蒲 寅,陳華山,王朝龍,劉 軍,邢 震
(1.國(guó)網(wǎng)青海省電力公司海東供電公司,青海 海東 810600;2.國(guó)網(wǎng)青海省電力公司,青海 西寧 810000)
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展與電力體制改革的推進(jìn),電力用戶對(duì)供電服務(wù)質(zhì)量的要求持續(xù)提升[1-4]。在供用電管理領(lǐng)域,電網(wǎng)公司擁有海量的用戶用電數(shù)據(jù),但都分散在調(diào)度、運(yùn)檢與營(yíng)銷等不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)[5-8],這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含電網(wǎng)安全運(yùn)行邊界、用戶用電需求等豐富的高價(jià)值信息[9-12]。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)信息的互聯(lián)融合[13-15],結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)配電網(wǎng)調(diào)度、營(yíng)銷、運(yùn)檢等多業(yè)務(wù)智能協(xié)同,進(jìn)一步提升配電網(wǎng)供電可靠性與服務(wù)水平[16]。
因此,文中開(kāi)展供電服務(wù)指揮系統(tǒng)及其配網(wǎng)可靠性問(wèn)題分析的研究,通過(guò)多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合提升配電網(wǎng)供電服務(wù)水平。
智能供電服務(wù)指揮系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,包括智能感知、數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)融合與業(yè)務(wù)應(yīng)用四層。
圖1 智能供電服務(wù)指揮系統(tǒng)架構(gòu)
智能感知層是智能供電服務(wù)指揮系統(tǒng)的神經(jīng)末梢,是數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)一接入的接口,通過(guò)多種通信方式從電網(wǎng)的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)控制系統(tǒng)中獲取海量蘊(yùn)含電網(wǎng)狀態(tài)的數(shù)據(jù),如配電自動(dòng)化、調(diào)度自動(dòng)化及用電信息采集系統(tǒng)、營(yíng)銷管理系統(tǒng)等,并上傳融合構(gòu)成全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心。
數(shù)據(jù)中心層,即營(yíng)配調(diào)融合的全業(yè)務(wù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)中心,包含“站-線-變-戶”拓?fù)?、線路實(shí)時(shí)電壓電流數(shù)據(jù)、保護(hù)開(kāi)關(guān)狀態(tài)、用戶有功無(wú)功、故障事件信息、電力設(shè)備資產(chǎn)信息等數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)融合層用于對(duì)數(shù)據(jù)中心層儲(chǔ)存的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)分類等,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)。通過(guò)元數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)標(biāo)簽、數(shù)據(jù)挖掘與多維分析等數(shù)據(jù)分析技術(shù),深度挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,為電網(wǎng)供電服務(wù)提供智能化管控手段。
業(yè)務(wù)應(yīng)用層是智能供電服務(wù)指揮系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)功能,包括客戶應(yīng)急處理、業(yè)務(wù)全流程管控、停電到戶通知、故障搶修指揮等,以提升電網(wǎng)供電服務(wù)水平。
配電網(wǎng)的可靠性問(wèn)題直接影響著電網(wǎng)公司供電服務(wù)的質(zhì)量水平。文中在供電服務(wù)指揮系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)上,構(gòu)建配電網(wǎng)可靠性問(wèn)題分析模型,提供智能化的可靠性問(wèn)題解決策略,提升了配電網(wǎng)可靠性。
配電網(wǎng)可靠性問(wèn)題分析模型架構(gòu)如圖2所示。包括即時(shí)問(wèn)題現(xiàn)場(chǎng)處置分析模型、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警事前預(yù)控分析模型與近遠(yuǎn)期規(guī)劃目標(biāo)指導(dǎo)模型3個(gè)部分。
圖2 配電網(wǎng)可靠性分析模型架構(gòu)
即時(shí)問(wèn)題的現(xiàn)場(chǎng)處置分析模型針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)傳遞的各類配網(wǎng)狀態(tài)問(wèn)題,構(gòu)建故障研判分析模型,實(shí)現(xiàn)故障問(wèn)題的快速處置,主要包括故障研判、故障管理、停電信息管理與不規(guī)范停電作業(yè)分析。
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的事前預(yù)控分析模型針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)傳遞的配網(wǎng)狀態(tài)問(wèn)題,構(gòu)建研判規(guī)則,預(yù)測(cè)各類配網(wǎng)狀態(tài)問(wèn)題反映的設(shè)備運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警防控策略,主要包括設(shè)備運(yùn)行時(shí)間主動(dòng)檢修、主動(dòng)預(yù)警。
近遠(yuǎn)期規(guī)劃的目標(biāo)指導(dǎo)模型針對(duì)存在配網(wǎng)常態(tài)問(wèn)題的設(shè)備,構(gòu)建規(guī)劃改造指導(dǎo)模型,提供精準(zhǔn)投資指導(dǎo)策略,保障近遠(yuǎn)期電網(wǎng)設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行,同時(shí)減少電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)問(wèn)題,并降低電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),其主要包括供電能力評(píng)估、配電物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。
在上述配電網(wǎng)可靠性問(wèn)題分析模型中,故障研判與故障處理直接關(guān)系電網(wǎng)故障恢復(fù)時(shí)間,深度影響供電可靠性。文中以此為例展開(kāi)分析說(shuō)明,當(dāng)系統(tǒng)接收到故障信息,立即進(jìn)行故障研判,并確定故障邊界節(jié)點(diǎn)。再進(jìn)一步通過(guò)故障工單智能處理,檢索停電設(shè)備信息庫(kù),生成相應(yīng)的搶修工單,輔助工作人員開(kāi)展搶修與回單,提高故障恢復(fù)速度,并減小故障停電時(shí)間。
1)故障研判
配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)一般為輻射型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),根據(jù)此特性可以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)故障自動(dòng)研判。配網(wǎng)分層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。由上至下各層依次為配電母線、饋線線路、支線線路、配比變壓、低壓線路、用戶。對(duì)于每層節(jié)點(diǎn)采用集合X={x1,x2,…,xi},節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)采用向量PX={px1,px2,…,pxi}描述,pxi=1表征節(jié)點(diǎn)xi正常運(yùn)行,pxi=0表征節(jié)點(diǎn)xi失電。
圖3 配電網(wǎng)分層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
當(dāng)系統(tǒng)接收到某節(jié)點(diǎn)gf的失電信息時(shí),首先進(jìn)行失電信息的準(zhǔn)確性校核;獲取其子節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)信息,根據(jù)式(1)研判失電信息的準(zhǔn)確性。
式中,Z={z1,z2,…,zj}為節(jié)點(diǎn)gf的子節(jié)點(diǎn)集合,pzj為子節(jié)點(diǎn)zj的運(yùn)行狀態(tài)。若pgf=0,則說(shuō)明上傳的失電信息準(zhǔn)確,否則失電信息有誤。
由下至上通過(guò)父節(jié)點(diǎn)運(yùn)行狀態(tài)信息根據(jù)式(2)搜索故障邊界節(jié)點(diǎn)。
式中,G={g1,g2,…,gf,…,gk}為節(jié)點(diǎn)gf同層節(jié)點(diǎn)集合,yn為節(jié)點(diǎn)gf的父節(jié)點(diǎn),pyn為其運(yùn)行狀態(tài)。若pyn=1則說(shuō)明故障邊界節(jié)點(diǎn)為gf,若pyn=0,則繼續(xù)根據(jù)式(2)向上搜索,直至確定故障邊界節(jié)點(diǎn)。
2)停電設(shè)備信息庫(kù)
通過(guò)配電自動(dòng)化、營(yíng)銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)與用電信息采集系統(tǒng)等獲取停電設(shè)備信息,構(gòu)建停電設(shè)備信息庫(kù),便于對(duì)停電信息進(jìn)行管理。同時(shí)為生成工單提供必要的檢索信息,實(shí)現(xiàn)故障報(bào)修工單的快速生成。停電設(shè)備信息庫(kù)典型示例如表1所示。
表1 停電設(shè)備信息庫(kù)典型示例
3)故障工單處理流程
經(jīng)過(guò)故障研判,在確定了故障邊界節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,一方面檢索停電設(shè)備信息庫(kù),若存在對(duì)應(yīng)設(shè)備信息,則提取相關(guān)信息生成停電回單信息;若不存在,則根據(jù)停電工單生成停電回單信息數(shù)據(jù),并添加進(jìn)停電設(shè)備信息庫(kù)。另一方面,根據(jù)故障邊界節(jié)點(diǎn)信息從下至上檢索各層節(jié)點(diǎn)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)故障工單的自動(dòng)分類處理,其流程如圖4所示。
圖4 基于分層結(jié)構(gòu)的故障研判與工單處理流程
為驗(yàn)證文中模型的正確性,采用某供電線路進(jìn)行故障研判與工單處理示例分析。供電線路結(jié)構(gòu)如圖5所示。
圖5 某供電線路結(jié)構(gòu)
以具體的某實(shí)際故障為例,接收到時(shí)代商城報(bào)修工單,確定其屬于時(shí)代商城專變所屬用戶。時(shí)代商城專變下共6個(gè)用戶,運(yùn)行信息如表2所示。由表2及式(1)確定時(shí)代商城專變失電,運(yùn)行狀態(tài)為0。然后分析水西支線102環(huán)網(wǎng)柜是否失電,其3條出線運(yùn)行狀態(tài)均為0。根據(jù)式(2)分析可知,水西支線102環(huán)網(wǎng)柜失電,該節(jié)點(diǎn)為故障邊界節(jié)點(diǎn)。
表2 時(shí)代商城專變低壓用戶數(shù)據(jù)
根據(jù)水西支線102環(huán)網(wǎng)柜節(jié)點(diǎn)信息,對(duì)停電設(shè)備信息庫(kù)進(jìn)行由下至上檢索,得到:1)水西街專變運(yùn)行狀態(tài)Pt1=0、華夏小區(qū)配變運(yùn)行狀態(tài)Pt2=0、時(shí)代商城專變運(yùn)行狀態(tài)Pt3=0;2)水西支線102環(huán)網(wǎng)柜運(yùn)行狀態(tài)Pt=0;3)銀華線運(yùn)行狀態(tài)PL=0。由此確定,該報(bào)修工單為水西支線102環(huán)網(wǎng)柜停電影響,屬于臺(tái)區(qū)停電,然后檢索該設(shè)備的停電信息,自動(dòng)提取數(shù)據(jù)回單。
統(tǒng)計(jì)該地區(qū)近兩年采用文中所提故障研判與工單處理方法前后的故障數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果如圖6所示??梢?jiàn)采用文中所提方法后,平均故障響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)由10.3 min下降至3.5 min;平均故障點(diǎn)確定時(shí)長(zhǎng)由19.3 min下降至4.4 min;平均搶修回單時(shí)長(zhǎng)由36.2 min下降至28.7 min;10 kV故障平均停電持續(xù)時(shí)長(zhǎng)由3.15 h下降至2.67 h。
圖6 文中方法與傳統(tǒng)方法效果分析
文中首先分析了智能供電服務(wù)指揮系統(tǒng)的架構(gòu),構(gòu)建了基于供電服務(wù)指揮系統(tǒng)的配網(wǎng)可靠性分析模型,并提出了基于分層拓?fù)涞墓收涎信信c工單處理方法。算例仿真結(jié)果表明,文中所提方法能夠自動(dòng)進(jìn)行故障研判,快速確定故障節(jié)點(diǎn)。通過(guò)進(jìn)一步對(duì)故障報(bào)修工單進(jìn)行分析處理,實(shí)現(xiàn)停電回單信息的自動(dòng)生成。采用文中所提方法后,故障響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)、故障點(diǎn)確定時(shí)長(zhǎng)、搶修回單時(shí)長(zhǎng)與故障停電持續(xù)時(shí)長(zhǎng)均大幅下降,能夠加快故障處理速度,保障電網(wǎng)供電服務(wù)的安全與可靠。