【关键词】配电网；线损异常；智能识别；运维优化；人机协同

引言

配电网作为电力系统直接面向用户的环节，其运行效能直接影响能源利用率和经济指标。随着用电负荷结构多样化及分布式能源接入比例提高，传统线损管理手段难以应对线损成因的复杂变化。智能电网建设推动配电系统向高度数字化与自动化发展，为线损识别与治理提供了新的技术支撑，围绕线损异常的成因与特征，结合现代信息技术探索管理优化策略，是提升配电网综合性能的关键，对构建高效、安全、绿色的电力系统具有重要现实意义。

一、配电网线损异常的基本概念与研究背景

（一）配电网线损的定义及分类

配电网线损是电能在输送过程中，因线路电阻、设备漏电、元件故障等因素产生的能量损耗，主要划分为技术性线损与非技术性线损两大类型。其中技术性线损源自线路导体电阻损耗、变压器铁损及铜损等，属于系统正常运行时的物理性损耗，具有一定的必然性和可预见性；非技术性线损多由计量装置误差、窃电行为、管理流程疏漏等因素引发，呈现出较强的不确定性与随机性特征。随着现代电网中负荷结构日益多样化，以及分布式电源的大规模接入，线损特性进一步发生变化，不仅表现出明显的时变性，在不同空间区域也呈现出显著差异，这种复杂的变化趋势为线损的精准识别与科学预测带来了更高难度和全新挑战。

（二）线损异常对配电网运行的影响

线损异常直接导致电能浪费和经济损失，还可能反映设备故障、系统配置不合理或存在违规用电等问题，对配电网安全稳定运行构成威胁。高线损区域易造成变压器过载、电压波动与功率因数下降，进一步加大系统压力。若异常线损长期未被识别，可能致使调度优化失效、电网运行效率低下，甚至在极端情况下引发局部电力事故，影响供电质量与用户满意度。

（三）智能电网发展对线损管理的新要求

随着智能电网建设的深入推进，线损管理已不再局限于事后统计和经验判断，正朝着实时监测、精准识别和主动控制的方向转变。智能电表、传感器网络与数据采集与监视控制（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA）系统构建起广泛的感知体系，为线损数据的高频采集与分析提供了支撑[1]。大数据与人工智能技术被应用于建模预测与异常检测，推动线损管理向智能化、协同化发展。分布式电源与双向功率流的普及，对线损评估的精度和响应速度提出了更高要求，需要线损治理与网源荷协调统一。

二、配电网线损异常的主要原因分析

（一）设备层面的异常因素

老旧变压器因铁芯退化、绝缘性能下降等问题，其空载损耗与负载损耗较新型节能设备高出许多，长期运行会明显提升系统能耗水平。输电线路经多年运行易出现绝缘老化、接头松动、接触不良等情况，导致局部发热、电能损耗剧增甚至带来安全隐患。在重负荷或潮湿环境中，这些问题更为突出，无功补偿装置运行失效会使系统无功功率调节能力下降，造成电压偏移、功率因数降低，进而增加技术性线损。由于缺乏设备状态实时监测手段，无法准确掌握设备性能退化过程，影响及时维护与预防性更换，从而积累系统性损耗风险，降低配电网整体运行效率与安全保障水平。

（二）运行管理层面的异常因素

负荷频繁波动及用户侧三相用电不平衡，会引发电流不对称，增加零序电流及中性线损耗。在城乡结合部和小工业用户聚集区域表现更为显著，抄表误差与计量装置故障是非技术性线损的重要原因，尤其在部分未全面部署智能电表的台区，人工抄表不及时或误读常导致记录数据偏差[2]。违规用电与窃电行为在一些低压供电区域仍较普遍，用户绕过计量装置接入、篡改电能表参数等手段隐蔽性强，难以经过常规方式快速识别，管理部门缺乏对异常负荷及用户行为的系统性分析手段，处理滞后，影响线损治理效果与持续优化。

（三）技术层面的异常因素

配电网技术结构设计若存在不合理情况，会直接加剧系统无谓能耗，如支路配置不均、供电路径过长或冗余，容易造成电流在不同支路间分布不均，使能量分散传输时的附加损耗增加。分布式电源大规模接入若与主网匹配性不足，如逆潮流未有效引导、电压波动控制策略滞后，也可能引发线损突增。