基于事故樹的供配電網電能異常損失因素分析

張 巖蓋祥虎李琳媛孫會琴王昭雷

(1.河北科技大學電氣工程學院,河北 石家莊 050018;2.國網河北省電力有限公司超高壓分公司,河北 石家莊 050071)

0 引言

近年來,供配電網安全遭受人為因素、外力破壞、設備穩定性等多種風險因素影響,低壓臺區用電量不斷增加,電能異常損失現象頻繁發生[1],電力部門主要關注電能異常損失后的稽查和有效補償追回,但實際影響電能異常損失的風險因素貫穿于整個供配電環節[2],例如檢測設備精度低,設備頻繁故障和稽查方法的不正確,電力人員的疏忽包庇等都會導致電能異常損失[3-4]。

造成供配電網電能異常損失的原因多種多樣且相互影響,針對供配電網電能異常損失的檢測方法各有不同,目前供配電網電能異常損失的監測、分析方法主要有皮爾遜相關系數法(PCCs)[5]、離群點算法[6]、事故樹分析法(FTA)[1]、基于傅里葉理論電能異常監測法[7]以及基于BP神經網絡方法(BPNN)[8]。

皮爾遜相關系數法所需數據量要足夠大且須成對出現,應用受到限制;基于離群點算法缺點是時間復雜度較高且難以挖掘局部離群點;基于傅里葉理論電能異常監測法能準確完成電網大數據的用戶電網參數的計量,但計算過程較為繁瑣,耗時長;基于BP神經網絡方法所需訓練時間較長且數據較龐大;事故樹分析法可對導致事故的各種原因及邏輯關系做出全面、簡潔、形象的描述,可以確定各基本事件對導致事故發生的影響程度,既可以定性分析,又可定量分析并對系統進行評價[9]。

本文將事故樹分析法應用于供配電網電能異常損失因素分析,通過構建各種風險因素導致事故發生的事故樹模型,列出事故樹模型的結構函數式,并通過算法對基本事件發生/不發生的各種組合情況進行構建,得出不同組合方式下基本事件的變化導致頂上事件發生/不發生的個數,最后將數值代入結構重要性系數計算公式,求解出供配電網電能異常損失事故樹的結構重要性系數(Structure Importance Coefficient,SIC),根據系數大小確定各風險因素的影響程度。

1 電能損失因素

電能損失即電能在供配電網傳輸中損失的電量,其發生存在于電能輸、運、售等各個環節,只有對各個環節發生竊電的可能性進行綜合分析,才能相對有效地降低電能損失。對電能損失進行有效控制的側重點在于對供配電網各個環節產生電能損耗進行綜合的定量定性評估,從而找出導致電能損失發生的原因,再針對這些原因進行分析,提出有效的治理策略。

構建電能損失事故樹的關鍵在于確定基本事件,即導致電能損失發生的基本因素。供配電網是一個龐大且復雜的系統,在供配電系統里,由于人為因素的影響,使得整體復雜程度大大增加,每項因素都有可能導致電能損失發生。以下歸列出供配電網系統中導致電能異常損失的影響因素,如表1所示,將各種可能造成電能異常損失的風險因素分為5類[13]。

表1 電能異常損失類別

2 事故樹分析法

事故樹分析又稱故障樹分析,是安全系統工程中重要的分析方法,探尋導致事故發生的事件之間的相互作用關系,從現象、原因、結果進行全面分析,用于驗證系統工程的可靠性。事故樹模型呈現出一種類似樹狀的結構[10],根據事故發生的過程,由代表事故結果的頂上事件、代表導致事故發生的中間事件和基本事件構成,并通過各基本事件之間、中間事件與事故結果之間的依存關系,以基本事件發生的不同組合個數,計算結構性重要系數,從而判斷基本事件對頂上事件的影響程度,是一種自上而下的推理分析方法[11]。

2.1 事故樹模型建立

在任何時間、系統,取事故發生與不發生2種狀態為變量,1代表事故發生,0代表事故不發生,X與A均為變量,分別代表基本事件與頂上事件:

事故原因與結果之間的關系用表達式A=φ(X)表示,表示為頂上事件隨基本事件發生變化的數學函數,X1,X2,X3,…Xn表示1-n個基本事件,邏輯與門與邏輯或門所對應的結構函數如下:

邏輯與門結構函數

邏輯或門結構函數

簡易事故樹模型如圖1所示,A為頂上事件,即所研究的對象,B1-B4為中間事件,X1-X6為基本事件,每一項事件均有2種狀態,頂上事件與中間事件為邏輯與門連接,中間事件B1-B4同時發生頂上事件A才會發生,中間事件與基本事件之間通過邏輯或門連接,X1-X6至少一個基本事件發生時所對應的中間事件就會發生。

圖1 簡易事故樹模型

通過簡易事故樹模型及邏輯符號的連接方式可推導出基本事件導致的頂上事件發生的結構式

2.2 結構重要性系數計算

結構重要度分析是從結構上分析各基本事件的重要程度,不考慮事件的發生概率或認為基本事件發生概率相等的情況下各基本事件對頂上事件的影響程度,能夠精確求解結構重要性系數,以系數的大小排列各基本事件順序,可分析出各基本事件對頂上事件的影響程度。假設導致頂上事件發生事故的各基本因素共n個,則影響因子之間的邏輯組合為2n個,結構重要性系數的精確計算公式為

式中:Xi為i項基本事件;Iφ(i)為基本事件Xi的結構性重要系數;φ(1,Xi)為第i項基本事件發生時導致頂上事件A發生的邏輯組合個數;φ(0,Xi)為第i項基本事件不發生時,頂上事件A不會發生的邏輯組合個數;∑[φ(1,Xi)-φ(0,Xi)]為當其余基本事件不發生改變的情況下,基本事件Xi由0(不發生)變為1(發生)時,使得頂上事件也由0(不發生)變為1(發生)的更變次數總和,事件的結構重要性系數越大表明該事件對系統的影響愈大,反之影響愈小。

根據上述簡易事故樹模型及計算公式可求解出簡易事故樹模型的結構重要性系數,在簡易事故樹模型中共有6項基本事件,6項基本事件在模型中獨立存在且相互作用共同影響頂上事件A的發生與不發生,6項基本事件共有26種組合方式,即64種邏輯組合。將基本事件組合而成的64種組合方式帶入公式(7)中,并對基本事件發生/不發生的各種組合情況進行構建,得出不同組合方式下基本事件的變化導致頂上事件A發生/不發生的個數,最后將不同組合方式下的基本事件導致頂上事件A發生與不發生的個數帶入公式(8)中進行計算,求解簡易事故樹模型的結構重要性系數。以基本事件X3為例,首先求解出當其余基本事件不發生變化僅X3由0變為1時導致頂上事件也由0變為1的邏輯組合數,由X1-X6為順序進行排列,第37種組合方式為100100,對應帶入公式(7)可求解出頂上事件A未發生事故(結果為0);第45種組合方式為101100,再次按順序帶入公式(7)中求解出頂上事件A此時發生了事故(結果為1)。由此可見其余基本事件均未發生變化僅X3發生變化即影響了頂上事件A隨之發生改變。同理第49種組合方式與第57種組合方式為一組對比數據、第53種組合方式與第61種組合方式為一組對比數據,均為僅有X3發生事故時導致頂上事件A發生事故,共計邏輯組合個數為3,即∑[φ(1,Xi)-φ(0,Xi)]為3,進而帶入公式(8)進行求解,計算出基本事件X3的結構重要性系數為0.094?；臼录M合方式、頂上事件A發生與不發生的個數及簡易事故樹結構重要性系數如表2所示,結果均保留3位小數。

表2 基本事件組合方式及結構重要性系數

3 供配電網電能異常損失事故樹分析

3.1 模型建立

將石家莊地區供配電網電能異常損失事故較為嚴重的某臺區作為分析對象,通過調查該臺區近2年來供配電網電能異常損失事故的統計數據及相關資料,采用事故樹分析法對供配電網電能異常損失因果結構進行分析。首先確定導致供配電網電能異常損失的基本事件,分析出基本事件與中間事件及頂上事件之間的關系,再建立供配電網電能異常損失事故樹模型,根據模型計算出系統結構重要性系數,最后通過系數大小分析影響供配電網電能異常損失的因素。供配電網電能異常損失具體事件的符號及其詳細說明見表3。

表3 供配電網電能異常損失事件符號說明

由表3可知,各基本事件之間共同作用相互影響,通過分析基本事件之間作用機理,對各事件進行與或門連接,構建出供配電網電能異常損失事故樹模型,如圖2所示。頂上事件A(供配電網電能異常損失)是所研究的對象事件,其發生的條件需同時滿足中間事件B1(電能異常損失現象發生)及中間事件B2(供電部門未查處電能異常損失行為),中間事件B1與B2的發生又需各自對應的基本事件所導致。

圖2 供配電網電能異常損失事故樹模型

根據電能異常損失事故樹模型得知,共有8項電能異常損失的基本事件X1—X8,9項中間事件,分別為B1與B2、C1—C5以及D1與D2,若頂上事件A發生事故,導致電能異常損失,需事件B1與事件B2同時發生事故。中間事件C1—C3、C4與C5至少一項發生事故時均會導致所對應事件B1或B2發生事故。而事件C1—C3則需各自對應的2項基本事件同時發生才會導致事件C1—C3發生事故。事件D1、D2任一項發生時均會導致中間事件C4,同理事件C5與事件D1、D2的事故發生需其所對應的各自基本事件至少一項發生。根據電能異常損失事故樹模型、邏輯表達式及邏輯符號的連接方式可推導出基本事件導致的頂上事件發生的公式

3.2 事故樹結構重要性系數

供配電網事故樹結構重要性系數的求解與評估是對結果的總結分析,結構重要性系數的大小反映的是供配電網中各影響因素對電能異常損失的影響程度,可對整體的供配電網結構進行系統的分析描述,把握供配電網降低電能異常損失的工作側重點。在供配電網電能異常損失事故樹模型中,8項基本事件共同組成256種組合方式,8項基本事件相互獨立存在但又相互影響共同作用,不同組合模式下對頂上事件的影響結果各有不同。

首先將8項基本事件組合而成的256種組合方式帶入公式(9),依據函數對基本事件發生/不發生的各種組合情況進行構建,得出不同組合方式下基本事件的變化導致電能異常損失發生/不發生的組合個數,供配電網電能異常損失的基本事件組合方式及電能異常損失事故發生與不發生組合個數如表4所示。最后將不同組合方式下的基本事件導致電能異常損失事故發生與不發生的組合個數帶入公式(8)中進行計算,即可求解出供配電網電能異常損失事故樹的結構重要性系數,結果如表5所示。

表4 供配電網電能異常損失基本事件組合關系分析

表5 供配電網電能異常損失事故樹結構重要性系數

依據結果對供配電網電能異常損失因素進行結構重要性系數排序:X2>X1>X3=X4>X5=X6=X7=X8。根據計算得到的供配電網電能損失事故樹結構重要性系數,可得出各影響因素對供配電網電能異常損失的影響程度,呈現出3個不同的分布帶,其中毀壞計量裝置的基本事件X1與發生竊電行為的基本事件X2可歸為一類,結構重要性系數最大,對供配電網電能異常損失的影響程度也最大;其次為供配電網結構不合理的基本事件X3與計量裝置水平不足的基本事件X4,結構重要性系數較小,對供配電網系統的影響程度較小;基本事件X5、X6、X7、X8的結構重要性系數相同且值最小,表明對供配電網電能異常損失的影響程度微弱,造成電能異常損失的風險低。

4 結論

本文采用事故樹分析法對供配電網電能異常損失進行研究,建立供配電網電能異常損失事故樹模型,求解各基本事件的結構重要性系數;分析表明,在供配電網電能異常損失因素中,人為因素、監管稽查因素及設備因素為主要因素,對電能異常損失影響大;器具類、信息類及環境類的結構重要性系數較低,對電能異常損失影響程度較小。電力部門應著重從用戶安全教育、工作人員素質、監管稽查三方面加強電力安全建設,可定期開展用戶安全教育、定期對工作人員培訓、完善監督舉報機制并有效利用大數據信息,提升稽查準確率、對計量裝置定期檢查維護并合理裝配設備,降低供配電網電能異常損失。在后面的工作中,可在算法研究的基礎上通過研制智能采集、計量、分析設備對電能異常損失事故進行精準判斷,準確鑒別出運行異常的用電裝置和用電用戶,提高反電損工作的高效化、智能化以及規范化,遏制竊電行為等事件的發生。