淺談面對智能電網的配電變壓器重過載影響因素

吳淑菊 曹越

雞西市郊區農電局

引言

根據配變的歷史負荷信息、天氣信息、用電客戶信息等相關資料，統計分析了配變重過載的主要影響因素。首先根據互信息概念及對策理論算法計算所有特征變量對配變重過載情況發生的相對重要性，然后使用貝葉斯和全概率公式計算配變重過載概率與特征變量之間的關系，最后根據重過載概率與特征變量問的關系對配變進行編碼分類。分析結果表明:配變重過載主要因素為行業類別、用電類別、日平產行業，鄉村重過載率要高于城鎮重過載率;大部分配變重過載發生于溫度較高和較低時，少量的配變重過載發生在溫度適宜時。配變月重過載天數與配變分類情況相吻合。

一、基本思路

天氣情況、用電人口數量以及配電變壓器屬性都直接影響著配電變壓器重過載情況，根據電采集系統中的配電變壓器數據，用負荷值作為關鍵變量，結合配電變壓器日負荷量、用電客戶以及配電變壓器屬性的輸入值，再考慮溫度、濕度及節假日用電人口數量等外部影響因素，進行數據采集與分析，建立適用的數學模型，使用互信息方法，研究智能電網的配電變壓器重過載影響因素，探究每個特征變量的相對重要性。當自變量與因變量或者自變量之間的關系較弱或不相關時表示特征自變量的相對重要性，在傳統統計學中可以用一些簡單的指標來表示，但對于配電變壓器重過載的影響因素來講，配電變壓器過載因素與日平均溫度、月平均溫度、用電人口數量以及配電變壓器屬性之間都存在相關性，因此，不能用傳統的統計學法中簡單的指標來表示自變量的相對重要性，要用通信理論中的互信息法以及對策理論法來表示配電變壓器屬性之間存在的相關性對智能電網的配電變壓器重過載影響因素，按照相關性的強弱順序對特征變量進行排序，清除不相關或相關性小的特征變量。

二、數據預處理

為了更好的構建配電變壓器重過載影響因素的數學模型，首先要進行數據預處理，要確定配電變壓器中特征變量的數值。配電變壓器重過載主要的影響因素為溫度、濕度、氣候、天氣狀況以及日期等外界天氣干擾因素，配電變壓器的種類、自身屬性、冷卻與保護方式以及配電變壓器客戶用電的負載等配電變壓器內部干擾因素，用電人口數量與配電變壓器生產規模與質量等外界人為干擾因素。將日平均溫度與月平均溫度分為極低溫、低溫、中溫、較高溫與高溫五類。將配電變壓器種類分為正常、重載以及過載三類。將配電變壓器自身屬性分為首次運行日期、配電變壓器變動容量、配電變壓器保護與冷卻方式、配電變壓器生產日期以及配電變壓器主要具備的性質五類。將配電變壓器用電客戶分定義為，所用配電變壓器的用戶分類、所用配電變壓器的行業分類以及用電類別、負載性質耗能產業類別、節假日、重要性等級等。

三、數學建模

在實際應用互信息研究智能電網的配電變壓器重過載影響因素中，自變量與因變量或者自變量之間大多都存在著相關性，不能直接且準確得出特征自變量的相對重要性，要想解決這一問題，必須討論與研究所有不同組合中的特征自變量的相對重要性，該方法的原理為互信息方法以及對策理論法。對策理論的具體算法為，將自變量按照順序依次進入模型，分別計算自變量與因變量的互信息，第一個自變量所得互信息為第一個在變量的貢獻值，再引入第一個自變量的基礎上，在相繼引入其他的自變量為聯合貢獻值，第二個自變量與第一個自變量之間的差值就為第二個自變量的單獨貢獻值，以此類推。

在實際應用互信息研究智能電網的配電變壓器重過載影響因素中，可用全概率公式進行分析與探討，計算出在取值不同的情況下，配電變壓器特征變量的相對重要性。全概率公式基本原理為將所遇到的復雜問題事件概率轉化為不同情況下發生的簡單小問題的事件概率，在求簡單小問題事件概率的總和即為所遇復雜問題事件概率，該公式是概率論中重要的公式。

四、試驗分析

本文通過對哈爾濱市某電網公司今年1月份至5月份的配電變壓器負荷情況進行統計與分析，運用R語言工具，輸入日平均溫度、月平均溫度、天氣狀況、星期、月份、季度、是否為節假日、重點用戶標識、配電變壓器銘牌容量、配電變壓器主要具備性質、配電變壓器冷卻與保護方式、配電變壓器生產日期、配電變壓器變動容量、配電變壓器啟動時間、重要性等級、用戶分類、用電類別、行業分類、生產班次、運行容量、耗能產業類別、負荷性質以及廠休日等22大配電變壓器的特征變量，根據互信息和對策理論計算出配電變壓器發生重過載情況時自變量的相對重要性，得出面對智能電網的配電變壓器重過載影響因素的相關結論。

結語：行業類別、用電類別、日平均溫度、月平均溫度4個因素對配變重過載影響最大，且行業類別因素影響率超過一半。工業、制造業、服務業等生產行業配變重過載概率較大。鄉村配變重過載概率大于城鎮配變重過載概率，且集中在農業生產、大工業用電和生活用電等方面。由于冬季供暖與夏季空調負荷增加等原因，配變重過載多發生于氣溫較高和氣溫較低時節。但是對于少量的露天場所，溫度適宜時游客數量較多，用電量增加，故此類配變多在春秋季節溫度適宜時發生重過載情況。將根據本文得到的配變重過載影響因素建立分類模型對配變進行重過載預測，提前做好相應的部署。

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