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简介：《中压配电网现状分析》PPT由天津天大求实电力新技术股份有限公司编撰，面向配电网规划、运行及科研人员，系统讲解中压配电网现状分析的全流程。内容从目的与意义出发，覆盖数据收集整理、技术原则确定、评估指标建立、单项指标计算与问题识别，并重点介绍基于AHP和德尔菲法的综合评价体系。资源以架空线路、电缆线路、开关设备等为实例，剖析单辐射线路、主干线过长、线径不足、绝缘化率低、配变容量过大、线路过载等常见薄弱环节，还给出从现状分析到负荷预测、网络规划、投资估算及成效分析的完整框架。压缩包共1个文件，类型为PPT，大小约4.77MB，结构清晰，图文并茂，既适合入门学习，也可作为实际项目的方法论参考。目前已有83人浏览学习。通过这份材料，读者可快速掌握配电网诊断的指标体系和综合评价方法，理解技术合理性、运行安全性、转供能力、供电质量及经济性的权衡思路，并借鉴投资估算与成效分析的实用案例。

1. 中压配电网现状分析到底要回答什么

拿到一个名为“中压配电网现状分析”的任务，多数人第一反应是找拓扑图、拉曲线、堆系统截图。但真正有信息量的现状分析，回答的是三个问题：现在哪些设备在重过载，哪些线路和主变经不起N-1校验，哪些区域停电风险和低电压问题最集中。中压配电网通常指10kV（部分区域为20kV）电压等级的馈线、配变、分段开关、联络开关构成的网络，它是用户感知供电可靠性的最后一公里。这份分析的产出物往往是一个汇报用的演示文稿，但支撑它的必须是口径明确的计算表、可复现的统计脚本和能落到地理接线图上的指标标注。适合做这件事的人，是配网规划、运维检修、自动化专业的工程师，以及帮电力业务做数据清洗和分析的IT人员。下面这整套做法，按“指标定义、数据准备、拓扑计算、结果呈现”的顺序铺开，直接照着做就能搭出一次完整的现状分析。

2. 把现状拆成可计算的指标：负载率、N-1通过率、线损与供电可靠性

2.1 网架形态先归类：单辐射、手拉手、多分段多联络

分析现状不能上来就算数，要先给网架“定性”。中压配电网的网架结构决定了它的转供能力和故障隔离能力，常见做法是按联络关系和分段数分成三类：单辐射、手拉手、多分段多联络。

单辐射线路只有电源侧一个供电路径，故障或检修时整条馈线失电；手拉手线路通过联络开关与另一条馈线相连，具备最基本的转供条件；多分段多联络则是将馈线分成多个段，每段有独立联络点，转供灵活性最高。这个分类是后续N-1校验的前置条件，因为单辐射线路天然不具备N-1通过的可能，分析时可以直接筛出来单独列清单。

分类的字段依据是GIS台账里的“联络开关编号”和“分段开关数量”。一张可用的网架信息表至少需要：馈线名称、变电站、主干长度、分段开关数、联络开关数、联络对端馈线。拿到这张表后，用一个简单的规则就能完成初判，规则如下表所示。

2.2 用断面数据算线路与主变负载率

负载率是现状分析里最刚性的指标，它直接指向重过载设备清单。计算公式是：负载率 = 实际运行电流 / 额定电流，或者用功率：负载率 = 实际有功 / 容量 / 功率因数。关键在于“取哪个断面”，用瞬间值会失真，用平均值会把短时尖峰抹平。

我一般取两个断面：一是年最大负荷日（通常是夏季高温日或冬季取暖日的全网最大负荷时段）的馈线出口电流，用于判断设备是否重过载；二是代表月（比如全年负荷适中的4月或10月）的平均电流，用于看常态运行水平。在用EMS或SCADA系统的历史数据时，直接导出的可能是间隔5分钟的电流采样值，需要先用Python做聚合，把每条馈线一天内的最大值、平均值、95%分位值算出来。

import pandas as pd # data 为从SCADA导出的馈线电流采样表 # 字段: line_id, timestamp, current_a df = pd.read_csv("feeder_current.csv", parse_dates=["timestamp"]) df["date"] = df["timestamp"].dt.date grouped = df.groupby(["line_id", "date"])["current_a"].agg( max_current="max", mean_current="mean", p95_current=lambda x: x.quantile(0.95) ).reset_index() # 关联额定电流，计算负载率 capacity = pd.read_csv("feeder_capacity.csv") # 含 line_id, rated_current merged = grouped.merge(capacity, on="line_id") merged["max_load_rate"] = merged["max_current"] / merged["rated_current"] merged["p95_load_rate"] = merged["p95_current"] / merged["rated_current"] # 标记重过载：最大负载率>100%为重载，>120%为过载 merged["status"] = "normal" merged.loc[merged["max_load_rate"] > 1.0, "status"] = "heavy" merged.loc[merged["max_load_rate"] > 1.2, "status"] = "overload"

这段代码里，max_current取的是每条馈线每一天的峰值电流，用来判断短时冲击；p95_current用的是95%分位值，它的含义是“全年绝大多数时间里电流都不超过这个值”，比单纯平均值更能反映真实瓶颈。额定电流从设备台账取，一般GIS系统里就有，注意变压器和线路的额定电流口径不同：线路看导线载流量，配变看额定容量换算到高压侧的电流。如果某条馈线没有额定电流字段，可以按导线截面粗估，LGJ-240导线载流量大约480A，YJV-240电缆大约455A，但这只能作为临时值，正式报告里要用台账数据。

2.3 N-1校验的计算逻辑和判定边界

N-1校验是现状分析中被误解最多的一个指标。它说的是：某条馈线或某台主变因故障或检修退出运行后，剩下的网络能不能把它的负荷全部带走。很多人以为只要“有联络开关”就算通过，实际不是。

完整的N-1判定分三步。第一步，确定失电设备的所有负荷；第二步，找到可转供路径和转供路径上每个节点的可带容量；第三步，逐段判断转供后联络对端馈线的负载率是否超过允许值，通常取100%为上限，部分供电局用80%作为规划红线。如果任何一个分段转供后对端过载，这条线路的N-1就不通过。

在实际分析中，手算N-1校验不现实，但也不需要上电网仿真软件，用联络关系表和负荷分布表就能做初步判定。核心逻辑是对每个联络对做负荷转移叠加，如下面这个简化示例。

# 联络关系表：feeder_a, feeder_b, contact_capacity contacts = pd.read_csv("contact_pairs.csv") # 馈线最大负荷表：line_id, max_load, capacity loads = pd.read_csv("feeder_max_load.csv") results = [] for _, row in contacts.iterrows(): a, b = row["feeder_a"], row["feeder_b"] load_a = loads.loc[loads["line_id"] == a, "max_load"].values[0] cap_b = loads.loc[loads["line_id"] == b, "capacity"].values[0] load_b = loads.loc[loads["line_id"] == b, "max_load"].values[0] cap_a = loads.loc[loads["line_id"] == a, "capacity"].values[0] rate_b_after = (load_b + load_a) / cap_b rate_a_after = (load_a + load_b) / cap_a results.append({ "pair": f"{a}-{b}", "a_fail_b_pass": rate_b_after <= 1.0, "b_fail_a_pass": rate_a_after <= 1.0 }) n1_result = pd.DataFrame(results)

这段代码建立了最基础的N-1判定模型：假设馈线a失电，它的全部负荷load_a要压到馈线b上，此时b的负载率是(load_b + load_a) / cap_b，超过1.0就是不通过。注意这里没考虑分段转供的精细化，也就是“只转移一部分负荷”的情况，因此是保守判定。保守的好处是误判率低，坏处是会把部分实际可通过的线路判成不通过。要做精细判定，需要分段负荷数据和分段开关状态，这放在第4章讲。

2.4 线损率、电压合格率与供电可靠性RS-3

除了负载率和N-1，现状分析的标配指标还有三个。线损率反映电网经济性，计算方式为：线损率 = (供电量 - 售电量) / 供电量 × 100%。注意这个口径的“售电量”在配电网里常用“配电变压器低压侧抄见电量总和”代替，因为10kV线路的电量不能直接对应到终端用户。分线路线损需要在线路首端和末端装计量装置，不是每条线路都有这个条件，所以现状分析里通常算的是变电站10kV母线整体的线损率，再列出线损率超过10%的异常馈线。

电压合格率按节点统计，收集配变低压侧电压监测数据或用电信息采集系统的电压曲线，统计电压低于198V（10kV系统对应低压侧标准下限）或高于235.4V的时段占比。供电可靠性指标用RS-3，即用户平均停电时间（小时/户），数据来自停电管理系统，不统计在现状分析的计算脚本里，但要在报告里给出年度值并对比前三年趋势。

需要特别提醒的是，电压合格率和线损率都依赖计量数据的完整度。如果某个台区的采集成功率只有70%，那算出来的电压合格率没有统计意义，报告中要明确标注数据覆盖率，这个细节在最后一章会再提。

3. 数据从哪来、怎么洗成一张可分析的表

3.1 中压现状分析的四类数据源

做现状分析最花时间的不是计算，是找数据和对齐口径。项目里通常涉及四类系统。第一是EMS或SCADA，提供馈线实时电流、有功功率、电压采样值，采样间隔从1秒到15分钟不等，是负载率计算的主力。第二是GIS系统，提供设备台账和拓扑关系，包括馈线、开关、配变、杆塔的空间位置和连接关系，网架分类就靠它。第三是用电信息采集系统，提供配变低压侧电压、电流和电量，电压合格率和台区线损的数据源。第四是PMS设备管理系统或生产管理系统，提供设备投运日期、型号、检修记录，用于分析设备老旧程度。

这四类系统的数据口径完全不同，联表时最容易出问题的字段是“馈线名称”。同一个设备在SCADA里叫“10kV东城线”，在GIS里叫“东城103”，在采集系统里叫“东城馈线”，不统一。第一步要建一个设备对照表，把各系统的设备标识映射到唯一ID，这是后续所有计算的地基。

3.2 先做拓扑拼接，再谈指标计算

拿到GIS导出的拓扑数据后，建议先做一个“站-线-变”的层级校验。典型结构是：变电站10kV母线 → 馈线首端开关 → 主干线 → 分段开关 → 分支线 → 配变。校验内容包括：每条馈线是否有且只有一个首端开关；配变是否都挂接在具体馈线下；是否存在跨馈线供电的异常拓扑记录。

这个校验可以用GIS的拓扑检查工具自动跑，也可以自己写SQL查。比如要找出没有挂接配变的馈线，用一条简单的关联查询就能做到。下面用SQL示意。

SELECT f.line_id, f.line_name FROM feeder f LEFT JOIN distribution_transformer t ON f.line_id = t.power_line_id WHERE t.transformer_id IS NULL AND f.voltage_level = '10kV';

这条查询的思路是：以馈线表为主表，左连接配变表，如果某条馈线找不到任何配变记录，说明拓扑台账里有孤立馈线。实际项目中这种记录不算罕见，存在的原因是：新投运设备未录入GIS，或者线路改切后旧台账没更新。对这类馈线，现状分析里要单独标记，不能直接当作空载处理，因为很可能只是数据缺失。拓扑校验做完后，再开始计算指标，否则算出的负载率对应的是错误的地理范围。

3.3 用Python清洗与聚合的完整流程

数据清洗的核心工作有三件：处理重复采样点、对齐时间戳、填充设备关联字段。SCADA导出的电流数据经常出现同一条馈线同一时刻有多条记录的情况，原因是遥测点配置重复，需要在清洗时按馈线和时间戳去重，保留采集质量标志最好的那条。时间戳对齐是把不同系统的数据统一到时区、统一到15分钟或整点。

下面给出一个清洗的完整流程，包括去重、对齐时间、合并台账三个步骤。

import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("scada_feeder.csv", parse_dates=["ts"]) # 步骤1: 按 line_id + ts 去重，保留quality最高的记录 df = df.sort_values("quality", ascending=False).drop_duplicates( subset=["line_id", "ts"], keep="first" ) # 步骤2: 把时间戳对齐到15分钟 df["ts_15min"] = df["ts"].dt.floor("15min") aligned = df.groupby(["line_id", "ts_15min"], as_index=False)[ "current_a" ].mean() # 步骤3: 关联台账，补设备参数 asset = pd.read_excel("asset_gis.xlsx", sheet_name="feeder") aligned = aligned.merge( asset[["line_id", "rated_current", "wire_type", "substation"]], on="line_id", how="left" ) # 步骤4: 剔除额定电流缺失或为0的异常行 aligned = aligned[aligned["rated_current"].notna() & aligned["rated_current"] > 0]

这段代码的关键参数有两个：floor("15min")是把时间戳向下取整到15分钟边界，比如14:32会变成14:30，目的是让不同系统的采样点在相同时间格点上可以做关联比较；sort_values("quality")里的quality字段是SCADA系统自带的采集质量标志，数值高的代表数据来自更可靠的通道。步骤4剔除额定电流缺失的行，是因为这类设备参数在GIS台账里没维护好，强行参与计算会得到荒谬的负载率，比如几百条线路计算出500%的负载率，很可能是额定电流写错成0.1倍。

清洗完成后，建议输出一份“清洗报告”，记录每条数据表清洗前的行数、清洗后的行数、剔除原因分布。这个报告不一定要写进最终PPT，但在内部评审时能少吵架，因为“为什么这条线路的数据不能用”是说不清的老矛盾了。

3.4 数据质量校验的两个硬性标准

清洗后的数据能不能用于分析，用两个标准检查。第一，馈线电流曲线与负荷属性的相关性：居民负荷为主的馈线，晚高峰明显；工商业负荷为主的馈线，白天高、晚上低。如果一条标注为“工业线”的馈线呈现出纯居民负荷曲线，说明台账里的负荷属性可能不对，或者该线路实际带着一片新建居民区，这种情况在城中村改造区域非常高发。第二，同一变电站出线的总电流与主变负载的对应关系：把该站所有10kV馈线同一断面的电流相加，再乘以电压和功率因数，应当接近主变高压侧的有功功率。偏差超过20%时，优先怀疑漏了某条出线计量点，或者馈线采样值本身就存在遥测坏点。

4. 从统计走向拓扑：薄弱环节识别与自动化覆盖率

4.1 用N-1结果叠加负载率，做薄弱环节四象限

单纯的负载率排名回答不了“哪个问题最优先解决”。把第2章算出的最大负载率和N-1校验结果放在同一个坐标里，形成四象限：高负载率且N-1不通过是红色区，必须优先整改；高负载率但N-1通过是黄色区，说明有转供能力但常态运行压力大；低负载率但N-1不通过是橙色区，属于转供通道不足；低负载率且N-1通过是绿色区，运行健康度较高。

具体操作时，可以给每条馈线打上两个标签，再分组统计。这个分组的聚合逻辑用一句话SQL就能完成，如下所示。

SELECT CASE WHEN max_load_rate > 0.8 AND n1_pass = 'N' THEN '红线区' WHEN max_load_rate > 0.8 AND n1_pass = 'Y' THEN '黄线区' WHEN max_load_rate <= 0.8 AND n1_pass = 'N' THEN '橙线区' ELSE '绿线区' END AS risk_level, COUNT(*) AS feeder_cnt FROM feeder_status GROUP BY risk_level;

这里max_load_rate > 0.8用的是80%作为重载阈值，比第2章里的100%更严格，原因是规划层面通常要求常态负载率控制在80%以内，留出转供和增长的裕度。n1_pass字段由第2章的N-1判定逻辑生成，注意这里N-1的结果不要求精细化，先用手拉手整体转移的粗判结果，后面有时间再细化。

这个四象限的统计结果直接决定PPT里“薄弱环节清单”的排序逻辑。红线区应该配原因分析和建议措施，比如加装联络开关、增大导线截面、新出馈线割接负荷。黄线区要说明为什么负载高但能转供，是联络容量充足还是联络点位置好。橙线区的整改思路一般是增加第二联络点或新建线路形成手拉手。

4.2 自动化覆盖率：按“三遥、二遥、一遥”分层统计

配网自动化水平是区分“现状”和“过去”的关键指标。自动化终端的统计口径不是“装了没装”，而是“具备什么功能”。三遥终端（遥控、遥测、遥信）可以远程分合闸，是故障隔离和负荷转供的执行基础；二遥终端（遥测、遥信）能看状态和量测，但不能远程控制；一遥终端只有遥信，只能看开关位置。现状分析里要分别统计这三级终端的数量和覆盖率，更要算“有效覆盖率”。

有效覆盖率的定义是：自动化终端数量 / 应装终端数量的比例，其中“应装”指该开关处于自动化规划范围内。有些地区把开关都装了终端，但通信通道老旧、遥控成功率只有50%，这个是运行层面的问题，分析报告中要单列“遥控成功率”指标。计算脚本里直接按开关类型分组统计即可，下面给出示意。

# 开关台账: device_id, switch_type(分段/联络/分支), terminal_type(三遥/二遥/一遥/无) sw = pd.read_csv("switches.csv") def terminal_score(t): return {"三遥": 1.0, "二遥": 0.7, "一遥": 0.4, "无": 0.0}[t] sw["score"] = sw["terminal_type"].map(terminal_score) coverage = sw.groupby("switch_type").agg( total=("device_id", "count"), three_remote=("terminal_type", lambda s: (s == "三遥").sum()), coverage_rate=("score", "mean") ).reset_index()

这个计算的思路是用加权评分来近似“自动化能力水平”：三遥是1分，二遥折成0.7，一遥只有0.4，没有终端是0。coverage_rate列的含义不是终端安装率，而是能力折算覆盖率。比如某条线路10个开关里5个三遥、5个无终端，折算覆盖率是50%，能直观反映“这条线自动化的真实水平”。这个指标在供电公司内部对标时很有用，比单纯报“安装率80%”更有说服力。

4.3 三相不平衡与末端低电压的识别方法

三相不平衡是低压侧典型问题，但中压现状分析也要看配变出口侧的电流不平衡度。计算公式为：不平衡度 = (最大相电流 - 最小相电流) / 最大相电流 × 100%。不平衡度超过50%的配变要单列清单，因为它们不仅增加线损，还会导致中性点偏移和保护误动。数据用电信息采集系统里配变低压侧三相电流，按台区和时间聚合后排序取Top50即可。

末端低电压的识别要结合电压监测点数据，关注点在“季节性低电压”和“长期低电压”的区分。长期低电压指全年超过30%的时间电压低于198V，季节性低电压指只在冬季或夏季某个时段出现，两者的治理手段不同：长期低电压通常需要加装无功补偿或更换大截面导线，季节性低电压则可能通过调整变压器分接头解决。分析时按台区统计全年电压曲线的有效值占比，用极值判断法快速筛选，见下面的Python片段。

v = pd.read_csv("voltage_points.csv", parse_dates=["ts"]) v["hour"] = v["ts"].dt.hour v["month"] = v["ts"].dt.month # 按台区统计低电压时间占比 v["is_low"] = v["voltage"] < 198 by_tf = v.groupby("transformer_id").agg( total_points=("is_low", "count"), low_points=("is_low", "sum"), low_ratio=("is_low", "mean") ).reset_index() # 长期低电压：全年低电压占比>30% long_term = by_tf[by_tf["low_ratio"] > 0.3] # 季节性低电压：按月份统计，任何一个月低电压占比>50% monthly = v.groupby(["transformer_id", "month"])["is_low"].mean().reset_index() seasonal = monthly[monthly["is_low"] > 0.5].groupby("transformer_id")["month"].min().reset_index()

这里low_ratio用的是“低电压点数/总点数”，注意配变低压侧电压合格下限是198V，中压馈线出口电压一般要保持在10.0kV到10.7kV之间，对应低压侧大约220V到235V。如果你手头的数据是10kV母线电压而不是低压侧电压，判断阈值要换成10.0kV，可别把两套阈值混在一起用。seasonal里取month.min()的意义是标记首次出现季节性低电压的月份，用来辅助判断是冬季负荷增长还是夏季空调负荷造成的。

5. 把指标回填到一张图上的验证方法

现状分析最怕的不是算错，而是算出来没人敢信。最后一章说一个实用技巧：把所有关键指标回填到地理接线图上做交叉验证，而不是只在表格里看数字。把GIS导出的馈线地理走向作为底图，用颜色标记每条馈线的负载率区间，用开关符号颜色标记N-1通过状态，用配变点位大小表示低电压持续时间。这张图做好后，叫上运维班组的老师傅过一眼，重点看三类现象：标记为红线的线路是不是他们印象里“夏天必跳”的那几条，标记为绿线的线路是否真的从来没报过故障，标记为橙线的区域是否恰好是近两年新接入的小区或产业园。

这个验证过程本质上是拿运行经验校准统计口径。如果老师傅说某条线路明明经常停电，但你的N-1判定结果是通过，那要回头查联络开关是否被改成冷备用状态，或者联络对端馈线本身也处于重载状态，整体转带时对端也撑不住。反过来，如果统计结果说某条线路重过载，但老师傅认为该线路实际负荷没那么高，则优先怀疑SCADA采样值里有遥测坏点或者CT变比配置错误，回到第3章的清洗流程查原始数据曲线。

更具体的验证方法是一页纸校验表：把每条馈线的最大负载率、N-1结果、自动化覆盖率、低电压台区数、线路线损率五个字段列在一行，按红线区排序，输出成Excel或直接写到PPT的附录页。检查这张表时只认可两种结论：一是指标与运行记录一致，二是存在可解释的差异且差异原因已标注（比如台账未更新、采集数据缺失）。做到这一步，现状分析的报告就从“计算题”变成了“结论题”，能支撑投资优先级排序和改造方案比选。

最后留一个习惯：把这次分析所用的数据截止日期、指标计算版本号、四类原始数据表的导出时间全部写在PPT备注页里，不要放在正文。因为半年后这份分析大概率会被翻出来对比“当年说的问题解决了没有”，没有数据口径的备注，到时候谁也说不清当时的基准是什么。

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