配電自動化系統不良數據檢測與修正

韓寅峰，戴曉紅，徐重酉，康小平，潘媚媚

（國網浙江省電力有限公司寧波供電公司，浙江 寧波 315000）

0 引言

配電自動化系統可以清晰、準確地反映配電網的運行狀態，為配電網調控人員提供第一手資料，其數據質量是關系到配電網安全、可靠運行的關鍵因素。實時、準確、高質量的配電網數據有助于調控人員正確、全面地分析判斷電網狀態，若配電自動化系統的運行數據無法真實反映現場情況，調控人員便失去了日常決策和事故處理的依據[1－3]。

從寧波配電自動化系統多年的實際運行情況來看，配電自動化系統由于終端多、分布廣，部分配電終端運行環境惡劣、工況復雜，數據在采集、傳輸環節不可避免地存在誤差。因此，配電自動化主站系統存儲的實時采樣數據中，出現數據質量問題的概率遠高于調度自動化系統。

與此同時，饋線自動化動作的準確率較低，很大一部分也是由于配電終端上傳的遙測、遙信數據有誤，主站無法準確判斷故障點位置而引起的[4－5]。為此，通過深入分析影響配電自動化系統數據質量的各項因素，并針對性地采取不良數據檢測與修正措施。

目前，配電網數據質量完善方法主要有狀態估計算法和不良數據辨識法。狀態估計算法利用測量數據的相關度和冗余度，采用計算機技術對運行參數進行處理，以有效獲得電力系統實時狀態信息，適用于量測點不足的應用場合；不良數據辨識法通過剔除粗大誤差提高數據質量，適用于數據精度不高的應用場合[6－9]。

文獻[6]提出了一種基于可信度的配電網不良數據辨識與修正方法，根據節點數據的可信度差異對不良數據進行修正，以配電網數據的整體可信度最大為目標。文獻[7]提出了例行辨識、突變量啟動辨識與通信中斷辨識3種配電網不良數據辨識和結線分析方法，能夠在個別數據受到干擾時，得出正確的配電網拓撲結構。文獻[8]提出了具有實用性的多源數據預處理技術，綜合利用上、下電壓等級的冗余量測數據，對部分不良數據進行修補，提高狀態估計輸入數據質量，避免數據預處理中的誤判和漏判。文獻[9]提出了一種基于負荷電流的抗差估計算法，將配電網中的功率量測變換為電流量測，實現了雅可比矩陣常數化和負荷電流實、虛部解耦求解，可對10 kV配電網非量測負荷進行修正。

為有效提升配電自動化系統的數據質量、減少不良數據，以下在分析配電自動化系統不良數據表現形式的基礎上，采用計算機自動檢測手段，對存疑數據進行快速篩查和匯總分析；通過現場排查和終端消缺，實現了不良數據的修正，從而有效提升配電自動化系統的數據質量。

1 配電自動化系統不良數據分析

配電自動化主站數據可分為遙測數據、遙信數據、遙控數據等。遙測數據包括線路電流和配電終端電池電壓；遙信數據包括斷路器/接地閘刀的分、合閘信號，間隔過流信號、交流輸入失電信號、電池模塊故障告警信號、通道投退情況等；遙控數據包括遙控預置和遙控執行記錄，以及遙控成功和遙控失敗記錄。配電自動化系統的不良數據主要有以下幾類[10-13]：

（1）遙測突變，即俗稱的“毛刺”，表現為負荷曲線中單個數據的明顯變大/變小。

（2）遙測跳變，是指負荷曲線中數據的快速上跳/下跌，與突變不同的是，突變僅指單個數據的異常變化，而跳變是指數據點的變化速度過快。

（3）遙測不變化，表現為曲線拉直。需注意的是，若斷路器處于分位，則電流值始終為零，屬正常現象。

（4）饋線段兩端電流不平衡，表現為同一饋線兩側采樣得到的電流數值不一致且相差較大。

（5）此外，還有遙信頻繁變位、通道頻繁投退、遙信和遙測不對應、三相電流不平衡等各種數據質量問題。

這些不良數據干擾了調控人員的正常判斷和分析，降低了歷史數據庫的應用價值和各種高級應用軟件的計算精度，需加以分析和剔除。

2 不良數據檢測工具的開發與應用

面對配電自動化系統中存儲的海量運行數據，人工查找不良數據的工作量過于龐大，因此，必須利用信息化手段，開發不良數據自動檢測工具，從歷史數據庫中快速篩選存疑數據，為后續的篩查工作指明方向。

通過功能規范確定、軟件代碼開發、現場實際測試，開發的不良數據檢測軟件作為OPEN3200主站系統中的一個實用模塊，已在全國70余個地市供電公司投入使用。該軟件通過歷史數據庫接口讀取SCADA（數據采集與監控）系統中的歷史負荷數據，根據檢測時間段、區域范圍和檢測項目，利用檢測及統計判據對配電自動化主站中的歷史采樣數據進行逐一掃描，并按間隔進行統計，形成分析報表，供后續使用。檢測軟件主界面如圖1所示。

圖1 不良數據檢測軟件主界面

2.1 遙測突變結果分析

遙測突變的數理定義如下：對于某一個遙測量，當某一時間采樣值和前后2個采樣點的值差百分比超過突變百分比閾值時，則定義為遙測突變；若采樣值小于零漂定值，將忽略此點。其中，零漂值和突變百分比閾值可設定，閾值參數的設置界面如圖2所示。

圖2 閾值參數設置界面

考慮到TA（電流互感器）的精度和DTU（站所終端）裝置測量誤差，設定零漂閾值為5 A，突變百分比閾值為100%，以躲過正常的負荷波動。表1列出了遙測突變較為頻繁的間隔，其中，突變百分比是指突變次數占總采樣點數的百分比。

表1 遙測突變統計

遙測突變主要由信道噪聲所致，部分由解合環操作、大功率電機啟動等引起，當負荷較小時也有TA零漂的因素。

2.2 遙測跳變結果分析

遙測跳變的數理定義如下：對于某一個遙測量，當某一時間采樣值超出前一個采樣點值的上、下百分比限值時，則定義為遙測跳變；若采樣值小于零漂定值，將忽略此點。其中，跳變上、下限百分比可設定。

遙測跳變成因有負荷快速攀升及下降、正常操作或事故所導致的停送電、通道投退、信道噪聲、TA零漂等，影響因素較為復雜。其中，TA零漂引起的遙測跳變可通過零漂定值躲過，毛刺所導致的遙測跳變可與遙測突變記錄相互印證，通道投退所導致的遙測跳變可與通道投退記錄相互印證，正常操作或事故處理中的停送電可與SOE（事件順序記錄）記錄相互印證。

設定零漂值為5 A，考慮到負荷增減的變化速度，通過對歷史負荷變化數據進行統計分析，設定跳變下限百分比為50%，跳變上限百分比為200%，可有效躲過負荷的正常波動。

由于定值很難準確區分負荷正常變化和數據異常現象（如圖3是一次負荷的突增突減所引起的遙測跳變，圖4是一次合解環操作引起的遙測跳變），遙測跳變的準確原因需要通過曲線比對、信號核查、操作票核實等多種手段進行逐一確認。

2.3 遙測不變化結果分析

圖3 負荷變化引起的遙測跳變

圖4 合解環操作引起的遙測跳變

遙測不變化的數理定義如下：若某一個遙測量超過一定時間，其采樣值未發生改變，則定義為遙測不變化；若采樣值小于零漂定值，將忽略此點。其中，零漂值和不變化時間限值可設定。

遙測不變化的最主要原因是通信中斷，其次為DTU采樣板或通信板故障所致；部分站點的遙測數據在主站被錯誤地設置為非實測值，或其電流狀態被錯誤地設置為不變化/無效；此外，采用中壓載波通信方式的單個站點的通道投退并不會在主站中記錄，需進行系統升級。

設定零漂值為5 A，考慮到夜間及輕負荷狀態下負荷波動較為緩慢，不變化時間限值設定為20 min。遙測不變化時間大于總時間50%的部分記錄如表2所示。

表2 遙測不變化統計

通過查看環網站圖發現，部分遙測不變化記錄是由于遙測數據未接入、遙測數據為非實測值、遙測數據工況退出、電流狀態被設置為不變化/無效等原因所致。此外，通過查閱通道投退記錄發現，有相當多的站點在發生遙測不變化時，沒有對應的通道投退記錄，需對ONU（光網絡單元）或DTU進行現場消缺。

進一步分析發現，少量站點的負荷曲線呈階梯狀變化，如圖5所示，導致這種現象的原因是負荷較小時TA未進入線性區，工作狀態不穩定。

圖5 負荷呈階梯狀變化曲線

2.4 饋線段兩端電流不平衡結果分析

饋線段兩端電流平衡度的計算方法如下：實時檢測饋線段兩端的配電網斷路器A相電流值，計算其平衡度，包括出線斷路器所連的饋線段。其中，出線斷路器電流用負荷電流參與計算。

饋線段兩端電流不平衡如圖6所示，部分兩端電流不平衡度大于60%的饋線段詳見表3。饋線段一端電流為零的原因可能是DTU通信板故障、TA未接、遙測線松動等；饋線段兩端電流相差較大的可能原因是兩側TA變比不一致，需現場確認；表3中最后2行是由于GIS（地理信息系統）圖模對應錯誤所致。

2.5 通道頻繁投退分析

通道頻繁投退分析的數理定義如下：通道投退在一定的時間間隔內超過投退次數閾值，則判斷為頻繁投退。其中，時間間隔和投退次數閾值可設定。

圖6 饋線電流不平衡曲線

通道投退累計超過1 000次的站點中，日均通道投退超過7次的站點清單如表4所示，可見：無線信道干擾嚴重、投退頻繁；部分光纖接入的站點由于DTU通信板或ONU設備穩定性不高，亦出現了頻繁投退現象，需現場核查。

表4 通道頻繁投退統計

3 配電自動化系統不良數據修正措施

根據檢測結果，對不良數據較多的站點進行了全面排查，通過采取主站和終端參數修改、故障板卡更換、通信升級等各種措施，成效明顯。

從現場排查結果來看，導致“三遙”數據不正常的原因主要有：DTU板卡損壞、程序死機、DTU失電；網線松動、網口損壞、光纜受外力破壞、光鏈路中斷；輔助接點動作不到位等。此外，部分站點自行恢復正常[14－15]。

從數量上來看，因各種原因導致DTU或ONU失去電源，從而引起通道退出、通信中斷的站點占了大多數，包括電源插座松動、照明回路短路、低壓空氣開關跳閘、電源模塊故障、電源切換繼電器故障、電壓互感器柜熔絲熔斷、交流電源線漏接、端子排浸水等各種情況。此外，部分站點DTU或ONU死機，重啟后恢復；另有部分站點的CPU（中央處理器）模塊、遙測模塊或通信模塊出現故障，導致故障多次反復。

表3 饋線段兩端電流不平衡統計

另有部分站點的不正常現象系人為所致，如TA短接片未取導致間隔過流信號不上送；TA漏裝導致間隔上送電流始終為零；通信網線插頭被拔下后未恢復導致站點通信中斷；斷路器柜內分、合閘接線短路導致間隔信號壞數據。

經現場消缺，相關站點均基本恢復正常。如某環網單元在消缺前通道頻繁投退，消缺后恢復正常，如圖7所示。

圖7 某環網單元消缺前、后的周負荷曲線

4 結語

配電自動化系統中，可靠的運行數據是一切工作的基礎。不良數據將給配電網調控人員帶來很大困擾，故需對配電自動化系統的不良數據進行檢測與修正。不良數據的產生具有隨機性，逐一檢查并不可取。利用統計規律，借助檢測軟件，對一定運行時間內的歷史數據進行全面排查和分類統計，有助于從海量數據中發現問題，從而對異常現象的根源進行準確定位。通過全面獲取異常數據，及時整改終端缺陷，可以大幅降低勞動強度，顯著提高配電自動化系統的運維水平。

到2018年底，浙江省配電自動化將基本實現城鄉區域全覆蓋，各類配電終端的數量將大幅增加。在此情形下，以運行數據分析為基礎的配電終端運維狀態檢修模式必將全面取代“地毯式”的定期巡檢模式，從而實現對配電自動化系統運行狀況的實時監測和全面跟蹤，也為后續饋線自動化的全面應用和準確動作提供有力保障。

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