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。
智能電表數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用場景
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(hù)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(jī)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(hù)，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.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。
4.網(wǎng)損分析
目前配電網(wǎng)網(wǎng)損計算中存在的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。
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。
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(hù)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。
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