配電網饋線負荷特性預測及預警實現技術

占彤平　林旭軍　潘丹　許為　廖華東

摘 要：為了掌握配電網饋線在負荷狀態下的運行情況，采用聚類分析方法針對配電網饋線負荷特性進行預測，利用預警技術將配電網饋線中存在的故障區段進行報警處理，并采集序電流數據，該數據自身存在的故障標識有利于故障區段技術迅速定位，并及時切除故障饋線區段，考慮配電網饋線在運轉過程中易出現可靠性降低問題，提出風險評估及預警方法，為電網系統的未來發展提供有效手段。

關鍵詞：配電網饋線;負荷特性;故障區段定位預警技術;聚類分析

中圖分類號：TM715;U491.8 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2022）04-0121-05

Abstract： In order to grasp the operation of distribution network feeders under load conditions， the cluster analysis method is used to predict the load characteristics of the distribution network feeders， and the early warning technology is used to alarm the fault sections in the distribution network feeders. At the same time， the sequence current data are collected. The fault identification of the data itself is conducive to the rapid positioning of the faulty section and the faulty feeder section is timely removed. Considering that the distribution network feeder is prone to reliability degradation during operation， the methods of risk assessment and early warning are proposed， which provides an effective means for the future development of power grid system

Key words：? distribution network feeder; load characteristics; fault section positioning and early warning technology; cluster analysis

配電網在電力網中起重要作用，是一種分配電能作用的網絡，主要由架空線路、電纜、桿塔、配電變壓器、隔離開關、無功補償器及一些附屬設施等組成，而饋線又稱電纜線，在電視系統中的主要作用為信號傳輸，通過饋線可將信號傳遞至前端系統，最終由電纜線傳輸到各用戶的電視機，該過程信號傳遞是配電網饋線負荷特性中最重要的因素，但配電網饋線在運行過程中易遭受干擾因素的影響，導致系統出現故障問題，因此，針對配電網饋線進行治理以及風險評估預警將成為電力公司重點關注的問題之一。

1 配電網饋線負荷特性預測及預警技術研究現狀

1.1 傳統配電網饋線故障區段定位技術

傳統配電網饋線故障區段定位技術將自身分為3種形式，分別是就地式、集中式、分布式區段定位技術，針對配電網饋線出現故障時，可通過區段定位技術采取預警措施，有利于最大限度地減少因配電網饋線出現故障而造成的損失。當前針對饋線故障區段定位技術進行的相關研究可發現，就地式饋線故障區段定位技術主要采取定位的方式針對故障饋線區段進行切除工作，其實現原理主要利用現場的終端裝置與重合器、分段器共同協作，該過程中不涉及通信環節及主站;而集中式饋線故障區段定位技術主要利用FTU實現區段定位功能，其實現原理為：配電網出現故障時，各部分饋線終端FTU將系統內部數據進行集中處理，并傳送至主站中心，從而恢復故障區段的供電;分布式饋線故障區段定位技術主要將核心部分交由饋線終端實現，該過程對于通信功能要求較高，需采取實時數據上傳功能。三者之間均存在一定技術上的缺陷，但分布式饋線故障區段定位技術的實際應用相對來講更加廣泛，因此成為眾多研究人員關注的焦點之一[1-2]。

1.2 有源配電網饋線故障區段定位技術

為彌補饋線故障區段定位技術中存在的缺陷，針對配電網饋線故障進行深入研究，發現直接將分布式電源并入配電網饋線中，可使配電網的拓撲結構發生變化，造成配電網饋線系統結構以及電流水平更加復雜，從而導致故障誤判的可能性出現，因此國內外學者針對該現象采取大量研究，并提出有源配電網中引入饋線故障區段定位技術的觀點，可將設計方案分為就地信息以及新型有源配電網饋線故障定位方案，其中基于就地信息的故障饋線定位方案主要在傳統定位技術基礎上進行改良，可有效應對分布式電源的直接并入對潮流方向和短路電流造成的影響，而新型有源配電網饋線故障定位方案主要針對配電網饋線故障發生時的各電氣量變化特征進行分析，并針對分析結果進行系統構造，可針對故障區段進行定位預警，有利于配電網饋線的正常運行[2-3]。

2 基于負荷特性的用戶聚類分析及饋線自動化 干擾因素

配電網饋線發生故障時，負荷狀態將發生改變，此時可通過配電終端針對故障區段進行精準定位，并利用遙控功能針對現場開關進行相關操作，控制開關的分合狀態，從而實現故障區段與非故障區段的隔離與恢復，因分布式電源的直接并入將造成系統結構復雜，因此配電網饋線出現故障時，應將分布式電源暫時退出運行，通過自動化算法恢復系統的正常運行，負荷狀態轉換模型如圖1所示。

2.1 饋線自動化過程中的負荷狀態定義

正常狀態下的配電網饋線可保證用戶的正常用電，可將其定義為“正常態”，若配電網饋線的某個區段發生故障時，配電網饋線的負荷狀態將轉化為非正常狀態，此時將導致配電網饋線出現負荷失電。而負荷可分為故障區域內的負荷以及非故障區段的負荷，其中故障區域內的負荷處于故障狀態，可稱之為“故障態”，該狀態下的配電網饋線無法通過自動化過程恢復供電，而非故障區段的負荷可定義為“待恢復態”。隨著時間的推移，負荷的各部分狀態將伴隨饋線自動化過程互相轉變，在狀態遷移過程中可觀察到，“待恢復態”最終轉變為“正常態”為合理現象[4-5]。

2.2 用戶負荷特性及聚類分析

針對電力用戶進行分類過程中的主要依據為用戶的所屬行業，其類型為工業用地、居住用地、公共設施以及市政用地等，同行業的不同用戶之間負荷特性存在較大差異，應采用聚類分析法針對該現象進行分析，將同行業的用戶分為若干可比的類簇，聚類分析法的研究規則將通過反映用戶負荷特性的指標進行規定，該方法的核心要素為ward法，依據ward法將所有用戶歸為一類，并按照使離差平方和增加最小的兩類合并，該過程按照推薦結果針對用戶進行分類，假設類KK和KL聚成一個新類KM，則公式為：

通過上述公式可發現類KK和KL合并成一個新類KM時，WM>WK+WL，此時類內離差平方和增大，類KK和KL之間的距離 與離差平方和增加值成正比，其平方距離為：

將離差平方和算法應用于聚類分析中，若同類行業之間的離差平方和小，即D2KL<0，表示的含義為樣本之間具有較高相似度;若不同類型的行業之間離差平方和大，及D2KL>0，表示的含義為樣本之間具有較低的相似度。通過離差平方和的大小可精準判斷樣本間存在的相似程度，負荷聚類分析的要求，聚類分析指標如表1所示。

2.3 主動配電網饋線自動化動作干擾因素

通過研究發現，配電網饋線各部分之間進行自動化操作時，易受干擾因素影響，而饋線自動化過程可強化配電網系統的穩定發展，具有重要作用。配電網饋線自動化過程中最重要的部分為信息傳遞，若信息傳遞有誤將造成配電網出現故障，無法順利進行相關工作，而分布式電源的直接并入對于配電網的系統要求較高，若故障隔離階段以及負荷階段出現問題，將造成負荷特性發生改變，應利用相關技術針對負荷特性進行預測，避免不合理的狀態進行遷移，有利于正確處理故障區段[6-7]。

3 配電網饋線負荷特性預測方法研究

3.1 用戶負荷預測

在聚類分析法的測試結果基礎上，可將行業用戶進行精準細分，每一類負荷應依據典型用戶的相關數據計算負荷密度指標：

其中ηm代表的含義為m類用戶的負荷密度指標;i代表的含義為不同行業中存在的典型用戶編號;T代表的含義為不同行業中存在的典型用戶數量;Pmi代表的含義為第m類用戶中第i個典型用戶的負荷;Ami代表的含義為第m類用戶第i個典型用戶的建筑面積或占地面積。

通過相關參數針對使用建筑面積指標計算的用戶進行負荷預測，其公式為：

式中：U為用戶編號;PU為第U個用戶的負荷預測結果;DU為第U個用戶所屬類型的負荷密度指標;SU為第U個用戶的建筑面積;λU為第U個用戶的容積率。

針對使用占地面積指標計算的用戶，其負荷公式為：

式中：R為用戶編號;PR為第R個用戶的負荷預測結果;DR為第R個用戶所屬類型的負荷密度指標;SR為第R個用戶的建筑面積[8-9]。

3.2 饋線負荷預測

針對負荷疊加可采用典型用戶對于電能使用的相關數據作為主要依據，負荷疊加過程中可根據聚類分析法的結果以及典型用戶負荷數據的相關結果進行匯總，最終得到總負荷，并考慮每一類用戶總負荷與典型用戶的負荷特征進行對比，將結果進行疊加。由用戶負荷疊加可針對饋線負荷特性進行預測，負荷同時率的確定可依據用戶用電負荷特性和負荷數值大小，并將用戶負荷同時率分為同類型和不同類型，同類型和不同類型的用戶負荷同時率公式如（8）、（9）所示：

通過上述預算結果可將饋線負荷預測結果的公式歸納為：

4 新型有源配電網饋線負荷特性故障區段定位 預警實現技術

4.1 配電網電流序分量故障特征分析與全段定 位預警

配電網饋線系統在運行過程中，易遭受干擾因素的影響，為保證配電網饋線的穩定運行，將針對故障區段采取預警的方式提示維修人員進行相關維護工作，其流程首先應針對故障區段的數據進行樣本采集，此時系統將采取故障預警模式，并針對故障區段的所屬類型進行判別以及定位，其中故障數據采集主要針對配電網饋線的故障區段兩端進行分析，并安裝智能饋線終端，以此采集線路的數據信息，而故障啟動的判據公式為：

通過該式子可計算饋線的電流突變量，并判定有源配電網饋線的故障區段位置，由智能饋線終端針對電流數據進行采集，并通過相關計算，進入故障類型判別流程[10]，通過預警系統可將故障的類型進行判定，并精準定位，有源配電網饋線負荷特性故障區段定位預警流程如圖2所示。

4.2 配電網饋線故障區段定位預警實現技術

為保證故障區段定位預警技術的順利實現，本文將利用通信技術與智能饋線終端相互配合，實現電流信息數據的采集，并通過預警技術針對配電網饋線進行快速維護，有利于滿足用戶的用電需求。因故障區段定位中最重要的部分為信息傳遞，因此，本文將利用以太網技術與智能饋線終端聯合，形成高級樣機，并構建通信模型，實現精準定位，除此之外，序電流數據自身的故障標識有利于故障區段預警技術迅速定位，并及時切除故障饋線區段[11-12]。

5 新型有源配電網饋線負荷特性故障區段定位 預警裝置開發

5.1 智能終端樣機開發

為保證配電網饋線負荷特性的精準預測，將針對智能終端樣機采取一體化設計模式進行開發，其硬件部分將由前面板、總線板以及后面板共同組成，針對電路設計將采用POWER、DI、DO、CPU以及AI插板共同組成，不同類型的插板功能各不相同，而軟件組成部分具有實時數據采集、處理、傳輸等功能，該軟件可針對故障區段進行精準定位[13]，故障處理軟件的功能實現流程圖如圖3所示。

5.2 配電網饋線預警實現技術

為保證配電網饋線負荷特性的準確預測，針對饋線的運行狀態進行評估，其中饋線負載率大于80%屬于饋線重載，大于100%視為饋線過載，為確定饋線存在的風險，應利用風險概率和損失進行綜合評估，研究發現當饋線為輻射型線路時，可靠性降低幅度為：

當饋線為聯絡線路時，可靠性降低幅度為：

通過上述研究發現饋線風險評估值為：

通過評估值的大小可判斷饋線的風險等級，并計算可靠性降低比率：

饋線風險級別與饋線風險預警級別對應關系如表2所示[14-15]。

6 結語

本文為保證配電網饋線電流的持續供應，針對故障區段進行精準定位，以最快的速度針對故障區段進行定位，并采取預警措施，有利于維修人員針對電網的故障及時維修，實現配電網饋線的維護，除此之外，針對饋線負荷過重現象，將通過風險評估以及預警方法有效降低由饋線負荷過重造成的配電網可靠性降低等問題，在未來發展中，將針對裝置的精準度進一步研究，使其廣泛應用于市場之中。

【參考文獻】

[1] 潘霄，沈方，張明理，等.基于需求相關性分組預測的主動配電網分布式電源規劃方法[J].可再生能源，2019（4）：582-587.

[2] 管鑫，劉會家，張振，等.主動配電網短期負荷預測研究[J].電工電能新技術，2019（1）：31-38.

[3] 李穎，張躍，吳琳，等.自下而上的主動配電網負荷曲線化預測方法[J].電力系統及其自動化學報，2019（2）：106-111.

[4] 王建萍，潘庭龍. 風光儲微網系統孤島運行控制策略研究[J].可再生能源，2016（12）：1 804-1 810.

[5] 張沈習，袁加妍，程浩忠.主動配電網中考慮需求側管理和網絡重構的分布式電源規劃方法[J].中國電機工程學報，2016（S1）：1-9.

[6] 潘超，孟濤，蔡國偉.主動配電網廣義電源多目標優化規劃[J].電工電能新技術，2016（03） ：41-46，75.

[7] 張明理，宋卓然，梁毅.基于飽和負荷密度的城市遠景空間負荷預測[J].沈陽工業大學學報，2018（1）：2-18.

[8] 肖白，劉慶永，房龍江.基于模糊粗糙集理論和時空信息的空間負荷預測[J].電力建設，2017（1）：58-67.

[9] 張沈習，李珂，程浩忠.間歇性分布式電源在主動配電網中的優化配置[J].電力自動化設備，2015（11）：45-51.

[10] 陳屹東，程浩忠，黃錦華情景分析在飽和負荷預測中的應用[J].電力系統及其自動化學報，2016（6）：7-13.

[11] 尚芳屹，楊宗麟，程浩忠改進Verhulst模型在飽和負荷預測中的應用[J].電力系統及其自動化學報，2015（1） ：64-68.

[12] 張騰飛，黎旭昕.含光伏源的微電網孤島/聯網平滑切換控制策略[J].電網技術，2015（4） ：904-910.

[13] 陳宇豪，王磊，楊宇.風儲直流微網孤島運行控制研究[J].分布式能源，2016（1）：40-46.

[14] 曾鳴，楊雍琦，劉敦楠.能源互聯網“源-網-荷-儲”協調優化運營模式及關鍵技術[J].電網技術，2016（1）：114-124.

[15] 劉小聰，王蓓蓓，李揚.計及需求側資源的大規模風電消納隨機機組組合模型[J].中國電機工程學報，2015（14）：3 714-3 723.