區域設備最優化控制的精準配網多級畫像應用研究

楊小磊，路軼，陳剛，胡佳佳，周哲民

(1.國網四川省電力公司,成都 610041； 2.國網資陽供電公司, 四川 資陽 641300； 3.清華大學 電機工程與應用電子技術系，北京 100084)

0 引 言

當下，配電網絡在我國迅速發展、更新換代[1-6]，同時，由于配電系統結構復雜多樣，線路電力設備繁多，配電網絡所面臨的過電壓問題逐漸突出，設備運行故障時有發生[7-9]。目前學者已越來越多關注對各種配電網運行問題開展快速和有效的監測控制，從而可以減少停電造成的經濟損失[10-11]。

當前，運行數據顯示，配電網運行中重過載、設備低電壓、線損等問題依舊突出[12-14]。針對部分線路(包括配網饋線段)僅在波峰時段出現短時重載或過負荷的情況，如何對此類異常運行情況進行聯絡線路負荷分配調整，使運行曲線畫像更優化，提出最優聯絡線控制策略成為眾多學者的研究重點。

此外，如何根據已知低電壓類型特征，使用低電壓模式識別方法，篩選可通過轉供或改變負荷分配等解決的線路低電壓問題類型。如何針對配網畫像中線損較高的線路，調整部分高負荷、長時間、長距離線路供電策略，提高設備利用率，降低線損均為當下配電網運行中急需解決的問題。

一些學者已經分別對上述問題進行了研究分析，文獻[15-16]對配電網低電壓的問題提出處理措施，例如，做到分批、全面地對該線路所配變壓器運行檔位進行排查與建檔；加強低電壓用戶的負荷需求管理，裝設配變綜合監測儀；采用相應的并聯補償及串聯補償方案等措施。文獻[17-20]對線損計算與降損技術措施進行了研究，研究者分別提出了基于深度學習的，以及基于改進K-Means聚類和BP神經網絡的臺區線損率計算方法。基于此，提出優化電網結構和運行方式、增加無功補償裝置、合理分配電流密度、減少高耗能設備使用、加強低壓線路三相負荷平衡管理和諧波治理等節能降損措施。但如何考慮重過載、低電壓、線損問題的多種運行方式下的最優選擇仍沒有文獻進行深入研究。

基于此，本文充分利用營銷用系統配變負荷數據、用戶行業分類，主配一體化系統網絡拓撲及配網相關運行信息，拓展調控云大饋線精準負荷畫像并完善配電網多級畫像功能。最后提出考慮重過載、低電壓、線損問題的多種運行方式下的最優選擇，并給出案例分析。

1 精準配網多級畫像

本文目的在于研究基于歷史大數據的配電網負荷畫像方法。具體言之，基于海量仿真數據和運行數據，利用人工智能方法，根據負荷的類型和負荷特性指標進行負荷畫像的特征提取；根據負荷的調控能力分類進行畫像，包括強可調控、弱可調控、不可調控幾種類型。根據負荷畫像標準和畫像特征，以決策樹方法進行多級分類，通過聚類等方法進行精細化分類。

1.1 數據來源

(1)用采系統：配變的P 、Q、 三相電壓電流值(歷史值)。

(2)營銷系統：配變基礎臺賬，行業分類。

(3)主配一體化系統：配變與大饋線對應關系，線路聯絡關系，遙信位置。

(4)調控云：線路及配變基本參數

(5)供服系統：重過載、低電壓臺區等。

(6)open3000系統：10 kV母線電壓、站內開關P、Q、I。

(7)同期系統：線損信息。

數據需做如下準備：

(1)需將用采系統配變與主配一體化系統配變對應，采集值處理成高壓側值，異常值需排除，空值需處理。

(2)需提供供服系統與oms系統接口，以便將異常運行信息、敏感用戶信息等上傳至調控云。供服系統統計的配變異常運行信息需與主配一體化體系配變對應。本文以宜賓地區為例，展示數據統計結果。分別為網損統計、過載設備統計、重載設備統計和低壓設備統計。

1.2 實現平臺

目前配網設備已結構化上調控云，主配一體化系統的遙信值通過人工置位上傳至調控云，調控云圖計算及負荷畫像功能可結合線路拓撲關系分析負荷特征，潮流計算可在調控云上部署實施，后續在調控云維護線路和配變的參數信息后，分析程序可基于調控云部署實施。精準配網多級畫像實現平臺如圖1所示。

圖1 精準配網多級畫像實現平臺

1.3 基于運行特性的配網多級精準畫像方法

本文以已有的調控云提供的負荷成分畫像為基礎，結合配電網運行特性分析與歷史數據庫，豐富并完善針對運行特征的配網多級精準畫像，可將配網分解為配變、饋線和變電站等逐級設備進行分別畫像，并形成靜態畫像部分和動態畫像部分。

由于負荷特性是引起配網運行問題的主要對象，因此負荷的畫像以配變為單位，在分類畫像中完善負荷特性指標，比如可包括不同時間尺度的最大(小)負荷、平均負荷、峰谷差、負荷率、最小負荷率等；同時分類進行負荷變化的影響因素畫像，比如可定義為溫度敏感性負荷、經濟敏感性負荷、價格敏感性負荷、政策敏感性、節假日敏感性等；分類進行調控能力畫像，比如強可調控、弱可調控、不可調控等。還可考慮與檢修營銷策略相關的畫像。負荷畫像的主要方法是確定畫像評價標準，以決策樹方法進行多級分類，通過聚類方法進行精細化分類。負荷固有屬性的變化隨時間的變化比較小，將其定義為靜態畫像。

下面以配電網用戶用電行為為例，給出靜態畫像的相關模型。用電行為的畫像核心是獲得用戶用電的特征，即通過真實的量測數據進行聚類分析：

(1)

式中SSE表示傳統的誤差平方和計算方法；k表示該劃分中的個體數量；ci表示第i個劃分；x表示ci中的個體；mi表示樣本均值。

式(1)描述了樣本分類過程中的計算準則，然后使用K-means聚類算法能夠獲得具有多個特征的聚類。

在傳統K-means聚類算法基礎上，進一步采用最大熵原理來進行特征精細化過濾，隨機變量x的計算熵為：

(2)

式中Ω為隨機變量x取值集合；p(x)為隨機變量x的概率。

在傳統K-means聚類分類d中，所有用戶特性的熵為：

(3)

式中Nd表示分類總數；Mi表示第i個分類的總樣本，M表示總樣本。

獲得用戶特性熵后，可以計算特征ti與用戶類別之間的最大相關信息熵D(s,d)：

(4)

式中Muv表示特征ti在分類v中的總樣本；I(ti,d)表示S中的特征ti與分類d之間的信息相關度；S表示經過篩選后的最優特征集；NS表示該集合中的特征數量。

獲得式(4)后可以辨別特征與分類之間的信息相關度，進而定義相關系數ρ(ti,tj)：

(5)

式中cov(ti,tj)表示特征ti和tj的協方差；ρti和ρtj分別為特征ti和tj的標準差。

用相關系數來表示特征之間的關系，還需要從最優的角度進行去除分類內的冗余，因此要設置冗余指標：

(6)

結合式(5)和式(6)，可以獲得最優特征分類：

I=max{D(S,d)-R(S)}

(7)

利用人工智能中的深度學習方法求解式(7)后即可得到用戶用電特征的最優分類，從而形成用戶用電特征畫像。

在負荷畫像基礎上，運用配網運行特性的分析，有針對性地根據異常運行狀態分級對配變、饋線和變電站進行逐級畫像，比如配變重載、過載、低電壓等屬性畫像，饋線過載、低電壓、高線損等屬性畫像，變電站負荷高密度、聯絡不足等屬性畫像。對于某些可量化的指標可采用層次分析法等評價歸類，對于不可完全量化的指標可采用模糊聚類等方法進行歸屬。與運行相關的畫像可能由于運行方式改變而變化，可定義為動態畫像。

通過配網精準畫像，可明確各級配網的運行狀況，為精準優化調控奠定基礎。

2 配網運行問題解決方法

2.1 線路重過載問題

線路重過載包括變電站10 kV出線重過載和配網饋線段重過載。變電站10 kV出線重載即線路負載電流達到70%的CT(電流的互感器)額定值1小時及以上，過載即線路負載電流超過CT額定值；配網饋線段重載即該段線路的負載電流達到70%的額定載流量1小時及以上，過載即負載電流大于該段線路額定載流量。

線路供電半徑不合理、線徑較小、負荷較為集中、用電負荷較大等均會引起線路重過載，會影響線路的供電能力。可定位線路重過載區段，結合網絡結構進行負荷畫像，進行分類解決。

如可調整其所在配網線路結構或負荷分配改善重過載問題。

(1) 負荷波動導致的線路短時過載。

如圖2所示運行方式， L3斷開，根據負荷曲線，A線路在t1～t2時刻出現短時過載。

圖2 線路重過載

①可結合配網拓撲對配變精準畫像，定位區域T5配變在t1，t2的相鄰時刻t1′，t2′時刻與A線路負荷曲線高度擬合，可能是引起A線路(饋線段)短時過負荷的主要原因；

②可通過負荷畫像定位t1′，t2′時刻負荷增長過多的配變，若此類配變較為集中，考慮改變運行方式，如增設斷開點。

改變運行方式，將T5區域倒換方式至B線路供電：合上L3,斷開L2。通過對T3、T4、T5區域負荷畫像，得到B線路新的負荷曲線，對比線路參數，判斷是否會過負荷。通過對T1、T2區域負荷畫像，得到A線路新的負荷曲線，若均不過載，可調換運行方式，解決A線路短時過載問題。

(2)配變重載。

進行單臺配變負荷畫像，對負荷超過80%額定容量2小時及以上的配變根據網絡拓撲進行定位，查找負荷密集區，解決由于配變布點不足引起的配變重過載問題。

以變電站10 kV出線過載為例，給出配網最優的網絡重構算法。

變電站出線過載后，要及時切除過載部分，因此配網最優的網絡重構過程包含兩部分：未過載配網區域的最大化恢復供電、失電網絡的失負荷量最小。

未過載配網區域的最大化恢復供電模型為：

(8)

失電網絡的失負荷量最小模型如下：

(9)

式中βj表示節點j的負荷比例系數；Pjd和Qjd分別表示節點j的有功負荷和無功負荷。

式(9)中還應該服從式(8)中的約束條件。求解式(8)和式(9)是二層規劃求解問題，利用傳統非線性規劃求解法即可以獲得最優解。

2.2 低電壓問題

(1)使用配變低電壓模式識別方法，即對各配變進行畫像，對比已知低電壓類型配變畫像，區分引起配變低電壓的原因，分類解決。已知配變低電壓類型：

①中性點未接地;

②三相負荷不平衡;

③配變檔位不合理;

④配變重過載或負荷集中區;

⑤供電半徑不合理;

⑥大工業生產負荷;

⑦其他。

對于前三類低電壓問題，可協調運檢營銷解決，對于④、⑤、⑥類低電壓問題，對此類配變通過網絡拓撲進行定位，對存在多臺配變低電壓的區域進行分析。對于前三類低電壓問題，本文給出案例處理結果如下：首先通過篩選用采數據，獲取出現過的所有低電壓時刻，進一步，獲取低電壓最嚴重的配變，咨詢調度人員低電壓參考值，輸出低壓曲線與實際電壓的對比。

通過篩選出的配變在低電壓時刻點進行調整檔位或者投入電容器查看是否對電壓造成影響。最后在每一個低電壓時刻驗證調整后可改善電壓輸出策略內容展示。

(2)供電半徑不合理導致的低電壓問題。

如圖3所示，運行方式1為A線路與B線路間聯絡開關L3斷開，配變區域T5出現低電壓。

圖3 運行方式1

若改變運行方式，如圖4所示，以方式2運行時，通過潮流計算，可得到T5新的電壓值，可判斷是否解決低電壓問題。

圖4 運行方式2

(3)大工業生產負荷引起的低電壓問題。

針對負荷性質復雜的線路，尤其是工業性質負荷占比較高的聯絡線，通過負荷畫像，對無功分布情況、電壓降落情況進行分析。從而選擇合理的斷開點。運行方式1如圖5所示。

圖5 運行方式1

如圖6所示，T2、T5區域工業負荷性質占比較高，T2區域無功不足導致配變低電壓。可通過改變運行方式，改變線路無功分布，改善低電壓問題，如方式2所示。

圖6 運行方式2

2.3 線損問題

將同期系統定位的高損元件與網絡拓撲和配變負荷性質相結合，調整負荷分布，降低線損。

通過負荷畫像，定位長期輕載或空載配變區域，通過改變此類負荷分配，改善線損。

如圖3和圖4所示，方式1由于T5區域長期輕載運行，A線線損較大。A線實際線損：(W為電能，單位kW·h)

?WA=WA-(WL1+WL2+WL5)

(10)

B線實際線損：

?WB=WB-(WL3+WL4)

(11)

方式2，A、B線理論線損?WA′、?WB′可通過潮流計算得到，若?WA′+?WB′

在運行方式2下， A線實際線損：

?WA″=WA″-(WL1+WL2)

(12)

B線實際線損：

?WB″=WB″-(WL1+WL2)

(13)

若?WA″+?WB″

2.4 多種運行方式下的最優選擇及案例分析

對于聯絡情況較為復雜的網絡，存在多種運行方式選擇。將線路重載率、低電壓率、平均線損率分配不同的分值，作為一個綜合指標，考量不同運行方式的合理性。

線路重載率=線路負荷/額定容量×100%。

低電壓率=低電壓臺數/總配變臺數×100%。

線損率=(供電量-售電量)/供電量×100%。

平均線損率=(線損率1+線損率2+率率線損率n)/n。

若在某一運行方式下，線路重載率在70%及以上，分值為0，線路重載率低于70%，分值為50;低電壓率在30%及以上，分值為0，低電壓率在20%～30%，分值為10，低電壓率在10%～20%，分值為20，低電壓率在0%～10%，分值為30；平均線損率在40%及以上，分值為0，平均線損率在20%～40%，分值為10，平均線損率在0%～20%，分值為20。(總分100分)。分值分布如表1所示。

表1 分值分布

本文選取如圖7～圖9三種運行方式下的方案進行案例分析，圖7～圖9分別對應方案1,2和3,具體如下：

如圖7所示，如方式1所示，開關L3、L5、L6斷開，T12區域出現低電壓(低電壓率32%)，C線路線損率50%，A線路重載(重載率72%)。A線線損率為a1，B線線損率為b1，D線線損率為d1，平均線損率為35%。方案1得分為10分。

圖7 運行方式1

如圖8所示，將方式調整為方式2，A線路重載問題得到解決，T12區域仍舊低電壓(低電壓率21%)，C線路線損率降低至30%，A線線損率為a2，B線線損率為b2，D線線損率為d2(d2=d1)，平均線損率為15%。則方案2得分為80分。

圖8 運行方式2

如圖9所示，將方式調整為方式3，A線路重載問題得到解決，T12區域低電壓問題解決(低電壓率1%)，C線路線損率降低至30%，A線線損率為a3(a3=a2)，B線線損率為b3(b3=b1)，D線線損率為d3，平均線損率為35%。方案3得分為90分。

圖9 運行方式3

將運行方式方案按得分值進行排序，得分高的為優選方案。即方案3為優選方案。

3 結束語

本文提出了區域設備最優化控制的精準配網多級畫像應用方法。

首先充分利用營銷用系統配變負荷數據、用戶行業分類，主配一體化系統網絡拓撲及配網相關運行信息，拓展調控云大饋線精準負荷畫像并完善配電網多級畫像功能。

其次提出考慮重過載、低電壓、線損問題的多種運行方式下的最優選擇，并給出案例分析，對運行方式方案按得分值進行排序，得分高的為優選方案。

以本文研究結果為基礎的最大優化配網區域設備控制策略，可以有效改善重過載、低電壓、線損、最優方式選擇等問題。