方 健，林 翔， 王紅斌，張 敏，方 敏，李盛楠

(1.廣東電網(wǎng)廣州供電局,廣州 510620；2.重慶大學(xué) 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044)

配電網(wǎng)的運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，配電設(shè)備容易受到環(huán)境的影響發(fā)生各類故障。由于配電設(shè)備的價(jià)格便宜，大部分配電設(shè)備上沒有傳感設(shè)備，因此傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要是利用歷史故障率來計(jì)算故障停電的風(fēng)險(xiǎn)，不能有效反映設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)，該種方式不能有效減少配電網(wǎng)的故障停電次數(shù)，應(yīng)對故障通常采用事后維修?，F(xiàn)有的配電設(shè)備實(shí)時(shí)故障率評(píng)估模型一般是利用部分在線監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算設(shè)備的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，由于沒有充分考慮突發(fā)性環(huán)境因素、設(shè)備水平以及網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平對設(shè)備潛在故障率的影響，在這種情況下采用的狀態(tài)維修忽略了很多潛在的故障停電可能，導(dǎo)致不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患。因此有必要充分考慮這些因素，通過配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估找到配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)，在故障發(fā)生前對配電網(wǎng)進(jìn)行狀態(tài)維修，從而減少配電網(wǎng)故障停電的發(fā)生[1-3]。穆斌等[4]考慮了最大供電能力，利用節(jié)點(diǎn)深度編碼和遺傳算法相結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)了配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，為配電網(wǎng)的檢修提供了依據(jù)。張文俊[5]利用調(diào)查法和最小二乘法擬合不同用戶的停電損失函數(shù)，并計(jì)算了配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)值，找到了配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)。栗然等[6]考慮了設(shè)備的狀態(tài)及檢修的作用，使用粒子群優(yōu)化算法找到了配電網(wǎng)合適的檢修方案。這些研究使用設(shè)備的歷史故障率，考慮停電損失的影響建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，通過算法找到風(fēng)險(xiǎn)最小值從而提供了合適的檢修方案。

隨著配電設(shè)備的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)不斷完善，研究人員利用主要影響因素或者健康指數(shù)模型來實(shí)現(xiàn)配電設(shè)備的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。林子釗等[7]考慮了多種因素對配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的影響，實(shí)現(xiàn)了配電網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估。王浩鳴等[8]和趙會(huì)茹等[9]考慮了設(shè)備自身的影響以及主要的環(huán)境因素，計(jì)算出設(shè)備的實(shí)時(shí)故障率和設(shè)備的故障停電實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)值。史常凱等[10]和馬釗等[11]利用配電設(shè)備的實(shí)時(shí)健康指數(shù)反應(yīng)設(shè)備的狀態(tài)水平，利用最小路法計(jì)算出了配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)停電損失。李二霞等[12]考慮配電設(shè)備檢修導(dǎo)致的網(wǎng)架結(jié)構(gòu)薄弱引發(fā)的停電風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步建立了故障停電的風(fēng)險(xiǎn)模型和檢修模型，實(shí)現(xiàn)了檢修計(jì)劃的優(yōu)化。上述研究利用主要影響因素對故障率進(jìn)行修正，只有在這些因素影響下發(fā)生故障時(shí)，該方法才能有效計(jì)算設(shè)備的實(shí)時(shí)故障率?；诮】抵笖?shù)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型參數(shù)難以準(zhǔn)確確定，如何借鑒歷史故障數(shù)據(jù)特征使得檢修更加準(zhǔn)確是一個(gè)難點(diǎn)。更為重要的是這些研究普遍沒有充分考慮突發(fā)性環(huán)境因素、設(shè)備水平以及網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平對設(shè)備潛在故障率的影響。

針對以上問題，筆者提出了一種基于綜合故障率的配電網(wǎng)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。首先使用配電設(shè)備在漸變性因素作用下發(fā)生故障的歷史數(shù)據(jù)，利用基于主要故障因素的設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)改進(jìn)模型計(jì)算結(jié)果擬合得到實(shí)時(shí)故障率量化模型。接著利用在線監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算待評(píng)估設(shè)備健康指數(shù)，進(jìn)一步計(jì)算設(shè)備在漸變性因素影響下的故障率。根據(jù)待評(píng)估配電設(shè)備所處環(huán)境突發(fā)性因素的實(shí)時(shí)強(qiáng)度、裝備水平和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平，計(jì)算突發(fā)性潛在故障率和綜合故障率。采用饋線分區(qū)的方法計(jì)算各負(fù)荷點(diǎn)的實(shí)時(shí)停電概率和停電風(fēng)險(xiǎn)，并通過廣州地區(qū)的實(shí)例分析找到了配電設(shè)備和負(fù)荷點(diǎn)的薄弱環(huán)節(jié)。

1 配電設(shè)備實(shí)時(shí)故障率計(jì)算

1.1 基于主要故障因素的設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)改進(jìn)模型

(1)

式中：λi為第i類設(shè)備的歷史故障率；ωij為故障因素j在第i類設(shè)備中所占權(quán)重；cij為故障因素對應(yīng)的修正系數(shù)。當(dāng)配電設(shè)備出現(xiàn)單一故障，或者多種故障因素并發(fā)但相互之間沒有顯著影響時(shí)，計(jì)算結(jié)果才較為準(zhǔn)確。

但是該方法忽略了不同故障因素同時(shí)發(fā)生可能存在的協(xié)同效果。通過對廣州地區(qū)故障案例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，設(shè)備超期服役、設(shè)備過載、大雨三者之間存在相對明顯的協(xié)同相應(yīng)，因此需要在修正系數(shù)cij的基礎(chǔ)上乘以一個(gè)協(xié)同系數(shù)A。

根據(jù)中國氣象局對小雨至特大暴雨6個(gè)等級(jí)的劃分，將對應(yīng)的降雨等級(jí)用1～6來代表，如表1所示。

表1 降雨等級(jí)

對廣州地區(qū)在大風(fēng)大雨天氣且超期服役狀態(tài)下發(fā)生故障的290個(gè)配電設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖1。

圖1 大風(fēng)大雨與超役年限之間的協(xié)同效果Fig. 1 Synergistic effect of strong wind and heavy rain with years of overservice

超役年限定義為T-t2，即設(shè)備運(yùn)行年限T超過劣化階段開始的年限t2。可以看出故障主要集中在大雨到大暴雨及超役年限2～10年，A主要在1.1～1.7。將降雨量等級(jí)x，超役年限y與協(xié)同系數(shù)A進(jìn)行擬合，得到的表達(dá)式如下：

A=35.19-0.007 8sin(0.423 6πxy)-33.99e-(0.009 5y)2。

(2)

同理，使用這種方法可以計(jì)算出設(shè)備超期服役與設(shè)備過載，大風(fēng)大雨與設(shè)備過載之間的協(xié)同系數(shù)。

1.2 基于健康指數(shù)的配電設(shè)備實(shí)時(shí)故障率計(jì)算模型

(3)

式中：K、C為待定系數(shù)。原有方法將最小故障率、常用故障率及對應(yīng)的健康指數(shù)帶入式(3)，通過擬合確定了待定系數(shù)。由于不同個(gè)體之間存在差異性，僅通過這兩個(gè)數(shù)據(jù)確定的模型并不準(zhǔn)確。

健康指數(shù)H的計(jì)算可參考標(biāo)準(zhǔn)《配電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)導(dǎo)則》(Q/GDW 645—2011)選擇配電設(shè)備各部件的狀態(tài)參量并確定相關(guān)權(quán)重，根據(jù)該導(dǎo)則和參考文獻(xiàn)[10-12]，這里將健康指數(shù)H等于部件狀態(tài)評(píng)分值，H=mpKFKT。其中，H上限取100，部件的基礎(chǔ)評(píng)分mp=100-相應(yīng)部件最大扣分值；存在家族缺陷時(shí)，家族缺陷系數(shù)KF=0.95,否則KF=1；壽命系數(shù)KT=(100-運(yùn)行年數(shù)×0.5)/100。各部件狀態(tài)量的數(shù)值通過在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、檢修報(bào)告、試驗(yàn)測試結(jié)果等獲取，由于設(shè)備各部分部件的健康指數(shù)得分可能不同，這里將部件最低的健康指數(shù)H作為設(shè)備的健康指數(shù)。

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

2 突發(fā)性潛在故障率λ″計(jì)算

2.1 故障因素分類

廣州地區(qū)2013—2018年停電因素?cái)?shù)量統(tǒng)計(jì)如圖2。由圖可以看出，除開運(yùn)行維護(hù)導(dǎo)致的停電，導(dǎo)致配電網(wǎng)故障停電的主要因素大致可分為4類：1)設(shè)備自身因素，比如設(shè)備超期服役會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障率升高、設(shè)備質(zhì)量問題也會(huì)導(dǎo)致故障發(fā)生等；2)運(yùn)行條件的影響，比如長時(shí)間過載會(huì)加速設(shè)備絕緣老化進(jìn)而引發(fā)故障；3)天氣的影響主要分成兩類，一類是漸變性天氣的影響，比如高溫天氣會(huì)加速設(shè)備老化，一類是突發(fā)性天氣的影響，比如雷擊可能瞬間燒壞避雷器，大風(fēng)等惡劣天氣會(huì)導(dǎo)致架空線受損；4)突發(fā)的外力破壞，比如施工作業(yè)、小動(dòng)物、樹木影響等會(huì)直接導(dǎo)致設(shè)備故障。

圖2 廣州全局故障原因統(tǒng)計(jì)Fig. 2 Statistics of global failure causes in Guangzhou

上述4類可劃分為漸變性因素和突發(fā)性因素2個(gè)大類，其中設(shè)備自身因素、運(yùn)行條件、漸變性天氣等漸變性因素對設(shè)備故障的影響相對緩慢，影響的過程都可以在線監(jiān)測數(shù)據(jù)中體現(xiàn)。因此基于健康指數(shù)的故障率模型可以有效反應(yīng)設(shè)備故障率λ′，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的故障預(yù)警。當(dāng)施工作業(yè)、雷擊、大風(fēng)、非施工作業(yè)導(dǎo)致的外力破壞、小動(dòng)物和樹木影響等6類突發(fā)性因素發(fā)生時(shí)，設(shè)備參數(shù)可能瞬時(shí)從正常到故障狀態(tài)。此時(shí)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)來不及反映設(shè)備的預(yù)警狀態(tài)，只能反映設(shè)備發(fā)生故障后的狀態(tài)，因此基于健康指數(shù)的故障率模型不能準(zhǔn)確計(jì)算突發(fā)性故障因素導(dǎo)致的故障率λ″。同時(shí)從圖中可以看出這些突發(fā)性因素導(dǎo)致的故障停電占比很大，因此不能忽略突發(fā)性故障因素發(fā)生時(shí)設(shè)備的潛在故障率λ″[8-9]。

2.2 突發(fā)性故障因素導(dǎo)致的潛在故障率λ″計(jì)算

綜合故障率λre應(yīng)該由兩部分組成，一部分是第一節(jié)中配電設(shè)備在漸變性因素影響下，利用健康指數(shù)模型計(jì)算出的實(shí)時(shí)故障率λ′，另一部分是當(dāng)突發(fā)性因素發(fā)生時(shí)，設(shè)備的突發(fā)性潛在故障率λ″。

λre=λ′+λ″。

(10)

λ″的大小主要由設(shè)備裝備水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平以及突發(fā)性因素的強(qiáng)度決定。裝備水平主要包含設(shè)備的絕緣質(zhì)量、防雷質(zhì)量、超期服役設(shè)備占比、繼電保護(hù)水平這4個(gè)指標(biāo)，網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平主要包括線路N-1通過率、分段開關(guān)的配置情況這2個(gè)指標(biāo)[13]。

統(tǒng)計(jì)廣州白云等12個(gè)地區(qū)主要故障停電因素和停電設(shè)備發(fā)現(xiàn)由于設(shè)備所處的地理位置、設(shè)備的運(yùn)行維護(hù)水平、電網(wǎng)設(shè)備的建設(shè)程度不同，不同地區(qū)的主要故障因素發(fā)生數(shù)量差異較大。因此可以按照地區(qū)、設(shè)備類型計(jì)算λ″，計(jì)算步驟如下[12-13]。

(11)

(12)

式中：Nmn表示第m類設(shè)備中第n類突發(fā)性因素導(dǎo)致的故障數(shù)量，ωmn表示相應(yīng)權(quán)重，cmn表示相應(yīng)的影響因子。此處m為斷路器等6類配電設(shè)備,n為施工作業(yè)等6類突發(fā)性因素。

施工作業(yè)、雷擊、大風(fēng)、非施工作業(yè)導(dǎo)致的外力破壞、小動(dòng)物等5類突發(fā)性因素的影響因子cm1～5計(jì)算如下：

(13)

一般情況下樹木受風(fēng)力級(jí)別Sm3的影響較大，因此樹木導(dǎo)致故障的影響因子cm6計(jì)算如下：

(14)

式中D表示待評(píng)估配電設(shè)備附近一定范圍內(nèi)是否有樹木，有樹木則D的取值為1，沒有則為0。

當(dāng)突發(fā)性故障因素發(fā)生時(shí)，設(shè)備的裝備水平和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平越高，則設(shè)備發(fā)生突發(fā)性故障的可能性越低。因此裝備水平和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平會(huì)影響設(shè)備發(fā)生突發(fā)性故障的概率，這些影響的計(jì)算步驟如下。

(15)

(16)

綜合故障率λre可按式(17)計(jì)算：

(17)

3 配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)停電概率及停電風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算

計(jì)算出設(shè)備的綜合故障率以后，采用“饋線分區(qū)”計(jì)算各負(fù)荷點(diǎn)的實(shí)時(shí)停電概率和停電風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算步驟如下[13-14]。

3.1 實(shí)時(shí)停電概率和停電時(shí)間計(jì)算

(18)

(19)

(20)

(21)

式中n3表示開關(guān)元件個(gè)數(shù)。

3.2 配電網(wǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要是為電網(wǎng)部門的運(yùn)行維護(hù)提供幫助，因此需要實(shí)時(shí)評(píng)估各配電設(shè)備以及各負(fù)荷點(diǎn)故障停電的可能性以及嚴(yán)重性。配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)綜合故障停電風(fēng)險(xiǎn)Rr如式(22)所示：

(22)

式中：C1表示配電設(shè)備故障停電給供電企業(yè)帶來的停電損失，C2表示用戶的停電損失。

對于供電企業(yè)，故障停電損失主要包括電費(fèi)損失R1和設(shè)備的維修費(fèi)用R2；對于用戶而言，故障停電損失主要是停電導(dǎo)致用戶無法正常生產(chǎn)運(yùn)營。

(23)

(24)

(25)

(26)

式中x表示一二級(jí)負(fù)荷的比重。

4 配電網(wǎng)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程

漸變性因素影響下的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)和突發(fā)性潛在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要步驟如下[15-16]。

5)兩部分故障率疊加得到待評(píng)估設(shè)備的實(shí)時(shí)綜合故障率λre=λ′+λ″。

5 實(shí)例分析

以廣州白云地區(qū)的一條配電線路在2018年7月12日的情況為例分析，該線路網(wǎng)架結(jié)構(gòu)如圖3所示。該條線路包含10個(gè)負(fù)荷點(diǎn)、10臺(tái)變壓器、20個(gè)負(fù)荷開關(guān)、1個(gè)隔離開關(guān)、2臺(tái)斷路器，上級(jí)電源接入母線BUS1。該線路都是架空線路，參數(shù)如表2所示。

圖3 配電網(wǎng)算例系統(tǒng)Fig. 3 Distribution network example system

表2 線路長度

以變壓器T4為例，該變壓器所有部件中健康指數(shù)H最低的是油箱，以油箱的健康指數(shù)H作為變壓器的健康指數(shù)。檢查發(fā)現(xiàn)油枕的油位偏低，扣分為15，該變壓器無家族缺陷，因此KF=1。該變壓器運(yùn)行了6年，因此KT=0.97，由此可得該變壓器的H=82.5。同理可以計(jì)算所有設(shè)備的健康指數(shù)H，將實(shí)時(shí)H代入擬合好的式(4)～(9)，設(shè)備實(shí)時(shí)故障率如表3所示，可以看出負(fù)荷開關(guān)LS8、LS10的漸變性λ′最大。

表3 配電設(shè)備健康指數(shù)及實(shí)時(shí)故障率

表4 月歷史故障率

當(dāng)出現(xiàn)雨夾雷天氣時(shí)，5類設(shè)備由于6類突發(fā)性因素導(dǎo)致的故障權(quán)重ωmn和影響因子如表5～6所示。

表5 故障權(quán)重

表6 突發(fā)性因素的影響因子

表和計(jì)算結(jié)果

由式(16)計(jì)算λ″如表8所示。

表8 突發(fā)性潛在故障率

由式(17)可知，綜合故障率λre為表3結(jié)果疊加上相應(yīng)的λ″。

各設(shè)備的維修費(fèi)用、修復(fù)時(shí)間等如表9所示。將各負(fù)荷點(diǎn)的一二級(jí)負(fù)荷占比x代入式(26)得到負(fù)荷重要因數(shù)Z，各負(fù)荷點(diǎn)的基本情況如表10所示。

表9 設(shè)備基本情況

表10 算例基本情況

原有的基于健康指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中使用漸變性因素故障率λ′如表3所示，各負(fù)荷點(diǎn)的停電概率、供電企業(yè)停電損失C1、用戶停電損失C2、停電風(fēng)險(xiǎn)值Rr如表11所示。使用綜合故障率λre的結(jié)果如表12所示。其中C1由式(23)和(25)計(jì)算可得，設(shè)備的維修費(fèi)用R2分?jǐn)偟礁髫?fù)荷點(diǎn)為9 463.03元。

表11 使用λ′時(shí)各負(fù)荷點(diǎn)停電損失及風(fēng)險(xiǎn)

續(xù)表11

表12 使用λre時(shí)各負(fù)荷點(diǎn)停電損失及風(fēng)險(xiǎn)

表11和12的停電損失C1和C2相同，因此表12中沒有重復(fù)展示。同時(shí)可以看出LP1的實(shí)時(shí)停電風(fēng)險(xiǎn)Rr最小，LP2的Rr最大。LP1的Rr最小主要是因?yàn)槠鋵?shí)時(shí)停電概率最小，而LP7和LP10的綜合停電概率雖然最大，但是因?yàn)樵撠?fù)荷點(diǎn)是居民用戶，導(dǎo)致該負(fù)荷點(diǎn)的綜合停電損失較小，因此停電風(fēng)險(xiǎn)不是最大。LP2的Rr最大主要是因?yàn)樵撠?fù)荷點(diǎn)是工業(yè)用戶，綜合停電損失很大導(dǎo)致最后的停電風(fēng)險(xiǎn)值最大。因此停電概率最大不代表停電風(fēng)險(xiǎn)最大。

目前依據(jù)該研究已經(jīng)開發(fā)了基于綜合故障率的配電網(wǎng)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估軟件，該軟件已經(jīng)在廣州部分線路開始試點(diǎn)運(yùn)行。從目前的運(yùn)行效果來看，在一般的天氣情況下，該方法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果和往年同期使用原有方法相比差異不大。當(dāng)出現(xiàn)大風(fēng)大雨等較為惡劣的天氣以及待評(píng)估設(shè)備的裝備水平和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平較差時(shí)，該方法可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)的薄弱環(huán)節(jié)，使電網(wǎng)工作人員可以實(shí)施狀態(tài)維修，較大程度地減少了故障停電次數(shù)和故障停電損失，提高了配電網(wǎng)的可靠性。由于不同負(fù)荷點(diǎn)之間裝備水平、網(wǎng)架水平、環(huán)境因素等存在差異，因此不同線路的預(yù)警值不同。如何設(shè)置合適的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警值，使其可以較大程度減少故障停電次數(shù)的同時(shí)可以避免過度狀態(tài)維修是接下來的研究重點(diǎn)。

6 結(jié) 論