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【摘 要】从技术和管理层面分析了配电网线损在电力系统的重要意义，提出数据仓库技术在线损领域的应用前景。从线损数据获取、数据准备、维度选择等方面介绍了配电网线损数据仓库的建立过程，为线损OLAP和数据挖掘提供了基础。
【关键词】配电网；线损；数据仓库
1、引言
随着经济社会的不断发展，电能的需求不断增长，电力行业也得到了跨越式的发展，尤其以信息化建设的进步为代表。目前，各电力企业均已建立起一套完善的电力信息系统，涵盖营销业务、电能计量、设备维护、电费结算、财务管理等诸多方面，并通过多个电力数据库对这些信息进行保存与管理。数据库中的数据可以及时准确的体现企业的运营情况，并为企业发展提供科学依据。
但是目前电力数据库的应用也存在一系列的问题，如：企业的部门层级较多，数据库不方便进行组织结构的层级体现；信息系统多，各数据库相对独立，存在信息交互的断层；数据量巨大，冗余、错漏数据的情况难以避免，影响了准确性。为了解决这个问题，就需要建立数据仓库。与传统的数据库主要针对事务处理不同，数据仓库与OLAP（联机分析处理）相结合能够以具体的业务主题为对象[1]，能够有效的根据时间维度、部门维度、地理维度等自定义的主题，方便数据的统计，并将整体信息形象描绘，为管理者的决策提供依据。本文就将介绍如何建立针对配电网线损的数据仓库。
2、配电网线损的对电力系统的重要意义
线损即线路损耗电量。一般情况下电能是经由电路进行传輸的，电路中的产生或消耗的能量与电流的平方以及电阻成正比，而电路中除了用电设备外，输送电能的导线也有电阻，在电流经过导线时就会产生电能损耗，这就是线损产生的最一般情况。配电网由于其较低的电压等级、复杂的网络架构，在整个电力系统中消耗了大部分的线损，配电网线损的分析与控制显得十分重要。影响配电网的主要因素包括：
（1）技术因素，其针对电网所有的耗能元件，在电力供应与使用过程中产生损耗的主要元件有：变压器、供电线路、电能计量装置、无功装置、保护装置等其它电网设备。除了主要的电力原件外，电力系统的运行方式也对技术线损有很大的影响[2]。
（2）管理因素，其主要针对企业的管理层面，由于管理水平的不足和缺陷出现的非元件的损耗。主要包括：抄表准确性、电能计量装置的准确度和可靠性、供电台账（供电隶属关系）的准确性、用户窃电等[3]。
因此，线损是电力企业综合素质的展现。配电网线损分析，可以为企业在技术层面上更换节能电力元件、合理布局运行方式提供依据；也可以作为企业的用电管理指标，衡量管理水平。
3、数据仓库技术在线损中的应用
关于电网线损的研究，目前国外多集中在电力系统线损分析和降损措施方面，其中涉及到的线损计算问题大都为以潮流的方法来计算理论线损。专门研究传统意义上的电力系统线损分析方面的文章不是很多，多采用数据仓库技术来处理上述情况[4]。国内电力企业局限于信息化起步较晚，基础数据的积累不足，目前多数企业只开展了线损的统计工作。随着信息化程度的不断提升，数据量不断增长，使用数据仓库统计线损将成为必然，而以其为基础的OLAP和数据挖掘技术将很好的为线损分析提供支撑。
4、配电网线损数据仓库的建立
“数据仓库是一个面向主题的、集成的、不易更改的且随时间不断变化的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程[5]。”配电网线损数据仓库将围绕配电台区线损，从多个数据库的集成历史数据，构建一个线损展示与分析的基础平台。
4.1数据理解与数据源的选取
在电力系统中，配电网在整个电网中具有最为复杂的供电结构，按电压等级又可以分为10kV供电馈线和低压供电台区，10kV供电馈线经常会由于城市规划进行改造和变更，所以馈线的基础信息也会时常变化，很多数据在历史层面上不具有延续性，进行线损分析的效果不会很理想。而以配电变压器为单位的低压供电台区多为居民小区住宅，小区一旦建设好就很少变动，线损数据比较有历史延续性，比较适合建立数据仓库。
线损数据仓库需要有数据源作为支撑，我们不仅需要有用于统计线损的台区供售电量等营销数据，还要配电变压器属性等电力生产数据，而这些数据可能保存在不同的数据库中。以福建电力信息系统为例，营销数据库和生产数据库分别建立和管理，其相互之间没有联系。建立数据仓库就是要提取不同数据库的数据，并进行融合与统计的过程。
4.2数据的准备
因源数据库中的数据可能存在冗余、错漏、属性类型不一致等情况，通常不能直接提取到数据仓库中使用，需要先经过一个数据准备的过程，对线损相关数据要先进行数据集成和数据清洗。
（1）从不同数据库中集成数据
低压配电网线损是以配电变压器为中心，首先从营销和生产两个不同的数据库中集成配电变压器的信息。营销数据库的配变台区线损表中保存配变台区的台区编号、台区名称等属性，以及按月度抄录的供电量、售电量，以及供、售电量数据，以台区编号为主键。生产数据库的变压器信息表中保存配电变压器的资产编号、配变名称、容量、安装位置、供电用户数等属性，以资产编号为主键。
在关联型数据库系统中，利用主键的唯一性和非空性，通过主键的相等可以将两个数据表关联，获得属性信息的集成。在变压器编码规则一致的情况下，可以通过台区编号和资产编号相等的方式进行主键关联，这样就营销数据库的电量就能和生产数据库的变压器信息一一对应，方便在数据仓库中进行数据的抽取。
（2）对源数据进行清洗
线损的数据仓库只关心源数据库数据表中的一部分数据。例如：在源数据库的变压器基本信息中，可能按时间存放了一个变压器的多条信息，但线损数据仓库只关心运行的变压器一条信息，这就需要对多余数据进行删除。
低压台区配电网线损分析所用的源数据来自电力营销数据库和生产数据库，其抄表电量数据、配变隶属户数等数据来自工作人员的手工录入，所以源数据中将含有人工差错所致的错误数据，另外也存在由于计量设备故障导致的异常离群数据，源数据是比较脏的，在某些情况下，为了保证输入数据的正确性，要对脏数据进行清洗。
有的时候，数据仓库的一个输出值没有对应的输入源。这时，必须提供缺省值。缺省值可以是固定的数值，也可以是根据聚类分析所描述的该属性所在附近实例的估计值。
4.3线损数据仓库多维度模型的建立
完成数据集成和数据清洗的过程后，配电网线损数据仓库就初步建立，但还缺少一个很好的架构对各种数据进行组织，这就要在数据仓库中建立维度。
数据仓库是面向主题的建模，而维度则是主题的具体内容，下面给出在线损数据仓库中常用的维度：时间维度，依照不同时间点或时间跨度统计线损；供电单位维度，可以根据电力企业的组织结构统计线损；台区信息维度，根据变压器性质，如：城网、农网，分别统计线损。
可以利用OLAP工具灵活选择数据仓库建立的各种维度，除此之外，还具有在某一维度上进行钻取分析的功能。用户可以根据需要采取向下钻取的分析方式，来查看时间角度上不同粒度的数据，如：可以查看月、代表日的数据或只查看某一个代表电力行业多年电力系统线损系统数据的介绍，日下各时刻的数据。此外，还可以在某一个维度上以上钻取的方式，来查看高粒度上的数据，如：可以对某年台区线损数据进行汇总。
5、结束语
配电网线损数据仓库，以电力企业的信息系统为依托，通过数据集成、数据清洗等方式从电力营销与生产的海量数据中提取相关信息，并建立以配电网线损为主题的多维度模型，提供了线损统计的高效工具。同时，也是进行线损OLAP分析与数据挖掘的基础，能大大提高企业的计算机辅助决策能力。
参考文献
[1]陈前林,陈定方,李和平.从数据库到数据仓库[J].湖北工学院学报,2004,19（3）:113-118
[2]张智萍.10kV电网线损及其降损的研究[J].动力与电气工程,2011,22:150-151
[4]赵建平,蔚河.电网企业降低管理线损的措施探讨[J].内蒙古电力技术,2009,27（2）:7-9
[5]张义芳.基于Oracle的线损数据仓库平台研究[D].燕山大学,2009
[6]廖开际,刘凤英,胡建军.数据仓库与数据挖掘[M].北京大学出版社,2008.22-94
【关键词】配电网；线损；数据仓库
1、引言
随着经济社会的不断发展，电能的需求不断增长，电力行业也得到了跨越式的发展，尤其以信息化建设的进步为代表。目前，各电力企业均已建立起一套完善的电力信息系统，涵盖营销业务、电能计量、设备维护、电费结算、财务管理等诸多方面，并通过多个电力数据库对这些信息进行保存与管理。数据库中的数据可以及时准确的体现企业的运营情况，并为企业发展提供科学依据。
但是目前电力数据库的应用也存在一系列的问题，如：企业的部门层级较多，数据库不方便进行组织结构的层级体现；信息系统多，各数据库相对独立，存在信息交互的断层；数据量巨大，冗余、错漏数据的情况难以避免，影响了准确性。为了解决这个问题，就需要建立数据仓库。与传统的数据库主要针对事务处理不同，数据仓库与OLAP（联机分析处理）相结合能够以具体的业务主题为对象[1]，能够有效的根据时间维度、部门维度、地理维度等自定义的主题，方便数据的统计，并将整体信息形象描绘，为管理者的决策提供依据。本文就将介绍如何建立针对配电网线损的数据仓库。
2、配电网线损的对电力系统的重要意义
线损即线路损耗电量。一般情况下电能是经由电路进行传輸的，电路中的产生或消耗的能量与电流的平方以及电阻成正比，而电路中除了用电设备外，输送电能的导线也有电阻，在电流经过导线时就会产生电能损耗，这就是线损产生的最一般情况。配电网由于其较低的电压等级、复杂的网络架构，在整个电力系统中消耗了大部分的线损，配电网线损的分析与控制显得十分重要。影响配电网的主要因素包括：
（1）技术因素，其针对电网所有的耗能元件，在电力供应与使用过程中产生损耗的主要元件有：变压器、供电线路、电能计量装置、无功装置、保护装置等其它电网设备。除了主要的电力原件外，电力系统的运行方式也对技术线损有很大的影响[2]。
（2）管理因素，其主要针对企业的管理层面，由于管理水平的不足和缺陷出现的非元件的损耗。主要包括：抄表准确性、电能计量装置的准确度和可靠性、供电台账（供电隶属关系）的准确性、用户窃电等[3]。
因此，线损是电力企业综合素质的展现。配电网线损分析，可以为企业在技术层面上更换节能电力元件、合理布局运行方式提供依据；也可以作为企业的用电管理指标，衡量管理水平。
3、数据仓库技术在线损中的应用
关于电网线损的研究，目前国外多集中在电力系统线损分析和降损措施方面，其中涉及到的线损计算问题大都为以潮流的方法来计算理论线损。专门研究传统意义上的电力系统线损分析方面的文章不是很多，多采用数据仓库技术来处理上述情况[4]。国内电力企业局限于信息化起步较晚，基础数据的积累不足，目前多数企业只开展了线损的统计工作。随着信息化程度的不断提升，数据量不断增长，使用数据仓库统计线损将成为必然，而以其为基础的OLAP和数据挖掘技术将很好的为线损分析提供支撑。
4、配电网线损数据仓库的建立
“数据仓库是一个面向主题的、集成的、不易更改的且随时间不断变化的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程[5]。”配电网线损数据仓库将围绕配电台区线损，从多个数据库的集成历史数据，构建一个线损展示与分析的基础平台。
4.1数据理解与数据源的选取
在电力系统中，配电网在整个电网中具有最为复杂的供电结构，按电压等级又可以分为10kV供电馈线和低压供电台区，10kV供电馈线经常会由于城市规划进行改造和变更，所以馈线的基础信息也会时常变化，很多数据在历史层面上不具有延续性，进行线损分析的效果不会很理想。而以配电变压器为单位的低压供电台区多为居民小区住宅，小区一旦建设好就很少变动，线损数据比较有历史延续性，比较适合建立数据仓库。
线损数据仓库需要有数据源作为支撑，我们不仅需要有用于统计线损的台区供售电量等营销数据，还要配电变压器属性等电力生产数据，而这些数据可能保存在不同的数据库中。以福建电力信息系统为例，营销数据库和生产数据库分别建立和管理，其相互之间没有联系。建立数据仓库就是要提取不同数据库的数据，并进行融合与统计的过程。
4.2数据的准备
因源数据库中的数据可能存在冗余、错漏、属性类型不一致等情况，通常不能直接提取到数据仓库中使用，需要先经过一个数据准备的过程，对线损相关数据要先进行数据集成和数据清洗。
（1）从不同数据库中集成数据
低压配电网线损是以配电变压器为中心，首先从营销和生产两个不同的数据库中集成配电变压器的信息。营销数据库的配变台区线损表中保存配变台区的台区编号、台区名称等属性，以及按月度抄录的供电量、售电量，以及供、售电量数据，以台区编号为主键。生产数据库的变压器信息表中保存配电变压器的资产编号、配变名称、容量、安装位置、供电用户数等属性，以资产编号为主键。
在关联型数据库系统中，利用主键的唯一性和非空性，通过主键的相等可以将两个数据表关联，获得属性信息的集成。在变压器编码规则一致的情况下，可以通过台区编号和资产编号相等的方式进行主键关联，这样就营销数据库的电量就能和生产数据库的变压器信息一一对应，方便在数据仓库中进行数据的抽取。
（2）对源数据进行清洗
线损的数据仓库只关心源数据库数据表中的一部分数据。例如：在源数据库的变压器基本信息中，可能按时间存放了一个变压器的多条信息，但线损数据仓库只关心运行的变压器一条信息，这就需要对多余数据进行删除。
低压台区配电网线损分析所用的源数据来自电力营销数据库和生产数据库，其抄表电量数据、配变隶属户数等数据来自工作人员的手工录入，所以源数据中将含有人工差错所致的错误数据，另外也存在由于计量设备故障导致的异常离群数据，源数据是比较脏的，在某些情况下，为了保证输入数据的正确性，要对脏数据进行清洗。
有的时候，数据仓库的一个输出值没有对应的输入源。这时，必须提供缺省值。缺省值可以是固定的数值，也可以是根据聚类分析所描述的该属性所在附近实例的估计值。
4.3线损数据仓库多维度模型的建立
完成数据集成和数据清洗的过程后，配电网线损数据仓库就初步建立，但还缺少一个很好的架构对各种数据进行组织，这就要在数据仓库中建立维度。
数据仓库是面向主题的建模，而维度则是主题的具体内容，下面给出在线损数据仓库中常用的维度：时间维度，依照不同时间点或时间跨度统计线损；供电单位维度，可以根据电力企业的组织结构统计线损；台区信息维度，根据变压器性质，如：城网、农网，分别统计线损。
可以利用OLAP工具灵活选择数据仓库建立的各种维度，除此之外，还具有在某一维度上进行钻取分析的功能。用户可以根据需要采取向下钻取的分析方式，来查看时间角度上不同粒度的数据，如：可以查看月、代表日的数据或只查看某一个代表电力行业多年电力系统线损系统数据的介绍，日下各时刻的数据。此外，还可以在某一个维度上以上钻取的方式，来查看高粒度上的数据，如：可以对某年台区线损数据进行汇总。
5、结束语
配电网线损数据仓库，以电力企业的信息系统为依托，通过数据集成、数据清洗等方式从电力营销与生产的海量数据中提取相关信息，并建立以配电网线损为主题的多维度模型，提供了线损统计的高效工具。同时，也是进行线损OLAP分析与数据挖掘的基础，能大大提高企业的计算机辅助决策能力。
参考文献
[1]陈前林,陈定方,李和平.从数据库到数据仓库[J].湖北工学院学报,2004,19（3）:113-118
[2]张智萍.10kV电网线损及其降损的研究[J].动力与电气工程,2011,22:150-151
[4]赵建平,蔚河.电网企业降低管理线损的措施探讨[J].内蒙古电力技术,2009,27（2）:7-9
[5]张义芳.基于Oracle的线损数据仓库平台研究[D].燕山大学,2009
[6]廖开际,刘凤英,胡建军.数据仓库与数据挖掘[M].北京大学出版社,2008.22-94