一種低壓臺區(qū)戶變關(guān)系辨識算法研究

曹宏宇

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山三水供電局，廣東佛山 528100）

目前，我國配電網(wǎng)尤其是低壓配電網(wǎng)相較于發(fā)、輸電網(wǎng)發(fā)展落后，低壓用戶拓?fù)潢P(guān)系復(fù)雜多變，配網(wǎng)的低壓管理仍然是“以搶修代替維護(hù)”的方式開展，基礎(chǔ)檔案維護(hù)也是通過配網(wǎng)工程電子化移交的方式進(jìn)行管理，常常出現(xiàn)戶變資料移交不及時、臺賬檔案與現(xiàn)場實(shí)際不一致的問題，戶變關(guān)系不一致必然會造成線損計(jì)算的不準(zhǔn)確[1-5]。線損計(jì)算不準(zhǔn)確，一方面成為配網(wǎng)網(wǎng)架優(yōu)化、保障用戶高質(zhì)量用電的關(guān)鍵制約因素，另一方面成為營銷稽查防竊電管理的主要障礙。線損率作為供電公司的一項(xiàng)重要經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)，提高線損正確可算率是降損增效的根本途徑，也是當(dāng)前“過緊日子”大形勢下供電企業(yè)最有力的節(jié)流措施，而臺區(qū)戶變關(guān)系的正確性是實(shí)現(xiàn)臺區(qū)線損準(zhǔn)確計(jì)算分析的前提。綜上所述，低壓用戶與臺區(qū)隸屬關(guān)系的精確匹配是非常必要的[6-8]。

目前，低壓用戶和臺區(qū)的隸屬關(guān)系校驗(yàn)有離線和在線兩種方式。離線方式采用臺區(qū)貫通儀帶電開展，這種方式只能對臺賬檔案記錄的隸屬關(guān)系正確與否做出校驗(yàn)，要想實(shí)現(xiàn)精確匹配，必須對待檢用戶和所有臺區(qū)一一校驗(yàn)，工作量巨大，在生產(chǎn)現(xiàn)場是不現(xiàn)實(shí)的，并且由于是帶電開展，因此存在人身觸電的風(fēng)險(xiǎn)。在線方式通過安裝硬件設(shè)施，投資成本高，需要配網(wǎng)海量安裝點(diǎn)的全覆蓋，難以大規(guī)模推廣。綜上所述，采用一種新的低壓用戶與臺區(qū)隸屬關(guān)系的精確匹配方法來解決現(xiàn)有方法的不足是十分必要的[9-13]。

1 理論基礎(chǔ)

配電臺區(qū)用戶以輻射狀拓?fù)浞绞竭\(yùn)行[14-16]，由于不同時刻系統(tǒng)的負(fù)荷情況及運(yùn)行狀態(tài)不同，因此用戶處的電壓會呈現(xiàn)一定的波動。同一相的臺區(qū)變壓器和用戶的電表之間具有確定的電氣連接，因此用戶側(cè)的電壓會隨著臺區(qū)變出口電壓的升高而升高，二者具有高度的相關(guān)性，變化趨勢高度一致。即處于同一臺區(qū)同一相別的用戶，電壓波動規(guī)律具有很強(qiáng)的相似性，而處于不同臺區(qū)的用戶，其電氣距離遠(yuǎn)，電壓波動相似性較差。

配網(wǎng)同一臺區(qū)同一相別的用戶，電壓波動規(guī)律相似性強(qiáng)，而處于不同臺區(qū)的用戶，電壓波動相似性較差，基于這個特點(diǎn)，可以利用人工智能技術(shù)與海量電力大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對用戶側(cè)智能電表的量測數(shù)據(jù)與變壓器低壓側(cè)量測數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)及聚類分析，充分挖掘與利用計(jì)量自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)臺區(qū)拓?fù)涞臏?zhǔn)確、有效辨識。

2 算法流程設(shè)計(jì)

每一個低壓臺區(qū)均有配變終端，用于功率計(jì)量，而智能電表和配變終端均同時具有電壓采集和上傳的功能，并且每15 分鐘上傳一個量測數(shù)據(jù)至計(jì)量自動化系統(tǒng)，所有智能電表、配變終端統(tǒng)一授時，具有時間上的同步性。文中所提出的低壓臺區(qū)戶變關(guān)系辨識方法僅僅通過獲取臺區(qū)變壓器低壓側(cè)和用戶側(cè)的電壓數(shù)據(jù)，采用一定的算法進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘分析，便能夠準(zhǔn)確有效地識別用戶所屬臺區(qū)及其所屬相別。

該算法能夠徹底解決現(xiàn)有臺區(qū)拓?fù)浔孀R方法辨識不可靠、效率低、硬件及人工成本高且存在安全隱患的問題，很好地解決了由于用戶數(shù)量眾多、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜引起的問題，加之在臺區(qū)施工改造，如遷改、擴(kuò)容、割接、布點(diǎn)等，營銷系統(tǒng)未及時更新戶變關(guān)系，造成戶變關(guān)系與實(shí)際產(chǎn)生差異。算法流程如圖1 所示。

圖1 算法流程圖

3 算法實(shí)現(xiàn)

電壓時序序列包括待匹配用戶電壓時序序列U0和所有臺區(qū)電壓時序序列U1～Uk，分別表示為：

粗粒化的目的是降低動力學(xué)噪聲及測量噪聲的影響，以便能夠捕獲大尺度的特征。粗粒化可采用均值法、方差法、一階差分法、移動均值一階差分法等方法將時間序列樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為容易處理的數(shù)據(jù)序列。文中采用改進(jìn)一階差分法，所述改進(jìn)一階向前差分法即比較所述電壓時序序列的第i個元素與第i-1 個元素的大小關(guān)系，按照如果第i個元素不小于第i-1 個元素則取1、如果第i個元素小于第i-1 個元素則取0 的原則。將所述電壓時序序列粗粒化為具有n-1 個元素的二進(jìn)制時序序列，即粗粒化的待匹配用戶電壓時序序列U0*和粗粒化的臺區(qū)電壓時序序列U1*～Uk*。

粗粒化的待匹配用戶電壓時序序列U0*可表示為：

其中，表示經(jīng)過改進(jìn)一階向前差分法計(jì)算得到的無量綱電壓值，為所述粗粒化的待匹配用戶電壓時序序列的元素，計(jì)算方法如下：

粗粒化的臺區(qū)電壓時序序列U1*～Uk*表示為：

其中，表示經(jīng)過改進(jìn)一階向前差分法計(jì)算得到的無量綱電壓值，為所述所有粗粒化的臺區(qū)電壓時序序列U1*～Uk*的元素，計(jì)算方法如下：

采用時間延遲嵌入法將粗粒化后的電壓時序序列符號化，符號化的目的是在關(guān)注全局特征的同時可關(guān)注局部細(xì)節(jié)特征。時間延遲嵌入法是取寬度為L的時間窗，將粗粒化的電壓時序序列按照時間窗的寬度L進(jìn)行十進(jìn)制轉(zhuǎn)換，形成一個具有n-L個元素的十進(jìn)制矩陣，即符號化的待匹配用戶電壓隨機(jī)矩陣U#0和符號化的臺區(qū)電壓時序序列U1#～Uk#。符號化的待匹配用戶電壓隨機(jī)矩陣U#0表示為：

其中，表示經(jīng)過所述時間延遲嵌入法計(jì)算得到的無量綱電壓值，為所述符號化的待匹配用戶電壓時序序列的元素，計(jì)算方法如下:

其中，表示經(jīng)過時間延遲嵌入法計(jì)算得到的無量綱電壓值，為所述所有符號化的臺區(qū)電壓時序序列U1#～Uk#的元素，計(jì)算方法與U0#相同。

計(jì)算所有符號化的電壓時序序列的先農(nóng)熵，以所述符號化的電壓時序序列的每個元素及其出現(xiàn)的概率為影響因子，計(jì)算出所述先農(nóng)熵序列H，表示為：

其中，h0表示待匹配用戶的先農(nóng)熵，hi（i=1，2，…，k）表示編號為i的臺區(qū)的先農(nóng)熵，無量綱，計(jì)算方法如下：

其中，P0i表示符號化的待匹配用戶電壓時序序列的第i個元素出現(xiàn)的概率。

其中，Pki表示對應(yīng)符號化的臺區(qū)電壓時序序列的第i個元素出現(xiàn)的概率。

計(jì)算待匹配用戶與所有臺區(qū)的血緣親近指數(shù)，以所述先農(nóng)熵為影響因子，計(jì)算出所述血緣親近指數(shù)，形成血緣親近指數(shù)序列λ，如下所示：

其中，λ0-i表示待匹配用戶與編號為i的臺區(qū)的血緣親近指數(shù)，無量綱，為所述血緣親近指數(shù)序列λ的元素，計(jì)算方法如下：

比較所有血緣親近指數(shù)大小，確定目標(biāo)所屬臺區(qū)，目標(biāo)所屬臺區(qū)編號i的判斷依據(jù)為：

4 算法驗(yàn)證

低壓配電網(wǎng)表示電壓等級在1 kV 以下的配電網(wǎng)，通過降壓變壓器變換電壓進(jìn)一步輸送給用戶，每一臺配電變壓器稱之為一個臺區(qū)，臺區(qū)低壓用戶通過A、B、C 三相饋線以輻射狀方式布置，每一相饋線都可連接若干個低壓用戶，某供電所共有100 個臺區(qū)，每個臺區(qū)下面均掛接若干低壓用戶，由于不同時刻系統(tǒng)的負(fù)荷情況及運(yùn)行狀態(tài)不同，用戶側(cè)的電壓會隨著臺區(qū)出口電壓的變化而變化，因此低壓用戶處的電壓會呈現(xiàn)一定的波動。

從100 個臺區(qū)中選取6 個臺區(qū)，其中臺區(qū)5 下面有504 個低壓用戶，如圖2 所示。考慮篇幅的限制，將所有數(shù)據(jù)全部導(dǎo)出不切實(shí)際，因此將具體的數(shù)據(jù)略去。

圖2 低壓用戶連接示意圖

選擇臺區(qū)5 下屬的1 戶代表性用戶作為待匹配用戶，標(biāo)記為低壓用戶0，通過匹配它與臺變1、臺變2、臺變3、臺變4、臺變5、臺變6 之間的隸屬關(guān)系，計(jì)算待匹配用戶與所有臺區(qū)的血緣親近指數(shù)，計(jì)算結(jié)果如下所示：

λ=（0.58，0.56，0.20，0.37，0.07，0.22）

比較所有血緣親近指數(shù)的大小，確定目標(biāo)所屬臺區(qū)。由于λ0-5為0.07，其值最小，至此，低壓用戶0與臺變5 的隸屬關(guān)系被精確匹配。采用低壓貫通儀進(jìn)行現(xiàn)場核查，核查結(jié)果顯示計(jì)算正確。

5 結(jié)論

基于數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)，充分利用計(jì)量自動化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，對用戶智能電表和臺區(qū)配變終端的量測數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，得出如下結(jié)論：

1）實(shí)現(xiàn)電壓監(jiān)測全覆蓋以后，工作人員可不再依靠人工現(xiàn)場測量核查，只需要通過電壓量測值的大數(shù)據(jù)分析，無需安裝任何硬件設(shè)備、無需到生產(chǎn)現(xiàn)場即可實(shí)現(xiàn)低壓用戶與臺區(qū)隸屬關(guān)系的精確匹配，有效實(shí)現(xiàn)了“一次都不跑”。

2）低壓臺區(qū)戶變關(guān)系辨識屬于智能配電網(wǎng)基礎(chǔ)性工作，提高了線損分析的智能化程度，可精準(zhǔn)助力線損治理；

3）低壓臺區(qū)拓?fù)涞母咝А?zhǔn)確辨識可以大幅提高配電網(wǎng)檔案管理水平，為下一步實(shí)現(xiàn)臺區(qū)拓?fù)渲悄鼙孀R提供了基礎(chǔ)；

4）低壓用戶電壓的透明化，為進(jìn)一步完善低壓用戶訴求的管控工作體系、建立健全客戶投訴風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、精準(zhǔn)解決服務(wù)痛點(diǎn)、有效提高服務(wù)質(zhì)量夯實(shí)了基礎(chǔ)，是低壓管理體系的基礎(chǔ)，意義重大。

傳統(tǒng)臺區(qū)停電方法雖然可以逐一排查停電臺區(qū)變壓器和戶表的對應(yīng)關(guān)系，但是為保證用戶供電可靠性，全面停電排查方法無法實(shí)施，而采用臺區(qū)識別儀通過載波通訊識別的方式，全面開展受成本等諸多條件限制，戶變關(guān)系的判別一直以來都是困擾各供電企業(yè)臺區(qū)線損管理的一大難題，基于文中研究內(nèi)容，給出以下幾點(diǎn)建議：

1）智能計(jì)量終端和智能電表做到全覆蓋，且集抄成功率穩(wěn)定保持在99.99%以上，具備電壓監(jiān)測功能全覆蓋先天優(yōu)勢的供電部門，可借助提出的算法開展大數(shù)據(jù)挖掘；

2）除了戶變關(guān)系辨識，借助全天候?qū)崟r的電壓信息，還可以精準(zhǔn)繪制用戶低壓熱力圖，重點(diǎn)監(jiān)測電壓質(zhì)量水平偏低區(qū)域，準(zhǔn)確定位低電壓客戶，精確助力低電壓治理；

3）可利用負(fù)損臺區(qū)和高損臺區(qū)里的異常用戶，利用電壓數(shù)據(jù)并考慮臺區(qū)物理空間臨近關(guān)系的約束條件開展戶變關(guān)系調(diào)整；

4）配網(wǎng)低壓臺區(qū)戶變關(guān)系不一致的源頭在配網(wǎng)GIS 系統(tǒng)、營銷系統(tǒng)同步GIS 系統(tǒng)臺賬數(shù)據(jù)，計(jì)量自動化系統(tǒng)同步營銷系統(tǒng)臺賬數(shù)據(jù)，建議供電部門責(zé)任班組做好配網(wǎng)GIS 系統(tǒng)臺賬的實(shí)時維護(hù)，從源頭最大限度地避免戶變關(guān)系不一致的情況發(fā)生。