1、“.....采用各种管理和技术手段，挖掘和查找电网运营中影响线损率的关键因素，对线损异常进行精准分析，提出有针对性的降损措施，有助于全方位多维的影响，造成线损波动较大和指标统计分析困难，使线损分析失去指导意义，影响管理和技术降损决策分析。电网网架薄弱，存在低压线路供电半径大，负荷分配不均，线径偏小等情况，技术线损因素对综合线损率的影响难以量化分析。分析的针对性不强，线损关联系统数据质量和数据集成度不高，不能为线损分析提基于大数据的综合线损全因素的分析和应用论文原稿损波动的关系，研究提高线损计算准确度的方法，为制定降损措施提供参考依据。关键词大数据综合线损率影响因素线损产生于输电变电配电售电各个环节，贯穿整个电网价值链......”。

2、“.....电网企业将承担线损率指标波动带来的风险。因此，电网企业重技术，轻管理的管理模式将向更加注重管理而传统的线损分析仍属于粗放式模式，分析工作量大，技术手段不足，线损分析计算的精度缺乏全面而充足的数据，对于线损异常波动难以深入量化分析，不符合精益化的管理的要求，因此实现线损准确分析和异常精准定位成为亟待解决的重要问题。随著企业级信息系统和公司级数据中心的上线运行，电网业务数据已表模式对线损的影响。大小月影响分析由于大小月的存在，使每月的供售电量统计周期不致，造成线损的波动，对于售电量比供电量少天的小月，线损率可能虚增对于售电量比供电量多天的大月，线损率可能虚降。基于广西电网公司级数据中心，获取综合统计平台中全省各供电单位的月度供售电量......”。

3、“.....按目前的抄表模式。未能实现所有用户的零点冻结抄表，线损率波动不可避免。基于广西电网公司级数据中心，获取营销系统全区各单位抄表区段每月计费电量数据，根据其抄表周期抄表例日，比对基准售电周期，实现不同供电单位每月的等效抄表时间计算，并架构基于数据中心大数据的筛选和挖掘，提取出有价值的信息，对影响线损的各种因素进行了详细的研究分析，主要实现了线损综合分析和线损辅助分析两大模块应用，实现综合线损分析理论线损比对同期线损比对分析指标计划偏差分析指标同比波动分析功能和配电网无功分析变压器经济运行分析变电站经济运行分析析出无损电量变化对综合线损率指标的影响......”。

4、“.....基于广西电网公司级数据中心，获取营销系统中用户违约和窃电电价电费执行的全量信息进行汇总分析，逐月统计问题宗数及理论线损比对同期线损比对分析指标计划偏差分析指标同比波动分析功能和配电网无功分析变压器经济运行分析变电站经济运行分析线路经济运行分析等辅助分析功能。如图所示。基于大数据的线损全因素分析广西电网公司线损波动的主要因素有抄表例日影响单双月抄表影响大小月不同影响月末不同期影响电能计量装合统计平台中全省各供电单位的月度供售电量，对上年末等效抄表时间上度等效抄表时间以及本月等效抄表时间的分析结果，分析出大小月造成的供售电不同期对线损率的影响。基于大数据的综合线损全因素的分析和应用论文原稿......”。

5、“.....通过数据集成平台抽取计量生产基于大数据的综合线损全因素的分析和应用论文原稿线路经济运行分析等辅助分析功能。如图所示。基于大数据的线损全因素分析广西电网公司线损波动的主要因素有抄表例日影响单双月抄表影响大小月不同影响月末不同期影响电能计量装置故障退补影响售电结构变化影响无损电量影响以及用电检查结果影响。基于大数据的综合线损全因素的分析和应用论文原稿。影响，进行了量化评估，提高了线损分析的准确性，为线损指标下达及降损措施制定提供了科学的决策依据。线损分析数据采用数据集成平台线损域数据。通过数据集成平台抽取计量生产营销的运行数据台帐从属关系台帐信息网络拓扑关系月电量数据无功运行数据电网运行数据，供应给线损分析模块应用。应用比对基准售电周期......”。

6、“.....并分析对月度及年累计线损的影响。单双月抄表影响分析用户单月抄表双月抄表及每月抄表模式也会造成线损率波动。基于广西电网公司级数据中心，获取营销系统中，全区所有抄表区段每个月的计费电量数据，按单月抄表双月抄表及每月抄表周期，实追补电量结果，最终计算出退补电量，实现降低线损分析。结束语综合线损率波动，受抄表例日抄表周期供售电不同期售电结构变化电能计量装置故障退补无损电量用电检查情况等多种因素的影响，本文开创性的提出了大数据分析方法，依托广西电网公司数据中心的大数据挖掘，研究和探讨了这些因素对综合线损率的置故障退补影响售电结构变化影响无损电量影响以及用电检查结果影响。无损电量影响分析无损电量占比越高，线损越小。无损电量变化，也会造成线损率的波动......”。

7、“.....抽取营销系统中专线专变用户档案信息，实现不同统计口径分电压等级月度及年度无损电量统计和有损线损率计算，最终分营销的运行数据台帐从属关系台帐信息网络拓扑关系月电量数据无功运行数据电网运行数据，供应给线损分析模块应用。应用架构基于数据中心大数据的筛选和挖掘，提取出有价值的信息，对影响线损的各种因素进行了详细的研究分析，主要实现了线损综合分析和线损辅助分析两大模块应用，实现综合线损分析现各供电单位逐月及年累计单双月不平衡电量计算，分析出不同抄表模式对线损的影响。大小月影响分析由于大小月的存在，使每月的供售电量统计周期不致，造成线损的波动，对于售电量比供电量少天的小月，线损率可能虚增对于售电量比供电量多天的大月，线损率可能虚降......”。

8、“.....获取综基于大数据的综合线损全因素的分析和应用论文原稿析的规范化智能化精益化和自动化，有力支撑公司精益管理的转变。抄表例日影响分析受低压集抄建设进度和智能电表制约，按目前的抄表模式。未能实现所有用户的零点冻结抄表，线损率波动不可避免。基于广西电网公司级数据中心，获取营销系统全区各单位抄表区段每月计费电量数据，根据其抄表周期抄表例日，度的拓展降损增效工作深度，促进电网建设与改造的科学性与合理性。受传统抄表和电费回收管理模式影响，大多数供电企业供售电量的抄表例日不同期，线损率指标月度波动幅度大，掩盖了指标背后的管理因素。而传统的线损分析仍属于粗放式模式，分析工作量大，技术手段不足，线损分析计算的精度缺乏全面而充供有效的支持......”。

9、“.....如何基于多个信息系统大数据的挖掘，对影响线损的各种因素进行分析，探讨各种影响因素与线损波动的关系，研究提高线损计算准确度的方法，为制定降损措施提供参考依据。关键词大数据综合线损率影响因素线损产生于输电变电配电售电各个环节，贯效益转变，采用各种管理和技术手段，挖掘和查找电网运营中影响线损率的关键因素，对线损异常进行精准分析，提出有针对性的降损措施，有助于全方位多维度的拓展降损增效工作深度，促进电网建设与改造的科学性与合理性。存在的主要问题供售电抄表不同期单双月抄表等传统抄表模式，区域经济发展对售电结构初具规模，并初步实现共享和交换。深入发掘业务系统数据，利用数据开展线损分析，将有助于提高线损分析的规范化智能化精益化和自动化，有力支撑公司精益管理的转变......”。