10kV配電網絡中智能化技術的應用

國網拉薩市達孜區供電公司 張 宇

1 配電網絡智能分析技術

1.1 數據獲取

基于智能化技術在某10kV 配電網中的應用，配置統一的接口、設置統一且標準的數據格式，可以滿足配電網運行過程中多源動態數據的獲取和分析，其中包括配電網實時數據、地理信息數據、設備數據、電能質量數據等。多源數據采集系統可以實現各類數據間的融合，實現配電網絡中多維度數據在系統中的交互。數據在系統中的傳輸主要使用XML 格式結構，利用Unicode 編碼，使用Java 程序編輯，進行數據采集系統的構建[1]。

系統物理結構包括服務器、配電多元系統、配電數據文件、歷史數據庫、多源數據系統、采集裝置、傳輸裝置等。在前端通過安裝傳感器和監控設備，實時獲取電網狀態信息，如電流、電壓、功率等參數，以便實時獲取配電系統動態數據。例如，配電網利用前端傳感器裝置將多源數據傳輸到系統之中，進行電流、電壓、功率、溫度等相關指標的可視化展示，具體數據提取結果見表1。

表1 采集裝置數據參數獲取

由表1可知，安裝在配電網絡線路及變壓器上的傳感器裝置可以實時獲取配電網絡系統之中的相關數據，實時觀察配電網絡的運行狀態，從而判斷配電網絡運行是否處于標準的范圍之內。由于配電網絡運行處于動態狀態中，每間隔2min 獲取一次配電網絡中相關設備的數據狀態，實現了對配電網絡系統運行的實時監控。

1.2 數據分析

本系統具備自動分析功能，可以根據采集的相關數據信息判斷是否存在故障因素，是否超出預設閾值，判斷配電網絡運行電能質量、能源輸送穩定性等。配電網絡中的數據量較大，根據采集的數據判斷配電網絡是否正常運行需要強大數據處理能力，故使用大數據處理技術中心，使用統計、分類、聚變、規則算法建立標準化的配電網特征，可以分析配電網絡中是否存在饋線、跳閘、功率變化等問題，進行實際特征數據與閾值數據之間的匹配，識別故障信息。如利用大數據技術進行某電力企業配電網絡運行狀態的研判，提取2022年年底1個月內的配電網絡狀態預測結果，具體狀態研判結果見表2。

表2 配電網絡運行狀態研判結果（部分）

利用大數據分析技術進行配電網運行狀態的研判，可以實時了解系統的實際運行狀態，進行配電網特征的提取和分析。但由于按照預設規則數據分析，存在研判系統判斷錯誤的情況。根據表2中的結果顯示，配電網絡運行狀態研判結果準確率達到了90%以上，具有良好的應用性。

1.3 系統構建

可將智能配電網工程桌面、移動應用桌面、監控子系統應用到配電網的智能管理之中，進行配電網運行的綜合管理和實時監控。配電網監控應用設置單獨的子模塊，數據使用多元交互方式，各個子系統采用“軟總線掛載”的方式接入系統之中，實現系統數據庫內數據鏈接的統一性、規范性。利用大數據技術進行數據分析和數據融合，實現了配電網監控、數據提取、數據監控等多項業務的融合[2]。智能軟件系統應用微服務架構進行模塊化的拆解，提高配電網網絡管理系統各功能模塊之間的耦合性，且監控、故障診斷、數據訪問、數據分析、系統維護等業務模塊處于獨立運行的狀態。客戶端程序開發主要使用WPE 編程技術，結合專項SDK 技術實現功能對接。

2 配電網絡系統優化技術

2.1 硬件配置

配電網絡主要應用動態規則算法進行網絡線路優化，實現網絡重構系統，硬件配置系統其中包括饋線終端電源模塊、控制模塊、通信模塊、系統調用模塊等。系統調用模塊設定了驅動器，具體參數見表3。

表3 硬件驅動器參數表

內置監測電路，工作頻率為20ms，利用發光二極管顯示智能配電網絡中各個線路的電壓、電流等相關參數的實際狀態。如果調用電壓顯示為異常狀態，會顯示紅色，如果配電網絡線路正常，則不反應。具體監測電路參數見表4。

表4 檢測電路參數表

饋線終端單元主要用于遠程監測和遠程控制，內置嵌入式操作系統，數據過濾使用ARM 芯片，并按照任務等級、任務情況等進行約束和分級管理。配電網絡線路中的信息使用DSP 芯片進行采集，在反饋過程中處于保密狀態。控制模塊使用單片機完成任務指令的發送和反饋，在電壓、電流全部通過零電路后，電容差產生，根據編程語言進行指令的發送。單片機使用金屬膜電阻，可以延長零件在電流通過狀態下的使用壽命。通信模塊主要負責任務發送、確認、響應，系統鏈路層中的信息會從啟動站發送到從動站之中，且數據語言中存在否定確認原語，負責信息的反饋。如無應答則再一次發送請求，如應答則翻譯原語報文。

2.2 軟件配置

利用動態規則算法進行配電網絡的智能化設計，智能系統可利用目標函數約束配電網絡的運行條件，起到降低損耗、均衡電容的作用。同時，動態規則算法會根據配電網絡類型進行分割、重構，選擇最佳組合，確定最終方案，從而降低配電網絡智能服務中的功率損耗。配電網絡智能處理期間，會根據軟件算法過濾和重構網絡鏈路，初始化系統開關，進行網絡鏈路分組，根據分組計算網絡鏈路的實際狀態，配電損耗是影響鏈路狀態的主要因素，計算配電損耗的公式如下所示：

θ=V1（X0,A）+P1o

上述公式中θ 表示配電網絡鏈路的實際狀態，P1o表示局部區域的損耗情況，V1（X0,A）表示最優函數。基于上述公式建立目標函數，檢索最佳的配電網絡重構方案，實現配電網絡服務的最優化。最終配電網絡決策方案計算公式如下：

Y=max[Fn（X）×F（a）]

公式中Y 表示優化后的目標函數，Fn（X）表示第n 階段的開關量。配電網在網絡線路優化過程中，會根據階段性狀態確定最佳的組合方式，實現配電網絡線路的標記、增益、優化，最終輸出最佳的配電網絡[3]。

3 配電網絡智能控制技術

3.1 配電網絡監控

利用傳感器和監測設備，通過遠程遙感技術收集電網的實時狀態數據，包括電流、電壓、功率、溫度等參數。這些數據可以提供對電網運行情況的實時了解，并用于后續分析和決策。通過遠程遙感技術，運行人員可以遠程控制配電網絡中的設備，如開關、變壓器、容量器等。可以遠程打開或關閉設備，調整電源輸出或分配，以滿足實際需求并優化能源使用。

此外，遠程遙感技術可以收集大量的實時和歷史數據，這些數據可以進行深入分析，并應用智能算法進行優化，在此過程中通過對數據的分析和處理，可以優化電力供需平衡，提高能源利用效率并降低成本。

配電網絡遠程遙感監控主要利用物聯網和遠程通信技術，實現對配電設備的遙控與監控，可以遠程開關、調整電氣設備狀態，優化電網運行。遠程遙感監控除使用智能管理系統之外，也需要在配電網絡前端配置智能設備及智能元件。

在配電網絡前端配置相應的智能元件后，建立綜合監控系統和控制系統。監控系統主要負責數據采集，其中包括監控主站、代理服務器、數據傳輸終端、監控終端。控制系統內主站主要負責人機交互，代理服務器主要負責數據中轉，數據傳輸終端主要負責數據傳輸，終端設備主要負責配電網絡前端設備數字量和模擬量的采集。

3.2 配電網絡遠程控制

在遠程控制方面，遠程控制系統以云平臺為基礎，運行在一個中央服務器或數據中心上。配電網絡中的監測設備與云平臺建立遠程通信連接，通過網絡將實時數據傳輸給云平臺。云平臺接收并處理來自配電網絡的實時數據。通過應用數據分析和智能算法，對數據進行處理和分析，識別異常情況、預測負荷需求，并生成相應的控制策略。基于數據分析結果，云平臺生成相應的遠程控制指令。這些指令可以通過云平臺與配電網絡中的遠程設備下發給目標設備。受到遠程控制指令的影響，配電網絡中的目標設備執行相應的操作。

3.3 配電網絡智能運維

配電網絡智能化運行主要基于無線網絡實現數據從單機向服務器的傳輸，該類數據會輸送到專家診斷系統之中，借助專家診斷系統的算法，完成配電網絡的故障診斷和故障處理。配電網絡智能專家診斷系統核心是診斷數據庫，數據庫之中包含很多與配電網絡領域相關的專家知識，為配電網絡非專家提供相應的幫助，并借助算法自動解決非硬件問題。專家診斷系統利用以往人員診斷經驗、設備動作邏輯、保護動作開關等，將預警信息作為主要根據，進行知識推理，最終完成故障診斷過程和自動維護過程[4]。

故障診斷會就配電網絡的保護動作邏輯等，選擇使用直觀的模塊規則，同時支持相關人員利用算法進行規則修正，實現配電網絡故障診斷過程與電網實際運行狀態之間的兼容性。

配電網絡智能運維借助智能專家系統，構建了四個維度的專家知識庫。

一是結構功能知識，該部分主要根據網絡連接設備之間的結構關系，實現分塊化診斷，即建立故障樹進行故障診斷。

二是專家知識，專家知識負責配電網絡設備狀態的判斷，依據配電網絡運行規則，進行規則庫構建，該模塊功能的實現主要借助故障樹分析。

三是過程性指數庫，該庫主要以函數和子程序完成配電網絡過程推理。

四是基本診斷單元，包括采樣數據、歷史數據等，根據數據完成具體的故障診斷。

在故障維護方面，系統使用數據分析和機器學習算法來檢測和識別異常情況。當系統檢測到電網中的異常行為或潛在故障時，會發出預警信號或報警信息，并通知相關人員進行相應處理。

同時，智能系統會利用歷史數據、故障統計和先進的預測算法，預測設備故障的可能性和時間窗口。這使維護人員可以提前采取預防措施，減少計劃外停電和維修時間。在遠程維護上，通過使用自動化技術和遠程遙控功能，例如遠程開關、設備狀態監測等，減少人工干預，實現對配電設備的自動化運維和遠程控制，從而提高運維效率。