中佐治亚州电力合作社（CGEMC）总裁兼首席执行官George Weaver 希望提高该电力公司配电系统的运营效率并降低成本。他决心加大在深度数据分析技术方面的投入，以提高系统效率。
有了这笔费用，CGEMC的首席运营官John Fish与多家供应商一起，在整个组织内开展了创造性工作，为CGEMC开创了一个全新的、以解读大数据并确定提高系统效率和节约成本的行动。
问题陈述
CGEMC是由客户拥有的配电合作组织，拥有55,000个用户。25千伏系统的密度约为每英里10个计量客户。
历史上，要计算总线损，合作社通过比较系统购买的总电量，与销售的总电量来计算线损。这一计算是在系统一级，以12个月为基础进行的；尽管可以全面衡量损失，但并不知道这些损耗产生于何处，何时或具体为哪种原因。
通过安装包括Landis + Gyr高级计量基础设施（AMI）和SEDC计量数据管理系统（MDMS）在内的智能电网技术，大量细粒度数据可供CGEMC员工使用。利用数据挖掘技术能够减少线损和降低成本，并对配电系统进行有针对性的改进。问题在于：如何整合来自不同来源的数据、并汇总大量数据，以便CGEMC工作人员能够解读信息，作出明智的决策。
将电力转移到无法计量的负载的示例。ReportIQ线损分析有助于CGEMC识别可能的分流地点。
SEDC的电表数据管理系统
SEDC是电力应用软件的开发商，为电力公司提供定制化的应用程序。CGEMC于2015年采用SEDC的ReportIQ分析平台，并使用该平台在企业层面提供报表：包括财务和工程系统。
2016年秋季，CGEMC和SEDC开始了新的联合开发项目，利用公用事业的各种数据源来收集线路损失，并创建一个可以轻松访问数据的环境。到2017年2月，SEDC开发了原型软件，向合作社系统提交线损数据和分析报告。这种模式将来自许多信息孤岛的数据进行整合，包括：采集、重新格式化和时间同步。系统来源包括财务（SEDC），Futura地理信息系统（GIS），监控和数据采集（SCADA）系统，Landis + Gyr AMI和Milsoft停电管理系统（OMS） - 并通过SEDC的ReportIQ仪表板在一个直观的交互式平台上显示。
SEDC的ReportIQ提供各种屏幕布局，以展示一条配电线路上的负载平衡。该工具显示具有计量终点的物理配电区域，随着时间的推移测量区域损失以及按区域进行线损统计。
数据模型
CGEMC的配电系统分为221个台区。每个负载区在三相电路上包含大约300个用户。在ReportIQ中，可以单独或分组查看每个负载区域的线路损耗并进行分析。此外，每个时间都可以单独进行分析，从而能够在15分钟的基础上对包含大约100个用户的单个时间段进行细粒度分析 - 过去只能为超过5000英里（8047公里）线路进行月度线损分析，新的系统分析能力向前迈出了一大步。
为了更好地理解，台区内每个时间段的线路损耗可以用多种方式呈现：树状图，列出净电量损失和分阶段负载损耗百分比; 基于地理信息的可视化，描绘线路，用户和损失信息； 以及确定每天特定区域损失的时间序列。CGEMC的工作人员定制了各种数据展示。
虽然系统数据每间隔15分钟提供一次，但SEDC发现24小时处理一次效率更高，可以在保持最佳安全实践的同时更快地获取分析结果。此外，线损有一定的时间趋势性，对于了解这种趋势，15分钟数据没有必要。
加载一天的数据很快，并且ReportIQ可以在15分钟到几个月的任何时间间隔内呈现处理后的数据。该模型开发基本完成并进入全面应用阶段，目前正在为工程，计费和现场服务部门配置适当的访问权限。这些部门可以从模型中获得战略信息，在各自的职能范围内对系统进行纠正。
当怀疑有窃电行为时，ReportIQ使人员能够隔离一个小区域进行详细检查。CGEMC技术人员Ron Cook正在调查可能的窃电行为。
技术
这是一个尖端的综合分析模型。电力公司第一次将各种系统数据打通并共享，使CGEMC的工作人员可以通过交互式用户体验从数据中获得新的见解。这种线损模型解决了长期存在的行业问题，因为可用技术和数据粒度的缺乏一直是限制因素。通过CGEMC不同系统提供的大数据，SEDC创建了一个模型，将CGEMC员工的数据融合起来，有效地解读和使用数据。
首先，该模型收集和处理来自不同来源、不同格式的大量数据。然后通过脚本，从AMI，SCADA，GIS，OMS，MDM和财务系统中提取数据。目前，该模型每天从140个节点接收80,000多条SCADA数据。随着CGEMC持续的AMI部署，更多的终端节点正在上线。AMI每月在多个渠道提供250,000行数据，或每年超过20亿个数据点。
其次，没有软件服务能够提供这种CGEMC线损模型的混合和呈现功能。SEDC的ReportIQ分析平台融合了易于使用的数据，其中包括时间同步，重新格式化和结合之前从未集成的数据。该分析平台消除了手动操作数据并将多个数据流连接在一起所需的猜测和时间，因此CGEMC可以清楚地了解系统的状态。
由于集约化体系改进，该合作社目前维持平均全系统线损率3.5％。随着新的线损模型，系统改进预计将使报告的损失进一步降低1％，这意味着每年可节省70万美元至80万美元。这些节约估计目前被认为是保守的。这些节省不仅可以支持开发模型付出的几个月的人力资源代价，同时这些改进表现为：支持更多的提升效率项目，并减少电费上行的压力。
SEDC开发了一个数据演示，CGEMC可以在多个企业系统中深度洞察数据。包括探索数据以发现问题，识别模式和趋势，并使工作人员能够根据信息对合作社做出迅速而明智的决策。CGEMC的工作人员现在可以挖掘数据，了解任何未计量的电量，并就解决损失做出决定。
CGEMC技术人员Jason Turner配置电容器控制面板。
用例
当前收集到的数据输出被证明是高度细化和准确的。例如，特定线路包含已知数量的用于路灯和停车灯的未计量负载。目前，照明负载不包括在模型中，但夜间小时的高线损显然与预期的照明负载相关。识别负载区域上缺少的路灯的负荷证明了模型的准确性。下一步，结合照明负载，将为CGEMC在夜间确定真正的线路损耗提供更高的准确性。
该模型的另一个有用的方面是在ReportIQ仪表板中呈现数据的各种方式。虽然了解一段时间内相位或线路上发生损耗的百分比可能很重要，但知道该相位或电路的原始损耗可能同样重要。ReportIQ以这些和其他方式呈现数据。
例如，如果一个分时段显示出30％的损失，但是原始损失仅为100 kWh，则它成为低优先级问题或可以由正常设备限制来解释。但是，如果一个时段的损失为4％，但原始损失为75,000 kWh，则工程和现场团队可能会收到紧急情况警报。CGEMC工作人员将酌情分配适当的资源来解决问题。
除了这些情景之外，CGEMC还确定了其他几个用例来改进使用该模型的系统：
• 负载平衡。数据分析的使用正在改变CGEMC的负载均衡方法。传统上，合作社使用高峰时段的安培数读数快照来决定何时将负载从一相转移到另一相。现在在负载区使用能源数据统计将成为平衡馈线的更有效方式。2017年夏季，该公司第一次收集和分析夏季能量数据的线损模型。
• 计量错误检测。线损模型中的数据导致CGEMC工作人员怀疑可能出现的计量乘数问题。例如，一个应该有80的倍数但被确定为乘数为1的位置会导致AMI数据被误报，并且流入该位置的能量有显着的损失。对此错误的更正涉及更新企业文档，以使其准确反映系统上的实际设备。
另一个例子包括查看GIS信息的计量精度。当他们真的是C相时，GIS内可能会有电表标记为A相。或者，重合器上的能量寄存器被标记为反向，重合器面板标记为A相，但实际上是C相。虽然这些错误的实例很少，但这种细化过程可以协调各种信息来源。
• 分流。这被定义为窃电电流，其中电流被转移，以绕过仪表或任何类型的篡改以获得无计量的服务。由于CGEMC评估系统能量输送的位置，某些负载区表明可能正在发生窃电行为，在很长一段时间内出现异常高的损失。有了这些信息，CGEMC可以派一个实地小组来调查特定负荷区域的相关区域 - 约100个测量点 - 以确定是否实际上发生了电力分流。
这是使用ReportIQ的决策方面的巨大改进，其中CGEMC将花费更多成本让调查部门在整个55,000端点系统上搜索功率平衡实例。通过ReportIQ，将调查范围从55,000个端点缩减到大约100个，并且CGEMC对这些有针对性的努力具有合理的回报期望。这对节省成本起到了很小但重要的贡献，因为定位非计量负载的收入增加了，并且降低了派遣工作人员到特定区域而不是整个系统的费用。
• 电容器布局优化。从运营角度来看，以15分钟的时间间隔了解系统的能源负载数据意味着运营工程师能够准确了解供电紧张发生的时间和地点。工程师可以根据需要作出明智的决定，决定在系统上最好放置，移动或更换电容器。因此，配电效率将会提高，设备的寿命将会得到更好的处理，并且为系统改进留出的资金将被更有效地使用和保存。
• 其他用途。线损模型是CGEMC最雄心勃勃的分析项目，未来的应用是无限的。该项目首先被提出，因为对潜在的节约影响显着，但对于其他电力公司关注的项目，将是来自以混合智能方式使用更多的数据。未来的一些目标包括基于机器学习和实时变压器负载告警。
ReportIQ平台提供按小时计算的损失概况，以描绘与时间不一致的损失机制。此功能在识别不正确记录的照明负载方面特别有效，而这些负载往往不受限制。
数据焦点
公用事业收集来自不同来源的大数据，但没有意识到其潜在用途。尽管每台服务器都有自己的数据，可以提供一定程度的洞察力，但还需要将数据融合在一起，并获得更详细的、更大数据视野。SEDC ReportIQ将线损分析的框架和经验表明，电力公用事业领域的应用大数据分析其他问题的可能性。
通过与SEDC合作，CGEMC已经成为一个以数据驱动的组织，以创建一个卓越而灵活的能量流模型。节省的大量资金证明了公用事业公司正在走向服务客户业主的最佳实践。
Herschel Arant是Central Georgia EMC工程和供电部门的高级副总裁。他拥有佐治亚理工学院的电子工程学士和硕士学位，以及佐治亚州立大学的MBA学位。他是IEEE的成员和注册专业工程师。
摘自：tdworld.com - A Data-Driven Utility
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