基于大數據的配電網運行狀態評估與預警

劉學軍，俞 偉，何 颋，陳 晨，王建煒

（國網浙江杭州市富陽區供電有限公司，杭州 311400）

0 引言

隨著PMS（生產管理系統）和配電自動化等信息化、智能化系統的推廣應用，電力公司積累了海量的配電網運行狀態數據，初步顯現出大數據所具有的“4V”特點，即價值密度低（Value）、多樣化（Variety）、 速度快（Velocity）、 容量大（Volume）。因此需要通過大數據挖掘技術、算法和工具，開展分析挖掘，并形成對配電網運行管理有一定價值的評估與預警的思路和方法[1-3]。

1 不良數據辨識和清洗方法

配電網運行管理大數據應用具備豐富的數據源，可利用的配電管理相關系統主要包括：PMS、智能公用配電變壓器（以下簡稱配變）監測系統、GIS（地理信息系統）、剩余電流動作保護器監測系統、配電網架空線在線監測系統、配電自動化系統、95598客服系統、營配貫通業務應用平臺、營銷業務管理系統、用電信息采集系統、調度SCADA（數據采集與監控）系統、電能質量監測管理系統、ERP（企業資源計劃）系統等。這些數據源涵蓋了調度、運檢、營銷等管理業務，以及絕大部分20 kV及以下多電壓等級的電網監控和采集信息。從數據源類型來講，配電網運行管理大數據應用的數據源類型豐富，覆蓋變電站、開關站、配變、電表等配/用電自動化、信息化數據和用戶數據等。

由于配電網運行管理大數據表現出明顯的多渠道、多源等規律，可以按照對應的原理來校核數據關鍵字段，進而辨別、檢測各種不良數據，主要是數據自身合理性的校核、電度量和量測量的互校核、不同數據系統間的互校核方法、不同結構數據的互校核等。

1.1 基于數據自身合理性校核的不良數據檢測方法

通過一定規則校驗系統數據關鍵字段的合理性、規范性：

（1）關鍵字段是否完整，例如設備名稱不應為空，不應全為數字或字母組成。

（2）具備唯一性特點的關鍵字段是否重復，例如公用變壓器（以下簡稱公變）戶號不應重復。

（3）關鍵字段是否與實際物理特性相符，例如PMS系統中的型號和容量是否匹配，桿上變壓器容量是否超過400 kVA等。

1.2 基于電度量與量測量互校核的不良數據檢測方法

配電網多源數據依據取得的途徑細分成電度量數據和量測電度量數據，不良數據可借助量測量和電度量互校核被識別。在具體運算過程中，通過相同節點中有功量與電度量實現互校核：

式中：準確系數即ξ，實際量測系統的精準度對此有決定作用；此節點在時刻i和i-1的有功功率分別是Pi和Pi-1，此節點在時刻i的有功電度量是PMi。

1.3 基于不同系統間數據互校核的不良數據檢測方法

產生于不同系統的數據是依據取得來源對配電網多源數據進行分類，這些數據間能夠展開互校核：

（1）同一設備在不同系統的關鍵字段是否一致。如PMS系統中的型號和容量與營銷系統中的是否匹配，校驗數據同源質量。

（2）不同系統間數據邏輯對應關系是否一致。如通過停電數據校驗GIS拓撲、“站-線-變-戶”營配對應數據準確性及終端運行狀態是否良好。

（3）不同系統間數據是否符合相關規定。如通過配變容量校驗TA變比是否合理。

1.4 基于不同結構數據互校核的不良數據檢測方法

半結構化、非結構化以及結構化等3種數據結構均可以出現在配電網內，盡管數據的類別有差異，卻能夠涵蓋同樣的信息量。比如，從生產管理系統或從地理信息系統均可取得特定線路的長度值，辨認出不良數據，可以利用不同類別數據的互校核來完成。多維度、多時間、多視角的數據描述均可以通過配電網系統的數據源來取得，可以構建數據關系數學模型，從而能夠借助于大數據對重要信息進行深入分析。

2 不同應用場景下配電網運行狀態評估與預警方法

2.1 配電網的負荷預測場景

2.1.1 基于神經網絡算法的配電網負荷預測

對配電網的負荷變化和特性進行科學預測，是評估配電網安全、經濟運行的重要內容[5]。但是良好的映射與學習能力是神經網絡的特點，能夠將各種繁瑣的非線性關系擬合產生，處理電力系統負荷預測問題。預測時，給定負荷及相關變量數量樣本，開始神經網絡訓練，可自動模擬出適當的函數關系。經訓練的網絡即可直接用于配電網負荷預測[6-8]。

2.1.2 負荷預測模型設計

首先利用MATLAB軟件建立1個3層的神經網絡，隱含層只有1層。隱層節點的確定一般按照以下公式的要求來確定：

式中：m為隱層節點數目；l為輸出層節點數目；n是輸入層節點數目；a是1—10的整數。實際訓練時，按照從小到大的順序逐個代入程序進行試驗，選出最合適的值。

建立網絡通過newff來實現，這個函數將建立起已經設定好參數的滿足要求的網絡結構。初始化由函數init來確定，訓練網絡由train函數來確定，仿真輸出由函數sim來執行，學習速率一般取值范圍為0.05～0.8，最后根據上述參數進行數據處理及計算。

2.1.3 仿真計算

以某地區1—7日的整點負荷作為訓練樣本，預測8日的整點負荷。不能直接把歷史負荷數據作為輸入，這樣會導致網絡結構不穩定，結果收斂不到，所以要對數據進行歸一化處理，歸一化就是把數據歸一到0～1。樣本數據如表1所示。

訓練次數設定為20 000次，訓練目標為0.01，學習速率是0.5，用7日的數據來預測8日的，最后畫出和實際值的比較曲線如圖1所示。在經過3 638次訓練之后，達到了訓練目標，結果如圖2所示。

圖1 某地區8日預測負荷擬合圖

由上述仿真結果看來，神經網絡基本能滿足負荷預測誤差精度的要求，適用于短期內預測，對于電網經濟運行和安全調度有一定的重要性與必要性，尤其是對于配電網運維管理策略和輔助決策均有極大現實的意義。

2.2 配電網的最大供電能力評估場景

為充分發揮配電網效率，提出基于TSC（最大供電能力）的配電網規劃理念方法，主要包括以下內容：

（1）校驗驗證 N-1。

（2）校驗并進一步調整TSC和負荷的分布。

（3）校驗并進一步調整TSC和負荷的總量。

（4）將TSC以及能夠擴展的最高供電量運算出來。

將常見的配電網建設改造手段按代價由低到高歸納為3大類10種規劃措施，并給出這些措施在TSC規劃流程中何時采用。其中，負荷分布調整是TSC規劃的首選措施，能通過調整負荷在主變壓器（以下簡稱主變）和饋線間的分配消納新增負荷，為此提出一種負荷再分配的優化方法，TSC模型流程如圖3所示。

基于TSC的規劃與傳統規劃先考慮變電容量匹配再進行網絡規劃的思路不同，其理念是優先通過優化配電網結構及運行方式提升TSC滿足負荷，其次再考慮新增變電容量，從而達到充分利用已有網絡銷納新增負荷的目的[9-12]。

回屋后，大梁收拾了一下，就動身奔黃州去了。說好的次日轉來，可到了夜夕還冇回，我就隱隱有些不安。挨到天明，一大早我就爬起，跑上東坡梁子，張望了許久，還是不見他的人影兒。轉回時，我順道去看二丫。這兩天我一有空兒就來看她，她還是不見好，水米不沾牙，看人眼光也散了神兒。今朝倒還好，二丫好像有點兒精神，還說想吃我蒸的槐花糕。

2.2.2 模型應用

現狀10 kV配電網基本情況如下：3座110 kV變電站，主變總容量為240 MVA，負荷為128 MVA，計算容載比為1.875。假如在L1—L4各增加6 MW 的負荷，L5—L7各增加12 MW的負荷，總負荷為60 MW。預計年總負荷為188 MW，位置見圖4。

圖3 TSC模型流程

圖4 示例配電網情況

基于TSC的方案，該案例流程如下：

（1）新增負荷在已有站的供電范圍內，不存在供電盲區，先不考慮新增變電站。

（2）供電能力總量校驗：計算最大供電能力以及各主變允許負荷。最大供電能力CMSC為180 MVA，小于預計總負荷188 MW，需要進行供電能力總量調整。

（3）供電能力總量調整：首先計算全聯絡最大供電能力CMSC為252 MVA，大于總負荷188 MW，即當前的主變容量在充分網絡聯絡的支持下，可滿足規劃負荷要求。若切改部分線路如圖4中點劃線所示。電網TSC為200 MVA，大于總負荷188 MW，通過總量校驗。

（4）供電能力分布校驗：調用基于供電能力的負荷優化分配方法，設權重為0.5和0.5，利用Lingo求解，得到新增負荷分配方案如圖5所示。

（5）分配后各主變負荷均小于TSC下主變允許負荷。

（6）出線N-1校驗通過。

圖5 新增負荷分配方案

2.3 配電網的供電質量評價場景

2.3.1 低壓供電可靠性評估

用電優質服務的最突出表現就是低壓用戶供電穩定、持續。結合以往的電力系統可靠性統計分析，形成全面的面向用戶體驗的供電可靠性分析管理模式，通過配電網搶修平臺客戶報修與95598客戶服務平臺資料，結合智能電表采集低壓用戶停電事件，綜合研判停電范圍，開展低壓供電可靠性各項指標的統計計算，主要包括CAIDI-1（停電用戶平均停電時間）、CEMIn（多次持續停電用戶的比率）、CEMSMIn（多次停電用戶的比率）、CELID-s（長時間單次停電用戶的比率）、CELID-t（長時間停電用戶的比率）、 ASIDI（平均系統停電時間）、ASIFI（平均系統停電頻率）、MAIFI（系統平均短時停電頻率）、系統平均短時停電、SAIFI-1（系統平均停電頻率）、SAIDI-1（系統平均停電時間）、 AIHC-1（供電可靠率）等[13]。

2.3.2 基于“站-線-變-戶”的無功電壓分析模型

應用多種監測設備，充分利用具備電壓質量監測功能的儀器、儀表和技術手段，建立“站-線-變-戶”的無功電壓監控分析體系，實現對變電站、高低壓線路、配變、客戶端各個不同電壓等級無功電壓數據的及時監測與采集，確保電壓質量監控有序，治理有效。同時，根據監控分析結果，充分運用低電壓用戶電壓信息數據，作為變電站、配變調壓和無功投切判據，形成變電站、配變和低壓用戶電壓無功聯調機制，并提出無功補償配置優化建議，實現無功補償裝置精準配置，提高無功補償調節效果。

2.3.3 可靠性評估案例

選取某城市的現狀電網可靠性指標進行研究，以驗證該評價方法的實用性。選取的指標均與可靠性相關，分別為 SAIDI-1，SAIFI-1，MAIFI，ASIFI， ASIDI， CELID-t， CELID-s， CEMSMIn，CEMIn，CAIDI-1等，分別選取3組樣本數據，算出可靠性指標偏離度，如圖6所示，其中，氣泡大小顯示關聯度總計。

圖6 可靠性指標偏離度氣泡

發現該城市的CELID-s和CEMSMIn偏離度很大，說明這些可靠性指標距離一流水平還存在很大的差距，需要最優先改善；其他偏離度較小的指標已發展到很高水平，可提升量較小。

該結果也符合各指標對電網的實際影響程度，同時也符合現狀電網實際指標改善的優先度。但是部分指標，如SAIFI-1和CTAIDI-1的關聯度很大，而偏離度非常小，說明該指標已經發展到后期，可提升量很小，已經不能認為該指標對電網的影響程度很大，所以在電網實際指標改善措施中，該指標不作為指標改善的重點。

3 構建配電網供電能力評估指標體系

綜合上述場景，形成符合一定要求的配電網評估指標體系，如圖7所示，具體來講，可以分為以下幾點：

（1）確定需要評估的范疇，按照運行與規劃管理工作的具體需要進行。

（2）提出各項配電網評估指標。以配電網技術導則和有代表性的設計為出發點，理清并量化規程中的有關要求，同時要根據配電網管理的標準，給出相應的指標。

（3）劃定取值區間并采取適合的運算指標的方式。所有配電網評估指標的正確取值區間都是根據運行管理需要、調度以及配電網的規劃等確立的，而運算指標的方式則是按照技術規程來確立的。

（4）構建評估對象問題等級的劃分原則。為了恰當分配配電網評估指標的權重，可以按照每個評估指標的意義與內涵將其細分成2個類型，即非關鍵指標與關鍵指標。

（5）確立了運算指標體系以后，對所有指標作出層級分類，構建起對應的指標體系。

通過建立配電網評估體系，針對每個配電網評估對象逐個指標進行分析、評估，找出存在的各類問題，得出單項指標的評估分值，匯總后得出評估對象的總分，并根據總分大小劃分評估對象的問題等級。在針對具體評估對象評估結論基礎上匯總分析，找出每類評估對象存在的主要問題，得出評估結論[14-16]。

4 成效價值

4.1 為配電網精準投資提供切實可靠依據

以配電網運行管理的問題、效率、目標為導向，通過大數據分析的手段，聚焦管理過程中存在的短板，提高配電網在建設改造、運維檢修方面投入產出分析的深度、效率和能力。科學地把控投資方向與重點，優化安排各類投資規模，嚴格項目可研經濟性、合規性審查，加強投資過程管控，大大提升配電網的發展質量和效率，逐步實現公司的提質增效、精準投資和可持續發展，從而增強配電網建設在新經濟形勢下的適應性，避免重復浪費的投資，提高投入產出效益，為實現配電網的精準投資提供切實可靠依據。

圖7 配電網供電能力評估指標體系

4.2 為配電網運維管理提供新思路和新方法

基于大數據的配電網運行狀態評估與預警為配電網運維管理提供新思路和新方法，極大地改變傳統的配電網運維管理模式，其意義非常重大。

（1）改善了原先配電網運行數據不準確、分析問題分散等問題，便于掌握整個電網中的運行狀態和供電能力水平，找到其薄弱環節，提出整改措施建議，為下一階段重點工作提供參考意見。

（2）為配電網運作的精益化管理提供支持，能夠更好的提升工作效率與數據的實時性，降低一線工作人員的作業量。

（3）為了增強有關專業管理能力，沖破專業壁壘，做到數據的互相校核以及互通互聯，共享專業系統，如調度、營銷以及生產等的數據。

（4）有利于提高優質服務水平，通過主動服務降低各類投訴工單數量，進一步提升公司內質外形建設水平。

4.3 為營銷業擴精確量化分析提供數據支撐

為推動公司效益水平和發展質量持續穩步提升，在以精益運營為導向、以改革創新為動力的基礎上，逐步實現向數據要效益。借助配電網運行相關系統，讓大數據發揮出更多的價值，總結其發展規律，發揮配電網運行狀態的評估與預警數據精確量化分析作用，突出增供擴銷相關數據的挖潛工作，及時掌控客戶用電負荷變化及需求，積極開拓用電市場，深入客戶、超前服務，為公司營銷業擴提供強大的數據支撐。

5 結語

運用大數據的方法和數據挖掘的工具，闡述了配電網運行狀態的評估與預警方法，對指導實際工作具有積極意義。

（1）從基礎數據層面，通過對不良數據的辨識及清洗，發現原先數據不合理的地方和存在的異常問題以及管理過程中的薄弱環節，夯實數據基礎，有助于配電網指標管控。

（2）從數據融合層次，通過對配電網線路和臺區的負荷預測和負荷特性分類，為差異化巡視及狀態檢修等配電網運維管理策略提供數據支撐，做到有的放矢；通過對配電的最大供電能力進行分析，提出一種負荷再分配的優化方法，挖潛增效，節約投資；通過對配電網的供電質量評價，形成面向用戶體驗的供電質量新方法。

（3）從深化應用層次，構建配電網供電能力評估指標體系，建立健全能夠真實反映配電網供電能力和運行水平的綜合指標體系，為配電網規劃、安全運行、優質服務等方面提供數據支撐。