面向智能電網的配電變壓器重過載影響因素初探

劉磊，周艷平，嚴思齊，趙忠媛，張亮芬

（昆明供電局，云南 昆明 650011）

0 引言

在社會經濟的發展過程中，總體的用電量不斷提升，但由于出現了配電重過載的情況，不利于保障實際用電環節的安全性[1]。影響智能電網重過載的相關因素具有多樣化的特點，需要針對此方面的問題加以探討，明確分析影響重過載因素的重要作用，采取有針對性的應急處理辦法，能夠有效降低重過載等問題的發生幾率，確保大眾的生活質量逐步提升，促進了用電環節的安全性和穩定性。

1 分析特征變量的重要性

現階段可以針對10kV的配電變壓器重過載問題加以探討，并對此方面的情況予以高度的關注，對于不同的學者來說，其自身所選擇的分析方向有所不同，且最終所確定的分析方式也存在較大的差異。在探究配電設備負荷過高等因素時，由于此類學者的探索數量相對較少，并且存在極個別學者對此類項目的探索數量也相對較少的情況，此類學者能夠針對配電重過載等因素加以探討。由于此類研究項目的進行處于表層區域，并不具備深層次的探索和分析，所以導致配電的分類不夠具體。

現階段可以將面向智能電網的配電變壓器重過載影響因素作為主要的探索論題，采用數據統計分析的方法，利用R語言等基礎工具，在靈活使用此類工具的基礎上，從天氣、用戶、配變自身因素等多方面的影響和關系加以分析，明確掌握各項因素在重過載階段的重要作用，最后再對其進行排列，從而明確掌握影響因素的相關次序，確保配電分類的清晰性和具體性，為智能電網規劃方案的制定提供充足的參考依據，以此來保障方案內容的合理性。

天氣、用戶以及配變自身因素對配變重過載具有重要影響，需要及時選定關鍵類型的變量數據，并對其進行統計和分析，在充分掌握配變重過載現象發生趨勢的同時，充分發揮出特征變量在研究階段的重要作用。不僅如此，在實際的探索過程中，還需要實現對對策理論法予以靈活使用，對特征變量的重要性予以全方位的分析，通過對獨立形式為主的特征變量以及關聯性相對較弱的特征變量予以去除處理，針對關聯性相對較強的特征變量加以探究，并以建模分析的形式，根據最終的分析結果對實際的配變予以合理的劃分，從而掌握相應的用戶類型[2]。

2 數據處理

一方面，需要對特征變量等相關數據予以確定，為模型的構建提供基礎的參考數據。首先，對于天氣因素來說，主要包括了溫度和日期兩方面的內容。其次，在分析用戶因素時，需要從負載類型和產業規模等層面入手。最后，在分析自身因素的過程中，主要包含了冷卻方式、配變類型以及保護方式三個方面的變量形式。

另一方面，針對在研究階段所涉及到的影響因素來說，還需要針對此類因素進行定義，保證最終定義結果的具體性。首先，天氣因素的定義。在分析天氣因素的過程中，需要根據日或月的平均溫度，探討并明確掌握天氣的具體狀況，還可以從星期、季度、法定假期對日平均溫度的分類情況予以合理的劃分，從而進一步掌握配變負載率的實際狀況。其次，在分析用戶因素時，可以從用電的類別等層面入手，并且需要對用戶、行業進行合理的分類，在掌握運行容量的同時，明確重要性的具體劃分等級，對重點的用戶予以清晰的表示，在充分掌握耗能產業類別的基礎上，對實際的生產班次和廠休日等基礎參數進行收集。最后，在探究配變自身因素時，需要從主要設備的性質等層面入手加以探討，并明確變動的實際容量，在分析首頁、日期、冷卻方式、銘牌容量和保護方式時，再將生產日期等基礎數據作為相應的參考[3]。

3 分析面向智能電網的配電變壓器重過載影響因素的基本思路

在分析智能電網的配電變壓器重過載情況時，主要與天氣情況、用電客戶等基礎因素具有直接關系，當此類基礎元素各不相同時，還會進一步對配變屬性產生一定程度的影響。由此可以看出，天氣情況和用電客戶等多方面的不同因素，同樣也與配變的屬性之間具有密切的聯系，深入到用戶的采集系統加以分析，以配變數據探究文章目的，分析配變日負荷所在、用電客戶屬性以及配變自身屬性，將此方面的數據作為目標輸入值。通過對氣象、溫度、節假日等外部基礎信息的綜合考慮，以符合值等關鍵類的變量為主，為數據的統計和分析作業順利開展奠定良好的基礎，從而打造出完善的分類分析模型。在通信理論中的互信息方法支撐作用下，針對每一個特征變量對重過載情況所帶來的影響進行探究，明確特征的相對重要性[4]。

對于傳統類型的統計學學科知識來說，在通常情況下，當自變量之間存在不相關或者相關性相對較弱的情況時，那么自變量的相對重要性則可以以簡易性的指標數據進行表示。例如：標準回歸系數的平方、偏相關系數的平方以及半偏相關系數的平方等等。然而，對于影響配變重過載的相關因素來說，天氣因素當中的日平均溫度與月平均溫度之間存在較為緊密的相關性，而配變屬性又與用電客戶之間存在較為明顯的相關性。為此，傳統形式的統計指標無法充分地表示各個特征的變量對配變重過載所帶來的重要性，可以通過對對策理論法的引用，再結合信息論當中的互信息等方面的概念，通過特征變量之間所存在的相關性，對特征變量進行求解，再使用此方面的數據對配變重過載情況的相對重要性加以探討，將特征變量按照相關度的強弱程度予以合理的排序，針對只存在獨立性或者相關性相對較弱的特征變量予以去除處理。

對于相關性相對較強的特征變量來說，可以從變量以及配變重過載概率等數據入手，建立與兩者之間相關的關系模型，再根據關系模型影響下所輸出的圖表，對圖表的特征值予以清晰的計算，從極大值、極小值以及單調性等多個不同的數據信息層面加以探討，保障了配變分類的合理性。需要注意的是，對于每一類的配變重過載概率來說，此類數據會隨著特征變量的變化趨勢而發生一定程度的改變，且每一類的配變重過載能夠與特征變量的變化趨勢保持高度的一致，通過對每一類配變的總體數量加以探究，在對此類配變形勢下所影響的用電客戶類型進行全面的分析。

4 對策理論求解的相對重要性

在分析面向智能電網的配電變壓器重過載影響因素時，通過對實際問題的探究，可以利用互信息研究影響因變量的自變量之間，在一般情況下所存在的相關性情況，但是無法直接得出自變量的相對重要性。在解決此類問題時，需要通過討論所有自變量的不同組合中的某一自變量的相對重要性，在此類方法的影響下，將互信息作為特征函數進行使用，進而采用對策理論的方法得出最終的結果[5]。對于對策理論來說，在通常情況下能夠解決相關探究問題。例如，在多人聯合參與工作的過程中，可以對關鍵的分配函數進行探究，將合作產生的總效率探究結果，以公平性和有效性的分配形式，將其劃分給其他成員。

通過對配變重過載影響因素的相對重要性求解理論加以探究，可以將此方面的內容當作同一個問題進行看待，并對相應的同構性作出合理的解釋。首先，參與研究的主體人員可以將其當做模型當中影響配變重過載的特征量進行看待。其次，對于所有成員的聯合貢獻來說，則可以當做各個特征量或者特征量組合實際對配變負載所造成的影響。再次，對特征函數也進行一定程度的轉換，將其作為特征變量與配變負載率的互信息看待，并發揮出此方面數據的使用價值。最后，在探究效益分配的過程中，可以將其當做所有特征變量與配變負載互信息的分解數據。

5 特征的提取

在使用用戶信息和對策理論法的過程中，通過對特征變量的充分計算，再對配變重過載等方面情況在發生階段所呈現出的相對重要性進行探究。行業類別、用電類別、日平均氣溫以及月平均氣溫等四個不同的特征變量屬于影響配變重過載的關鍵因素。通過對配變重過載比率相對較高的五種行業加以分析，可以看出采礦業有一半以上的企業都發生過配變過重過載的情況，而制造業、農林牧漁業、居民服務、其它服務業以及批發和零售業僅次于采礦業，并且與現實的狀況相吻合。

6 面向智能電網的配電變壓器重過載影響因素實證分析

6.1 案例分析

通過將某個地區電網公司作為重要的研究對象加以探究，在明確此類實例的基礎上，對電網公司一年以內的配變日負荷狀況予以全方位的統計，進一步分析重過載因素等方面的問題。實際所使用的工具為R語言，所需用的配件總數為5932臺，并且需要在實際的研究過程中，將天氣因素、用戶因素以及配變屬性因素作為實際所需要輸入的特征變量[6]。

6.2 特征提取

在使用對策理論法和互信息理論的過程中，需要通過對重過載發生時實際所涉及到的各個特征變量的重要性加以分析。由此可以看出，對于影響配電變壓器重過載的相關因素來說，用電類型、月平均氣溫、日平均氣溫以及用電行業屬于較為明顯的特征變量相關數據，在探究此類影響因素的過程中，具有較為重要的研究價值[7]。

6.3 特征量對配電變壓器重過載所帶來的影響

首先，從行業的類別進行探究可以看出，現階段所有的國民經濟行業種類高達20種左右，在研究智能電網的配電變壓器重過載影響因素時，所選擇的研究區域與行業重點，在通常情況下主要為制造業和采礦業，其次才是服務業、批發零售以及農林牧漁等多種行業類型。對各個行業的配電變壓器重過載比率進行收集，在分析和對比的情況下，對于電網規劃環節所涉及到的重點行業來說，需要對其自身的配電變壓器容量增加等現象予以綜合考慮，從根本入手并采取有效的整改措施，在最大程度上降低了配電變壓器重過載等現象的發生幾率。不僅如此，還可以從行業的類別和特征量的反應情況兩個不同的層面加以探究，充分地體現出此類區域的實際經濟發展狀況，在明確掌握經濟結構變動趨勢的同時，確保能夠在建設智能電網等基礎設施的過程中，將行業類別等分析結果作為主要參考依據，在綜合考慮的基礎上，將其作為衡量內部行業經濟指標的重要參考數據。

其次，需要從用戶的類別等層面入手加以探討，可以看出配電變壓器重過載率的用電最高數據，在通常情況下處于農村區域，且農村的用電量相對較高。其次，通過對配電變壓器的重過載率進行分類和排序，僅次于農村用電量的為農業生產用電、通信行業用電、城鎮居民用電和教學用電等四個部分。對于農村居民用電時的配電變壓器重過載率相對較高的具體原因進行探究，可以看出在通常情況下可能是由于農村區域所建設的智能電網存在滯后性，且此方面的基礎設施建設水平無法得到有效提升所導致。在存在配電變壓器設備老化和陳舊現象時，在此類問題的影響下，導致實際的電容量相對較少。不僅如此，農村居民在日常的生活過程中，所使用的電器功率相對較大，在一定程度上導致實際的用電量有所增加，從而引發了配電變壓器重過載等方面的問題。

再次，從月平均氣溫的角度加以探究，可以看出該類區域的配電變壓器重過載現象，在通常情況下會受到溫度的影響，并且還包含了重過載天數等多方面的干擾因素[8]。造成此類現象的原因，主要是由于當溫度較為適宜時，那么在此類月份當中，大眾的日常出行頻率相對較高，且存在較多的高峰出行時段，此時會進一步增加電力資源的整體用量，從而導致了配電變壓器重過載等方面的問題。

最后，從日平均氣溫的角度進行探究，可以看出影響配電變壓器中過載的相關因素，在一般情況下主要為單臺的配變重過載所導致。通過對此方面的數據信息進行統計，再結合最終的分析結果加以探討可以看出，對于各種類型的配電變壓器重過載現象發生率來說，若每日的溫度變化情況較為明顯，并且存在由低溫變化為高溫的現象時，那么實際的配電變壓器重過載發生率變化趨勢則存在較大的差異。造成此類現象的原因，可能是由于配電變壓器處于各不相同的溫度環境條件下時，實際的工作量也會有所不同，從而導致配電變壓器的重過載發生率也各不相同。

7 結語

通過對影響智能電網運行的關鍵性因素進行探討可以看出，通常情況下變壓器損毀主要是由于配電變壓器重過載等問題所導致，不利于保障智能電網在運行階段的安全性和平穩性?，F階段還需要利用數據采集系統，在引入對策理論和互信息的過程中，通過對數學模型的構建，從而提取出所需要探究的特征量。對配電變壓器重過載的關系以及特變量的關系進行分析和探討，可以看出用電客戶、行業類別、日平均氣溫和月平均氣溫等，都屬于影響配電變壓器重過載的主要因素。所以在建設智能電網的過程中，需要對此方面的因素予以綜合考慮，通過對配電變壓器的容量予以適當的調整，以此來保障用電環節的安全性，推動電力行業的可持續發展。