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      基于業(yè)務(wù)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度分析的可靠性規(guī)劃問題研究

      2021-03-24 07:35:10高崇曹華珍吳亞雄李浩張瀛王承民胡聰
      南方電網(wǎng)技術(shù) 2021年2期
      關(guān)鍵詞:化率效益電纜

      高崇,曹華珍,吳亞雄,李浩,張瀛,王承民,胡聰

      (1. 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電網(wǎng)規(guī)劃研究中心,廣州510080;2.上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院,上海200240)

      0 引言

      隨著社會經(jīng)濟的加速增長,人們的生活和社會的生產(chǎn)對電力系統(tǒng)的要求越來越高。配電系統(tǒng)被賦予盡可能可靠地將電能供給各種用戶的任務(wù)。安全、可靠成為電力系統(tǒng)供電特點的兩大不可或缺的因素[1 - 3]。因此,可靠性就成為配電系統(tǒng)規(guī)劃決策中的常規(guī)性工作。1969年,加拿大學(xué)者R.Billinton教授發(fā)表了關(guān)于電力系統(tǒng)可靠性的第一篇學(xué)術(shù)論,電力系統(tǒng)可靠性領(lǐng)域至此開始了快速的發(fā)展。隨著電力企業(yè)管理方式的改變和管理水平的提高以及電力服務(wù)承諾制的發(fā)展,電力系統(tǒng)可靠性在社會生產(chǎn)工作中的位置越發(fā)重要。近年來,人們對配電系統(tǒng)可靠性的重視程度大大提高。電力系統(tǒng)可靠性的指標(biāo)在配電網(wǎng)中的落實方法也被提出了新的要求。

      由于配電網(wǎng)管理分層分級的特征,在上級確定可靠性指標(biāo)的目標(biāo)值后,需要向下級傳達業(yè)務(wù)指標(biāo)的控制目標(biāo)。可靠性指標(biāo)空間分解方法運用靈敏度分析方法得出各業(yè)務(wù)指標(biāo)對可靠性指標(biāo)的靈敏度,從而將可靠性目標(biāo)分解為各個地區(qū)業(yè)務(wù)指標(biāo)的控制目標(biāo)。再根據(jù)投資估算得出各項業(yè)務(wù)指標(biāo)提升所需的投資金額。

      文獻[4 - 5]分別利用二分法和層次分析法分析求解最優(yōu)分解目標(biāo)值,利用成本效益分析進行配電網(wǎng)可靠性目標(biāo)規(guī)劃。文獻[6]以顯式公式形式實現(xiàn)配電網(wǎng)可靠性指標(biāo)的求解,通過配電網(wǎng)可靠性提升措施與可靠性參數(shù)及可靠性指標(biāo)的關(guān)系,研究配電網(wǎng)可靠性提升措施對可靠性指標(biāo)的影響。

      文獻[7]針對分區(qū)可靠性計算不能靈活組合合成的問題,提出全網(wǎng)供電可靠性指標(biāo)的合成方法。文獻[8 - 17]提出了不同場景下可靠性投資優(yōu)化的方法。

      以上文獻提出的可靠性指標(biāo)分解模型,是在局部空間實現(xiàn)可靠性指標(biāo)分解,缺乏將全網(wǎng)可靠性指標(biāo)與各個區(qū)域具體業(yè)務(wù)指標(biāo)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系從而實現(xiàn)可靠性指標(biāo)的空間分解的模型。在模型求解上,是在各個區(qū)域內(nèi)部達到了投資優(yōu)化,沒有在全網(wǎng)范圍內(nèi)以投資最小為最優(yōu)目標(biāo)。

      針對上述問題,本文提出一種投資最優(yōu)的可靠性指標(biāo)空間分解模型。通過對各個分區(qū)業(yè)務(wù)指標(biāo)進行成本效益比計算,用用戶數(shù)加權(quán)處理后,在全網(wǎng)范圍內(nèi)進行優(yōu)先級排序,將可靠性指標(biāo)按此順序進行空間分解,落實到各個分區(qū)的具體指標(biāo),從而實現(xiàn)全網(wǎng)的投資結(jié)構(gòu)最優(yōu)化。克服了以往確定可靠性提升目標(biāo)時的盲目性,減少了由于沒有在全網(wǎng)范圍內(nèi)以投資最小為最優(yōu)目標(biāo)造成的額外投資。

      1 業(yè)務(wù)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度分析與投資估算

      在規(guī)劃階段,主要通過對網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的優(yōu)化實現(xiàn)對可靠性的提升,與之相關(guān)的業(yè)務(wù)管控指標(biāo)通常包括可轉(zhuǎn)供電率、電纜化率、平均線路長度、平均線路分段數(shù)等,配電自動化也會對供電可靠性有較大影響。此外,線路和配變的負載率也可能影響轉(zhuǎn)供能力,結(jié)合實際投資需求,選取相關(guān)性較強的可轉(zhuǎn)供電率、饋線自動化覆蓋率、電纜化率和架空線平均分段數(shù)4個業(yè)務(wù)指標(biāo)對地區(qū)i供電可靠性進行投資優(yōu)化[18]。平均故障停電時戶數(shù)Ui·SAIDI-F與4個業(yè)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可表示為:

      Ui·SAIDI-F=RliSli+RaiSai+RciSci+RsiSsi+b0

      (1)

      式中:b0為常數(shù)項;Rli、Rai、Rci、Rsi分別為可轉(zhuǎn)供電率、饋線自動化覆蓋率、電纜化率和架空線平均分段數(shù)4個業(yè)務(wù)指標(biāo)的具體數(shù)值;Sli、Sai、Sci、Ssi分別為Rli、Rai、Rci、Rsi的靈敏度,在實際計算中,根據(jù)過去幾年的平均故障停電時戶數(shù)與4個業(yè)務(wù)指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù),運用關(guān)聯(lián)分析法[19]、回歸分析法[20]或改進熵權(quán)法[21]等,計算出指標(biāo)Rli、Rai、Rci、Rsi的靈敏度。其物理意義是:某個業(yè)務(wù)指標(biāo)提升了一個單位,使得平均故障停電時戶數(shù)下降的量值[19],例如:

      (2)

      由于規(guī)劃電網(wǎng)難以收集到具體的電網(wǎng)拓撲信息,因此本文未采用常用的解析法進行可靠性評估和靈敏度計算,而采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的回歸分析法進行靈敏度計算。在工程中,每個業(yè)務(wù)指標(biāo)對應(yīng)一種典型的工程場景。針對這4個業(yè)務(wù)指標(biāo)分別構(gòu)建4種業(yè)務(wù)指標(biāo)提升的典型工程建設(shè)場景,具體包括以下方面。

      1)針對現(xiàn)有線路增加一個聯(lián)絡(luò)點提升可轉(zhuǎn)供電率,投資估算為:

      Cl=Ll(co+rcr)+cb

      (3)

      式中:Ll為聯(lián)絡(luò)線長度;co為架空線或電纜單位造價;cr為安裝線路的單位成本;r為施工系數(shù);cb為開關(guān)單位成本。

      2)進行饋線自動化建設(shè)改造提升饋線自動化覆蓋率,投資估算為:

      (4)

      式中L為架空線全長。

      3)新建電纜線路,提升電纜化率,其投資估算為:

      Cn=L(cc+rcr)+Uct

      (5)

      式中L為電纜線全長;cc為電纜單位造價;cr為敷設(shè)單位成本;U為平均中壓用戶數(shù);ct為配變單位成本。

      4)對現(xiàn)有架空線增加一個分段開關(guān),提升架空線平均線路分段數(shù),其投資估算為:

      Cs=Nocb

      (6)

      式中:No為架空線路條數(shù);cb為柱上開關(guān)單位成本。

      2 可靠性規(guī)劃問題

      2.1 數(shù)學(xué)模型

      基于投資額最小化的可靠性指標(biāo)空間分解模型的目標(biāo)函數(shù)如式(7)所示。

      (7)

      式中:Cli、Cai、Cci、Csi分別為區(qū)域i的4項具體業(yè)務(wù)指標(biāo)提升所需投資。下面介紹模型的等式約束。

      (8)

      式中:Sli、Sai、Sci、Ssi分別為區(qū)域i的4項具體業(yè)務(wù)指標(biāo)的靈敏度。U為各區(qū)域的中壓用戶數(shù)之和,ΔSAIDI-F為平均用戶故障停電時間的目標(biāo)下降值。

      (9)

      (10)

      (11)

      (12)

      模型的不等式約束如下所示。式(13)—(16)代表各指標(biāo)的提升空間的范圍約束。

      (13)

      (14)

      (15)

      (16)

      上述式(7)—(16)即為可靠性指標(biāo)空間分解模型的數(shù)學(xué)表達。在該優(yōu)化模型中,各地區(qū)的各項業(yè)務(wù)指標(biāo)是優(yōu)化變量,為了確定目標(biāo)函數(shù)的凸性,將各區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)每減少相應(yīng)時戶數(shù)所需的成本代入式(7),其Hessian矩陣只有對角線上含有電纜化率的項不為0,是半正定矩陣,因此其目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)。式(8)是等式約束,式(13)—(16)是不等式約束,易知其構(gòu)成的集合是凸集。因此該模型為凸規(guī)化問題,局部最優(yōu)解即為全局最優(yōu)解。

      為了求解該模型,首先計算區(qū)域的可靠性指標(biāo)的成本效益比。成本效益比是指該區(qū)域每減少相應(yīng)停電時戶數(shù)所需的成本。如Cli/Sli即為可轉(zhuǎn)供電率的成本效益比。然后用各個區(qū)域的用戶數(shù)將各區(qū)域的各可靠性指標(biāo)的成本效益比進行加權(quán)處理,在全網(wǎng)范圍內(nèi)按照各區(qū)域各指標(biāo)成本效益比從低到高的順序確定投資優(yōu)先級排序。

      分析各指標(biāo)的成本效益比特性可以發(fā)現(xiàn),可轉(zhuǎn)供電率、饋線自動化覆蓋率、和架空線平均分段數(shù)3個業(yè)務(wù)指標(biāo)的成本效益比是常數(shù),不隨指標(biāo)當(dāng)前值變化而變化。如式(9)、(10)、(12)所示。但電纜化率的成本效益比會隨當(dāng)前的電纜化率的提高而增加,如式(11)所示,將其改寫為式(17)。

      (17)

      式中:ΔRci是電纜化率指標(biāo)目標(biāo)值和現(xiàn)狀值的差值;ki為人為定義的系數(shù),其定義已在式中給出。為了保證當(dāng)前投資的指標(biāo)始終是成本效益比最低的指標(biāo),在提高某區(qū)域的電纜化率時,還應(yīng)統(tǒng)籌考慮其他區(qū)域的該項指標(biāo)成本效益比。在工程實際中,電纜化率成本效益比往往比較大,其投資的優(yōu)先級也常常最低。假設(shè)某系統(tǒng)有A、B兩個電纜化率投資優(yōu)先級相鄰的區(qū)域,先提升區(qū)域A的電纜化率,直至兩地電纜化率成本效益比相等。然后,需要保持它們相等,同時投資,從而達到投資結(jié)構(gòu)的最優(yōu)化。有如下方程:

      (18)

      式中:kA和kB為前文定義的系數(shù)。電纜化率提升所需投資用成本效益比的積分平均值進行計算,如式(19)所示。

      (19)

      2.2 求解步驟

      模型求解流程圖如圖1所示。模型求解步驟如下。

      1)將全網(wǎng)可靠性指標(biāo)與各區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)建立關(guān)聯(lián)關(guān)系,計算其靈敏度。

      2)計算各指標(biāo)投資估算,將成本效益比進行加權(quán),計算各區(qū)域各項業(yè)務(wù)指標(biāo)提升所需投資,并依次確定投資順序。

      3)按照上述順序投資,直到SAIDI-F達到目標(biāo)值。

      4)計算各區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)當(dāng)前值和投資額。

      圖1 模型求解流程圖Fig.1 Block diagram of model solving process

      3 算例

      某系統(tǒng)有A、B、C 3個區(qū)域,當(dāng)前中壓用戶數(shù)分別為67 734、76 514、19 334,合計163 582。目標(biāo)將全網(wǎng)停電時間降低30 min,下面進行計算。首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算各業(yè)務(wù)指標(biāo)靈敏度。以A區(qū)域為例,其可靠性指標(biāo)與業(yè)務(wù)指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 A區(qū)域可靠性指標(biāo)與業(yè)務(wù)指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)Tab.1 Historical data of reliability indicators and business indicators of region A

      用回歸分析法計算A區(qū)域的回歸方程,得到四項業(yè)務(wù)指標(biāo)對應(yīng)的回歸系數(shù)為208.85、128.69、780.07、1 221.47,即A區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)的靈敏度。同理可得B,C區(qū)域的業(yè)務(wù)指標(biāo)靈敏度結(jié)果如表2所示。

      表2 各區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)靈敏度分析結(jié)果Tab.2 Results of sensitivity analysis of business indicators by region

      通過各指標(biāo)的成本效益比,除以各區(qū)域的用戶數(shù)后,得到每減少相應(yīng)時戶數(shù)所需的成本,如表3所示。

      表3 各區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)每減少相應(yīng)時戶數(shù)所需的成本Tab.3 Cost-benefit ratio after weighting of business indicators in each region

      統(tǒng)籌比較各個指標(biāo)的成本效益比,按照從小到大的順序進行投資優(yōu)先級排序,從而提高可靠性。當(dāng)3個城市的可轉(zhuǎn)供電率,饋線自動化覆蓋率,架空線平均分段數(shù)都提高到滿額后,全網(wǎng)減少停電時間13 min。然后選取此時成本效益比最低的區(qū)域B的電纜化率進行投資,當(dāng)其成本效益比提升至與區(qū)域A相等時,全網(wǎng)的減少停電時間為26.35 min,接下來對A、B兩區(qū)域的電纜化率指標(biāo)同時進行提升,用式(15)進行計算。最后得到各指標(biāo)的控制目標(biāo),如表4所示。

      表4 各區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)的初始值和目標(biāo)值Tab.4 Initial value and target value of business indicators by region

      最后,根據(jù)成本效益比計算投資額,如表5所示,合計投資總額為3.061 2億元。

      上述方法分析過程較為具體,在僅需要確定各項業(yè)務(wù)指標(biāo)的投資目標(biāo)的情況下,可以利用MATLAB優(yōu)化工具箱進行求解。將目標(biāo)函數(shù)和約束條件寫入文檔,選擇有約束的非線性求解器,用內(nèi)點法進行求解。輸入各個業(yè)務(wù)指標(biāo)上下限,從零點開始求解,大約耗時9 s。

      表5 各區(qū)域各項業(yè)務(wù)指標(biāo)提升所需投資Tab.5 Investment required to improve business indicators by region

      如果采用傳統(tǒng)的投資優(yōu)化模型,由上級系統(tǒng)分別向各區(qū)域下達各區(qū)域的平均用戶故障停電時間SAIDI-F的目標(biāo)下降值后,在各區(qū)域內(nèi)部進行4項業(yè)務(wù)指標(biāo)的投資優(yōu)先級排序?,F(xiàn)假設(shè)3個分區(qū)的初始平均用戶故障停電時間相同,上級對3個地區(qū)下達的平均用戶故障停電時間減少目標(biāo)按照等比例下降幅度進行分配,A區(qū)域可靠性指標(biāo)減少30 min,則其業(yè)務(wù)指標(biāo)控制目標(biāo)計算結(jié)果如表6所示。

      表6 傳統(tǒng)模型的A區(qū)域業(yè)務(wù)指標(biāo)的控制目標(biāo)Tab.6 Control targets for business indicators by region A of traditional model

      用A區(qū)域電纜化率成本效益比的積分平均值計算提升電纜化率所需投資,將Δt=0.5,h,RCi1=98.18,RCi0=61.36,ki=27.68,U=67 734代入式(18),得出C=8.27億元。 可見僅此一項投資就遠超本文提出的可靠性指標(biāo)空間分解模型的投資預(yù)算。說明該模型確實能減少投資金額。

      4 結(jié)語

      本文提出了可靠性指標(biāo)空間分解模型。將各區(qū)域的成本效益比進行加權(quán)處理,使各區(qū)域的業(yè)務(wù)指標(biāo)可以在全網(wǎng)范圍進行統(tǒng)籌分析比較,得出在全網(wǎng)所有業(yè)務(wù)指標(biāo)的投資優(yōu)先級排序,從而實現(xiàn)了投資最優(yōu)化。在算例中,對某個由3個區(qū)域組成的系統(tǒng)進行了兩種投資方案的比對,驗證了本文提出的投資優(yōu)化模型的優(yōu)越性。

      在指標(biāo)空間分解完成后確定投資順序時,本文給出了對兩區(qū)域電纜化率同時進行提升的計算方法。在復(fù)雜配電系統(tǒng)中,可能出現(xiàn)需要對多個區(qū)域的電纜化率指標(biāo)同時進行提升的情況,需要進一步研究。在此基礎(chǔ)上,可以研究對應(yīng)的計算機算法。

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