徐小飛 繆云
摘要:隨著配電網規模日益增加,用戶數量顯著增長,對配電網的安全可靠運行提出了更高的要求,需要提升配電網的故障診斷和分析能力。然而,目前配網設備及運行狀態大部分基于綜合指標進行統計分析,缺乏專業工具對配網指標及影響因素進行定向診斷,無法準確掌握配電網薄弱環節,難以滿足配電網運行與規劃設計的精準化需求。因此,通過融合電力公司內部的配網設備基礎信息及運行信息,基于多源數據進行配電網問題的診斷分析,利用大數據挖掘及智能分析技術,對配電網各種維度的指標進行綜合評價,查找影響配電網可靠運行的薄弱環節,從而提升配電網規劃、設計的針對性,支撐配電網健康有序發展。
關鍵詞:配電網;診斷方法;流程
1 引言
配電網結構復雜,它連接著不同的電力用戶,節點多,線路長,一旦發生意外事故,造成的人力和物力損失是不可估量的。為了確保配電網穩定性,就要加強其管理和監控,對配電網的故障有準確的定位,提高運維搶修效率。以往的配電網搶修依托于技術支持可以快速確定故障位置,實施搶修工作,但是,對搶修管理還不夠重視,就搶修人員自身的素質和故障預防機制的構建未作深度分析和研究。隨著國家集約化電網管理的發展,對配電網運維搶修管理提出了更高的要求,因此,本文就構建配電網運維搶修綜合機制,結合對當前存在問題的探討,提出了相應的解決對策,為落實科學電網管理提供理論依據。
2 診斷方法
目前,國內外對配電網問題診斷的基本方法主要有以下若干類別:(1)專家評估方法(ES)。系統內包含專家的實踐經驗和專業知識,通過決策模型作出推理和判斷。但將這些實踐經驗和專業知識進行整合、建立知識庫是較為困難的。(2)神經網絡方法(ANN)。通過模擬人腦神經元網絡,輸入層神經元的值經過數層映射到達輸出層,使得輸入和輸出建立了某種隱函數關系。通過對大量樣本的學習,不斷調整神經元之間的映射關系,使輸入和輸出的函數關系逼近真實情況。(3)貝葉斯網絡方法。基于概率推理和圖論數學模型,應用于配電網診斷時,利用先驗概率和相關知識進行推理,以概率的形式展示診斷結果。但實際應用中,先驗概率的確定有著一定難度,此外貝葉斯網絡需要準確建模,而配電網問題一般不具有直接的相關關系,影響了該模型的實用性。(4)Petri網方法。近年來,國內外研究者對使用Petri網表達因果關系進行了較多的研究,其并發、不確定、異步的特點,讓其能夠進行出色的知識推理。但是當配電網故障規模過大時,Petri網結構會非常復雜,影響診斷速度。
3 流程設計
3.1 總體流程
實際配電網問題診斷一般基于專家經驗進行關聯分析、指標權重設定和指標定量評價,結合其他方法進行輔助判斷。目前的配網設備及運行狀態大部分依賴綜合性的統計指標,缺乏系統化、層次化的診斷體系,無法對配電網薄弱環節進行穿透性分析,難以滿足配電網問題的深度挖掘需求。因此,利用國網信息模型,對配電網中的各類設備臺賬、運行信息進行統一建模,通過大數據技術發掘配網薄弱環節,具體過程如圖1所示。
在數據融合環節,結合公司內部跨專業信息系統,進行數據表關聯,通過數據庫建庫腳本進行映射,形成配電網問題診斷的數據基礎。在問題診斷環節,依據核心業務清單進行定性分析,設定診斷功能、診斷流程和診斷方法,形成基于層次分析法的指標體系結構,結合專家經驗和實際運行要求設定權重,利用跨專業數據信息進行定量指標計算,在此基礎上對配電網進行綜合評價。在決策分析環節,通過人機界面綜合展示指標情況,并對配電網進行優化和輔助決策,形成配電網改造方案。
3.2 數據歸集
通過定期從DMS、PMS等系統中自動提取相應數據,并將這些數據按照集成規范,轉換為格式統一的結構化數據,數據抽取范圍及頻率如表1所示。
通過定期歸集配電網各類數據,形成配電網問題診斷基礎。
3.3 問題診斷
配電網診斷分析通過定量計算與定性分析相結合的方法,通過廣泛地收集與調研,根據地區配電網發展的規律及特點,結合系統分析和研究總結,建立配電網綜合指標分析模型,從設備、管理、拓撲等多個維度對配電網問題進行分析診斷。具體從主干導線截面、主干長度、線路負載率、拓撲結構、轉供能力、線路裝機容量等方面進行綜合分析。通過建立問題級別管理機制,篩選出供電區域內的配電網主要問題,優化完善滾動調整年度執行計劃,優化配電網聯絡關系,降低配電網運行損耗。
3.4 可視化設計
可視化分析可以根據問題診斷結果對配電網現狀進行指標展示和趨勢分析,將所轄供電區域劃分為單元進行細化分析,如圖2所示,所有指標可以通過細分單元的方式進行統計,便于將問題與生產實際關聯起來,形成問題診斷的穿透力。
4 總結
通過對配電網進行問題診斷與輔助分析,融合公司內部有關配電網的信息系統,獲取配電網設備基礎信息、運行信息、缺陷和故障信息,對配電網進行綜合分析評價。該系統可以有效地提高配電網管理人員的分析能力,提升配電網規劃、設計的針對性及配電網項目改造水平。
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