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摘要：隨着PMS（生产管理系统）和配电自动化等信息化、智能化系统的推广应用，电力公司积累了海量的配电网运行状态数据，形成对配电网运行管理有一定价值的评估与预警的思路和方法，对配电网运行有重要意义。
关键词：大数据配电网运行；状态评估；预警
配电网作为连接输电网和用户的重要环节，其运行状态的好坏直接影响着用户用电的可靠性和电能质量，与人民生活水平和国民经济发展息息相关。与输电网相比，配电网的结构更加复杂，包含的设备数目更加庞大，自动化水平也相对较低，由此导致了配电网运行数据采集的困难，并且加大了配网运行状态评估的难度。所以有必要对配电网运行状态进行评估和预警。
1、不同应用场景下配电网运行状态评估与预警方法
1.1配电网的负荷预测场景
（1）基于神经网络算法的配电网负荷预测
对配电网的负荷变化和特性进行科学预测，是评估配电网安全、经济运行的重要内容。但是良好的映射与学习能力是神经网络的特点，能够将各种繁琐的非线性关系拟合产生，处理电力系统负荷预测问题。预测时，给定负荷及相关变量数量样本，开始神经网络训练，可自动模拟出适当的函数关系。经训练的网络即可直接用于配电网负荷预测。
（2）负荷预测模型设计
首先利用MATLAB软件建立1个3层的神经网络，隐含层只有1层。隐层节点的确定一般按照以下公式的要求来确定：
m=■+a ； m=log2n ； m=■
式中：m为隐层节点数目；l为输出层节点数目；n是输入层节点数目；a是1—10的整数。实际训练时，按照从小到大的顺序逐个代入程序进行试验，选出最合适的值。建立网络通过newff来实现，这个函数将建立起已经设定好参数的满足要求的网络结构。初始化由函数init来确定，训练网络由train函数来确定，仿真输出由函数sim来执行，学习速率一般取值范围为0.05～0.8，最后根据上述参数进行数据处理及计算。
1.2配电网的最大供电能力评估场景
（1）基于最大供电能力的配电网规划模型
为充分发挥配电网效率，提出基于TSC（最大供电能力）的配电网规划理念方法，主要包括以下内容：校验验证N-1；校验并进一步调整TSC和负荷的分布；校验并进一步调整TSC和负荷的总量；将TSC以及能够扩展的最高供电量运算出来。将常见的配电网建设改造手段按代价由低到高归纳为3大类10种规划措施，并给出这些措施在TSC规划流程中何时采用。其中，负荷分布调整是TSC规划的首选措施，能通过调整负荷在主变压器（以下简称主变）和馈线间的分配消纳新增负荷，为此提出一种负荷再分配的优化方法，TSC模型流程如图左图所示。
基于TSC的规划与传统规划先考虑变电容量匹配再进行网络规划的思路不同，其理念是优先通过优化配电网结构及运行方式提升TSC满足负荷，其次再考虑新增变电容量，从而达到充分利用已有网络销纳新增负荷的目的。
1.3配电网的供电质量评价场景
低压供电可靠性评估用电优质服务的最突出表现就是低压用户供电稳定、持续。结合以往的电力系统可靠性统计分析，形成全面的面向用户体验的供电可靠性分析管理模式，通过配电网抢修平台客户报修与95598客户服务平台资料，结合智能电表采集低压用户停电事件，综合研判停电范围，开展低压供电可靠性各项指标的统计计算，主要包括CAIDI-1（停电用户平均停电时间）、CEMIn（多次持续停电用户的比率）、CEMSMIn（多次停电用户的比率）、CELID-s（长时间单次停电用户的比率）、CELID-t（长时间停电用户的比率）、ASIDI（平均系统停电时间）、ASIFI（平均系统停电频率）、MAIFI（系统平均短时停电频率）、系统平均短时停电、SAIFI-1（系统平均停电频率）、SAIDI-1（系统平均停电时间）、AIHC-1（供电可靠率）等。
1.4基于“站-线-变-户”的无功电压分析模型
应用多种监测设备，充分利用具备电压质量监测功能的仪器、仪表和技术手段，建立“站-线-变-户”的无功电压监控分析体系，实现对变电站、高低压线路、配变、客户端各个不同电压等级无功电压数据的及时监测与采集，确保电压质量监控有序，治理有效。同时，根据监控分析结果，充分运用低电压用户电压信息数据，作为变电站、配变调压和无功投切判据，形成变电站、配变和低压用户电压无功联调机制，并提出无功补偿配置优化建议，实现无功补偿装置精准配置，提高无功补偿调节效果。
2、配电网运行状态评估与预警方法成效价值
（1）改善了原先配电网运行数据不准确、分析问题分散等问题，便于掌握整个电网中的运行状态和供电能力水平，找到其薄弱环节，提出整改措施建议，为下一阶段重点工作提供参考意见。
（2）为配电网运作的精益化管理提供支持，能够更好的提升工作效率与数据的实时性，降低一线工作人员的作业量。
（3）为了增强有关专业管理能力，冲破专业壁垒，做到数据的互相校核以及互通互联，共享专业系统，如调度、营销以及生产等的数据。
（4）有利于提高优质服务水平，通过主动服务降低各类投诉工单数量，进一步提升公司内质外形建设水平。
3、结束语
运用大数据的方法和数据挖掘的工具，阐述了配电网运行状态的评估与预警方法，对指导实际工作具有积极意义。
参考文献：
[1]配电网评估指标体系建立与评估方法[J].姚刚刘速飞马劲东卢美玲.华东电力.2009（12）.
[2]基于大数据的配电网运行状态评估与预警[J].刘学军，俞伟，何颋，陈晨，王建炜.信息化建设.2016（07）.
（作者单位：国网泉州供电公司）
关键词：大数据配电网运行；状态评估；预警
配电网作为连接输电网和用户的重要环节，其运行状态的好坏直接影响着用户用电的可靠性和电能质量，与人民生活水平和国民经济发展息息相关。与输电网相比，配电网的结构更加复杂，包含的设备数目更加庞大，自动化水平也相对较低，由此导致了配电网运行数据采集的困难，并且加大了配网运行状态评估的难度。所以有必要对配电网运行状态进行评估和预警。
1、不同应用场景下配电网运行状态评估与预警方法
1.1配电网的负荷预测场景
（1）基于神经网络算法的配电网负荷预测
对配电网的负荷变化和特性进行科学预测，是评估配电网安全、经济运行的重要内容。但是良好的映射与学习能力是神经网络的特点，能够将各种繁琐的非线性关系拟合产生，处理电力系统负荷预测问题。预测时，给定负荷及相关变量数量样本，开始神经网络训练，可自动模拟出适当的函数关系。经训练的网络即可直接用于配电网负荷预测。
（2）负荷预测模型设计
首先利用MATLAB软件建立1个3层的神经网络，隐含层只有1层。隐层节点的确定一般按照以下公式的要求来确定：
m=■+a ； m=log2n ； m=■
式中：m为隐层节点数目；l为输出层节点数目；n是输入层节点数目；a是1—10的整数。实际训练时，按照从小到大的顺序逐个代入程序进行试验，选出最合适的值。建立网络通过newff来实现，这个函数将建立起已经设定好参数的满足要求的网络结构。初始化由函数init来确定，训练网络由train函数来确定，仿真输出由函数sim来执行，学习速率一般取值范围为0.05～0.8，最后根据上述参数进行数据处理及计算。
1.2配电网的最大供电能力评估场景
（1）基于最大供电能力的配电网规划模型
为充分发挥配电网效率，提出基于TSC（最大供电能力）的配电网规划理念方法，主要包括以下内容：校验验证N-1；校验并进一步调整TSC和负荷的分布；校验并进一步调整TSC和负荷的总量；将TSC以及能够扩展的最高供电量运算出来。将常见的配电网建设改造手段按代价由低到高归纳为3大类10种规划措施，并给出这些措施在TSC规划流程中何时采用。其中，负荷分布调整是TSC规划的首选措施，能通过调整负荷在主变压器（以下简称主变）和馈线间的分配消纳新增负荷，为此提出一种负荷再分配的优化方法，TSC模型流程如图左图所示。
基于TSC的规划与传统规划先考虑变电容量匹配再进行网络规划的思路不同，其理念是优先通过优化配电网结构及运行方式提升TSC满足负荷，其次再考虑新增变电容量，从而达到充分利用已有网络销纳新增负荷的目的。
1.3配电网的供电质量评价场景
低压供电可靠性评估用电优质服务的最突出表现就是低压用户供电稳定、持续。结合以往的电力系统可靠性统计分析，形成全面的面向用户体验的供电可靠性分析管理模式，通过配电网抢修平台客户报修与95598客户服务平台资料，结合智能电表采集低压用户停电事件，综合研判停电范围，开展低压供电可靠性各项指标的统计计算，主要包括CAIDI-1（停电用户平均停电时间）、CEMIn（多次持续停电用户的比率）、CEMSMIn（多次停电用户的比率）、CELID-s（长时间单次停电用户的比率）、CELID-t（长时间停电用户的比率）、ASIDI（平均系统停电时间）、ASIFI（平均系统停电频率）、MAIFI（系统平均短时停电频率）、系统平均短时停电、SAIFI-1（系统平均停电频率）、SAIDI-1（系统平均停电时间）、AIHC-1（供电可靠率）等。
1.4基于“站-线-变-户”的无功电压分析模型
应用多种监测设备，充分利用具备电压质量监测功能的仪器、仪表和技术手段，建立“站-线-变-户”的无功电压监控分析体系，实现对变电站、高低压线路、配变、客户端各个不同电压等级无功电压数据的及时监测与采集，确保电压质量监控有序，治理有效。同时，根据监控分析结果，充分运用低电压用户电压信息数据，作为变电站、配变调压和无功投切判据，形成变电站、配变和低压用户电压无功联调机制，并提出无功补偿配置优化建议，实现无功补偿装置精准配置，提高无功补偿调节效果。
2、配电网运行状态评估与预警方法成效价值
（1）改善了原先配电网运行数据不准确、分析问题分散等问题，便于掌握整个电网中的运行状态和供电能力水平，找到其薄弱环节，提出整改措施建议，为下一阶段重点工作提供参考意见。
（2）为配电网运作的精益化管理提供支持，能够更好的提升工作效率与数据的实时性，降低一线工作人员的作业量。
（3）为了增强有关专业管理能力，冲破专业壁垒，做到数据的互相校核以及互通互联，共享专业系统，如调度、营销以及生产等的数据。
（4）有利于提高优质服务水平，通过主动服务降低各类投诉工单数量，进一步提升公司内质外形建设水平。
3、结束语
运用大数据的方法和数据挖掘的工具，阐述了配电网运行状态的评估与预警方法，对指导实际工作具有积极意义。
参考文献：
[1]配电网评估指标体系建立与评估方法[J].姚刚刘速飞马劲东卢美玲.华东电力.2009（12）.
[2]基于大数据的配电网运行状态评估与预警[J].刘学军，俞伟，何颋，陈晨，王建炜.信息化建设.2016（07）.
（作者单位：国网泉州供电公司）