黃浩強(qiáng)

（廣州地鐵集團(tuán)有限公司）

0 引言

隨著地鐵的迅速發(fā)展和運(yùn)行約束條件越發(fā)嚴(yán)苛，地鐵供電系統(tǒng)作為地鐵的動(dòng)力來(lái)源，其供電質(zhì)量對(duì)地鐵設(shè)備穩(wěn)定可靠運(yùn)行意義重大。因此，對(duì)地鐵供電電能質(zhì)量進(jìn)行有效準(zhǔn)確的分析、評(píng)估和預(yù)警尤為關(guān)鍵［1，2］。

近年來(lái)，地鐵公司對(duì)地鐵供電系統(tǒng)設(shè)立了大量的電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)，通過(guò)部署的電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)設(shè)備自動(dòng)不間斷獲取多時(shí)間維度、多空間維度的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)［3］。在這種沖擊下，傳統(tǒng)電能質(zhì)量預(yù)警分析方法暴露了種種局限性［4-6］：一方面電能質(zhì)量大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)低密度、高價(jià)值的特點(diǎn)，如何能夠從海量數(shù)據(jù)中快速高效地提取有用隱含信息成為了亟需解決的問(wèn)題；另一方面，由于數(shù)據(jù)在不斷更新，恒定不變的告警閾值設(shè)定方法無(wú)法滿足持續(xù)發(fā)展的地鐵供電系統(tǒng)的需要。

為了解決上述問(wèn)題，本文針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行需要和當(dāng)前所用方法的不足，基于已有數(shù)據(jù)挖掘方法，設(shè)計(jì)了適應(yīng)地鐵供電系統(tǒng)運(yùn)行需要的電能質(zhì)量預(yù)警分析技術(shù)架構(gòu)：從數(shù)據(jù)采集與表征、數(shù)據(jù)預(yù)處理和預(yù)警分析三個(gè)過(guò)程解決大數(shù)據(jù)處理的難點(diǎn)，并有效得到供電系統(tǒng)電能質(zhì)量情況，以便提前采取措施。

1 地鐵供電系統(tǒng)電能質(zhì)量問(wèn)題

地鐵供電系統(tǒng)是地鐵的動(dòng)力來(lái)源，為地鐵列車(chē)和其他用電設(shè)備提供電能，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括外部供電部分和內(nèi)部供電部分，如圖1所示［7］。外部供電部分以主變電所為核心，負(fù)責(zé)連接城市電網(wǎng)和內(nèi)部供電部分。內(nèi)部供電部分包括牽引供電系統(tǒng)和照明系統(tǒng)，牽引供電系統(tǒng)包括牽引變電所和牽引網(wǎng)，主要通過(guò)降壓整流方式提供牽引地鐵機(jī)車(chē)所需電能，而照明系統(tǒng)負(fù)責(zé)給車(chē)站照明、電梯、空調(diào)、變頻器、UPS電源等提供電能。目前我國(guó)地鐵供電系統(tǒng)采用110／35kV集中供電方式運(yùn)行。圖1顯示該供電方式下主變電所從城市電網(wǎng)110kV引入兩回電源，按照地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范要求，其中至少有一回電源為專線。

圖1 集中式地鐵供電系統(tǒng)

地鐵供電系統(tǒng)諧波來(lái)源于牽引整流機(jī)組和動(dòng)力照明系統(tǒng)。其中，牽引整流機(jī)組一般采用24脈波整流技術(shù)將輸入的AC35kV整流為DC1500V，并通過(guò)饋線提供牽引機(jī)車(chē)電能。參考文獻(xiàn)［2］的分析表明，整流機(jī)組網(wǎng)側(cè)輸入電流諧波為（24k±1）次特征次諧波，主要含有23次、25次諧波，而整流側(cè)諧波含量較小。此外，機(jī)車(chē)運(yùn)行的不規(guī)律性，使得有功無(wú)功隨機(jī)波動(dòng)，引起電壓波動(dòng)和閃變、電壓偏差等問(wèn)題。同時(shí)機(jī)車(chē)起動(dòng)時(shí)帶來(lái)大功率異步電動(dòng)機(jī)的接入，負(fù)荷有功沖擊較大，也會(huì)引起頻率偏差等問(wèn)題。這些電能質(zhì)量問(wèn)題會(huì)影響設(shè)備使用壽命，甚至影響整個(gè)供電系統(tǒng)運(yùn)行。因此需要重視供電系統(tǒng)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)變化，快速有效地從海量測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。

2 電能質(zhì)量分析與預(yù)警技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 技術(shù)架構(gòu)

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)地鐵供電系統(tǒng)電能質(zhì)量進(jìn)行分析與預(yù)警操作，其整體技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 技術(shù)架構(gòu)

2.2 實(shí)施步驟

2.2.1 數(shù)據(jù)收集與表征

在數(shù)據(jù)收集與表征環(huán)節(jié)中，首先需要標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)表征。設(shè)Y＝｛y1，y2，…，yn｝是待分類對(duì)象集合，其中yi是第i個(gè)待分類對(duì)象，其特征具體包括m個(gè)指標(biāo)，即表示為：

在實(shí)際采集過(guò)程中不同指標(biāo)取值范圍各不相同，為了增強(qiáng)數(shù)據(jù)可比性及有效性，需要將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，一般采用以下方法：

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要負(fù)責(zé)處理采集或存儲(chǔ)過(guò)程中存在的問(wèn)題數(shù)據(jù)。根據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)顯示，問(wèn)題數(shù)據(jù)主要包括數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)丟失及數(shù)據(jù)異常等三種情況。在確定了數(shù)據(jù)問(wèn)題后，針對(duì)具體問(wèn)題采取不同的處理方式：①當(dāng)判別為數(shù)據(jù)重復(fù)問(wèn)題時(shí)，將重復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。②當(dāng)判別為數(shù)據(jù)丟失問(wèn)題時(shí)，則針對(duì)缺失情況進(jìn)行處理：當(dāng)缺失一個(gè)數(shù)值時(shí)，用前一時(shí)刻和后一時(shí)刻數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行填補(bǔ)；當(dāng)缺失大于一個(gè)數(shù)值時(shí)，則連續(xù)選取缺失值前段時(shí)間的采樣值和后段時(shí)間采樣值用作擬合處理，最后獲得該缺失段的數(shù)值。③當(dāng)判別為數(shù)據(jù)異常時(shí)，針對(duì)數(shù)據(jù)采集間隔不一致、某數(shù)據(jù)時(shí)有時(shí)無(wú)的情況，則需根據(jù)其他時(shí)刻正常監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。

2.2.3 預(yù)警分析

預(yù)警分析環(huán)節(jié)進(jìn)一步分為兩塊內(nèi)容，即動(dòng)態(tài)閾值設(shè)定和在線預(yù)警分析，下面分別展開(kāi)描述。

（1）動(dòng)態(tài)閾值設(shè)定

首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立模糊矩陣?；跉W式距離方法，通過(guò)采用兩指標(biāo)之間的距離反映指標(biāo)的相似程度，并以相似系數(shù)u表征：

其中，α是隨機(jī)數(shù)，保證相似系數(shù)在［0，1］范圍內(nèi)；d（yi，yj）為兩個(gè)對(duì)象yi和yj的差異度，計(jì)算公式如下所示：

根據(jù)上述各相似系數(shù)的計(jì)算，可獲得相似矩陣Un×m。參考文獻(xiàn)［8］，本文采用模糊傳遞閉包法將上述矩陣U轉(zhuǎn)化為模糊等價(jià)矩陣t（U），滿足條件：U?t（U），［t（U）］2?t（U）；?U?S，S2?S，則t（U）?S。同時(shí)，存在一個(gè)最小自然數(shù)l≤n，使得t（U）＝Ul，且對(duì)一切大于l的自然數(shù)k，均有Ul＝Uk?；诖双@得模糊等價(jià)矩陣t（U）后，t（U）元素從大到小排列而成集合Ω。并從該集合中選擇適當(dāng)?shù)摩酥?，根?jù)λ截集方法確定樣本分類個(gè)數(shù)。為了避免人工確認(rèn)λ值的局限性，本文引入統(tǒng)計(jì)量F來(lái)確定最優(yōu)λ值。設(shè)λ值下的分類數(shù)目為r，其中第q類樣本數(shù)目為nq，該類樣本集合為Yq，則統(tǒng)計(jì)量F為：

由于統(tǒng)計(jì)量F反映類間樣本差異度，當(dāng)差異越大，樣本分類效果越好，分類結(jié)果合理。因此在實(shí)際應(yīng)用中從F較大者中選取，進(jìn)而確定λ值，并最終確定分類數(shù)目。進(jìn)一步地，根據(jù)分類的情況，第q類第k個(gè)指標(biāo)閾值可按照式（9）設(shè)定：

（2）在線預(yù)警分析

在讀入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)存放的數(shù)據(jù)后，首先應(yīng)根據(jù)該數(shù)據(jù)錄入時(shí)期及錄入地點(diǎn)判斷當(dāng)前地鐵供電系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)期（高峰時(shí)期、低谷時(shí)期、節(jié)假日時(shí)期等）以及管轄范圍。根據(jù)判別結(jié)果讀取該時(shí)期同一地區(qū)不同預(yù)警對(duì)象的閾值，并將讀取的數(shù)據(jù)與該閾值進(jìn)行比較，如式（10）所示：

根據(jù)計(jì)算的E值，判斷該數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的供電系統(tǒng)電能質(zhì)量預(yù)警級(jí)別，并根據(jù)級(jí)別情況判斷是否告警。

3 算例分析

以我國(guó)某地區(qū)地鐵供電系統(tǒng)24臺(tái)110／35kV變壓器為預(yù)警對(duì)象，選取變壓器電壓總諧波畸變率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，共收集24臺(tái)變壓器A相出線連續(xù)一周的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔為1s）。

對(duì)上述收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊聚類分析，可獲得動(dòng)態(tài)聚類圖如圖3所示。

圖3 動(dòng)態(tài)聚類結(jié)果

圖3 中可見(jiàn)，當(dāng)λ越大時(shí)，類別總數(shù)越多，特別是當(dāng)λ＝1.0時(shí)類別總數(shù)為24，與變壓器總臺(tái)數(shù)相等，無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的聚類分析；隨著λ減小時(shí)，類別總數(shù)開(kāi)始減少。當(dāng)λ取不同值時(shí)，利用式（7）和（8）計(jì)算當(dāng)前分類結(jié)果的統(tǒng)計(jì)量F，選取F較大者確定最優(yōu)λ值，即λ＝0.9339。分類結(jié)果如表1所示。

表1 分類情況

（續(xù)）

對(duì)上述不同類型的變壓器進(jìn)行閾值設(shè)置：取每類各變壓器A相電壓總諧波畸變率95%概率值的平均值?；趫D2所示的在線預(yù)警分析環(huán)節(jié)，表2列出了第一類變壓器電能質(zhì)量的預(yù)警結(jié)果。

表2 第一類主變電能質(zhì)量預(yù)警結(jié)果

從表中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中可以看出，若采用閾值恒定的國(guó)家電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（35kV電壓總諧波畸變率上限值為5%），當(dāng)前監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)的第一類變壓器均不會(huì)觸發(fā)警告。但從表2中看出，根據(jù)本文方法設(shè)置的閾值比標(biāo)準(zhǔn)值小，更貼近變壓器實(shí)際運(yùn)行情況，其中4、9、10、19、22、23、24號(hào)變壓器均觸發(fā)警告，能提前告警運(yùn)行人員加強(qiáng)對(duì)這些變壓器的注意。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)地鐵供電系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中出線的電能質(zhì)量問(wèn)題，本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)了供電系統(tǒng)電能質(zhì)量預(yù)警分析架構(gòu)，具體包括數(shù)據(jù)收集和表征、數(shù)據(jù)預(yù)處理和預(yù)警分析等過(guò)程。為了適應(yīng)地鐵持續(xù)發(fā)展需要，本文在實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上，利用聚類分析和模糊傳遞閉包方法動(dòng)態(tài)設(shè)定電能質(zhì)量閾值，為后續(xù)系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)、檢修計(jì)劃的制定、設(shè)備更新等提供重要判據(jù)。