智能配電網技術在配電網規劃中的運用

胡 清，王 磊

（國網宿遷供電公司經濟技術研究所，江蘇 宿遷 223800）

傳統的配電網系統通常采用集中式控制，信息傳遞相對滯后，對于實時變化的用電需求難以靈活應對，而隨著信息技術的快速發展，智能配電網技術應運而生，以其分布式控制、智能感知、高效調度等特點，為配電網系統注入新的動力。智能配電網技術借助先進的傳感器、通信技術、數據分析等手段，實現了對配電網系統更加細致、實時的監測和管理，通過實現設備之間的信息共享、遠程控制和智能決策，智能配電網技術能夠更好地適應不斷變化的用電環境，提高電力系統的可靠性和穩定性。

1 智能配電網技術的特點分析

第一，智能配電網技術的核心特點之一是其強大的自動化和智能化能力，通過引入先進的傳感器、智能算法和自學習系統，智能配電網能夠實時感知電力系統的運行狀態，自動進行故障檢測、定位和修復，自動化的特性極大地提高了電力系統的運行效率，降低了對人工干預的需求，從而使得電力系統更為可靠和可維護。第二，智能配電網技術支持對電力設備和電網狀態的實時監測，通過大數據分析和處理，系統能夠生成翔實的運行數據和趨勢分析報告，幫助電力運營商更好地了解電力系統的運行情況，實時監測和數據分析的特點使得電力系統能夠及時發現潛在問題、提前預防故障，并為未來的規劃提供科學依據[1]。第三，智能配電網技術將能源管理推向分布式和智能化的方向，通過智能電表、可再生能源發電系統等技術的應用，系統能夠更好地實現對分布式能源的管理和優化，使得電力系統能夠更好地適應可再生能源大規模接入的挑戰，提高電能利用率，降低對傳統能源的依賴。第四，智能配電網技術注重系統的彈性和可擴展性，彈性體現在系統能夠在面對突發性的電力需求變化或故障時迅速做出調整，保障電力系統的穩定運行，可擴展性體現在系統能夠方便地進行擴容，適應新能源接入和電力需求的增長，彈性和可擴展性的特點使得智能配電網更具適應性和靈活性。第五，智能配電網技術注重系統的安全性和魯棒性，通過加密技術、權限管理等手段，系統能夠確保電力數據的安全傳輸和存儲，同時系統具備強大的自我修復和恢復能力，能夠迅速應對網絡攻擊、設備故障等安全威脅，保障電力系統的正常運行。

2 智能配電網技術在配電網規劃中的具體運用

2.1 智能電力負荷管理技術的應用

智能電力負荷管理技術依賴于高精度的電力負荷預測，通過使用先進的數據分析和機器學習算法，系統可以對未來不同時間段的電力負荷進行準確預測，預測模型綜合考慮歷史負荷數據、天氣變化、特殊事件等多個因素，以提高預測的準確性，在應用過程中，系統會實時采集并分析歷史電力負荷數據，利用機器學習算法進行模型訓練，隨著時間的推移，預測模型會不斷優化，從而提高對未來電力負荷的預測精度，為后續的電力調度和優化提供了可靠的基礎。基于對電力負荷的準確預測，智能電力負荷管理技術通過動態電力負荷調度實現了對電力系統的靈活管理，系統會根據實時的負荷預測結果，結合電力系統的運行狀態和設備可用性，制定出最優的電力調度方案，在系統運行過程中，能夠動態調整各個供電點的輸出功率，合理分配負載，以實現整個系統電力負荷的平衡，調度過程可以通過智能控制中心實時監控和調整，保障電力系統的穩定運行，且系統能夠根據能源成本、環境因素等進行優化，提高電力利用效率。智能電力負荷管理技術強調對負荷側的靈活性管理，通過與終端用戶設備的互聯互通，系統可以獲取實時的負荷信息和用戶需求，在應用時系統會通過智能電表、智能家居設備等實時收集用戶用電行為，基于信息系統可以向用戶提供實時的電力消費情況，引導用戶在高峰時段降低用電，從而實現負荷側的調整，系統還可以通過與電動汽車充電樁的智能對接，實現對電動汽車充電過程的靈活調度，避免負荷集中爆發[2]。

2.2 分布式能源管理技術的應用

智能配電網中的分布式能源管理依賴于智能感知技術，通過各類傳感器、智能儀表等設備實時感知電力系統的狀態和能源使用情況，在用戶端和配電網各節點部署智能儀表，實時監測電能使用情況，包括電壓、電流、功率等參數，通過儀表系統可以實現對用戶側和配電網狀態的高精度感知；采用無線傳感器網絡覆蓋配電網區域，實時監測電力設備的運行狀況，及時感知潛在的故障和異常情況，通過大數據分析實現對電網狀態的動態調整和優化。分布式能源管理的核心在于對能源進行實時監控與精細控制，以保障電力系統的穩定性和可靠性，在智能配電網規劃中，建立基于物聯網的智能監控系統，通過云平臺集中監控各個配電站、電能用戶和分布式能源設備的運行狀態，該系統能夠實現對電力系統的全面監測，為決策者提供實時數據支持；采用遠程控制技術，實現對電力設備的精確調節和遠程操作，通過遠程控制中心，對分布式能源系統進行調度，協調各節點的運行，提高電力系統的整體效率。分布式能源管理需要解決能源波動和不確定性的問題，因此能源存儲與管理技術成為智能配電網中的關鍵，在電力規劃中需要引入先進的儲能技術，如電池儲能、超級電容等，對分布式能源進行存儲和釋放，通過智能控制系統，根據電力系統的負荷情況合理調度儲能設備，平滑能源波動，并采用先進的分布式能源管理算法，實現對分布式能源的智能調度和管理，通過預測負荷、分析電價和考慮能源存儲狀況，優化能源的分配和利用，提高能源的利用效率[3]。例如，在某地區的配電網規劃中，引入了分布式能源管理系統，系統設計與應用效果如表1 所示。

表1 某地區配電網分布式能源管理系統

2.3 實時監測與故障定位技術的應用

在配電網規劃中，故障定位技術的核心在于故障診斷算法的運用，通過結合實時監測數據，系統可以采用先進的算法對電力系統中的故障進行準確診斷，算法可以基于人工智能、模糊邏輯、神經網絡等原理，實現對不同類型故障的自動識別，故障診斷算法的運用能夠提高故障定位的準確性，降低對人工干預的需求，可以在短時間內對故障進行快速定位，從而提高電力系統的可靠性。現代電力設備普遍具備智能化的特征，其中包括故障自檢功能，該功能可以通過設備內置的傳感器和自診斷系統，實時監測設備的運行狀態，并在發現異常時向監測中心發送報警信號，通過智能設備的故障自檢功能，系統能夠及時發現潛在問題，幫助提前防范可能的故障，從而降低了系統發生重大故障的風險[4]。

例如，實時監測與故障定位可以采用支持向量機算法（Support Vector Machine，SVM），該算法是一種強大的機器學習算法，通過對實測數據進行清洗和去噪處理，去除異常值和噪聲，提高故障診斷的準確性。支持向量機對于高維數據的處理能力較強，但去除數據中的噪聲有助于提高算法的性能，之后從原始數據中提取出對故障診斷有意義的特征，或通過特征選擇方法選取最相關的特征，支持向量機對于高維數據的處理優勢使得其能夠更好地處理提取出的特征信息；在配電網故障診斷中，常用的核函數包括線性核函數、多項式核函數和徑向基核函數等，選擇合適的核函數能夠更好地捕捉故障特征；支持向量機中的懲罰參數C 的選擇直接影響模型的泛化性能，通過交叉驗證等方法，對懲罰參數進行調優，確保模型對于不同情況下都能取得較好的診斷效果。利用訓練集對支持向量機模型進行訓練，通過調整模型參數，使得模型在訓練數據上能夠學得合適的特征，提高對配電網故障的敏感性，并利用測試集對訓練好的模型進行測試，并對模型的性能進行評估，通常采用混淆矩陣、準確率、召回率等指標對模型的性能進行全面評估。支持向量機模型訓練完成后，可以將其應用于實際的配電網故障診斷，利用訓練好的支持向量機模型對新的未知故障樣本進行分類和定位，模型能夠準確地將故障歸類到不同的類別，并定位故障發生的位置，對支持向量機模型的輸出進行解釋，并通過可視化手段直觀地呈現故障診斷結果，能夠使得工程人員更好地理解和解釋模型的診斷過程，提高故障診斷的可信度[5]。

H 市近些年來積極開展配電網智能化改造，為了提升故障診斷效率，引入了支持向量機算法。表2 為H市配電網規劃中支持向量機算法在實時監測與故障定位中的應用成效。

表2 H 市配電網規劃中支持向量機算法的應用成效

2.4 自動化參數測量技術的應用

在配電網規劃中，智能電表是自動化參數測量技術的重要組成部分，通過智能電表可以實時測量用戶用電情況，提供詳細的用電數據，可幫助規劃者深入了解用戶用電習慣，合理分析用電負荷，為電力系統的規劃提供精準的數據支持；智能開關的引入使得電力設備能夠實現遠程控制和監測，在配電網規劃中，通過智能開關的部署可以實現對電力系統各節點的狀態實時監測、故障檢測和遠程控制，提高電力系統的穩定性和可靠性。電流是電力系統中重要的參數之一，高精度電流傳感器的應用可以實現對電流的實時監測，準確捕捉電流的變化趨勢，對于配電網規劃工作而言，能夠實現更加精準的電流負荷分析，合理規劃電力系統；電壓的穩定性對電力系統的正常運行至關重要，通過部署高精度電壓傳感器，可以實現對各個節點電壓的實時測量，及時發現電壓異常情況，使得規劃者更好地了解電壓分布狀況，為電力系統的合理規劃提供支持。自動化參數測量技術產生的大量數據需要通過數據挖掘技術進行深入分析，規劃者可以通過對電力系統歷史數據和實時數據的挖掘，發現潛在的規律和趨勢，為智能配電網的優化提供數據支持，結合自動化參數測量技術，可以采用智能優化算法對電力系統進行優化，能夠通過對數據的深入分析，提出更加智能化的電力系統規劃方案，實現能源的高效利用。

3 結語

智能配電網技術以其獨特的特點，為電力系統注入了新的活力，其自動化、實時監測、分布式能源管理等特點使得電力系統更加靈活、高效、可靠，未來智能配電網技術將繼續推動電力系統的升級和轉型，為社會提供更為智能化和可持續的電力服務。