中并不是所有的節點都安裝有電壓、電流實時監測裝置，這為實現精確的理論線損計算帶來一定困難。節能計算平臺大多采用集中式架構，將的設計、運行、管理都集中在一點上，加重了服務器的負擔，還對服務器的性能提出了較高的要求。由于在進行線損計算時設定了一些假定條件，使得此類算法達到的計算精度較低，并不能滿足當前對于降損分析和線損精細化管理的需求。同時，傳統的理論線損計算平臺存在著“信息孤島”的問題，因此相關數據的獲取和輸出等數據交換非常繁瑣和易錯。且傳統的理論線損計算平臺未采用統一對象模型對線損計算對象建模，容易造成信息交換困難。就目前我國電力系統的現狀來看，對于實時監測的負載點，由于各監測裝置采樣時刻的不同會導致不同期問題，使得線損計算結果存在誤差。由于運行成本的限制，配網上并不是所有的節點都安裝了實時量測裝置，導致實時數據采集不完整。
技術實現要素：
為解決上述現有技術所存在的問題，本發明提出了一種基于移動客戶端的線損計算方法，包括：
線損計算平臺的移動端從數據源和目標數據表獲取數據倉庫信息，獲取的數據倉庫信息包括表結構和表字段屬性；提供用戶編輯數據處理業務流程的程序，以圖形化組件和定義工作流程的方式來定義數據采集、轉換和加載的過程；將定制的數據處理業務上傳到分站；在需要修改數據處理業務時，通過分站下載業務信息并在數據處理業務設計程序上進行編輯；
線損計算平臺的分站在接受移動端獲取數據處理業務的請求后，將業務發送給移動端；采取預定的策略來控制業務的分配；對每個業務的調度周期、調度時間進行設置；根據設置的調度信息檢索當前需要被調度執行的業務，將業務發送至資源較多的機器上執行；實時監控網絡，檢索網絡上可以提供遠程計算服務的機器并查詢在遠程主機上當前的資源使用情況，將云端及其狀態添加到可供調用的計算服務列表上；
線損計算平臺的云端接收由分站發過來的任務，并將任務進行解析后進行數據集成的工作，將遠程接口在服務注冊中注冊，搜索在待定的網絡環境中提供計算服務的所有服務器并監控這些服務器的當前狀態和資源使用情況；根據設定的參數從數據源提取數據并按工作流中定義的流程將數據按照預先定義的規則對采集數據進行格式的轉換、重組，得到的數據，然后將重組后的數據按照加載規則添加到目標數據庫中。
優選地，所述分站處理三種數據，包括業務數據、調度數據和云端數據；業務數據用于描述數據采集、轉換和加載過程的信息；調度數據表示業務運行周期和在每個周期內的具體運行時間的描述信息；云端數據描述在網絡中的提供服務的云端的地址及其遠程服務端口。
優選地，所述分站通過交換機與移動終端直接相連；所有的云端和數據倉庫的目標數據庫通過交換機相連，交換機之間通過主干交換機進一步相連，在主干交換機之上架設防火墻。
優選地，配網的實時運行數據從用電信息采集系統和ems系統中獲取；用電信息采集系統的xml格式數據傳入線損計算平臺并解析，直接在地理圖上表現用電信息采集系統的實時數據，在地理圖上選中設備查詢運行信息、發送控制命令，根據故障報警信息，在地圖上確定故障設備、故障定位；用電信息采集系統從線損計算平臺獲得配電網設備的地理拓撲信息；當配電網發生異動時，圖形數據和屬性數據的維護在線損計算平臺完成；線損計算平臺的數據倉庫中，對于發生的異動，異動的屬性數據轉換成xml格式傳給用電信息采集系統；
線損計算程序可直接從ems系統數據庫中獲取所有的配網運行數據以及部分主網運行數據，包括如供電量、線路容量、專用變壓器的損耗、公用變壓器的損耗、用戶信息、專用設備的運行數據。
優選地，所述線損計算平臺建立了基于公共數據模型的配網線損計算模型；將桿塔編碼作為設備的屬性放入設備數據庫；將變電站、主線、支線以及桿塔進行層次式編碼；在完成配網中對象的編碼后，建立基于公共數據模型的配網線損計算對象數據庫；通過建立實例與行、屬性與字段以及關系與主鍵的映射關系，建立公共數據模型到關系數據庫中的映射，實現公共數據模型在關系數據庫中的存儲；將數據庫中涉及到的字段依次在公共數據模型中找到相應的類及屬性，建立配網數據庫。
優選地，所述移動端對于沒有接口的管理系統，通過面向服務架構的形式通過web服務接口將現有的應用子系統作為服務提供者，將自己的web服務接口描述文件通過云端的服務注冊中心進行注冊和發布，服務使用者根據服務提供者提供的服務接口即可對其進行數據讀取；配網的結構數據從地理信息系統中讀取，這些數據包括設備參數、邏輯拓撲結構以及變電站、桿塔以及電力線設備的電氣連接圖。
優選地，通過xml實現與用電信息采集系統、地理信息系統以及ems系統程序間的信息交互，并將實時數據存儲于目標數據庫中；
讀取目標數據庫中的實時數據，并利用這些數據計算配網的理論線損，然后將計算結果返回到目標數據庫中；數據庫采用oracle關系數據庫，除了存儲配網的線路結構參數、配網的實時運行數據外，還存儲配網的歷史結構參數、運行參數以及各種計算結果；操作人員除了能夠得到配網的實時線損計算結果外，還能夠通過選擇時間來得到配網的歷史線損數據；計算結果包含線路損耗、線損率、變壓器損耗、可變損耗。
本發明相比現有技術，具有以下優點：
本發明提出的基于移動客戶端的線損計算方法，實現了多個系統的集成，有效解決了分布在企業內部的統一管理的問題，通過獲取各系統的實時數據成為了應用系統的公共數據平臺，為電網的未來規劃發揮了重要作用。在線損計算中考慮了量測與非量測點的區別以及不同地區和屬性的區別，使實時數據采集和計算更完整和精確。
具體實施方式
下文提供對本發明一個或者多個實施例的詳細描述。結合這樣的實施例描述本發明，但是本發明不限于任何實施例。本發明的范圍僅由權利要求書限定，并且本發明涵蓋諸多替代、修改和等同物。在下文描述中闡述諸多具體細節以便提供對本發明的透徹理解。出于示例的目的而提供這些細節，并且無這些具體細節中的一些或者所有細節也可以根據權利要求書實現本發明。
本發明的線損計算平臺基于移動客戶端、分站和云端的三個模塊的體系結構。移動端包括數據處理模塊、業務定制模塊和業務傳輸模塊。數據處理模塊從數據源和目標數據表獲取數據倉庫信息，獲取的數據倉庫信息包括表結構和表字段屬性，對于無法獲取目標數據的情況，可以根據需要自行編輯。業務定制模塊提供用戶編輯數據處理業務流程的程序，以圖形化組件和定義工作流程的方式來定義數據采集、轉換和加載的過程。業務傳輸模塊將定制好的數據處理業務上傳到分站。在需要修改數據處理業務時，用戶通過業務傳輸模塊需要通過分站的業務控制模塊下載業務信息并在數據處理業務設計程序上進行編輯。
分站包括業務控制模塊、業務配置模塊、業務調度模塊和服務搜索模塊，并用于處理業務數據、調度數據和云端數據。業務數據指用于描述數據采集、轉換和加載過程的信息。調度數據指表示業務運行周期和在每個周期內的具體運行時間的描述信息。云端數據描述在網絡中的提供服務的云端的地址及其遠程服務端口。業務控制模塊負責數據處理業務的收集管理和業務的分發。數據處理業務控制模塊在接受移動端獲取數據處理業務的請求后，將業務發送給移動端。為了保證一個業務不被兩個用戶同時修改造成不一致，業務控制模塊必須采取一定的策略來控制業務的合理分配。業務配置模塊負責對每個業務的調度周期、調度時間進行設置。業務調度模塊根據在業務配置模塊中設置的調度信息檢索當前需要被調度執行的業務，將業務發送至資源較多的機器上執行。服務搜索模塊負責實時監控網絡，檢索在網絡上可以提供遠程計算服務的機器并查詢在遠程主機上當前的資源使用情況，將這些云端及其狀態添加到可供調用的計算服務列表上。
云端包含遠程接口、服務控制列表、數據采集、數據轉換和數據加載模塊。遠程接口是運行在云端中負責向外界提供計算服務的接口，遠程接口接收由業務調度模塊發過來的任務，并將任務進行解析后喚醒相應的數據采集、數據轉換和數據加載模塊進行數據集成的工作。服務控制列表是所有向外界提供服務的對象的注冊中心，遠程接口要被云端以外的程序搜索到就需要在服務注冊中注冊。服務搜索模塊是用來搜索在待定的網絡環境中提供計算服務的所有服務器并監控這些服務器的當前狀態和資源使用情況。服務搜索的依據實際上是通過在服務控制列表中查詢得知的。數據采集模塊負責根據設定的參數從數據源提取數據并按工作流中定義的流程將數據傳給數據轉換模塊，數據轉換模塊負責將數據按照預先定義的規則對采集數據進行格式的轉換、重組，得到的數據發送至加載模塊。數據加載模塊負責將從數據轉換模塊重組后的數據按照加載規則添加到目標數據庫中。
分站上存儲所有的數據處理業務數據，因此移動終端需要從分站下載業務。分站和編輯業務的移動終端需要進行頻繁的數據交互，因此通過交換機與移動終端直接相連，加快傳輸的速度。所有的云端和數據倉庫的目標數據庫通過交換機相連，交換機之間通過主干交換機進一步相連，在主干交換機之上架設防火墻。
業務執行流程其工作流程描述如下：移動端發送一個數據處理請求到業務調度代理；業務調度代理獲取該業務的數據信息；判斷該業務是否需要進行數據劃分，如果不需要，則直接分配該業務到此時計算能力最強的節點上運行，否則業務調度代理收集所有可用計算節點的信息，按照負載信息計算該業務的劃分方案；根據劃分方案，向所選中的n個計算節點發送執行消息；等待這n個計算節點執行所分配到的任務，并返回執行完畢消息；合并計算結果；業務執行結束。
在數據處理引擎進行數據采集、轉換和加載的過程中，需要涉及到兩個緩存池：采集轉換緩存池和轉換加載緩存池。采集轉換緩存池用來暫存從數據源獲取的數據。轉換加載用來暫存經過數據轉換之后的數據。在執行業務流程時，根據在數據中定義的順序對轉換實體進行排序，依次取出轉換實體并找出和轉換實體相關聯的采集實體和加載實體。接著創建加載線程、創建轉換加載緩存池、創建轉換線程、創建采集轉換緩存池和創建采集線程。
線損計算平臺從用電信息采集系統采集配網運行的實時數據；用電信息采集系統的xml格式數據傳入線損計算平臺并解析，這樣，可以直接在地理圖上表現用電信息采集系統的實時數據，在地理圖上選中設備查詢運行信息、發送控制命令，而且還可以根據故障報警信息，在地圖上確定故障設備、故障定位。用電信息采集系統從線損計算平臺獲得配電網設備的地理拓撲信息。當配電網發生異動時，在線損計算平臺上，圖形數據和屬性數據的維護在線損計算平臺完成。線損計算平臺的數據倉庫中，對于發生的異動，異動的屬性數據轉換成xml格式傳給用電信息采集系統。
線損計算平臺對配電設備資料包括設備類型、設備型號、站內雙編號、從屬類別、出廠日期、啟用日期，從屬名稱等的維護和查詢，是通過與地理信息系統系統數據通過接口自動同步。通過erp系統與線損計算平臺的關聯，在線損計算平臺里建立了設備臺賬，自動觸發到erp系統。
線損計算平臺在底層數據的基礎上，對配網結構、運行方式、運行數據進行科學的分析。幫助電力企業做出最佳的統一決策，實現宏觀上指導電網建設的目的。
本發明的線損計算平臺建立了基于公共數據模型的配網線損計算模型。將桿塔編碼作為設備的屬性放入設備數據庫。將變電站、主線、支線以及桿塔進行層次式編碼。在完成配網中對象的編碼后，建立基于公共數據模型的配網線損計算對象數據庫。通過建立實例與行、屬性與字段。以及關系與主鍵的映射關系，建立公共數據模型到關系數據庫中的映射，實現公共數據模型在關系數據庫中的存儲。將數據庫中涉及到的字段依次在公共數據模型中找到相應的類及屬性，建立配網數據庫。
移動端的數據處理模塊包含三個模塊：數據獲取單元、線路分析單元、線損計算單元。
對于有接口的管理系統，可直接通過管理系統的接口讀取數據；對于沒有接口的管理系統，可通過面向服務架構的形式，通過web服務接口將現有的應用子系統作為服務提供者，將自己的web服務接口描述文件通過云端的服務注冊中心進行注冊和發布，服務使用者只需根據服務提供者提供的服務接口即可對其進行數據讀取。
配網的結構數據從地理信息系統中讀取。地理信息系統可提供配網的屬性信息、空間信息以及地理圖形信息。對于本發明給出的線損計算平臺，其中的線損計算單元可從地理信息系統中實時獲取配網的結構數據。這些數據包括設備參數、邏輯拓撲結構以及變電站、桿塔以及電力線設備的電氣連接圖。
配網的實時運行數據從用電信息采集系統和ems系統中獲取。用電信息采集系統通過監測裝置實時監測和控制配網，從而實現對實時數據和歷史數據的處理、存儲。用電信息采集系統可提供xml類型的數據，這些數據包括負載電流數據、出線關口電量、電流的潮流值。ems包括所有的配網運行數據以及部分主網運行數據，包括如供電量、線路容量、專用變壓器的損耗、公用變壓器的損耗、用戶信息、專用設備的運行數據。線損計算程序可直接從ems系統數據庫中獲取上述數據。
基于以上數據的讀取方式，本發明通過xml實現與用電信息采集系統、地理信息系統以及ems系統程序間的信息交互，并將實時數據存儲于目標數據庫中。系統中的線損計算單元可讀取目標數據庫中的實時數據，并利用這些數據計算配網的理論線損，然后將計算結果返回到目標數據庫中。數據庫采用oracle關系數據庫，除了存儲配網的線路結構參數、配網的實時運行數據外，還存儲了配網的歷史結構參數、運行參數以及各種計算結果。操作人員除了能夠得到配網的實時線損計算結果外，還能夠通過選擇時間來得到配網的歷史線損數據。計算結果除了包含線路損耗外，還有線損率、變壓器損耗、可變損耗。
本發明針對各個實時量測點，將采集到的實時數據歸算到同一時刻，從而避免數據采集時刻不同而帶來的誤差；針對配網中的非完全量測點給出注入電流計算方法，利用實時數據提高計算精度。然后對公共數據模型進行擴展，并建立基于公共數據模型的線損計算平臺。該系統能夠讀取用電信息采集系統、地理信息系統和ems系統的數據，并通過xml語言實現數據交互。
針對不同類型的負載點，本發明給出相應的數據處理方式。對于量測點，將采集到的實時數據歸算到整點時刻，消除采集數據不同期帶來的誤差；在此的基礎上，分析各節點的負載模式并繪制負載函數，從而獲得各負載模式下的負載函數，并利用這些負載函數推算非量測點各時刻的注入電流。
具體方法為：選取某負載模式下的量測點，并將其作為該負載模式的參考點。利用實時監測裝置獲得該參考點代表日全天的電量，以及代表日所在月的全月電量。通過全月電量可進一步計算該月每天的平均電量。代表日當天的電量與平均電量之比即功率系數表征代表日當天的負載水平。具體計算公式為：
式中：kp，kq分別為代表日當天參考點的有功、無功功率系數；ap，aq分別為代表日當天參考點注入的有功電量、無功電量；
而在非量測點中，對于已知全月總電量信息但沒有實時監測裝置的節點。分析節點的負載模式，并結合全月有功、無功電量信息以及功率系數估計出該類節點注入的電流。計算過程考慮配電變壓器的固定有功、無功損耗以及可變有功損耗、無功損耗。利用以下公式計算已知全月總電量信息的節點在代表日當天的用電量，即
式中∑ap,n∑aq,n分別為第n個已知全月總電量信息的節點的月有功電量、無功用電量；ap,n和aq,n分別為已知全月總電量信息的節點在代表日當天的有功電量和無功電量；n為當月天數。
如果配網中某已知全月總電量信息的節點的負載類型為同類型，則通過電量和電流的關系計算出該已知全月總電量信息的節點的電流負載函數，用于線損計算：
首先，計算該參考點注入的平均電流。
式中：iav,p，iav,q分別為注入的有功平均電流無功平均電流；u為該參考點處配電變壓器高壓側額定電壓；t為測計期小時數。
其次，計算該參考點各時刻注入電流與平均電流之比
最后推算出參考節點第i時刻的注入電流：
iip,n，iiq,n分別為代表日當天節點n第i時刻注入電流的有功分量、無功分量；ap,n，aq,n分別為代表日當天節點n的有功電量、無功電量；uin為第i時刻節點n處配電變壓器的高壓側初始電壓。
對于既無實時量測信息，也無電量信息的節點，直接用根節點電流減去量測點注入電流以及已知全月總電量信息的節點近似電流按容量分配獲得注入電流：
本發明在計算線路損耗和各非量測負載點的電壓時，考慮電壓損失對線路損耗的影響，以及各負載點功率因數、負載系數對線損計算的影響。由于已計算出各個負載點的注入初始電流，則饋線的節點網絡方程可表示為：
yv＝ii
式中：ii是第i時刻各節點的注入電流；v是節點電壓；將y因子分解后得：
utduv＝i
式中：u為支路和節點關系矩陣；d為對角矩陣，對角線上的元素值為各支路的導納值。
將注入電流在迭代過程中表示為ii,(k)p,n，ii,(k)q,n代表節點n第i時刻第k次迭代時的有功、無功電流；初始電壓uin表示為ui,(k)n，代表節點n第i時刻第k次迭代時配電變壓器高壓側電壓。
首先，從配網末端開始，到距離末端最近的量測點為止，將該部分的分支樹劃分為一個區域，并將此量測點作為該區域中分支樹的根節點。然后，針對此區域的分支樹進行前推回代的潮流分析。再將該根節點作為其上一級分支樹實時量測的負載點，并對上一級分支樹進行潮流分析。以此類推，直到計算到整個配網的根節點為止。對于每個前推回代的迭代過程，迭代結束的條件是相鄰兩次迭代電壓差值模分量的最大值max|ui,(k+1)n-ui,(k)n|小于預定義收斂指標。
本發明進一步的方面在對地區屬性進行劃分及量化后，建立推薦方法，并以大量歷史數據為基礎，即不同地區不同屬性對用電量變化幅度的影響及劃分量化后的不同屬性，對不同地區進行關聯規則推薦，得到某地區適用的關聯規則，據此計算得到統計線損區間值。挖掘各個隨機因素發生時長與對應的用電量變化幅度的定量關系，確定隨機事件發生時，對應用電量的變化情況。
本發明利用k均值聚類對歷史數據進行處理，將經濟、氣候等因素相似的地區分為一類后，再針對每一類數據進行隨機因素與用電量變化的關聯規則挖掘。
在對用電量變化幅度與隨機因素發生時長數據進行分組基礎的上，確定兩者數據的精確值，即在對所有歷史數據進行k均值聚類分類處理后的基礎上，且是在同類歷史數據中進行對比計算，將同類的歷史數據稱為相似日。其大致思想為，對隨機因素ra發生的待計算日與其未發生該隨機因素的相似日用電量進行做差處理。在相似日電量對比中存在以下兩種情況：
若待計算日發生隨機因素ra，相似日未發生任何隨機因素，則直接對兩者電量做差，差值即為ra影響的用電量變化幅度值。
若待計算日發生隨機因素ra，相似日未發生ra，但發生隨機因素rb，采用下式得剔除無關量后的日電量lt’：
式中lti為日電量原始數據；
在上述結果基礎上，對修正后待計算日與相似日電量進行做差，即為用電量在隨機因素ra影響下的變化值lm：
lm＝lt’-lts
式中lts為相似日電量。
經關聯規則挖掘后的數據需要進行進行量化。本發明采用的量化方法是，基于經濟隸屬度函數計算不同經濟水平下同一地區的月度用電量情況，并結合相關變權重系數進行修正計算，最終將結果量化。
在進行用電量初步計算后，得到月度統計線損率。
選取月度用電量與對應的各月度經濟要素序列(包括生產總值、第一產業、第二產業、第三產業)進行多元非線性回歸，得到用電量與經濟因素的綜合關系模型；利用擬合方程中用電量對各經濟要素求偏導，分別求出第i個經濟要素影響下用電量對其變化的敏感度si；此敏感度代表的是月平均水平，由ta與t’a兩區間平均經濟水平之差△t，計算出經濟因素對用電量差值(lta-lt’a)的修正值，用△l1表示：
最后，由相鄰兩月不對應時段的平均經濟水平差值計算兩者電量差值，修正得到考慮經濟因素的對應月用電量lt’1：
lt'1＝lta+(lta-lt'a)+△l1
其中lta為該月抄表用電量。
由此，可得到用電量差值(lta-lt'a)的二次修正值△l2：
式中t’j1為因素rj在本月不對應區間發生的總小時數；t’j2為因素rj在上月不對應區間發生的總小時數；
最后對計算得到的用電量和統計線損電量進行對標合理性驗證，輸出結果。
針對不同地區統計線損的計算，本發明通過推薦相似的關聯規則計算統計線損。具體流程如下：
步驟1搜集不同地區不同屬性的歷史數據，構建關聯規則推薦的歷史數據庫；
步驟2對歷史數據庫中的數據進行屬性劃分及量化后，將新屬性數據與原有歷史屬性數據進行相似性系數計算，根據判定條件初步篩選新屬性的近鄰項；
步驟3在篩選出的近鄰項中，進行屬性間相似性評分值計算，按照排序選取評分值較高的項，作為關聯規則的推薦模型；
步驟4若上述兩者符合判定條件，則進行下一步驟；若不符合條件，則按照其支持度大小排序，選取支持度最高者；
步驟5根據計算結果選擇適合關聯規則進行推薦匹配；
步驟6將關聯規則推薦結果量化處理；
步驟7基于上述步驟，得到推薦結論，并據此計算實際月度用電量并修正，得到極限統計線損。
其中對于步驟3的計算相似性，本發明采用下式進行計算：
式中＝
fik為第k個地區的第i個屬性，m為總的地區數量。
將原有樣本數據同樣進行歸一化處理后，對地區屬性與原有樣本數據進行相似性系數度量，據此尋找合適的模型進行推薦。
對于不同地區的相同屬性，以及不同地區的不同屬性，采用相似性系數與兩種情況下相似性系數之和的比值計算其權重系數：
式中r(u,j)表示屬性u與屬性j間的相似性系數；r(a,i)表示a地屬性與i地屬性間的相似性系數；s(i)為屬性i的相似項集合。
得到兩種情況待計算地區屬性與樣本屬性間的綜合相似性評分值：
式中
再依據該值大小進行排序，選取評分較高的若干項，則其樣本數據的關聯規則為推薦項。
將規則頭定義為用電量變化幅度，將規則體定義為不同地區同一屬性的不同取值范圍；將fij與已挖掘的關聯規則基準值相比較，用相關系數法計算其相似度，并將其按大小排序，按照排序結果選擇推薦方案。經推薦后得到的單位用電量變化幅度為區間[ηj1,ηj2]：
式中
應當理解的是，本發明的上述具體實施方式僅僅用于示例性說明或解釋本發明的原理，而不構成對本發明的限制。因此，在不偏離本發明的精神和范圍的情況下所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。此外，本發明所附權利要求旨在涵蓋落入所附權利要求范圍和邊界、或者這種范圍和邊界的等同形式內的全部變化和修改例。