吳 裔，李 凡，田英杰，郭乃網(wǎng)，阮靜嫻

(國網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院，上海 200437)

配電網(wǎng)由架空(或入地)線路、桿塔、電纜、配電變壓器、開關(guān)設(shè)備、無功補(bǔ)償電容等配電設(shè)備及其附屬設(shè)施組成。配電變壓器、線路等主要設(shè)備發(fā)生重過載事件表明配電網(wǎng)供電能力難以滿足高峰用電需求。其中，配電變壓器重過載是指配電變壓器在運(yùn)行狀態(tài)中承受的負(fù)荷接近或超過額定容量，線路重過載是指線路在運(yùn)行狀態(tài)中通過的電流接近或超過最大允許電流。一般而言，負(fù)荷介于額定容量70%～100%之間的配電變壓器處于重載狀態(tài)，負(fù)荷超過額定容量的處于過載狀態(tài)；類似地，通過電流介于最大允許電流75%～100%之間的雙環(huán)網(wǎng)線路處于重載狀態(tài)，電流超過最大允許電流的處于過載狀態(tài)。配電網(wǎng)設(shè)備重過載會(huì)影響電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。以配電變壓器為例，長期重過載運(yùn)行可能引起繞組、線夾、引線等部件的溫度上升，導(dǎo)致變壓器絕緣受損、損耗增加，致使變壓器短路、燒損等嚴(yán)重事故的發(fā)生。

目前，配電網(wǎng)設(shè)備的負(fù)載率預(yù)測和重過載預(yù)警以基于專家經(jīng)驗(yàn)的人工方式為主，存在預(yù)測預(yù)警的準(zhǔn)確性不高、及時(shí)性不強(qiáng)等缺點(diǎn)。近年來，基于人工智能的負(fù)載率預(yù)測方法已成為研究熱點(diǎn)[1-14]。與基于統(tǒng)計(jì)分析的方法相比，基于人工智能的方法對復(fù)雜線性和非線性關(guān)系的擬合能力更強(qiáng)，能夠更深入地挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。本文研究設(shè)計(jì)基于人工智能的配電網(wǎng)設(shè)備負(fù)載預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)，根據(jù)負(fù)載預(yù)測結(jié)果預(yù)警配電變壓器、線路的重過載狀態(tài)，為業(yè)務(wù)人員的日常工作提供技術(shù)支撐。

1 配電網(wǎng)設(shè)備負(fù)載率預(yù)測

1.1 預(yù)測框架

給出配電網(wǎng)的配電變壓器、饋線的負(fù)載率預(yù)測功能設(shè)計(jì)，整個(gè)預(yù)測流程主要包括以下步驟。

步驟1：數(shù)據(jù)清洗。對配電變壓器、饋線的歷史負(fù)載率數(shù)據(jù)的異常值和缺失值進(jìn)行修正。

步驟2：聚類分析。根據(jù)負(fù)載率曲線特征，將配電變壓器、饋線劃分為多類。

步驟3：關(guān)聯(lián)分析。對每一類配電變壓器、饋線，量化評估其負(fù)載率與溫度、濕度、氣壓等氣象特征的相關(guān)性。

步驟4：建模預(yù)測。對每一類配電變壓器、饋線，構(gòu)建單日96點(diǎn)的負(fù)載率預(yù)測模型。

1.2 數(shù)據(jù)清洗

對配電變壓器、線路的單日96點(diǎn)負(fù)載率的歷史時(shí)序數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗：采用離群點(diǎn)檢測方法檢出數(shù)據(jù)中的異常值并將異常值設(shè)置為缺失值；根據(jù)不同的缺失情況采用相應(yīng)方法填充每個(gè)缺失區(qū)間。

情況1：缺失區(qū)間的時(shí)間跨度不超過1 h?；谪?fù)載率變化的局部相似性規(guī)律，使用上一小時(shí)的同時(shí)段數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。

情況2：缺失區(qū)間的時(shí)間跨度不超過1 d?；谪?fù)載率變化的日歷周期規(guī)律，使用上一周同時(shí)段數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。

情況3：缺失區(qū)間的時(shí)間跨度不超過1個(gè)月。基于負(fù)載率變化的日歷周期規(guī)律，使用上一月同時(shí)段數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。

情況4：缺失區(qū)間的時(shí)間跨度超過1個(gè)月。丟棄該條時(shí)序數(shù)據(jù)。

1.3 聚類分析

按照歐氏距離計(jì)算負(fù)載率曲線的相似度，采用層級聚類法將配電變壓器劃分為多類。以沿海某城市124臺(tái)配電變壓器為例，對同一周內(nèi)的96點(diǎn)負(fù)載率曲線進(jìn)行聚類，將所有配電變壓器劃分為住宅類、商業(yè)類、混用類，結(jié)果如圖1至圖3所示。由分析可知，三類配電變壓器的負(fù)載率曲線均呈現(xiàn)以日為單位的周期特征。其中：住宅類和商業(yè)類的峰值區(qū)間波形分別為尖峰型和平臺(tái)型，峰值時(shí)間與居民下班時(shí)間、企業(yè)營業(yè)時(shí)間相符；混用類峰值區(qū)間波形兼有住宅類和商業(yè)類的特征，該類配電變壓器的典型供電對象是一樓為商店，一樓以上為居民的商住混合型樓宇。饋線的分類與其掛設(shè)的配電變壓器分類一致。

圖1 住宅類配電變壓器負(fù)載率曲線

圖2 商業(yè)類配電變壓器負(fù)載率曲線

圖3 混用類配電變壓器負(fù)載率曲線

1.4 關(guān)聯(lián)分析

采用皮爾遜相關(guān)性分析法量化評估配電變壓器負(fù)載率與溫度、濕度、氣壓等氣象特征的關(guān)聯(lián)性。以沿海某城市124臺(tái)配電變壓器為例，采用式(1)計(jì)算配電變壓器負(fù)載率與同時(shí)期氣象特征之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。

(1)

沿海某城市住宅類配電變壓器2017年的日負(fù)載率與溫度、溫度平方、氣壓、濕度的皮爾遜相關(guān)系數(shù)如圖4所示。由圖4可知：負(fù)載率與溫度、溫度平方、氣壓的相關(guān)性較強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)分別為0.60，0.69，-0.58；負(fù)載率與氣壓的相關(guān)性較弱，相關(guān)系數(shù)為-0.13。進(jìn)一步地，圖5展示了2017—2018年某配電變壓器日負(fù)載率按氣溫區(qū)間劃分的分布情況。由圖5可知，氣溫在30 ℃以上時(shí)，配電變壓器的負(fù)載率水平顯著上升，容易發(fā)生重過載事件。

圖4 住宅類配電變壓器日負(fù)載率與氣象特征的相關(guān)性熱力圖

圖5 按氣溫區(qū)間劃分的住宅類配電變壓器日負(fù)載率分布箱線圖

住宅類線路2017年的負(fù)載率與溫度、濕度、氣壓的皮爾遜相關(guān)系數(shù)如圖6所示。由圖6可知，日負(fù)載率與溫度、濕度、氣壓等氣象因素的相關(guān)系數(shù)介于-0.23～0.29之間，表明線路的負(fù)載率與氣象特征的關(guān)聯(lián)性“不顯著”，尤其與濕度的關(guān)聯(lián)性較低。

圖6 住宅類線路日負(fù)載率與氣象特征的相關(guān)性熱力圖

按照設(shè)計(jì)的步驟，分別計(jì)算各類配電變壓器、饋線與氣象特征之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，基于相關(guān)系數(shù)確定數(shù)據(jù)建模過程中各特征的權(quán)重。

1.5 建模預(yù)測

為每類配電變壓器、饋線建立基于門限遞歸單元(Gated Recurrent Unit，簡稱GRU)的Seq2Seq負(fù)載率預(yù)測模型，訓(xùn)練樣本為歷史單日96點(diǎn)負(fù)載率數(shù)據(jù)和同時(shí)段同采集頻度的氣象數(shù)據(jù)。模型的輸入為前一日96點(diǎn)負(fù)載率數(shù)據(jù)和后一日氣象數(shù)據(jù)，輸出為后一日96點(diǎn)負(fù)載率數(shù)據(jù)。

如式(2)和(3)所示，為評估負(fù)載率預(yù)測誤差，引入均方根誤差RMSE和平均絕對百分比誤差MAPE。

(2)

(3)

沿海某城市典型配電變壓器和線路的負(fù)載率預(yù)測結(jié)果如表1和表2所示。配電變壓器預(yù)測的RMSE在0.01～0.04之間，MAPE在6%～8%之間；與之相比，線路的預(yù)測誤差略高，RMSE在0.05～0.06之間，MAPE在5%～9%之間。

表1 典型配電變壓器負(fù)載率預(yù)測性能指標(biāo)

表2 典型線路負(fù)載率預(yù)測性能指標(biāo)

2 配電網(wǎng)元件重過載預(yù)警

2.1 預(yù)警框架

給出了配電網(wǎng)的配電變壓器、饋線的重過載預(yù)警功能設(shè)計(jì)，整個(gè)預(yù)警流程主要包括以下步驟。

步驟1：對象過濾。根據(jù)歷史負(fù)載率特征，從所有配電變壓器和線路中篩選出需要關(guān)注的對象。

步驟2：狀態(tài)預(yù)警。預(yù)測關(guān)注對象未來一日的96點(diǎn)負(fù)載率，判斷是否存在重過載風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 對象過濾

基于負(fù)載率指標(biāo)的過濾流程如圖7所示。由于配電變壓器、線路的數(shù)量規(guī)模龐大，需根據(jù)負(fù)載率指標(biāo)設(shè)置二級監(jiān)測指標(biāo)和二級關(guān)注狀態(tài)，過濾出重點(diǎn)關(guān)注對象。

圖7 基于負(fù)載率指標(biāo)的過濾流程

一級指標(biāo)：從當(dāng)前時(shí)點(diǎn)回溯53周內(nèi)的最高負(fù)載率不超過50%。

一級關(guān)注：滿足一級指標(biāo)的配電變壓器、線路處于一級安全狀態(tài)，否則處于一級關(guān)注狀態(tài)。

二級指標(biāo)：去年同時(shí)點(diǎn)±7日的最高負(fù)載率不超過50%，并且從當(dāng)前時(shí)點(diǎn)回溯7日內(nèi)最高負(fù)載率不超過50%。

二級關(guān)注：對于處于一級關(guān)注狀態(tài)的配電變壓器、線路，若其滿足二級指標(biāo)，則處于二級安全狀態(tài)，否則處于二級關(guān)注狀態(tài)。

考慮到預(yù)測誤差，這些指標(biāo)體系將50%的負(fù)載率作為閾值。處于二級關(guān)注狀態(tài)的配電變壓器、線路在短期未來存在較高的重過載風(fēng)險(xiǎn)，使用負(fù)載率預(yù)測模型預(yù)測其隔日96點(diǎn)負(fù)載率的變化情況。

2.3 狀態(tài)預(yù)警

根據(jù)負(fù)載率的預(yù)測值判斷配電變壓器、線路的運(yùn)行狀態(tài)。其中，輕載、臨界、重載、過載的設(shè)定如下：①輕載狀態(tài)，預(yù)測值小于60%；②臨界狀態(tài)，預(yù)測值大于等于60%且小于70%；③重載狀態(tài)，預(yù)測值大于等于70%且小于100%；④過載狀態(tài)，預(yù)測值大于等于100%。

為評估預(yù)測誤差，引入準(zhǔn)確判斷率C、過重誤判率EH、過輕誤判率EL等指標(biāo)。如式(4)～式(6)所示：Tfact為實(shí)際發(fā)生重載、過載的次數(shù)；Tpre為預(yù)測發(fā)生重載、過載的次數(shù)；TR為準(zhǔn)確預(yù)警重載、過載的次數(shù)；TH為實(shí)際處于輕載狀態(tài)而預(yù)測發(fā)生臨界、重載、過載的次數(shù)；TL為實(shí)際發(fā)生臨界、重載、過載而預(yù)測處于輕載狀態(tài)的次數(shù)。

(4)

(5)

(6)

沿海某城市典型配電變壓器和線路的重過載預(yù)警結(jié)果如表3和表4所示。配電變壓器重過載預(yù)警的準(zhǔn)確判斷率C的均值為0.90，過重誤判率EH和過輕誤判率EL的均值分別為0.15和0.11；與之相比，線路重過載預(yù)警的準(zhǔn)確判斷率和過輕誤判率較好，但是過重誤判率接近0.30?？紤]到重過載對配電網(wǎng)造成的潛在風(fēng)險(xiǎn)以及處于二級關(guān)注的配電變壓器、線路的數(shù)量有限，認(rèn)為略高的過重誤判率不會(huì)對系統(tǒng)使用造成嚴(yán)重影響。

表3 典型配電變壓器重過載預(yù)警性能指標(biāo)

表4 典型線路重過載預(yù)警性能指標(biāo)

3 結(jié)語

本文研究設(shè)計(jì)配電網(wǎng)元件重過載預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基于GRU的Seq2Seq負(fù)載率預(yù)測功能和基于兩級過濾規(guī)則的重過載預(yù)警功能，可以及時(shí)、精準(zhǔn)地捕捉配電變壓器、線路等配電網(wǎng)元件的重過載風(fēng)險(xiǎn)。試運(yùn)行期間的測試數(shù)據(jù)表明，負(fù)載率預(yù)測的MAPE均值為6.79%，重過載預(yù)警的準(zhǔn)確率均值超過90%，具有應(yīng)用推廣價(jià)值。

負(fù)載率預(yù)測和重過載預(yù)警是設(shè)備狀態(tài)檢測的有機(jī)組成部分，是配電網(wǎng)精益化管理的重要環(huán)節(jié)。未來，可研究基于多模態(tài)的負(fù)載率預(yù)測和重過載預(yù)警方法，通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)分析多維、實(shí)時(shí)、高頻的電力設(shè)備狀態(tài)信息，進(jìn)一步提升預(yù)測預(yù)警的精準(zhǔn)度。