基于輸變電設備狀態評價的調控輔助決策系統研究

高 翔，羅 俊，楊能武

(國網江蘇省電力公司 連云港供電公司電力調度中心，江蘇 連云港 222004)

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基于輸變電設備狀態評價的調控輔助決策系統研究

高 翔，羅 俊，楊能武

(國網江蘇省電力公司 連云港供電公司電力調度中心，江蘇 連云港 222004)

利用當前狀態評價技術建立基于風險的電力系統輸變電設備狀態評價體系，針對調控人員關心的輸變電設備狀態問題，結合電網實情開發了基于輸變電設備狀態評價的調控輔助決策系統，將變壓器、斷路器風險評估理論算法植入風險評估模型，將輔助決策系統與多套現有生產系統無縫連接，幫助調控人員在擬票發令時規避現場設備風險。

風險評價；狀態評價；調控輔助決策系統

風險評價主要針對單一設備故障導致區域性電力供應中斷的嚴重事件，此類事件具有發生概率小后果嚴峻的特點。隨著電網規模的快速擴大，調控人員對現場輸變電設備狀態預先分析，在事故處理時規避可能導致嚴重后果的高風險設備。為了實現這個目標，引入風險指標，提出了基于風險的輸變電狀態評價指標體系。風險指標在衡量設備自身狀態及設備故障帶來的影響的同時，兼顧安全性和經濟性，能夠為調控人員決策提供可靠的輔助信息。

結合地區電網的實際情況，針對風險評價理論技術在電力系統的應用開展實用化研究，利用這些風險指標開發具備操作性的調控輔助決策系統，將變壓器、斷路器風險評價理論算法植入風險評估模型，實現與多套現有生產系統數據共享。

1 基于風險的狀態評價體系

風險評價及決策是風險指標的核心內容，但作為完整的應用指標體系，必須實現從指標數據采集到分析和應用決策的完整過程。基于風險的輸變電設備狀態評價體系包含3層內容：基礎層、核心層和應用層[1-2]。具體包括以下模塊：技術原理模塊、軟件支撐模塊、信息支持模塊、狀態評價模塊、風險評估模塊及調控輔助決策模塊，具體關系見圖1。

圖1 基于風險的狀態評價體系

2 系統描述

2.1 技術原理模塊

輸變電設備缺陷在一定外界條件作用下可能會導致設備故障，損傷設備本身以及設備周邊人員，影響電網安全運行，造成社會不良影響。各類風險的表現形式不同，不良影響難以量化，并且存在相互關聯的關系。假設可將各類風險影響效果完全獨立時，由某一缺陷引起設備總風險可表示為[3]：

R(t)=K(t)×∑[Wi×Oi(t)×Pi(t)]

(1)

式中K(t)——設備缺陷引起設備故障發生的可能性；O(t)——設備故障引起的不同后果；W——與各類風險相對應的權重系數；P(t)——設備故障引起各類風險的可能性。

2.2 軟件支撐模塊

軟件支撐模塊是將基于風險評估的狀態評價理論實用化的必需手段。圖2給出了基于風險的調控輔助決策系統實現框圖，外部輸入數據主要包括設備狀態數據、設備基本信息、系統信息以及設備檢修相關數據[4]。

圖2 輔助決策系統核心算法實現流程

根據調控人員的工作需求，系統設計了2種不同的任務模式：設備狀態預評估模式和事故處理模式。

(1)設備狀態預評估模式

系統使用人員可以根據某一設備歷史狀態信息發起一個評估任務,系統根據設備類型對應的評價規范控制評估流程的完成。由此得到的設備狀態評價結果隨時間變動的曲線圖，預測未來的風險，可以指導制定檢修計劃，也可以加深調控人員對現場設備狀態的了解，在方式安排上規避高風險設備。

(2)事故處理模式

在事故發生的情況下，系統的潮流分布發生變化，輸變電設備的負荷變化會影響當時設備的風險水平。一般而言，系統的負荷越大，設備對應的系統風險也就越大。EMS系統每隔幾分鐘便會導出一次系統的潮流斷面，根據故障前后設備負荷水平變動幅度通過潮流演算選擇優化的處理通路。

2.3 信息支撐模塊

信息支撐模塊為整個評估體系提供所需的數據支持。狀態評價及風險評估的數據需求涉及OMS系統，標準化作業管理，SCADA系統，輸變電設備在線監測系統等多個數據系統。“輔助決策系統”通過與這4個數據系統進行數據交互，提取出狀態評價和風險評估所需要的數據。其中，設備的缺陷等基礎數據從OMS獲取，家族性缺陷試驗數據從標準化作業管理獲取，設備的實時狀態數據從在線監測系統獲取，設備的網絡拓撲、運行工況及系統負荷斷面等數據從SCADA系統獲取，在一體化數據平臺上實現了設備狀態和風險的自動評價及輔助決策。

輔助決策系統與外部其他系統的關系見圖3。

圖3 輔助決策系統與外部其他系統的關系

2.4 狀態評價模塊

狀態評價模塊的數據基礎是設備缺陷情況。通過擬合往年設備缺陷指數與故障數據曲線，得到設備故障概率與設備缺陷指數之間的數學關系。

設備缺陷指數d的計算公式為：

(2)

式中Si——輸變電設備的狀態指數；Si——取值根據設備的狀態不同而改變，正常狀態下為0，注意狀態下為1，異常狀態下為2，嚴重狀態下為3；M——設備的實際總扣分值；Mi——該類設備下該等級最大的扣分值，Mi取值根據國網狀態評價導則統計得到[5]。

設備故障概率pf與其缺陷指數之間服從指數分布規律：

pf=AeBd+C

(3)

式中A，B，C——系數，與具體的設備類型和設備品質有關。

2.5 風險評估模塊

2.5.1 自身損失風險

設備的自身損失風險可計算為

Rp=pf×CM

(4)

式中Rp——設備的自身損失風險；pf——設備的故障概率；CM——設備故障后的維修費用。

2.5.2 人身環境風險

借鑒中國關于人身傷亡的相關標準，設備人身風險與環境風險的計算公式為：

RB=pf×LB

(5)

RE=pf×LE

(6)

式中RB，RE——設備人身風險與環境風險；pf——設備故障概率；LB，LE——設備故障的人身損失與環境損失，分別由設備故障的人身損失等級和環境損失等級決定。

2.5.3 系統風險

(1)通風管道。口部的進風、排風管道穿過臨空墻、密閉墻時應預埋通風穿墻短管，該處墻體開孔處的鋼筋須進行加固處理；穿墻管與混凝土接觸部分不得刷油漆。穿墻短管中間應設置密閉肋，密閉肋的厚度為5 mm、寬度為50 mm，該密閉肋與管材外側應雙面滿焊，焊縫應嚴密。管道內部、外部除與混凝土接觸部位外，均應刷兩道防銹漆。密閉短管穿墻時，兩端伸出墻面的長度應>100 mm。

(1)潮流越限嚴重度。定義變壓器(線路)負載比RL為實際輸送功率與功率限額之比。考慮系統運行的穩定要求和繼電保護裝置整定要求規定潮流越限嚴重度：

(7)

(2)電壓越限嚴重度。定義電壓比Rv為節點實測電壓與其額定電壓之比。結合電壓質量標準對電壓偏移的要求以及考慮電壓保護整定值的要求，規定電壓越限嚴重度可計算為

(8)

(3)電壓失穩嚴重度。定義負荷裕度為：

(9)

式中RM——系統負荷裕度；LA——系統能夠承載的最大負荷,由潮流計算得到；LF——系統預測負荷。

電壓失穩發生概率由式(10)確定：

(10)

假定電壓崩潰將導致系統失去全部負荷，此時電壓失穩的后果等同于系統崩潰，系統崩潰嚴重度與負荷量成正相關，即

SC=PC×ks×LT

(11)

式中SC——電壓失穩的嚴重度；PC——電壓失穩概率。

由式(10)計算得到：ks——負荷嚴重度轉換系數，假定一個1 000 MW的系統發生全網崩潰后的嚴重度為100，則轉換因子的嚴重度為0.1 MW；LT——系統崩潰時失去的總負荷。

(4)系統損失風險。基于以上3類嚴重度的分析，可以得到式(14)的系統嚴重度：

ST=SL+SV+SC

(12)

式中ST——系統嚴重度；SL，SV，SC——潮流越限、電壓越限、電壓失穩的嚴重度，其值分別由式(7)、式(8)、式(11)求得。

設備故障造成的損失應該包含兩個方面：一方面系統安全程度的降低，用以上嚴重度指標表示；另一方面設備故障可能造成負荷的丟失，帶來停電損失。

RS=pfT[kR(SF-SN)]+PP×LL

(13)

式中RS——系統風險；pf——設備故障概率；T——風險持續時間；kR——嚴重度指標的經濟損失系數，萬元/(嚴重度·小時)；SF——故障后嚴重度；SN——故障前嚴重度，這兩個值均利用式(13)計算得到；PP——當地電價；LL——負荷丟失量。

2.5.4 社會損失風險

社會損失風險描述設備故障導致負荷丟失后對電網用戶造成的損失。如何準確評價社會損失是國內外研究的難題，在研究已有方法的基礎上，選擇了從經濟角度更為合理的產電比法[6]。設備故障的社會損失計算式為：

RC=pf×PG×LL×T

(14)

式中RC——設備故障停運導致的社會損失；pf——設備故障概率；PG——該區域現階段產電比；T——某一時期某一地區內國內生產總值與電能消耗量之比，元/kW·h；LL——總的負荷丟失量；T——設備的故障維修停運時間。

2.5 輔助決策模塊

輔助決策包含兩項內容：第一是預評估現場設備狀態，把握風險情況；第二是在事故處理時規避高風險設備，以風險最低為優化目標搜尋可靠通路。

實際風險排序中采用的準則主要有4種：以設備故障概率pf大小；以設備風險RT大小；以設備維修凈收益BN大小和以設備維修凈收益率BR大小為排序準則。

當系統同時考慮兩種及以上的準則時，問題將由單目標轉變為多目標歸一化復合決策。

(15)

式中TC——歸一化的復合指標；N——排序準則種數；Ti——該設備第i種排序準則的指標值；Tm——所有設備中第i種排序準則的最大指標值；ωi——決策者對第i種排序準則的主觀權重系數。

3 結語

通過輸變電設備狀態評價技術基于調控人員必要的數據支持，建立了基于輸變電設備狀態評價的調控輔助決策系統。總結基于風險的狀態評價技術的體系組成，使基于風險的狀態評價技術從純粹的理論轉化為具備很強操作性的工程體系。和其他類似成果相比，該研究具有以下幾方面的特點：

(1)建立了全面的輸變電設備風險評估標準體系，考慮了輸變電設備自身損失及其對電網安全、人身環境、社會方面的影響，以貨幣形式對輸變電設備風險進行量化，實現了設備狀態和風險的可視化評估。

(2)開發輸變電設備狀態評價調控輔助決策系統，通過整合OMS等4大數據系統中狀態評價和風險評估所需要的參數和數據，在數據平臺上實現設備狀態和風險的預評價及輔助事故處理等功能，將輸變電設備的風險評估理論算法植入風險評估模型，并應用于輔助決策系統。

[1]趙明欣,魯宗相,吳林林,等. 基于風險評估的輸變電設備維修技術[J]. 電力系統自動化,2009,19(13)：30-34.

ZHAO Ming-xin, LU Zong-xiang, WU Lin-lin, et al. Risk assessment based maintenance technology for electric transmission equipment[J]. Automation of Electric Power Systems,2009,33(19):30-34.

[2]余紹峰,胡文堂,陳金法,等. 輸變電設備風險評估與維修決策[J]. 浙江電力,2009(3)：1-4，64.

YU Shao-feng, HU Wen-tang, CHEN Jin-fa, et al. Risk assessment and maintenance decision for transmission and transformation equipments[J]. Zhejiang Electric Power,2009,28(3):1-4,64.

[3]郭麗娟,魯宗相,鄧雨榮. 基于風險的輸變電設備狀態檢修實用化技術研究[J]. 高壓電器,2013,49(1)：81-86，91.

GUO Li-juan, LU Zong-xiang, DENG Yu-rong. Risk based maintenance technology of transmission and transformation facilities[J]. High Voltage Apparatus,2013(1):81-86,91.

[4]王少華,胡文堂,梅冰笑,等. 浙江電網輸變電設備智能化及狀態檢修體系[J]. 高壓電器,2013,49(4)：8-13.

WANG Shao-hua, HU Wen-tang, MEI Bing-xiao, et al. Intelligentization and condition-based maintenance system of transmission and distribution eqipment in Zhejiang electric power network[J]．High Voltage Apparatus，2013，49(4)：8-13．

[5]Q/GDW 171-2008， 國家電網公司輸變電設備狀態評價導則匯編[S].

[6]郭永基. 可靠性工程原理[M]. 北京：清華大學出版社，2002.

(本文編輯：趙艷粉)

Research on Regulation Auxiliary Decision-Making System Based on Power Transmission and Transformation Equipment State Evaluation

GAO Xiang, LUO Jun, YANG Neng-wu

(Lianyungang Power Supply Company, Jiangsu Electric Power Corporation, Lianyungang 222004, China)

This research establishes risk-based power transmission and transformation equipment condition evaluation system by using current condition evaluation technology. As for the equipment condition concern, combined with the grid status, the regulation auxiliary decision-making system was developed based on power transmission and transformation equipment condition evaluation. This system embeds transformer and circuit breaker risk assessment theory algorithm into the risk assessment model, achieves the seamless connection between the auxiliary decision system and multiple sets of existing production system, helping regulation personnel avoid risks of on-site equipment when starting to issue an order.

risk assessment; state evaluation; regulation auxiliary decision-making system

10.11973/dlyny201506014

高 翔(1986)，男，工程師，主要從事電力系統調控運行分析等工作。

TM73

A

2095-1256(2015)06-0803-04

2015-09-01