并进行总结，预防下次同类问题的出现。

结语电力企业提升显，但在实际操作中样本选取做到随机很难。

数据储存技术网络技术流式计算处理等技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。

技术瓶颈的突破，使基于明细实时全量的大数据应用成为可能。

开展配网同期线损监测分析的背景推进配网线损深度监测的必然要求目前，用电指标，来对施工现场的进度以及设备的状态进行实时跟踪。

基于大数据的配网运行监测研究原稿。

大数据全量监测基础与传统大数据特点相比大数据有大特点相关关系比因果关系更重要，要全体不要抽样，要效率不要精确。

大数据思维，首先要重视数据全面性，而非随机抽样性。

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配网同期线损监测模型对综合管控的作用在配网同期线损监测模型中，不仅仅包含了采系统改造终端终端信基于大数据的配网运行监测研究原稿以及配网改造评价的新思路。

参考文献张沛，吴潇雨，等大数据技术在主动配电网中的应用综述大科技，钟清，孙闻，等主动配电网规划中的负荷预测和发电预测张国庆配电网线损计算南京南京理工大学，王柏君配电线路故障智能监测技术研究与实施中国电业技术，。

建立健力支撑，具有良好的应用前景。

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传统的调查方式都是抽样的据，形成种数据思维。

基于这种新的数据思维方式在对大数据全量监测理论深入剖析的基础上，以配网运行监测为典型应用场景进行了探索实践，提出配网运行全量在线监测方法，研究了配网运行监测实现技术，构建了配网运行监测功能架构及综合关联分析模型，提供了配网运行监测较高是尚不支持线路台区线损指标横向比对分析。

针对上述问题，研究千伏配网线损同期监测模型，通过业务系统数据综合比对分析，可实现营销用采系统线路台区供售电量同期获取，关键计量信息常态比对，真正满足配网台区线损深度监测的需要。

当前，随着信息技术的迅速发展联分析模型，提供了配网运行监测以及配网改造评价的新思路。

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因此，研究基于大数据下的配网线损同期监测模型，综合用采系统营销系统数据，实现按月开展大数据监测分析，对配网线损实时性监测和精益化管理提供提升配网线损精益规范管理水平在采用配网同期线损监测后，利用其实时检测与自动筛选功能，筛选出移动后向有关单位发送异动核查工作表，使各个部门尤其是营销运检部门之间的合作，并对经典异动原因进行分析，勘察，并进行总结，预防下次同类问题的出现。

结语电力企业提升线分台区线损监测分析，及时发现线损异常线路台区，派发异动核查工作单，建立省公司地市公司县公司供电所级联动疑似问题闭环处理机制，加强与营销运检部门横向协同，针对监测工作中发现的用电采集责任落实基础档案小水电管理反窃查违抄表管理计量管理专线管理等问题发送运检部门横向协同，针对监测工作中发现的用电采集责任落实基础档案小水电管理反窃查违抄表管理计量管理专线管理等问题发送异动核查工单，督促责任单位及时查找异动原因处理异动情况，防止类似问题再次发生针对线损异常线路台区开展典型案例分析和现场核查，查找线损异抽取有限的样本进行统计，从而得出整体的趋势来，之所以选择抽样而不是统计全部数据，只有个原因，那就是在技术条件有限情况下全部数据的数量太多，根本没法操作。

抽样的核心原则就是随机性，不随机就不能反映整体趋势性。

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建立健口轻空载低效功率因数低相负载不平衡重复停电等异动未及时监测配网资产运行效率未得到重视，配网建设与改造决策缺乏在线明细数据支撑。

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目前配网电能质量监测采取的方式是抽样监测，存在样本失真问题配网运行监测缺乏在线数据支撑，线路和台区公变等配网设备存在的重过载卡综合应用各业务系统数据开展千伏配网同期线损监测分析的条件已经具备，但现阶段缺乏多业务系统数据融合和大数据分析。

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提升配网线损精益规范管理水基于大数据的配网运行监测研究原稿以及配网改造评价的新思路。

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建立健息采集系统以下简称用采系统包含的台区自定义线损单元监测模型已经能较好地实现台区线路日月线损实时统计。

但在实际应用中，仍存在以下局限是对档案基础信息准确度要求较高是尚不支持线路台区线损指标横向比对分析。

针对上述问题，研究千伏配网线损同期监测模型，通过据，形成种数据思维。

基于这种新的数据思维方式在对大数据全量监测理论深入剖析的基础上，以配网运行监测为典型应用场景进行了探索实践，提出配网运行全量在线监测方法，研究了配网运行监测实现技术，构建了配网运行监测功能架构及综合关联分析模型，提供了配网运行监测传统的调查方式都是抽样的，抽取有限的样本进行统计，从而得出整体的趋势来，之所以选择抽样而不是统计全部数据，只有个原因，那就是在技术条件有限情况下全部数据的数量太多，根本没法操作。

抽样的核心原则就是随机性，不随机就不能反映整体趋势性。

抽样随机性的道理虽投运双月零点采集成功率以及双月零点采集表码等指标，还可以对各类数据进行跨系统的比对融合，可以在营销系统中，通过客户档案对客户的信息及用电量进行分析对比。

通过分析对比可以及时并修正客户信息中的与遗漏等问题，此外还可以利用模型中存储的设备前后个月的运抽取有限的样本进行统计，从而得出整体的趋势来，之所以选择抽样而不是统计全部数据，只有个原因，那就是在技术条件有限情况下全部数据的数量太多，根本没法操作。

抽样的核心原则就是随机性，