基于電力大數據的配電變壓器狀態評估方法

張國云 孔令號

(1.國網冀北電力有限公司技能培訓中心,河北 保定 071000;2.國網河北省電力有限公司保定供電分公司,河北 保定 071000)

0 引言

配電變壓器是電網中最重要的末端設備,在電力系統中數量龐大且作用重大,由于電能供應需求波動和運行環境變化,配電變壓器的運行狀態不一,一旦發生供電異常和中斷,可能會引起人員傷亡、安全事故、經濟損失等一系列嚴重的后果[1-2]。當前供電公司對配電變壓器主要采用日常計劃巡視和故障搶修維護等方式保障供電可靠性,在人力、物力、財力有限的情況下,充分利用電力大數據精確識別配電變壓器的運行狀態,對供電公司有序巡視、精準檢查和優化服務等工作將產生重大意義。

文獻[3]克服了主觀因素的缺陷,綜合變壓器的特點提出了一種基于模糊層次分析法的變壓器狀態評估方法。文獻[4]充分利用變壓器的多元狀態監測信息,分析了多元T2控制圖、多元累積和控制圖以及多元指數加權滑動平均控制圖3種典型多元統計控制圖用于變壓器狀態評判的構建方法。文獻[5]基于多時段信息融合構建配電變壓器運行狀態評估模型。文獻[6]為提高配電變壓器的故障預測水平和使用壽命,提出了配電變壓器運行狀態的大數據分析評估方法,構建了常規評估方法與大數據方法結合的業務流程架構。文獻[7]為了提高配電設備故障預測水平,提出了一種常規綜合評估方法與實時評估方法相結合的配電設備運行狀態實時評估方法。文獻[8]基于對電力系統多源數據的提取與處理,建立了融合外部氣象因素、設備內部健康狀況以及當前運行條件的10 kV 配電變壓器實時狀態評估模型。

隨著智能電能表全覆蓋和全量數據高頻采集,海量數據為大數據深化分析提供契機[9-12],本文提出了一種基于電力大數據的配電變壓器狀態評估方法,在定義了配電變壓器運行狀態指標體系的基礎上,應用用電信息采集系統的電壓、電流、負荷等多維數據形成指標數據矩陣,基于模糊聚類理論對配電變壓器進行聚類分析,從而為優化巡視運維計劃和提升優質服務水平提供一定數據支撐。

1 灰色分析與模糊聚類理論

1.1 灰色分析理論

灰色關聯分析[13]是對系統因素發展態勢進行量化度量的一種方法,其核心思想是依據影響因素序列的相似程度來判斷緊密聯系程度,影響因素序列越接近,相應之間的關聯度就越大,反之就越小。設Xi為某一因素序列,假如其在序號k上的數據分別為xi(k)(k=1,2,…,n),則稱Xi=[xi(1),xi(2),…,xi(n)]為該曲線的數據序列。設Xi Dm=[xi(1)dm,xi(2)dm,…,xi(n)dm]。

若xi(k)d3=,k=1,2,…,n,則稱D3為區間值化算子,Xi D3為行為序列Xi在均值化算子D3下的像,簡稱區間值像。

假如設序列

則γ(X0,Xi)滿足灰色四公理,ξ為分辨系數,稱γ(X0,Xi)為X0與Xi的灰色關聯度。

1.2 模糊聚類理論

模糊聚類分析[14]是一種有力的軟劃分分析工具,核心思想就是基于模糊數學語言對待劃分的對象按照相應要求進行客觀描述和科學分類。為得到論域X的模糊相似矩陣,需按照一定方法或準則,將論域內任意2個元素間賦予[0,1]之間的數值以代表彼此的相近程度,則稱此數值為此兩元素間的相似系數,論域X元素的所有相似系數便構成了模糊相似矩陣。然后可以用逐次平方方法得到該模糊相似矩陣的傳遞閉包t(R),將模糊相似矩陣變為模糊等價矩陣。

2 配電變壓器大數據狀態評估算法

隨著用電信息采集系統擴容升級和智能電表普及應用,配電變壓器電壓、電流、功率因數、三相不平衡度等多維度的電氣數據傳到采集主站,為此可以制定每臺配電變壓器的評價指標體系。在定義配電變壓器理想運行狀態的基礎上,基于灰色分析理論,將全域內所有待評估變壓器的運行狀態指標分別與理想狀態變壓器進行灰色關聯分析,從而得到各個指標的灰色關聯值,然后再依據模糊聚類分析的思想,可以將供電公司所轄的所有配電變壓器看作評估論域X={x1,x2,…,xi,…,xn},依據論域X中的待聚類對象的每一個指標的灰色關聯值,進行模糊聚類分析,從而依據不同的分類水平確定類別,這樣就可以為配電變壓器巡視檢修計劃提供數據支撐。

2.1 配電變壓器分析指標體系

綜合考慮表征配電變壓器運行狀態指標和用電信息采集所獲取的數據,分別選擇電壓、電流、負載率、三相不平衡度和功率因數五類指標,具體如表1所示。

表1 配電變壓器分析指標體系

上述指標中,電壓類指標描述了配電變壓器的電壓穩定程度;電流類指標描述了配電變壓器的負荷水平;負載率是該變壓器實際承擔的負荷與其額定容量之比,表征變壓器的承載能力,負載率越高、越平穩代表變壓器負荷特性越好;三相不平衡度是指在該變壓器三相電流(或負荷)平衡程度;功率因數在一定電壓和功率下,該值越高表征變壓器效益越好。

為了量化分析各個配電變壓器的運行狀態,在此定義配電變壓器理想運行狀態如表2所示,以此量化評估所有待評估的配電變壓器的各類指標。

表2 配電變壓器理想運行狀態指標

2.2 評估算法

以配電變壓器理想運行狀態為標桿,利用灰色分析理論計算所有待評估配電變壓器的對應指標與理想運行狀態的灰色關聯值,該值越高,代表待評估配電變壓器的運行狀態越接近理想運行狀態,反之,則代表越偏離理想運行狀態。

配電變壓器理想運行狀態指標矩陣如下

待評估配電變壓器運行狀態指標矩陣如下

對于ξ∈(0,1),則待評估配電變壓器各個指標與理想運行狀態指標的灰色關聯值計算公式如下所示

經過如上計算各個灰色關聯值之后,可以得到待評估配電變壓器所有指標的灰色關聯值,這樣就形成了待評估配電變壓器的灰色評價指標體系。模糊分析是用模糊數據的語言對待分類的研究對象進行“軟分類”,將所有待評估的配電變壓器看作待評估論域X={x1,x2,…,xi,…,xn},并將上述灰色分析計算得到的待評估對象的灰色評價指標體系作為論域對象的評估指標,從而可以形成評估論域的指標矩陣如下所示

公式(5)得到的評估論域指標矩陣是帶有量綱的數據矩陣,進一步進行標準化、正規化處理后,可以得到正規化矩陣X′=[x′ki]n×5,再以選擇數量積法、夾角余弦法、相關系數法、貼近度法、距離法等計算方法核定任意2個研究對象之間相似程度,從而得到所有研究對象的模糊相似矩陣R=[rij]n×n,從而進一步根據模糊相似矩陣或者模糊等價矩陣對論域對象進行聚類分析。

從電力大數據角度,根據模糊聚類分析之后的結果,以遠程的方式,迅速將所管轄的全部配電變壓器進行聚類分析成多個類別,再綜合考慮供電公司實際工作承載能力,按照輕重緩急更加科學化、更加合理化、更加精準化安排日常檢修巡視等工作,而并不是單純依靠周期(或特殊)巡視逐個現場檢查或者發生事故后再進行修復,這樣既能夠讓數據多跑路,從而節省人力、物力,還能前移設備缺陷治理關口,防患于未然,破解傳統巡視檢修計劃盲目、無序的狀態。同樣,由于用電信息采集系統也可以獲得用戶配電變壓器的運行數據,從而該方法也可以應用于重要用戶用電安全評估,為用戶出具用電安全分析報告,指導其安全用電。

3 算例分析

利用MATLAB對上述文中提到的配電變壓器大數據狀態評估算法進行編程,以10臺配電變壓器為例進行算例驗證,基于用電信息采集數據,就可以賦予每臺配電變壓器在表1所示配電變壓器分析指標體系下相應指標的數值,可以得到配電變壓器運行狀態指標矩陣,利用MATLAB 程序進行計算,將此矩陣中每個配電變壓器的指標與表2定義的配電變壓器理想運行狀態對應的指標進行灰色分析,就可以得到所有待評估對象的指標灰色關聯值,如表3所示。

表3 10臺配電變壓器的灰色關聯值矩陣

利用MATLAB 程序進行計算,將上述關聯值矩陣進行正規化處理得到正規化矩陣,據此計算配電變壓器企業a1-a10之間的相似度程度,從而得到所有模糊相似矩陣R=[rij]n×n,并將該矩陣進行逐次平方后得到模糊等價矩陣R*=,如表4所示。

表4 10臺配電變壓器相互之間的等價矩陣

依據表4所示的模糊等價矩陣,分別得到置信水平λ為1、0.97、0.968、0.967、0.922、0.918、0.913、0.899、0.831、0.826時候的截矩陣t(R)λ,并依據此截矩陣得到該10臺配電變壓器動態聚類變化矩陣如表5所示。

表5 10臺配電變壓器動態聚類矩陣

表中的“0”代表獨自成為一類,“1”代表合并成為一類,這樣就可以得到在不同置信水平下,配電變壓器運行狀態的聚類結果,并且通過置信水平從大到小對10臺配電變壓器進行依次模糊聚類的過程,可以知道逐漸聚成一類的配電變壓器先后出現的順序為{a4、a9}-{a10}-{a6}-{a1、a5}-{a8}-{a3}-{a2}-{a7},結合配電變壓器的初始狀態參數,供電公司可以將巡視檢修計劃順序定為{a7}-{a2}-{a3}-{a8}-{a1、a5}-{a6}-{a10}-{a4、a9},對供電公司管轄范圍內所有配電變壓器進行模糊聚類分析時,同樣能夠將數量龐大的配電變壓器分成若干類,從而為供電公司對配電變壓器進行檢修巡視決策提供一定數據支撐。

4 結論

針對配電變壓器運行狀態評估,提出了一種基于電力大數據的評估方法,為供電公司科學、精準、合理開展配電變壓器巡視提供一定數據依據,通過理論構建及算例分析,基本驗證了其可行性和有效性。

(1)利用電力大數據賦予配電變壓器指標灰色關聯值,再利用模糊聚類對配電變壓器運行狀態進行聚類分析形成巡視檢修計劃先后順序,為供電公司巡視檢修提供了相對科學、客觀的決策依據。

(2)配電變壓器評價指標體系從電壓、電流、功率因數等多個維度反映了其運行狀態,解決了人為主觀的問題,對配電變壓器狀態評估具有一定的指導作用。