基于時空決策模型的電力走廊精準管控

蘇立， 李賓， 胡長華

(廣東電網有限責任公司 中山供電局, 中山 528400)

0 引言

隨著現代電力改革的不斷深入，電力企業要提高自身的服務水平，發揮支撐經濟發展的支柱產業的作用，必須要不斷改進現有的管理方式，并借助現代化的管理理念，實現對自身服務的飛速提升。對此，結合電力企業在管理改進方面的需要，人們提出了不同的改進方法，如劉向新結合電力企業的需要，提出在電力營銷線損中引入精益化的管理理念，并針對人為等不同的原因，制定了不同的策略和方法[1]；譚波等結合電力企業服務的需求，提出一種基于風險評估的差異化運維策略，通過對輸電設備風險的評估，進而制定不同的運行維修策略，以此更好地促進自身內部的管理，提高服務的質量[2]；陳青松運用設備定級的方式，制定差異化的設備運維方式[3]，從而通過上述的分析，可以在不同的風險情況下采取不同的針對設備的維修策略。通過上述的研究看出，針對電力設備的管理中，人們采用了不同方法，從而促進了電力部門的管理。但是，在傳統的精益管控中，特別是通過風險評估的方式進行管理中，只考慮設備本身的故障參數，而沒有考慮到天氣參數等給電力設備維修帶來的影響。對此，本文則在傳統風險評價的基礎上，借鑒層次分析法模型，以電力走廊作為研究對象，構建運維策略時空決策模型，并通過GIS空間平臺對風險評估結果進行展示，進而得到不同風險等級下運維策略。

1 設計思路

在對電力走廊進行精益化管控中，需要查看不同參數對電力走廊運維策略制定的影響，然后根據影響程度制定不同的差異化的運維措施。而影響程度的確定，是通過在該區域中發生故障的風險概率來決定。因此針對本文提出的精益化管控系統實現思路，可以用圖1表示。

2 風險等級劃分

2.1 層次分析法

圖1 基于時空決策模型的精益化管理平臺

要獲得不同因素下發生故障的概率，首先需要劃分不同的風險等級。在本文中引入層次分析法，通過計算得到不同指標的權重，進而劃分其風險等級。

層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)是薩蒂等人于 20 世紀 70 年代提出的一種新型決策方法。它將多種因素層次化，并逐層比較其關聯因素，為分析和預測事物的發展提供依據。具體流程如圖 2 所示。

圖2 層次分析法具體步驟

層次分析法需要首先對復雜系統所包含的各類因素進行分析，并將這些因素按邏輯順序進行分組，以形成有序的逐級層次結構。然后針對每一層中各因素的相對重要性進行比較，建立判斷矩陣。然后通過計算該矩陣的最大特征值及其相應的特征向量，得到下一層次各要素對上一層次某要素的重要性次序，以建立相應的權重向量。同時，為降低主觀影響和干擾，本文采用三標度法進行評價。

2.2 風險指標評估體系構建

參考相關的文獻資料和電力走廊影響實際情況，本文選擇本體設備基建參數、歷史運行參數、巡視缺陷、外力破壞、家族缺陷、雷電定位、氣象預報等作為主要的評價指標。具體的評價指標體系見圖3所示。

圖3 電力走廊線路風險評價體系

通過上述指標體系看出，在制定不同的運維策略時，本文除傳統的評價指標以外，還引入了雷電定位和氣象預報參數，以此探討這兩個參數給線路故障的影響。

2.3 構建判斷矩陣

根據上述的指標，利用三標度法求出對應的比較矩陣，然后對各個因子的重要性次序，得到對應的比較矩陣A。

3 基于GIS的時空信息管理平臺設計

3.1 系統整體架構搭建

要實現對上述指標風險發生的概率，必須要搭建信息化的平臺。該平臺的搭建采用基于GIS平臺的電力走廊空間信息圖形化應用系統，結合移動應用、物聯網、云計算等新技術，遵循 SOA 架構，確保技術先進、標準開放、架構安全、運行可靠、靈活擴展，對外提供以Web Service 封裝為主的服務，以符合服務總線直接接入的要求；同時，集成交互的數據結構應符合服務集成語義模型規范，以保證新建系統在數據架構上符合企業集成、共享和協同的要求。

在具體的技術設計實現方面，采用J2EE技術架構以Spring作為業務方法層組件、以Hibernate作為持久層組件輕量級的技術框架，數據集成采用SOA架構模式，整體上是多層架構的B/S系統，技術架構圖4如下所示。

從技術邏輯上，系統共為三層。

1. 數據集成層：數據層包括與輸電線路相關的所有數據，輸電線路數據重點包括地理空間基礎數據、輸電線路通道數據、輸電線路設備臺賬數據、桿塔圖紙數據、無人機圖像數據、工器具數據、備品備件數據、設備連接關系數據等。

2. 業務處理層：系統的業務處理采用J2EE技術的各種組件技術，并采用輕量級的J2EE技術框架，包括IOC框架Spring，MVC框架Webwork和OR-Mapping框架Hibernate，一方面保證系統的架構穩定性和效率，另一方面減少了技術風險，提高了系統開發效率，降低了系統維護成本；同時這些技術是開源的，開放性可以滿足底層維護的需要。

3. 應用展現層：輸電線路全維度監控平臺基于GIS進行展示，功能通過Ajax技術與JSP技術相結合的方式，采用瀏覽器操作滿足客戶操作和觀感的需求，并能滿足各種接入終端的個性化訪問需求。

3.2 系統功能設計

結合上述的整體架構，將其功能設計分為Web端和移動端，具體的功能模塊見圖5所示。

通過上述功能模塊設計看出，本文的設計充分考慮系統的實用性，分別設計了Web端和APP智能端，由此通過該部分功能的設計，可以讓維修管理人員通手機即可完成對電力走廊全景的查看，實時分析不同路段下故障出現的概率。

4 系統實現

結合上述的開發技術，可以得到圖6 所示的VR電力走廊全景圖。

同時，根據上述的層次分析法，以外力破壞指標為例，通過對指標風險等級的劃分，然后結合某區段電力電纜線路發生的故障次數，可以得到的不同區域外力破壞熱力圖，如圖7所示。

5 總結

根據上述的圖7結果看出，在不同的區域地段，電力走廊受到外力破壞的可能程度不同。如在顏色較深的地方，其受到外力破壞的可能性越大，對此在對該部分區域的運維策略的制定中，需要結合外力破壞的原因制定相關的措施，從而開展有針對性的個性化電力設施維修服務。而通過上述的研究看出，運維策略時空決策模型的本質就是通過計算不同因子產生風險的概率，然后根據該概率標記不同的警戒顏色，進而為當前不同因素下的運維策略制定提供參考，以此更好的實現對不同區域段的精細化管理。

圖4 技術架構圖

圖6 VR全景電力走廊

圖7 電力走廊外力破壞熱力圖