基于网格化管理的台区线损分析方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及电网系统技术领域，尤其涉及一种基于网格化管理的台区线损分析方法、装置及存储介质。

背景技术

线损是电能传输过程中产生的电能损耗，线损率是衡量电网运行管理水平的指标，也是智能电网规划、建设中的重要参考依据。理论线损计算能够综合地反应电网规划设计水平、电网建设水平、技术进步水平，以及生产运行和经营管理水平，也是供电企业的一项重要技术管理手段。

由于台区线损异常原因错综复杂，异常分析工作量较大，一般是事后进行分析，如何在事中进行及时有效监控、跟踪和整改，提升线损辅助分析和异常处置成效是现在台区线损异常分析过程中的难点。现有的异常分析过程中，数据庞大，易造成计算过程数据异常，进而影响分析结果的准确度。

发明内容

本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中数据庞大，易造成计算过程数据异常，进而影响分析结果的准确度的技术缺陷。

第一方面，本申请提供了一种基于网格化管理的台区线损分析方法，所述方法包括：

采集每个配电网台区的用电数据，以及获取每个所述配电网台区与每个配电网格之间的对应关系，所述配电网格为将配电网供电区域以N个所述配电网台区为单位进行划分得到的，N为大于1的正整数；

对于每个所述配电网格，根据该配电网格对应的配电网台区的用电数据，确定该配电网格的整体用电数据，若该配电网格的整体用电数据不在该配电网格预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网格确定为线损异常配电网格；

对于每个所述配电网台区，若该配电网台区的用电数据不在该配电网台区预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网台区确定为线损异常配电网台区；

基于各个所述线损异常配电网格和各个所述线损异常配电网台区，在各个所述线损异常配电网台区中确定分析配电网台区；

确定所述分析配电网台区的台区线损历史变化曲线，以及所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线，并分别将每个所述用户用电历史变化曲线和所述台区线损历史变化曲线进行比对，确定所述分析配电网台区中的疑似线损用户；

确定每个所述疑似线损用户的线损数据，并将每个所述疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型，得到所述分析配电网台区的线损分析结果。

在其中一个实施例中，所述基于各个所述线损异常配电网格和各个所述线损异常配电网台区，在各个所述线损异常配电网台区中确定分析配电网台区的步骤，包括：

对于每个所述线损异常配电网台区，若该线损异常配电网台区对应的配电网格不是线损异常配电网格，则将该线损异常配电网台区确定为分析配电网台区。

在其中一个实施例中，所述线损分析模型的建立过程，包括：

获取每个所述配电网台区的历史线损数据，以及每个所述配电网台区对应的多个线损成因和每个所述线损成因对应的多个线损特征；

对于每个所述配电网台区，根据该配电网台区的历史线损数据，确定该配电网台区对应的每个所述线损成因的影响因子，以及确定每个所述线损成因对应的每个所述线损特征的影响因子；

采用各个所述配电网台区的多个所述线损成因、每个所述线损成因的影响因子、每个所述线损成因对应的多个所述线损特征以及每个所述线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为所述线损分析模型。

在其中一个实施例中，所述线损分析模型的建立过程，还包括：

确定每个所述配电网台区的历史线损数据对应的时间周期；

采用所述时间周期、各个所述配电网台区的多个所述线损成因、每个所述线损成因的影响因子、每个所述线损成因对应的多个所述线损特征以及每个所述线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为所述线损分析模型。

在其中一个实施例中，所述确定所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线的步骤，包括：

获取所述分析配电网台区中每个用户的历史用电数据；

对所述分析配电网台区中每个用户的历史用电数据进行拟合，得到所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

基于每个所述配电网台区的用电数据，确定该配电网台区的线损数据；

基于每个所述配电网台区的线损数据，统计每个所述配电网台区的线损率以及每个所述配电网络的线损率；

对于每个所述配电网格，当该配电网格的线损率在预设配电网格线损正常范围内时，若该配电网格中存在任一配电网台区的线损率不在预设配电网台区线损正常范围内，则生成网格内户变调整的第一提示信息，当该配电网格的线损率不在预设配电网格线损正常范围内时，则生成网格用电异常的第二提示信息。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

将所述分析配电网台区的线损分析结果按照不同时间周期进行划分，所述时间周期包括每日、每月、每季度和每年；

根据划分后的线损分析结果生成统计图表。

第二方面，本申请提供了一种基于网格化管理的台区线损分析装置，所述装置包括：

用电数据采集模块，用于采集每个配电网台区的用电数据，以及获取每个所述配电网台区与每个配电网格之间的对应关系，所述配电网格为将配电网供电区域以N个所述配电网台区为单位进行划分得到的，N为大于1的正整数；

线损异常配电网格确定模块，用于对于每个所述配电网格，根据该配电网格对应的配电网台区的用电数据，确定该配电网格的整体用电数据，若该配电网格的整体用电数据不在该配电网格预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网格确定为线损异常配电网格；

线损异常配电网台区确定模块，用于对于每个所述配电网台区，若该配电网台区的用电数据不在该配电网台区预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网台区确定为线损异常配电网台区；

分析配电网台区确定模块，用于基于各个所述线损异常配电网格和各个所述线损异常配电网台区，在各个所述线损异常配电网台区中确定分析配电网台区；

疑似线损用户确定模块，用于确定所述分析配电网台区的台区线损历史变化曲线，以及所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线，并分别将每个所述用户用电历史变化曲线和所述台区线损历史变化曲线进行比对，确定所述分析配电网台区中的疑似线损用户；

线损分析结果获取模块，用于确定每个所述疑似线损用户的线损数据，并将每个所述疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型，得到所述分析配电网台区的线损分析结果。

第三方面，本申请提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一项实施例所述基于网格化管理的台区线损分析方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行上述任一项实施例所述基于网格化管理的台区线损分析方法的步骤。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

在本申请提供的基于网格化管理的台区线损分析方法、装置及存储介质中，采集每个配电网台区的用电数据，以及获取每个配电网台区与每个配电网格之间的对应关系，配电网格为将配电网供电区域以N个配电网台区为单位进行划分得到的，N为大于1的正整数；对于每个配电网格，根据该配电网格对应的配电网台区的用电数据，确定该配电网格的整体用电数据，若该配电网格的整体用电数据不在该配电网格预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网格确定为线损异常配电网格；对于每个配电网台区，若该配电网台区的用电数据不在该配电网台区预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网台区确定为线损异常配电网台区；基于各个线损异常配电网格和各个线损异常配电网台区，在各个线损异常配电网台区中确定分析配电网台区；确定分析配电网台区的台区线损历史变化曲线，以及分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线，并分别将每个用户用电历史变化曲线和台区线损历史变化曲线进行比对，确定分析配电网台区中的疑似线损用户；确定每个疑似线损用户的线损数据，并将每个疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型，得到分析配电网台区的线损分析结果。通过采集每个配电网台区的用电数据，并与预先确定的用电数据可浮动范围进行比对，可以实时监控和跟踪每个配电网台区和配电网格的用电情况，一旦发现用电数据不在可浮动范围内，就可以及时确定为线损异常，实现了事中的监控和跟踪；通过确定配电网格的整体用电数据以及配电网台区的整体用电数据，可以综合反映出整个配电网格和配电网台区的用电情况，若整体用电数据不在可浮动范围内，可以判定为线损异常，避免了逐个用户分析的繁琐过程，提高了效率；通过比对分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线和台区线损历史变化曲线，可以确定疑似线损用户，有效地筛选出潜在的线损问题用户，减少了分析的范围和数据量，在一定程度上避免计算过程中数据的异常，提高计算结果的准确度；通过将疑似线损用户的线损数据输入预先建立的线损分析模型，可以得到分析配电网台区的线损分析结果。如此，通过采集用电数据、整体异常判定、疑似线损用户识别和线损分析模型应用等步骤，实现了对台区线损的及时监控、跟踪和辅助分析，提高了线损异常分析结果的准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例提供的基于网格化管理的台区线损分析方法的流程示意图之一；

图2为本申请实施例提供的线损分析模型的建立过程的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的基于网格化管理的台区线损分析方法的流程示意图之二；

图4为本申请实施例提供的基于网格化管理的台区线损分析装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的计算机设备的内部结构示意图。

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。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

本申请提供了一种基于网格化管理的台区线损分析方法。下述实施例以该方法应用于配电网的控制设备为例进行说明，可以理解，控制设备可以是各种具备数据处理功能的设备，可以但不限于单个服务器、服务器集群、个人笔记本电脑、台式电脑等。如图1所示，本申请提供了一种基于网格化管理的台区线损分析方法，所述方法包括：

S101：采集每个配电网台区的用电数据，以及获取每个所述配电网台区与每个配电网格之间的对应关系，所述配电网格为将配电网供电区域以N个所述配电网台区为单位进行划分得到的，N为大于1的正整数。

其中，配电网台区是指电网的一个小区域，通常由多个住宅、商业建筑或其他设施组成，其用电需求相对独立，通常由一个变电站供电。在电力系统中，配电网台区是电网的最后一级，负责将电能传输到终端用户。用电数据是指记录每个配电网台区用电情况的数据，通常包括用电量、用电时间、用电负荷等信息。配电网格是指将配电网供电区域以N个配电网台区为单位进行划分得到的区域，其中N为大于1的正整数。

在一个示例中，可以在每个配电网台区内安装智能电表或其他电力监测设备，用于采集和记录用电数据。

S102：对于每个所述配电网格，根据该配电网格对应的配电网台区的用电数据，确定该配电网格的整体用电数据，若该配电网格的整体用电数据不在该配电网格预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网格确定为线损异常配电网格。

本步骤中，根据配电网格内所有配电网台区的用电数据，计算出该配电网格的整体用电数据。在一个示例中，可以通过数据处理和分析方法，对配电网台区的用电数据进行清洗、异常检测和关联等操作，确保数据的准确性和完整性。将该配电网格的整体用电数据与预先确定的用电数据可浮动范围进行比较，若该配电网格的整体用电数据不在该范围内，则将其确定为线损异常配电网格，若该配电网格的整体用电数据在该范围内，则可将其确定为线损正常配电网格。

其中，每个配电网格的可浮动范围不同，需结合不同配电网格线损和配电网格历史用电数据出现异常规律确定，该可浮动范围可以为0～15％，也可以为其他区间。线损是指电力输送过程中由于电阻和电感等因素导致的能量损耗。

S103：对于每个所述配电网台区，若该配电网台区的用电数据不在该配电网台区预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网台区确定为线损异常配电网台区。

本步骤中，将每个配电网台区的用电数据与预先确定的用电数据可浮动范围进行比较，若该配电网台区的用电数据不在该范围内，则将其确定为线损异常配电网台区，若该配电网台区的用电数据在该范围内，则可将其确定为线损正常配电网台区。其中，每个配电网台区的可浮动范围不同，需根据不同配电网台区线损出现异常规律和配电网台区历史异常数据确定。可以理解，基于配电网台区的影响起因、网格的影响起因可知，配电网台区可浮动范围的最大数值大于网格可浮动范围。

S104：基于各个所述线损异常配电网格和各个所述线损异常配电网台区，在各个所述线损异常配电网台区中确定分析配电网台区。

其中，分析配电网台区是指用于分析线损原因的线损异常配电网台区。

本步骤中，在确定了线损异常的配电网格和配电网台区之后，可基于各个线损异常配电网格和各个线损异常配电网台区，在各个线损异常配电网台区中确定分析配电网台区。在一个示例中，可以综合考虑各个线损异常配电网格和各个线损异常配电网台区的负荷曲线、功率因数和电压稳定性等指标，在各个线损异常配电网台区中确定分析配电网台区。

S105：确定所述分析配电网台区的台区线损历史变化曲线，以及所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线，并分别将每个所述用户用电历史变化曲线和所述台区线损历史变化曲线进行比对，确定所述分析配电网台区中的疑似线损用户。

本步骤中，可以获取历史用电数据，并将历史用电数据按时间序列进行统计和分析，生成台区线损历史变化曲线和用户用电历史变化曲线。将每个用户的用电历史变化曲线与台区线损历史变化曲线进行比对，分析曲线之间的相对变化趋势和相关性。若某个用户用电量变化与台区线损率变化存在明显的相关性，可能表明该用户存在潜在的线损问题。根据曲线比对的结果，确定疑似线损用户。疑似线损用户的用电历史变化与台区线损历史变化有较高的相关性，可能是导致台区线损问题的主要原因。

进一步地，可以将每个用户的用电历史变化曲线与台区线损历史变化曲线进行比对，分析曲线走势是否匹配、峰谷值出现时间段是否匹配以及峰谷值出现幅值是否匹配等，从而确定疑似线损用户。

S106：确定每个所述疑似线损用户的线损数据，并将每个所述疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型，得到所述分析配电网台区的线损分析结果。

本步骤中，可以先获取每个疑似线损用户的用电数据，以及分析配电网台区的供电数据，再根据每个疑似线损用户的用电数据和分析配电网台区的供电数据，确定每个疑似线损用户的线损数据。将每个疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型中，可以得到分析配电网台区的线损分析结果。其中，线损分析模型用于分析线损问题。

在一个示例中，对于每个疑似线损用户，收集其用电数据和相关的供电信息，包括用电量、功率因数、电压、电流等，同时，获取该疑似线损用户对应的配电网台区的总供电量、总线损等信息。对收集到的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。对于缺失数据，可以采用插值或其他方法进行填补。基于收集到的用户用电数据和供电信息，计算每个疑似线损用户的线损数据，其中，线损可以通过以下公式计算：线损＝总供电量-用户用电量。根据预先建立的线损分析模型，将每个疑似线损用户的线损数据输入模型中，该模型可以是基于统计方法、机器学习算法或其他相关技术构建的。通过线损分析模型，得到分析配电网台区的线损分析结果。线损分析结果可以包括每个疑似线损用户的具体线损量、线损率等信息。同时，还可以得到整个台区的线损情况，包括总线损率、线损分布等。

在上述实施例中，采集每个配电网台区的用电数据，以及获取每个配电网台区与每个配电网格之间的对应关系，配电网格为将配电网供电区域以N个配电网台区为单位进行划分得到的，N为大于1的正整数；对于每个配电网格，根据该配电网格对应的配电网台区的用电数据，确定该配电网格的整体用电数据，若该配电网格的整体用电数据不在该配电网格预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网格确定为线损异常配电网格；对于每个配电网台区，若该配电网台区的用电数据不在该配电网台区预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网台区确定为线损异常配电网台区；基于各个线损异常配电网格和各个线损异常配电网台区，在各个线损异常配电网台区中确定分析配电网台区；确定分析配电网台区的台区线损历史变化曲线，以及分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线，并分别将每个用户用电历史变化曲线和台区线损历史变化曲线进行比对，确定分析配电网台区中的疑似线损用户；确定每个疑似线损用户的线损数据，并将每个疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型，得到分析配电网台区的线损分析结果。通过采集每个配电网台区的用电数据，并与预先确定的用电数据可浮动范围进行比对，可以实时监控和跟踪每个配电网台区和配电网格的用电情况，一旦发现用电数据不在可浮动范围内，就可以及时确定为线损异常，实现了事中的监控和跟踪；通过确定配电网格的整体用电数据以及配电网台区的整体用电数据，可以综合反映出整个配电网格和配电网台区的用电情况，若整体用电数据不在可浮动范围内，可以判定为线损异常，避免了逐个用户分析的繁琐过程，提高了效率；通过比对分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线和台区线损历史变化曲线，可以确定疑似线损用户，有效地筛选出潜在的线损问题用户，减少了分析的范围和数据量，在一定程度上避免计算过程中数据的异常，提高计算结果的准确度；通过将疑似线损用户的线损数据输入预先建立的线损分析模型，可以得到分析配电网台区的线损分析结果。如此，通过采集用电数据、整体异常判定、疑似线损用户识别和线损分析模型应用等步骤，实现了对台区线损的及时监控、跟踪和辅助分析，提高了线损异常分析结果的准确度。

在一个实施例中，所述基于各个所述线损异常配电网格和各个所述线损异常配电网台区，在各个所述线损异常配电网台区中确定分析配电网台区的步骤，包括：

对于每个所述线损异常配电网台区，若该线损异常配电网台区对应的配电网格不是线损异常配电网格，则将该线损异常配电网台区确定为分析配电网台区。

具体而言，首先，对于每个线损异常配电网台区，需要判断其所属的配电网格是否也是线损异常配电网格。若所属配电网格不是线损异常配电网格，则将该配电网台区确定为分析配电网台区。

本实施例中，将非线损异常配电网格的线损配电网台区确定为分析配电网台区，可以更准确的排查非线损异常配电网格的线损情况。

如图2所示，在一个实施例中，所述线损分析模型的建立过程，包括：

S201：获取每个所述配电网台区的历史线损数据，以及每个所述配电网台区对应的多个线损成因和每个所述线损成因对应的多个线损特征；

S202：对于每个所述配电网台区，根据该配电网台区的历史线损数据，确定该配电网台区对应的每个所述线损成因的影响因子，以及确定每个所述线损成因对应的每个所述线损特征的影响因子；

S203：采用各个所述配电网台区的多个所述线损成因、每个所述线损成因的影响因子、每个所述线损成因对应的多个所述线损特征以及每个所述线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为所述线损分析模型。

具体而言，获取每个配电网台区的历史线损数据，以及每个配电网台区对应的多个线损成因和每个线损成因对应的多个线损特征，对于每个配电网台区，根据该配电网台区的历史线损数据，确定该配电网台区对应的每个线损成因的影响因子，以及确定每个线损成因对应的每个线损特征的影响因子。可以理解，对于每个配电网台区，该配电网台区对应的各个线损成因的影响因子之和为100％；对于每个线损成因，该线损成因对应的各个线损特征的影响因子之和为100％。

进一步地，可以先对各个配电网台区按不同类型进行聚类划分，并对每种类型配电网台区的线损特征进行降维优化，包括剔除相似特征、剔除无关特征和提取主元特征。如此，在保留原始特征主要信息的同时将线损特征数据集精简化。

线损类型可以分为统计线损、理论线损、管理线损、经济线损和定额线损。统计线损是根据电能表指数计算出来的，是供电量与售电量的差值；理论线损是指由电气元件性能、电力网运行状态以及电网布置等因素造成的，包括由变压器铁损、电压表线圈和铁芯损耗等造成的固定能量损失和线路损耗、电能表电流线圈中的损耗等造成的可变损耗，可根据供电设备的参数和电力网当时的运行方式及潮流分布以及负荷情况，由理论计算得出；管理线损是由管理方面的因素引起的损耗电量，它等于统计线损与理论线损的差值，能够通过加强管理达到降低或者减小到接近零值。对于设备状况固定的线路，理论线损并非为一固定的数值，而是随着供电负荷大小变化而变化的，实际上存在一个最低的线损值，这个最低的线损值称为经济线损(相应的电流称为经济电流)；定额线损也称线损指标，是指根据电力网实际线损，结合下一考核期内电网结构、负荷潮流情况以及降损措施安排情况，经过测算，上级主管部门批准的线损指标。

采用各个配电网台区的多个线损成因、每个线损成因的影响因子、每个线损成因对应的多个线损特征以及每个线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为线损分析模型。其中，训练结束条件用于保证训练结束后的BP神经网络预测效果最好，训练结束条件可以根据实际情况选择，本申请对此不做具体限制。

其中，线损成因及其特征和导致后果如下表所示：

本实施例中，通过获取每个配电网台区的历史线损数据以及线损成因和线损特征的信息，建立了一个综合考虑多个因素的线损分析模型。该模型可以通过BP神经网络的训练，学习线损成因与线损特征之间的关系，并根据影响因子进行权重调整，从而提高线损分析的准确性。

在一个实施例中，所述线损分析模型的建立过程，还包括：

确定每个所述配电网台区的历史线损数据对应的时间周期；

采用所述时间周期、各个所述配电网台区的多个所述线损成因、每个所述线损成因的影响因子、每个所述线损成因对应的多个所述线损特征以及每个所述线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为所述线损分析模型。

具体而言，可以确定历史线损数据中前N个周期的线损数据，N为大于0的正整数，采用迭代优化的方式，结合时间因素，将时间周期、各个配电网台区的多个线损成因、每个线损成因的影响因子、每个线损成因对应的多个线损特征以及每个线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为线损分析模型。

本实施例中，线损分析模型需要对历史数据进行训练，以便预测未来的线损情况。结合时间因素训练模型，可以更好地反映线损的动态变化，提高模型的预测准确性。

在一个实施例中，所述确定所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线的步骤，包括：

获取所述分析配电网台区中每个用户的历史用电数据；

对所述分析配电网台区中每个用户的历史用电数据进行拟合，得到所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线。

具体而言，首先，需要获取配电网台区中每个用户的历史用电数据。在一个示例中，可以通过智能电表、抄表系统或电力公司的数据库等渠道获得，历史用电数据可以包括每个用户在一定时间范围内的用电量信息，例如按小时、按日或按月统计的用电数据。对每个用户的历史用电数据进行拟合分析，得到用户的用电历史变化曲线。常用的拟合方法包括多项式拟合、指数拟合、样条插值等。通过拟合分析，可以得到用户用电的趋势和规律。

在其中一个实施例中，可以对获取的历史用电数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理和数据归一化等步骤。数据清洗用于去除无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。异常值处理用于针对可能存在的异常用电数据进行修正或剔除。数据归一化用于将不同用户的用电数据进行标准化，以便进行后续的拟合分析。

本实施例中，通过分析每个用户的历史用电数据和用电历史变化曲线，可以掌握各个用户的用电情况。

如图3所示，在一个实施例中，所述方法还包括：

S301：基于每个所述配电网台区的用电数据，确定该配电网台区的线损数据；

S302：基于每个所述配电网台区的线损数据，统计每个所述配电网台区的线损率以及每个所述配电网络的线损率；

S303：对于每个所述配电网格，当该配电网格的线损率在预设配电网格线损正常范围内时，若该配电网格中存在任一配电网台区的线损率不在预设配电网台区线损正常范围内，则生成网格内户变调整的第一提示信息，当该配电网格的线损率不在预设配电网格线损正常范围内时，则生成网格用电异常的第二提示信息。

具体而言，对于每个配电网台区可以通过分析该配电网台区的电力供需关系和电力传输过程中的能量损耗，计算出该配电网台区的线损情况。基于每个配电网台区的线损数据，可以统计每个、配电网台区的线损率以及每个、配电网络的线损率，其中，线损率是指线损与供电量的比值，通常以百分比表示。

对于每个配电网格，当该配电网格的线损率在预设配电网格线损正常范围内时，若该配电网格中存在任一配电网台区的线损率不在预设配电网台区线损正常范围内，则生成网格内户变调整的第一提示信息，提醒运维人员对该台区进行调整和优化，以减少线损。同时，当该配电网格的线损率不在预设配电网格线损正常范围内时，则生成网格用电异常的第二提示信息，提示可能存在用电异常情况，需要进一步的检查和处理。

本实施例中，通过统计每个配电网台区的线损率以及每个配电网络的线损率，生成提示信息，可以及时发现线损异常和用电异常的情况，并提醒运维人员进行排查。

在一个实施例中，所述方法还包括：

将所述分析配电网台区的线损分析结果按照不同时间周期进行划分，所述时间周期包括每日、每月、每季度和每年；

根据划分后的线损分析结果生成统计图表。

具体而言，可以将配电网台区的线损分析结果按照每日、每月、每季度和每年的时间周期进行划分，并生成相应的统计图表。通过划分和形成图表有助于更好地理解线损的变化趋势和周期性特征。对于每日的线损分析，可以将每个配电网台区每天的线损率进行统计，并以折线图或柱状图的形式展示，从而可以观察到每天线损率的波动情况，发现可能存在的高峰期或低谷期。对于每月的线损分析，可以将每个配电网台区每月的线损率进行统计，并以柱状图的形式展示。通过比较不同月份的线损率，可以观察到线损率的季节性变化，例如夏季可能会出现较高的线损率。对于每季度的线损分析，可以将每个配电网台区每个季度的线损率进行统计，并以柱状图的形式展示，可以更清晰地了解季度间线损率的变化情况，发现可能存在的季节性影响因素。对于每年的线损分析，可以将每个配电网台区每年的线损率进行统计，并以折线图或柱状图的形式展示，可以观察到年度线损率的整体趋势，发现可能存在的长期变化或趋势。

在一个示例中，线损日线损、周线损、月线损数据以图表形式显示，如一般用于管理人员原因复合分析用的折线形的趋势图，统计结果饼状图、柱状图等，且一般保存最近12个月的数据，管理人员和使用人可以进行数据查看和下载。

本实施例中，通过按照不同时间周期划分线损分析结果并生成统计图表，可以更加深入地了解线损的周期性变化，并且不同时间周期的统计图表可以展示线损在不同时间尺度上的波动情况和趋势。

下面对本申请实施例提供的基于网格化管理的台区线损分析装置进行描述，下文描述的基于网格化管理的台区线损分析装置与上文描述的基于网格化管理的台区线损分析方法可相互对应参照。如图4所示，本申请提供了一种基于网格化管理的台区线损分析装置，所述装置包括：

用电数据采集模块401，用于采集每个配电网台区的用电数据，以及获取每个所述配电网台区与每个配电网格之间的对应关系，所述配电网格为将配电网供电区域以N个所述配电网台区为单位进行划分得到的，N为大于1的正整数；

线损异常配电网格确定模块402，用于对于每个所述配电网格，根据该配电网格对应的配电网台区的用电数据，确定该配电网格的整体用电数据，若该配电网格的整体用电数据不在该配电网格预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网格确定为线损异常配电网格；

线损异常配电网台区确定模块403，用于对于每个所述配电网台区，若该配电网台区的用电数据不在该配电网台区预先确定的用电数据可浮动范围内，则将该配电网台区确定为线损异常配电网台区；

分析配电网台区确定模块404，用于基于各个所述线损异常配电网格和各个所述线损异常配电网台区，在各个所述线损异常配电网台区中确定分析配电网台区；

疑似线损用户确定模块405，用于确定所述分析配电网台区的台区线损历史变化曲线，以及所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线，并分别将每个所述用户用电历史变化曲线和所述台区线损历史变化曲线进行比对，确定所述分析配电网台区中的疑似线损用户；

线损分析结果获取模块406，用于确定每个所述疑似线损用户的线损数据，并将每个所述疑似线损用户的线损数据输入至预先建立的线损分析模型，得到所述分析配电网台区的线损分析结果。

在一个实施例中，所述分析配电网台区确定模块404包括：

分析配电网台区确定单元，用于对于每个所述线损异常配电网台区，若该线损异常配电网台区对应的配电网格不是线损异常配电网格，则将该线损异常配电网台区确定为分析配电网台区。

在一个实施例中，所述线损分析结果获取模块406包括：

历史线损数据获取单元，用于获取每个所述配电网台区的历史线损数据，以及每个所述配电网台区对应的多个线损成因和每个所述线损成因对应的多个线损特征；

影响因子确定单元，用于对于每个所述配电网台区，根据该配电网台区的历史线损数据，确定该配电网台区对应的每个所述线损成因的影响因子，以及确定每个所述线损成因对应的每个所述线损特征的影响因子；

第一线损分析模型训练单元，用于采用各个所述配电网台区的多个所述线损成因、每个所述线损成因的影响因子、每个所述线损成因对应的多个所述线损特征以及每个所述线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为所述线损分析模型。

在其中一个实施例中，所述线损分析结果获取模块406还包括：

时间周期确定单元，用于确定每个所述配电网台区的历史线损数据对应的时间周期；

第二线损分析模型训练单元，用于采用所述时间周期、各个所述配电网台区的多个所述线损成因、每个所述线损成因的影响因子、每个所述线损成因对应的多个所述线损特征以及每个所述线损特征的影响因子，对预先确定的BP神经网络进行训练，当训练后的BP神经网络满足预设训练结束条件时，将训练后的BP神经网络作为所述线损分析模型。

在一个实施例中，所述疑似线损用户确定模块405包括：

历史用电数据获取单元，用于获取所述分析配电网台区中每个用户的历史用电数据；

用户用电历史变化曲线单元，用于对所述分析配电网台区中每个用户的历史用电数据进行拟合，得到所述分析配电网台区中每个用户的用户用电历史变化曲线。

在一个实施例中，所述装置还包括：

线损数据确定模块，用于基于每个所述配电网台区的用电数据，确定该配电网台区的线损数据；

线损率统计模块，用于基于每个所述配电网台区的线损数据，统计每个所述配电网台区的线损率以及每个所述配电网络的线损率；

提示信息生成模块，用于对于每个所述配电网格，当该配电网格的线损率在预设配电网格线损正常范围内时，若该配电网格中存在任一配电网台区的线损率不在预设配电网台区线损正常范围内，则生成网格内户变调整的第一提示信息，当该配电网格的线损率不在预设配电网格线损正常范围内时，则生成网格用电异常的第二提示信息。

在一个实施例中，所述装置还包括：

线损分析结果划分模块，用于将所述分析配电网台区的线损分析结果按照不同时间周期进行划分，所述时间周期包括每日、每月、每季度和每年；

统计图表生成模块，用于根据划分后的线损分析结果生成统计图表。

在一个实施例中，本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述基于网格化管理的台区线损分析方法的步骤。

在一个实施例中，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述基于网格化管理的台区线损分析方法的步骤。

示意性地，如图5所示，图5为本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图，该计算机设备500可以被提供为一服务器。参照图5，计算机设备500包括处理组件502，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器501所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件502的执行的指令，例如应用程序。存储器501中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件502被配置为执行指令，以执行上述任意实施例的基于网格化管理的台区线损分析方法。

计算机设备500还可以包括一个电源组件503被配置为执行计算机设备500的电源管理，一个有线或无线网络接口504被配置为将计算机设备500连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口505。计算机设备500可以操作基于存储在存储器501的操作系统，例如WindowsServer TM、Mac OS XTM、Unix TM、Linux TM、Free BSDTM或类似。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，“一”、“一个”、“所述”、“该”和“其”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。多个是指至少两个的情况，如2个、3个、5个或8个等。“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。