多源量测融合、精准分解线损、智能识别异常，全面提升线损治理精细化水平
本成果融合低压台区拓扑、电表量测、负荷监测单元及同步相量测量装置等多源数据，构建理论线损精细化计算与窃电、失准等异常用电智能分析方法体系，实现线损“可算、可分、可查、可治”。
研发方式（自主研发、联合创新）
自主创新
痛点与挑战
- 线损成因复杂，传统方法精度不足
低压台区线路结构复杂、负荷波动大，传统经验法或统计法难以准确区分理论线损、管理线损和异常损失，导致线损分析“算不准、说不清”。 - 窃电与计量异常隐蔽性强
欠压、欠流、移相等窃电方式及电表失准问题具有隐蔽性强、取证困难、误判率高等特点，依赖人工经验效率低、准确性差。 - 多源量测数据割裂，未形成协同分析能力
电能表、负荷监测单元、PMU 等设备数据来源多样、时间尺度不同，缺乏统一的融合建模与协同分析机制，数据价值未被充分挖掘。
技术原理
- 理论线损精细化建模
基于低压台区拓扑结构、导线参数和用户负荷数据，构建以电压损失率为核心的理论线损计算模型，实现台区级、分支级线损精确评估。 - 窃电行为机理建模与量化计算
利用负荷监测单元、PMU设备和总表–分表数据，对欠压、欠流、移相等典型窃电模式进行机理建模，通过功率、电流、电压和相位偏差计算窃电电量。 - PMU 支撑的高精度线损分析
引入同步相量测量装置，利用高精度电压、电流相量数据，建立配电网实时理论线损分析算法，显著提升线损计算的时间分辨率和精度。 - 电表失准回归诊断模型
结合台区负荷曲线、总表功率因数与线路公共阻抗特性，采用回归分析方法识别电表计量偏差，实现电表失准的在线诊断与量化评估。
创新点/特色
1、多源量测数据深度融合
首次将电表、负荷监测单元和 PMU 数据在配电网与低压台区层面进行统一建模，突破单一数据源分析精度瓶颈。
2、理论线损与异常用电协同分析
将理论线损计算与窃电、计量失准分析有机结合，实现线损成因的精细化分解。
3、面向窃电机理的定量分析方法
从电气机理出发，对欠压、欠流、移相等窃电方式进行可计算、可验证的量化分析。
4、电表失准在线诊断新思路
基于功率因数与公共阻抗回归分析，提出无需拆表即可评估电表计量准确性的技术路线。
场景化应用
- 低压台区线损精益化治理
为线损异常台区提供定量分析依据，支撑差异化治理策略制定。 - 窃电精准识别与取证支撑
辅助营销稽查部门快速定位疑似窃电用户，降低人工排查成本，提高稽查命中率。 - 电表运维与计量管理
实现电表失准的在线监测与预警，提升计量设备运维的主动性和智能化水平。 - 配电网数字化与智能化支撑
为低压配电网数字孪生、精细化运行和智能决策提供关键算法和数据基础。
