一種10 kV配電網(wǎng)線變拓?fù)渥晕倚ｒ灧椒?/h1>
2020-10-21 22:05:15卞真旭汪玉張淑娟李博邵珺偉
機(jī)電信息 2020年8期 關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)
卞真旭 汪玉 張淑娟 李博 邵珺偉
摘要：隨著安徽電力公司每年新規(guī)劃的配電網(wǎng)線路數(shù)量不斷增長，配電網(wǎng)拓?fù)浠靵y問題逐漸顯現(xiàn)。配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為一項基礎(chǔ)內(nèi)在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，如何準(zhǔn)確把握配電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)線上、線下數(shù)據(jù)的一致性等成為了亟待解決的現(xiàn)實問題。同時，公司配電網(wǎng)資產(chǎn)多，配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)動態(tài)校驗調(diào)整仍然依靠傳統(tǒng)人工方式校驗配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)錯誤，該方法耗時、耗力且難以保障實時性。為解決上述問題，基于同一條線路下變壓器波形相似性的電力業(yè)務(wù)特征，提出了一種異常拓?fù)渥晕倚ｒ灥姆椒ǎ軌蜉o助公司日常線變拓?fù)湫ｒ灩ぷ鳌?/p>
關(guān)鍵詞：配電網(wǎng);線變;拓?fù)?自我校驗
1 概述
為了更好地服務(wù)用電客戶的用電需求，我公司每年規(guī)劃的新配電網(wǎng)線路數(shù)量不斷增長，與此同時配電網(wǎng)的拓?fù)鋽?shù)據(jù)質(zhì)量問題也逐漸顯現(xiàn)。配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)是一項基礎(chǔ)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，營配調(diào)貫通、配電網(wǎng)線損計算、配電網(wǎng)故障搶修等業(yè)務(wù)均依托該基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，如何準(zhǔn)確把握配電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的實時動態(tài)，如何保證線上數(shù)據(jù)與線下數(shù)據(jù)的一致性、靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)動、數(shù)據(jù)治理與業(yè)務(wù)管理的銜接、數(shù)據(jù)挖掘與作用發(fā)揮的匹配等是亟待解決的一系列現(xiàn)實問題。
基于此，本文提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的配網(wǎng)拓?fù)鋽?shù)據(jù)質(zhì)量評估方法，該方法的主要功能是利用數(shù)據(jù)挖掘知識分析電壓曲線之間的相似性，以判斷配網(wǎng)拓?fù)涞臄?shù)據(jù)質(zhì)量。基于同一條10 kV線路下的配變出口電壓曲線相關(guān)程度高的電力業(yè)務(wù)特征，融合機(jī)器學(xué)習(xí)中的皮爾遜相關(guān)性系數(shù)、概率密度分布和系統(tǒng)聚類等算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的識別，以輔助公司日常線變關(guān)系的校驗工作。
2 配電網(wǎng)線變拓?fù)渥晕倚ｒ灩ぞ咴O(shè)計
線變拓?fù)渥晕倚ｒ灥闹攸c在于如何通過拓?fù)鋬?nèi)在特征，利用分析算法精準(zhǔn)提取所屬正確拓?fù)涞母鞣N關(guān)鍵因素。在特征提取的過程中，必須經(jīng)過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)篩選和多維分析，才能達(dá)到自我校驗的準(zhǔn)確率目標(biāo)。本方法采用距離判別法和皮爾遜相關(guān)性系數(shù)，基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建錯誤拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所屬的正確拓?fù)潢P(guān)系智能識別模型，實現(xiàn)異常拓?fù)渥晕倚ｒ灥哪繕?biāo)，主要構(gòu)建步驟包括：（1）拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多元化數(shù)據(jù)采集;（2）拓?fù)涠嗑S自我校驗方法;（3）基于深度學(xué)習(xí)算法及樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型自我訓(xùn)練及模型優(yōu)化;（4）模型評估測試。
異常拓?fù)渥晕倚ｒ灩ぷ骺蚣苋鐖D1所示。
2.1? ? 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)樣本數(shù)據(jù)收集
拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)樣本主要通過PMS系統(tǒng)和用戶用電信息采集系統(tǒng)獲取，樣本數(shù)據(jù)收集的過程中需要持續(xù)關(guān)注樣本數(shù)據(jù)的可用性和全面性。由于配電網(wǎng)會有低電壓、過電壓、電壓采集異常等現(xiàn)象，如果不綜合考慮會影響模型計算的實際效果，因此前期搜集大量樣本數(shù)據(jù)，保證樣本數(shù)據(jù)的多元化，對于提升模型計算準(zhǔn)確率具有重要意義。
2.2? ? 拓?fù)渥晕倚ｒ灧椒?/p>
基于異常拓?fù)涞淖晕倚ｒ灧椒ㄖ饕ㄒ韵?個步驟：
（1）配電網(wǎng)異常裝置識別，解決異常拓?fù)溴e誤校正的行為?；谝延信潆娋W(wǎng)拓?fù)湫ｒ災(zāi)Ｐ停ㄟ^現(xiàn)場校驗發(fā)現(xiàn)異常拓?fù)浯嬖阱e誤校驗的現(xiàn)象，通過現(xiàn)場排查發(fā)現(xiàn)主要原因是配電運維人員安裝了穩(wěn)壓調(diào)節(jié)裝置。通過優(yōu)化模型，識別穩(wěn)壓調(diào)節(jié)裝置的波形規(guī)律，降低模型錯誤識別率。
（2）基于距離判別法的正確拓?fù)潢P(guān)系回歸分析。通過計算異常拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的波形與其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)波形的核密度相似性，標(biāo)記相似度波峰之間的波谷處為閾值限值，基于相似性結(jié)果值采用距離判別法識別出最高相似度的拓?fù)渚€路，并輔助使用GIS地理位置坐標(biāo)校驗其正確性，最終的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)即為正確拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。錯誤變壓器與某條線路下的變壓器波形趨勢如圖2所示。
（3）研究發(fā)現(xiàn)同一線路下任意變壓器下的臺區(qū)用戶電壓源波形也具有高度相似特征，基于HPLC智能電表采集的電壓源數(shù)據(jù)分析其與變壓器下電壓源波形的皮爾遜特征，輔助支撐錯誤變壓器的正確線路關(guān)系，以提升校驗的精準(zhǔn)率。
2.3? ? 模型訓(xùn)練及優(yōu)化
基于已構(gòu)建的模型得到較高質(zhì)量的原始特征和適用于特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過網(wǎng)絡(luò)的卷積、池化等操作將原始特征通過網(wǎng)絡(luò)層學(xué)習(xí)抽象出了高層次的邊緣、輪廓，以達(dá)到輔助提升校驗精準(zhǔn)率的目的。
同時在模型優(yōu)化過程中，不斷分析異常拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特征，以期發(fā)現(xiàn)一些模型忽視的特征或特征問題。發(fā)現(xiàn)實際標(biāo)注為正樣本，但是預(yù)測出來是負(fù)樣本的行為，同時對概率特別低的負(fù)樣本作為重點分析對象，發(fā)現(xiàn)類似負(fù)樣本問題規(guī)律所在，不斷提升模型校驗覆蓋的完整率，這也是在模型優(yōu)化階段，模型自我發(fā)現(xiàn)潛在問題的有效手段。
2.4? ? 模型評估
通過人工現(xiàn)場大面積全量核查和小面積隨機(jī)抽查方式校驗?zāi)Ｐ?，通過核查發(fā)現(xiàn)，模型異常識別準(zhǔn)確率提升了59.91%，模型錯誤拓?fù)浣Y(jié)果所屬正確拓?fù)潢P(guān)系的全面率達(dá)到83.62%，準(zhǔn)確率達(dá)到了90.83%。
3 結(jié)語
本文通過建立一種10 kV配電網(wǎng)線變拓?fù)渥晕倚ｒ炞R別的模型，實現(xiàn)了對配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識別從“人控”到“技控”的轉(zhuǎn)變，從“線上”到“線下”的融合，從單一數(shù)據(jù)治理到與業(yè)務(wù)管理的深度銜接。該模型構(gòu)建后有效應(yīng)用于現(xiàn)場校驗，實現(xiàn)了對近40萬臺配電網(wǎng)線變設(shè)備的異常發(fā)現(xiàn)及自我校驗。相較于傳統(tǒng)人工現(xiàn)場巡檢，本文介紹的校驗方法對巡檢人員的需求降低了80%，對配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)排查的效率提高了近13倍，現(xiàn)場核查的直接成本降低了80%，對巡檢人員業(yè)務(wù)技能要求降低了60%，對配電運維人員起到了極大的輔助支撐作用，切實提升了工作效率，本方法在國網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)外均具有較高的推廣價值。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 唐澤洋，周鯤鵬，曹侃，等.基于配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)的線變關(guān)系校驗方法[J].高電壓技術(shù)，2018，44（5）：1059-1068.
[2] 王有斌，李文雯，楊中華，等.基于電網(wǎng)動態(tài)拓?fù)涞呐潆娋W(wǎng)故障定位分析平臺研究[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2017（18）：43-44.
[3] 穆廣祺.電網(wǎng)規(guī)劃及運行中N-1準(zhǔn)則應(yīng)用與設(shè)備的相關(guān)性問題[J].電力設(shè)備，2004，5（12）：23-26.
收稿日期：2020-02-29
作者簡介：卞真旭（1986—），男，安徽合肥人，高級工程師，研究方向：電力大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)。
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2 配電網(wǎng)線變拓?fù)渥晕倚ｒ灩ぞ咴O(shè)計
線變拓?fù)渥晕倚ｒ灥闹攸c在于如何通過拓?fù)鋬?nèi)在特征，利用分析算法精準(zhǔn)提取所屬正確拓?fù)涞母鞣N關(guān)鍵因素。在特征提取的過程中，必須經(jīng)過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)篩選和多維分析，才能達(dá)到自我校驗的準(zhǔn)確率目標(biāo)。本方法采用距離判別法和皮爾遜相關(guān)性系數(shù)，基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)框架，構(gòu)建錯誤拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所屬的正確拓?fù)潢P(guān)系智能識別模型，實現(xiàn)異常拓?fù)渥晕倚ｒ灥哪繕?biāo)，主要構(gòu)建步驟包括：（1）拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多元化數(shù)據(jù)采集;（2）拓?fù)涠嗑S自我校驗方法;（3）基于深度學(xué)習(xí)算法及樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型自我訓(xùn)練及模型優(yōu)化;（4）模型評估測試。
異常拓?fù)渥晕倚ｒ灩ぷ骺蚣苋鐖D1所示。
2.1? ? 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)樣本數(shù)據(jù)收集
拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)樣本主要通過PMS系統(tǒng)和用戶用電信息采集系統(tǒng)獲取，樣本數(shù)據(jù)收集的過程中需要持續(xù)關(guān)注樣本數(shù)據(jù)的可用性和全面性。由于配電網(wǎng)會有低電壓、過電壓、電壓采集異常等現(xiàn)象，如果不綜合考慮會影響模型計算的實際效果，因此前期搜集大量樣本數(shù)據(jù)，保證樣本數(shù)據(jù)的多元化，對于提升模型計算準(zhǔn)確率具有重要意義。
2.2? ? 拓?fù)渥晕倚ｒ灧椒?/p>
基于異常拓?fù)涞淖晕倚ｒ灧椒ㄖ饕ㄒ韵?個步驟：
（1）配電網(wǎng)異常裝置識別，解決異常拓?fù)溴e誤校正的行為?；谝延信潆娋W(wǎng)拓?fù)湫ｒ災(zāi)Ｐ停ㄟ^現(xiàn)場校驗發(fā)現(xiàn)異常拓?fù)浯嬖阱e誤校驗的現(xiàn)象，通過現(xiàn)場排查發(fā)現(xiàn)主要原因是配電運維人員安裝了穩(wěn)壓調(diào)節(jié)裝置。通過優(yōu)化模型，識別穩(wěn)壓調(diào)節(jié)裝置的波形規(guī)律，降低模型錯誤識別率。
（2）基于距離判別法的正確拓?fù)潢P(guān)系回歸分析。通過計算異常拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的波形與其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)波形的核密度相似性，標(biāo)記相似度波峰之間的波谷處為閾值限值，基于相似性結(jié)果值采用距離判別法識別出最高相似度的拓?fù)渚€路，并輔助使用GIS地理位置坐標(biāo)校驗其正確性，最終的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)即為正確拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。錯誤變壓器與某條線路下的變壓器波形趨勢如圖2所示。
（3）研究發(fā)現(xiàn)同一線路下任意變壓器下的臺區(qū)用戶電壓源波形也具有高度相似特征，基于HPLC智能電表采集的電壓源數(shù)據(jù)分析其與變壓器下電壓源波形的皮爾遜特征，輔助支撐錯誤變壓器的正確線路關(guān)系，以提升校驗的精準(zhǔn)率。
2.3? ? 模型訓(xùn)練及優(yōu)化
基于已構(gòu)建的模型得到較高質(zhì)量的原始特征和適用于特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過網(wǎng)絡(luò)的卷積、池化等操作將原始特征通過網(wǎng)絡(luò)層學(xué)習(xí)抽象出了高層次的邊緣、輪廓，以達(dá)到輔助提升校驗精準(zhǔn)率的目的。
同時在模型優(yōu)化過程中，不斷分析異常拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特征，以期發(fā)現(xiàn)一些模型忽視的特征或特征問題。發(fā)現(xiàn)實際標(biāo)注為正樣本，但是預(yù)測出來是負(fù)樣本的行為，同時對概率特別低的負(fù)樣本作為重點分析對象，發(fā)現(xiàn)類似負(fù)樣本問題規(guī)律所在，不斷提升模型校驗覆蓋的完整率，這也是在模型優(yōu)化階段，模型自我發(fā)現(xiàn)潛在問題的有效手段。
2.4? ? 模型評估
通過人工現(xiàn)場大面積全量核查和小面積隨機(jī)抽查方式校驗?zāi)Ｐ?，通過核查發(fā)現(xiàn)，模型異常識別準(zhǔn)確率提升了59.91%，模型錯誤拓?fù)浣Y(jié)果所屬正確拓?fù)潢P(guān)系的全面率達(dá)到83.62%，準(zhǔn)確率達(dá)到了90.83%。
3 結(jié)語
本文通過建立一種10 kV配電網(wǎng)線變拓?fù)渥晕倚ｒ炞R別的模型，實現(xiàn)了對配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識別從“人控”到“技控”的轉(zhuǎn)變，從“線上”到“線下”的融合，從單一數(shù)據(jù)治理到與業(yè)務(wù)管理的深度銜接。該模型構(gòu)建后有效應(yīng)用于現(xiàn)場校驗，實現(xiàn)了對近40萬臺配電網(wǎng)線變設(shè)備的異常發(fā)現(xiàn)及自我校驗。相較于傳統(tǒng)人工現(xiàn)場巡檢，本文介紹的校驗方法對巡檢人員的需求降低了80%，對配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)排查的效率提高了近13倍，現(xiàn)場核查的直接成本降低了80%，對巡檢人員業(yè)務(wù)技能要求降低了60%，對配電運維人員起到了極大的輔助支撐作用，切實提升了工作效率，本方法在國網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)外均具有較高的推廣價值。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 唐澤洋，周鯤鵬，曹侃，等.基于配電網(wǎng)運行數(shù)據(jù)的線變關(guān)系校驗方法[J].高電壓技術(shù)，2018，44（5）：1059-1068.
[2] 王有斌，李文雯，楊中華，等.基于電網(wǎng)動態(tài)拓?fù)涞呐潆娋W(wǎng)故障定位分析平臺研究[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2017（18）：43-44.
[3] 穆廣祺.電網(wǎng)規(guī)劃及運行中N-1準(zhǔn)則應(yīng)用與設(shè)備的相關(guān)性問題[J].電力設(shè)備，2004，5（12）：23-26.
收稿日期：2020-02-29
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