趙永生,趙愛華,夏宗杰,程 辰 ,吳 瓊,胡彥斐,程 敏
(1.國網安徽省電力有限公司,安徽 合肥 230001;2.國網安徽省電力科學研究院,安徽 合肥 230001;3.國網安徽銅陵供電公司,安徽 銅陵 244000;4.國網合肥供電公司, 安徽 合肥 230000;5.國網宣城供電公司,安徽 宣城 242000;6.國網六安供電公司,安徽 六安 237000;7.國網安慶供電公司,安徽 安慶 246003)
隨著網絡、計算機、通信、大數據、傳感器、物聯網等技術[1-4]廣泛應用于配電網領域,人們對配電網的高效、節能及服務質量等運行管理有了更高要求[5-6]。其中,配電網變壓器運行(distribution network transformer operation,DNTO)[7-8]在配電網的運行管理中起著至關重要的作用。
近年來,對配電網數據的大量研究主要集中在狀態評估[9-10]、功率損耗[11]計算等方面。文獻[9]提出了綜合考慮檢修策略和設備健康指數的配電網可靠性評估方法。文獻[10]基于耦合元件的失效情況,建立了基于滿二叉樹拓撲多狀態可靠性模型,為評估存量配電網信息物理系統的可靠性提供了可行方案。文獻[11]提出基于Logistic回歸的配電網變壓器損耗預測方法,從而提高配電網變壓器的損耗控制能力。然而,這些方法很大程度上依賴于大量的數據。DNTO相對復雜,不僅涉及變壓器本身,還涉及其輻射區域內的設備,如饋線、無功補償裝置、計量裝置,以及人為因素等。數據指標質量不高或維數較大時,評估結果將受到嚴重影響。此外,部分方法未考慮眾多因素中的相關性,僅使用懲罰因子或權重,會使得評估結果不準確。
為此,本文提出了混合定義-測量-分析-改進-控制(definition-measurement-analysis-improve-control,DMAIC)和計劃-執行-控制-行動(plan-do-control-action,PDCA)管理策略的DNTO管理綜合評估方法。該方法根據DMAIC模型,優化電網公司DNTO管理流程,并通過PDCA模型對電網公司進行必要的指導和監督,從而實現閉環管理過程的持續改進。
奇異值分解[12](singular value decomposition,SVD)是本文使用的基本理論之一。F為信息矩陣,由多種綜合評估方法的結果構成。對于n維空間到p維空間的信息矩陣F映射向量,使矩陣F可以分解為:
SVD(F)=UWVT
(1)
式中:U為m階正交矩陣;V為n階正交矩陣;W為對角矩陣。
W定義如下:
(2)
式中:H為F的奇異值,且H為按降序排列的對角矩陣。
此外,奇異值優化需要同時考慮2個指標:可信度指數tk和一致性指數Tk。
(3)
式中:p為Hi的數目;k為Hi的保留數目。
(4)

為了滿足可信度和一致性要求,本文構造了綜合指數Ck。
Ck=a1(b1Tk+b2tk)+a2(b1Tk×b2tk)
(5)
式中:b1Tk+b2tk為tk和Tk的線性組合,且有b1+b2=1;Tk×tk為非線性部分,用于平衡tk和Tk。

需注意,b1和b2的值根據tk和Tk的相對重要性設置;同時,a1和a2的值根據最大分散度選擇。則有:
(6)
式中:I為單位矩陣。

Z=UWnVT
(7)
奇異熵(singular entropy,SE)的變化趨勢可以用于判斷信息矩陣的質量。
令奇異值Hi為F中特征向量,則F的奇異熵定義為:
(8)
式中:k為奇異熵的階數;Ei為奇異熵在i階中的增量。
(9)
本文提出了混合DMAIC和PDCA管理策略的電網公司DNTO管理綜合評估方法。DMAIC和PDCA為六西格瑪管理策略中的2種經典方法。DMAIC是1種過程改進方法,包括5個階段:定義、測量、分析、改進和控制。PDCA將過程改進分為4個階段,即“計劃-執行-檢查-行動”。
根據DMAIC模型,優化電網公司DNTO管理流程,并通過PDCA模型對電網公司進行必要的指導和監督,從而實現閉環管理過程的持續改進。基于混合模型的DNTO管理框架如圖1所示。

圖1 基于混合模型的DNTO管理框架
該框架主要包含定義、策略、分析3個階段。定義是建立相關指標體系,全面、公正地衡量DNTO;策略是利用指標體系數據對DNTO進行評估;分析是找出DNTO差異的原因,即區別于臨界參考值和基準,并輸出最終評估得分。
本文從覆蓋DNTO全過程的3個維度構建了DNTO的評估體系,包括規劃特征、管理特征和運營特征。規劃特征主要是配電網變壓器連接的線路參數。管理特征反映了配電網變壓器的管理參數。運行特性是配電網變壓器的運行參數。DNTO指標主要包括3部分:規劃特征、管理特征和運行特性。其中,規劃特征包括3類,分別為電源半徑、導線截面積和電纜絕緣率。管理特征包括5類,分別為功率損耗率、功率損耗月波動率、舊電能表比例、終端數據采集完整率和分支抄表日一致率。運行特性包括7類,分別為變壓器功率因數、饋線功率因數合格率、變壓器平均負載率、變壓器最大負載率、三相不平衡率、電壓合格率和端子電壓。
為了有效利用數據指標衡量DNTO,本文應用混合評估方法綜合評估DNTO管理過程。
首先,采用模糊層次分析法(f1)、變權理論(f2)、熵權法(f3)、變異系數法(f4)等方法,綜合評估DNTO指標。其中:層次分析法強調專家經驗;變權理論強調指標的合理分配;熵權法和變異系數法從不同角度分析指標數據的特征。因此,綜合評估矩陣F定義如下:
F=[f1,f2,f3,f4]
(10)
綜合評估矩陣F可以涵蓋當前評估的許多方面,能夠全面反映DNTO的綜合特性,避免了單一算法的片面性。因此,綜合評估結果x計算過程描述如下:
x=[xL,xM,xU]=[min(F),SVD(F),max(F)]
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(11)
式中:xL為最小值;xU為最大值;xM為基于SVD優化的優化值。其過程如下。
①在F的基礎上求出W,并由此得到H的值。
②為了避免所選計算方法的重復,計算奇異熵檢查獲得的信息量。如果奇異熵單調增加,則求得的矩陣為一個有效矩陣;否則,其為無效矩陣。
③計算可信度指數tk和一致性指數Tk。考慮到tk和Tk之間的平衡關系,令b1=b2=0.5,并根據規劃模型求解a1和a2的值。
④計算綜合指數Ck的值以測量矩陣的近似效果。同時,保留Hk,將剩余奇異值設置為0,并求解優化結果Z。
為了消除不同維度的不可通約性,將規劃特征綜合評估結果x轉化為r。
(12)
同一維度中所有評估對象的評估值的總相對相似度越小,維度權重的值越大。因此,令w為維度加權向量,用于反映每個被評估對象的維度屬性值之間的相對相似性。
(13)
式中:S為相同維度之間不同間隔的相似性。
(14)
式中:S(rij,rkj)為第j維區間內第i個和第k個評估對象的相似性;l為維度數。
結合w和r,加權評估矩陣X定義如下:
Xij=rijwj
(15)
式中:Xij為第i個評估對象的第j維度得分區間。
此外,基于Xij可構建評估向量Ui,定義如下:
Ui=(Xi1,Xi2,...,Xil)
(16)
評估向量Ui可劃分為正理想區間U+和負理想區間U-,具體定義為:
(17)
(18)

令R(Ui)為評估對象與理想區間的總體相對相似性,則其定義如下:
(19)
式中:S(Ui,U+)為第i個評估對象自身與正理想區間之間的相對相似性,S(Ui,U-)為第i個評估對象自身與負理想區間之間的相對相似性。
為了量化相關指標之間關系的影響,基于余弦定理獲取前述指標相關關系θij。
(20)
式中:n為與第j個指標相關的指標個數,INij為第i個指標和第j個指標關系;m為具有相關性的指標個數。
(21)
本文以某地區195家城鎮配電網變壓器的數據為例,應用上述評價過程對其進行評價。仿真時,硬件環境為Windows10 64位操作系統,CPU為酷睿i7,3.6 GHz,軟件編譯環境為MATLAB。
首先,采用層次分析法、熵權法、變權理論、變異系數法和理想逼近點法對195家城鎮配電網變壓器的運行情況進行了評估。不同評估方法的評估結果如圖2所示。

圖2 不同評估方法的評估結果
由圖2可知,由于單個算法的立場不同,因此結論將完全不同。
規劃特征中使用懲罰性權重評估結果如圖3所示。

圖3 規劃特征中使用懲罰性權重評估結果
由圖3可知:第7變壓器和第10變壓器在規劃特征中使用懲罰性權重計算的得分分別為68.76和66.34;使用熵權法計算的得分分別為58.46和88.07;使用層次分析法計算的得分分別為72.19和70.68。該結果表明,第7變壓器的各項指標得分應分布均勻,但與同一指標中的其他評價站相比差異不大。與配電網變壓器的其他指標相比,第10變壓器的差異比較明顯。然而,使用單一評估算法將導致配電變壓器運行評估出現偏差。
全區城鎮配電變壓器最終評分統計結果如圖4所示。

圖4 配電變壓器最終評分統計結果
由圖4可知,配電變壓器評分范圍為[60,90]。其中,最接近正理想、最遠離負理想的區域得分最高,為88.64分;最接近負理想、最遠離正理想的區域得分最低,為62.12分。整個城鎮配電網變壓器平均得分為75.93,偏方差為5.258。從數據上看,目前該地區配電網DNTO水平較低,存在不均衡問題。
本文對配電網閉環運行管理方案進行了研究與分析,提出了一種混合配電網閉環運行管理策略。首先,建立相關指標體系,全面、公正地衡量DNTO;其次,利用指標體系數據對DNTO進行評估;接著,分析DNTO差異的原因,找出區別于臨界參考值和基準;最后,計算評估得分。本文方法對配電網閉環運行管理服務質量的提升具有一定借鑒作用。
本文重點對配電網管理過程進行評估。未來工作可對配電網改進策略進行研究,如優化結構能源配置,優化供電策略等。