江苏电力科学研究院收到自主研发的线损异常成因分级分类模块在南京、淮安、宿迁供电公司试点应用的反馈结果。反馈结果显示，针对因基础数据、线变关系错误等因素造成的线损问题，模块诊断准确率达95%以上。

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线损异常成因诊断是线损治理的前提条件，能够助力线损治理“对症下药”，大幅提升线损治理效率。自2021年以来，江苏电科院研发的配网线损智能分析与降损决策系统在江苏推广应用，实现了十余种线损成因的自动诊断。但由于存量的线损异常成因各异、治理难度参差不齐，造成线损治理的优先次序不清晰，能够被优先解决的往往是数据缺失、统计误差等浅层问题，窃电、配网重过载等危害较大的问题难以快速解决。

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自今年4月起，江苏电科院深入剖析线损问题的重要性及解决难易程度，对不同类别的线损异常问题进行分级分类，在配网线损智能分析与降损决策系统上开发了线损异常成因分级分类模块。

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模块通过数据分析可以智能识别江苏全省配网的负荷转供、重过载、表计异常等情况，并为异常成因分类定级，将配网线路线损成因按照处理优先级分成Ⅰ～Ⅳ级共22类成因。其中，Ⅰ类为窃电、表计缺相等严重影响企业效益的问题，需要最优先处理；Ⅱ类是客户台账、换表记录等基础数据维护问题，解决问题的同时将提升电网数据质量；Ⅲ类则为设备老旧、负荷分布不均等需降损改造的技术问题；Ⅳ类为偶发的通信传输问题。各单位可以根据模块的分析结果，优先妥善处理相关问题。（岑炳成 焦昊 叶迪卓然）