趙永良，章劍光，張永建

（1.國(guó)家電網(wǎng)有限公司，北京 100031；2.國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司紹興供電公司，浙江 紹興 312000）

0 引言

隨著新一輪電力體制改革的深化推進(jìn)，供電企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境日趨復(fù)雜，面臨著確保供電服務(wù)質(zhì)量和優(yōu)化投資的雙重壓力。配電網(wǎng)是聯(lián)系電網(wǎng)企業(yè)與電力客戶的最后一公里，電網(wǎng)企業(yè)“世界一流電網(wǎng)”的建設(shè)目標(biāo)對(duì)配電網(wǎng)建設(shè)管理提出了更高的要求，需要統(tǒng)籌考慮配電網(wǎng)建設(shè)投入的科學(xué)性與精準(zhǔn)度，提高質(zhì)量和效益[1-2]。

隨著電網(wǎng)規(guī)模日益增大，網(wǎng)架結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，輸配電網(wǎng)耦合程度日益加強(qiáng)，電力系統(tǒng)在發(fā)、輸、變、配、用電等各個(gè)環(huán)節(jié)的信息化進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)，積累了大量寶貴的電網(wǎng)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及客戶服務(wù)數(shù)據(jù)信息資源，如PMS（生產(chǎn)管理系統(tǒng)）、SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控）、公用變壓器終端、用電信息采集系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)論從總量和種類上都已頗具規(guī)模，為配電網(wǎng)整體運(yùn)行態(tài)勢(shì)分析提供了良好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐[3-6]。但目前供電企業(yè)基于全網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的態(tài)勢(shì)感知能力相對(duì)缺乏，各子系統(tǒng)管理領(lǐng)域與信息資源相對(duì)獨(dú)立，傳統(tǒng)的電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)輔助分析手段單一，需要綜合調(diào)取多個(gè)系統(tǒng)中相關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)信息進(jìn)行聯(lián)合分析，缺乏有效的整合利用與整體分析手段方法，存在人力資本投入大、問(wèn)題分析解決效率不高的問(wèn)題。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)處理面臨規(guī)模化挑戰(zhàn)的同時(shí)，數(shù)據(jù)研究已經(jīng)成為科學(xué)研究的重心，海量數(shù)據(jù)的分析比數(shù)據(jù)獲取要困難得多[7-8]。對(duì)供電企業(yè)而言，如何利用數(shù)據(jù)挖掘方法最大限度地分析數(shù)據(jù)中包含的有效信息，也將是一件十分有意義而又迫切的工作[9-10]。以下應(yīng)用GIS（地理信息系統(tǒng)）空間信息與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合[11]，基于熱力圖、邊緣提取、語(yǔ)義分析等態(tài)勢(shì)感知可視化技術(shù)[12-16]，構(gòu)建宏觀運(yùn)行態(tài)勢(shì)、重點(diǎn)區(qū)域邊緣提取、多業(yè)務(wù)疊加分析等模型，為配電網(wǎng)科學(xué)規(guī)劃、精準(zhǔn)投資、主動(dòng)服務(wù)提供科學(xué)量化的決策支撐。

1 多元信息的融合與數(shù)據(jù)清洗

目前，由于采集器重復(fù)采集和設(shè)備數(shù)據(jù)上傳終端等多方面原因，電網(wǎng)數(shù)據(jù)存在缺失值和異常值，故在建立模型前，需要全面梳理電網(wǎng)、設(shè)備、采集、用戶拓?fù)潢P(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)行多元信息融合和數(shù)據(jù)清洗。研究運(yùn)用拉格朗日插值算法、3Sigma統(tǒng)計(jì)分析算法等方法清洗數(shù)據(jù)，建立重要時(shí)點(diǎn)負(fù)載數(shù)據(jù)集合，構(gòu)建富含空間、時(shí)間以及多元業(yè)務(wù)特性的態(tài)勢(shì)分析數(shù)據(jù)資源（過(guò)程詳見(jiàn)圖1）。

圖1 多元信息的融合與數(shù)據(jù)清洗

1.1 數(shù)據(jù)缺失處理

針對(duì)缺失數(shù)據(jù)，采用拉格朗日插值算法進(jìn)行處理，使數(shù)據(jù)完整，滿足建模需求。拉格朗日差值法對(duì)實(shí)踐中的某個(gè)物理量進(jìn)行觀測(cè)，在若干個(gè)不同的地方得到相應(yīng)的觀測(cè)值x0，x1，…，xn，它通過(guò)一個(gè)滿足在各個(gè)觀測(cè)的點(diǎn)取到觀測(cè)到的值的多項(xiàng)式lk（x），進(jìn)行數(shù)據(jù)空缺補(bǔ)全。拉格朗日多項(xiàng)式插值算法如下：

主、配電網(wǎng)變壓器負(fù)荷數(shù)據(jù)分別來(lái)源于SCADA遙測(cè)數(shù)據(jù)、配電變壓器（以下簡(jiǎn)稱配變）實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集頻度分別為5 min，15 min，數(shù)據(jù)采集時(shí)點(diǎn)存在不對(duì)應(yīng)問(wèn)題。故通過(guò)拉格朗日插值算法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全，確保關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與重要斷面數(shù)據(jù)的完整準(zhǔn)確，以支撐開(kāi)展全網(wǎng)負(fù)載能力的聯(lián)合分析。

1.2 數(shù)據(jù)異常過(guò)濾

針對(duì)突變與異動(dòng)數(shù)據(jù)，采用3Sigma統(tǒng)計(jì)分析算法進(jìn)行過(guò)濾，排除異常數(shù)據(jù)對(duì)分析模型的影響。若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ、方差為 σ2的正態(tài)分布， 記為N（μ， σ2），3Sigma統(tǒng)計(jì)分析算法如下：

實(shí)際應(yīng)用中，X 落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于3‰，屬于小概率事件，因此可以把區(qū)間（μ-3σ，μ+3σ）看作是隨機(jī)變量 X實(shí)際可能的取值區(qū)間，這稱之為正態(tài)分布的“3σ”原則。通過(guò)采用3Sigma統(tǒng)計(jì)分析算法，對(duì)突變與異動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，可以排除異常數(shù)據(jù)對(duì)分析模型的影響。

1.3 重要負(fù)載斷面計(jì)算

區(qū)域電網(wǎng)月度、年度最大負(fù)荷時(shí)刻等重要時(shí)點(diǎn)可以調(diào)用SCADA系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果，但是配變臺(tái)區(qū)最大負(fù)荷在已有的各類系統(tǒng)暫未實(shí)現(xiàn)匯總計(jì)算。通過(guò)滾動(dòng)計(jì)算區(qū)域所有配變臺(tái)區(qū)每個(gè)時(shí)點(diǎn)的負(fù)載數(shù)據(jù)，查找月度、年度地區(qū)配電網(wǎng)最大負(fù)荷時(shí)刻。具體計(jì)算規(guī)則為：某時(shí)間區(qū)間內(nèi)，滾動(dòng)計(jì)算區(qū)域內(nèi)所有配變臺(tái)區(qū)每個(gè)時(shí)點(diǎn)的配電網(wǎng)總負(fù)荷，配電網(wǎng)總負(fù)荷最大值所在的時(shí)點(diǎn)即為該時(shí)間區(qū)間的重要負(fù)載斷面。

2014—2015年區(qū)域電網(wǎng)重要負(fù)載斷面時(shí)刻如圖2所示，可看到主網(wǎng)最大負(fù)荷時(shí)刻多發(fā)生在中午，配電網(wǎng)最大負(fù)荷時(shí)刻多發(fā)生在傍晚下班以后。

2 態(tài)勢(shì)分析模型構(gòu)建及應(yīng)用

對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗形成具有多元業(yè)務(wù)特性的態(tài)勢(shì)分析數(shù)據(jù)資源后，運(yùn)用熱力圖分析、邊緣提取等態(tài)勢(shì)感知可視化技術(shù)，構(gòu)建宏觀運(yùn)行態(tài)勢(shì)、重點(diǎn)區(qū)域邊緣提取、多業(yè)務(wù)疊加分析等模型（見(jiàn)圖3），為配電網(wǎng)科學(xué)規(guī)劃、精準(zhǔn)投資、主動(dòng)服務(wù)提供科學(xué)量化的決策支撐。

2.1 電網(wǎng)宏觀運(yùn)行態(tài)勢(shì)模型

圖2 區(qū)域電網(wǎng)負(fù)載重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)

圖3 數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建

2.1.1 熱力圖分析方法

熱力圖是利用空間統(tǒng)計(jì)的算法，從離散的點(diǎn)事件中找到空間聚集區(qū)域。熱力圖分析方法處理的具體步驟如下：

（1）步驟1：為離散點(diǎn)設(shè)定一個(gè)半徑（設(shè)定1.5 km），創(chuàng)建一個(gè)緩沖區(qū)。

（2）步驟2：對(duì)每個(gè)離散點(diǎn)的緩沖區(qū)，使用漸進(jìn)的灰度帶（完整的灰度帶是0—255），從內(nèi)而外，由深至淺地填充。各離散點(diǎn)色彩根據(jù)變壓器負(fù)載率從小而大漸進(jìn)填充。

（3）步驟3：對(duì)于有緩沖區(qū)交叉的區(qū)域，可以疊加灰度值（值越大顏色越亮，在灰度帶中則顯得越白），因而緩沖區(qū)交叉的越多，灰度值越大，這塊區(qū)域也就越“熱”。

（4）步驟4：以疊加后的灰度值為索引，從一條有256種顏色的色帶中（例如彩虹色）映射顏色，并對(duì)圖像重新著色，從而實(shí)現(xiàn)熱力圖。

2.1.2 電網(wǎng)宏觀運(yùn)行態(tài)勢(shì)模型及應(yīng)用

選擇輸配電網(wǎng)某一斷面的變壓器負(fù)載率、空間地理分布情況，通過(guò)熱力圖分析方法，根據(jù)負(fù)荷高低用不同顏色表示，聚合出可視化的顏色區(qū)域，形成全地區(qū)主網(wǎng)和配電網(wǎng)負(fù)載分布態(tài)勢(shì)圖。例如，通過(guò)對(duì)地區(qū)某月網(wǎng)供最大負(fù)荷時(shí)刻主配變負(fù)載率的空間分布進(jìn)行聚合，形成全地區(qū)主網(wǎng)和配電網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)（其中深色部分為負(fù)荷高密度區(qū)域），如圖4所示。

圖4 區(qū)域電網(wǎng)宏觀運(yùn)行態(tài)勢(shì)分布

經(jīng)過(guò)一定時(shí)間的積累，形成地區(qū)電網(wǎng)指紋檔案，提供動(dòng)畫播放展示，可以較為宏觀地反映紹興地區(qū)主網(wǎng)與配電網(wǎng)負(fù)荷較重區(qū)域的空間分布及時(shí)間演變情況，也可以有效識(shí)別部分區(qū)域存在的主重配輕或主輕配重的主配電網(wǎng)協(xié)同問(wèn)題。例如，部分區(qū)域呈現(xiàn)主網(wǎng)負(fù)荷密度明顯高于配電網(wǎng)，表明該區(qū)域?qū)＞€專變用戶較多，主網(wǎng)負(fù)載較重，有可能存在不滿足“N-1”檢驗(yàn)的情況，消除該區(qū)域負(fù)荷瓶頸需要解決主網(wǎng)電源新增與布局優(yōu)化兩個(gè)問(wèn)題；還有部分區(qū)域呈現(xiàn)配電網(wǎng)負(fù)荷密度明顯高于主網(wǎng)負(fù)荷，表明該區(qū)域主網(wǎng)電源布點(diǎn)充足，配電網(wǎng)輸送存在瓶頸，消除該區(qū)域負(fù)荷瓶頸需要解決配電網(wǎng)合理布局與負(fù)荷有效分配兩個(gè)問(wèn)題。

2.2 重點(diǎn)區(qū)域邊緣提取模型

2.2.1 邊緣提取技術(shù)

邊緣提取技術(shù)是采用圖像處理技術(shù)中的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行圖像邊緣提取處理。其基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對(duì)應(yīng)形狀以達(dá)到對(duì)圖像分析和識(shí)別的目的，采用形態(tài)學(xué)方法可以簡(jiǎn)化圖像數(shù)據(jù)，保持它們基本的形狀特征，并除去不相干的結(jié)構(gòu)。具體處理流程如下：

（1）步驟1：首先提取圖像的顏色通道，分別運(yùn)用中值濾波法對(duì)圖像去噪處理、色彩空間變化法改進(jìn)圖像質(zhì)量。

（2）步驟2：然后對(duì)圖像進(jìn)行聚類，通過(guò)matlab軟件自帶的K-means算法進(jìn)行2次聚類，對(duì)圖像進(jìn)行分割。

（3）步驟3：最后經(jīng)過(guò)上述預(yù)處理后，利用索貝爾算子進(jìn)行圖像邊緣坐標(biāo)提取，對(duì)提取的圖像進(jìn)行二值化處理，將邊緣信息存儲(chǔ)在矩陣中，得到圖中每個(gè)像素的類標(biāo)簽矩陣。索貝爾算子是一離散性差分算子，通過(guò)運(yùn)算圖像亮度函數(shù)的梯度之近似值提取圖像邊緣。

2.2.2 重點(diǎn)區(qū)域邊緣提取模型及應(yīng)用

重點(diǎn)區(qū)域邊緣提取主導(dǎo)思想是將運(yùn)行態(tài)勢(shì)從定性分析轉(zhuǎn)入定量分析，綜合運(yùn)用圖像去噪、色彩與空間、二次聚類等多種圖形邊緣提取分析算法準(zhǔn)確勾畫重點(diǎn)區(qū)域的輪廓，完成對(duì)主配電網(wǎng)負(fù)載熱力分布圖的圖像分類與區(qū)域判別，實(shí)現(xiàn)區(qū)域負(fù)荷特征的有效識(shí)別。

利用上述方法對(duì)S地區(qū)2016年6月電網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)進(jìn)行邊緣提取計(jì)算，形成多個(gè)重點(diǎn)區(qū)域的閉合輪廓區(qū)域，如圖5所示。這些閉合輪廓標(biāo)明了重點(diǎn)區(qū)域地理分布情況，具有鮮明的地域特點(diǎn)，如1號(hào)區(qū)域是襪業(yè)之鄉(xiāng)，大量小微織襪企業(yè)聚集，形成配電網(wǎng)負(fù)載承載較重的態(tài)勢(shì)，后期予以重點(diǎn)關(guān)注分析。

圖5 電網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的邊緣提取計(jì)算結(jié)果

通過(guò)對(duì)區(qū)域電網(wǎng)宏觀運(yùn)行態(tài)勢(shì)分布的邊緣提取結(jié)果開(kāi)展比對(duì)分析，可以獲得更準(zhǔn)確的各區(qū)域電網(wǎng)負(fù)載能力分布特征以及主配電網(wǎng)協(xié)同配套狀況的可視化結(jié)果，發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)運(yùn)行薄弱環(huán)節(jié)和投資需求點(diǎn)，對(duì)區(qū)域電網(wǎng)診斷分析結(jié)果進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)，指導(dǎo)下一步網(wǎng)架建設(shè)的規(guī)劃工作重點(diǎn)。

各區(qū)域電網(wǎng)負(fù)載能力分布特征：

（1）主重配輕型：代表區(qū)域?yàn)槲鞅辈繀^(qū)域，由于電力西送鄰市以及當(dāng)?shù)卮笮突ぎa(chǎn)業(yè)布局等原因，主網(wǎng)負(fù)載較重，專線專變用戶較多，而相應(yīng)的公變負(fù)載較為平穩(wěn)，負(fù)荷瓶頸需要解決電源點(diǎn)新增與布局優(yōu)化上。

（2）配重主輕型：代表區(qū)域?yàn)锳縣地區(qū)，表現(xiàn)為主網(wǎng)負(fù)載率適度、配電網(wǎng)負(fù)荷密度較大的特點(diǎn)，A縣供電企業(yè)負(fù)載率50%以上臺(tái)區(qū)占比最多，負(fù)荷瓶頸需要解決配電網(wǎng)合理布局與有效分配。

（3）主配相當(dāng)型：代表區(qū)域?yàn)镃縣、D縣地區(qū)，主配電網(wǎng)負(fù)載率呈現(xiàn)較高一致性，既有區(qū)域地形特點(diǎn)因素，也有電源點(diǎn)與網(wǎng)架相對(duì)單一的情況。

2.3 多業(yè)務(wù)疊加分析模型

通過(guò)聚焦邊緣提取所形成的重點(diǎn)區(qū)域，由簡(jiǎn)入繁，利用語(yǔ)義分析技術(shù)提煉客戶訴求內(nèi)容，逐層疊加和穿透分析區(qū)域電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)與客戶訴求響應(yīng)，將需求側(cè)響應(yīng)思維貫穿到電網(wǎng)資源的科學(xué)配置中。

在地理信息圖上以可視化圖形方式展現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)各類型異常狀態(tài)，如圖6所示，對(duì)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行穿透分析，虛線標(biāo)明了熱點(diǎn)區(qū)域的邊界范圍，首先可以看到地理空間區(qū)域上實(shí)時(shí)標(biāo)注了重過(guò)載、低電壓的臺(tái)區(qū)分布情況，點(diǎn)擊可以了解該臺(tái)區(qū)的異常明細(xì)信息，查看異常發(fā)生的頻次、持續(xù)時(shí)長(zhǎng)等具體信息；其次進(jìn)一步疊加分析95598故障工單與投訴工單，可以看到95598工單在該區(qū)域發(fā)生的頻次及具體服務(wù)響應(yīng)信息，可以看到在該區(qū)域發(fā)生的頻次及具體服務(wù)響應(yīng)信息，包括其發(fā)生地點(diǎn)及熱點(diǎn)詞頻。

圖6 熱點(diǎn)區(qū)域的多業(yè)務(wù)疊加分析

對(duì)于工單內(nèi)容，通過(guò)運(yùn)用分詞技術(shù)和自組織學(xué)習(xí)方法，總結(jié)提煉出400余個(gè)與電網(wǎng)態(tài)勢(shì)、服務(wù)響應(yīng)相關(guān)的關(guān)鍵詞，通過(guò)語(yǔ)義分析將故障或投訴內(nèi)容轉(zhuǎn)換成熱點(diǎn)詞頻進(jìn)行表達(dá)。一方面可以快速捕捉問(wèn)題重點(diǎn)，另一方面有利于后期計(jì)算機(jī)模型開(kāi)展統(tǒng)計(jì)分析。

通過(guò)將客戶訴求與電網(wǎng)運(yùn)行直接建立起緊密聯(lián)系，可以有效得出不同地區(qū)客戶對(duì)配電網(wǎng)建設(shè)需求的具體反映，對(duì)區(qū)域反復(fù)出現(xiàn)的密集點(diǎn)建立預(yù)警機(jī)制，有針對(duì)性地開(kāi)展配電網(wǎng)建設(shè)投資，提高供電可靠率與服務(wù)滿意度。

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)建立涵蓋電網(wǎng)業(yè)務(wù)交互模式數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘模型，實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、客戶訴求信息的緊密融合，將需求側(cè)響應(yīng)思維貫穿到電網(wǎng)資源的科學(xué)配置中，從企業(yè)運(yùn)營(yíng)的海量離散信息中提煉出眾多精煉、有效的知識(shí)元素，以豐富的數(shù)據(jù)、科學(xué)的方法、客觀的視角全面系統(tǒng)地分析了地區(qū)負(fù)載能力發(fā)展態(tài)勢(shì)，為后續(xù)科學(xué)規(guī)劃、精準(zhǔn)投資、主動(dòng)服務(wù)能力的進(jìn)一步提升奠定了堅(jiān)實(shí)的實(shí)踐基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)保證。