基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型設(shè)計(jì)

余向前，王治國(guó)，張長(zhǎng)青，張敏

（國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司營(yíng)銷服務(wù)中心，甘肅蘭州 730000）

線損是表示電網(wǎng)考核的重要指標(biāo)之一，代表一個(gè)電網(wǎng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu)、運(yùn)行方式以及規(guī)劃設(shè)計(jì)方案，一旦臺(tái)區(qū)線損出現(xiàn)異常，就會(huì)擾亂電網(wǎng)的運(yùn)行，引起電網(wǎng)出現(xiàn)故障并造成一定的經(jīng)濟(jì)損失[1]。變電站區(qū)線損異常情況可分為公用變壓器與供電量不匹配、線損變化范圍大、線損率不穩(wěn)定和總異常波動(dòng)。傳統(tǒng)的線損異常分析模型不能將所有異常狀態(tài)都考慮在內(nèi)，導(dǎo)致線損異常時(shí)間延遲，增加了站區(qū)線損損失[2-4]。

計(jì)量管理是通過(guò)一定的計(jì)量手段和方法，對(duì)站區(qū)線損數(shù)據(jù)和狀態(tài)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)量，并對(duì)這些戰(zhàn)略性數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。計(jì)量管理技術(shù)的任務(wù)是在保證計(jì)量策略流程的規(guī)范性、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和客觀性的基礎(chǔ)上，計(jì)算出站區(qū)線損的電耗，并根據(jù)用電量進(jìn)一步判斷站區(qū)線損的異常損壞狀態(tài)。計(jì)量管理技術(shù)是目前計(jì)量領(lǐng)域最權(quán)威的計(jì)量方法。計(jì)量管理技術(shù)的主要計(jì)量變量是線損計(jì)量基準(zhǔn)、計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)和計(jì)量條件。計(jì)量管理是基于計(jì)量技術(shù)發(fā)展的特點(diǎn)和規(guī)律，運(yùn)用科學(xué)技術(shù)和法制手段實(shí)現(xiàn)的。

為了加強(qiáng)臺(tái)區(qū)線損的管理，提高電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)化發(fā)展，穩(wěn)定電網(wǎng)的運(yùn)行，研究了基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型，對(duì)臺(tái)區(qū)線損異常情況進(jìn)行分析，得出有效的解決方案。

1 臺(tái)區(qū)線損異常狀況判定

為了準(zhǔn)確地分析出臺(tái)區(qū)線損異常狀況，文中首先分析研究判定臺(tái)區(qū)線損異常狀況的方法，其判定方法主要分為3 步，分別為臺(tái)區(qū)線損的數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理操作、數(shù)據(jù)聚類計(jì)算，最后完成臺(tái)區(qū)線損的狀態(tài)決策判斷[5]。臺(tái)區(qū)線損異常狀況判定如圖1所示。

圖1 臺(tái)區(qū)線損異常狀況判定流程

臺(tái)區(qū)線損數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理操作主要采集待分析低壓線損率數(shù)據(jù)。為了保證分析數(shù)據(jù)的真實(shí)性，文中對(duì)首次采集的低壓線損率數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值計(jì)算，刪除數(shù)據(jù)中的冗余數(shù)據(jù)和空白數(shù)據(jù)，一方面可以減少分析和處理，另一方面可以提高異常線損的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，計(jì)算的數(shù)據(jù)平均值以數(shù)值3%為分界點(diǎn)，因?yàn)槠骄狄坏┬∮?%，那么臺(tái)區(qū)線損數(shù)值的波動(dòng)小，聚類算法的閾值為1.5%，則數(shù)據(jù)分析無(wú)意義。因此如果數(shù)據(jù)平均值小于3%，則臺(tái)區(qū)線損為低線損率區(qū)域，不需要進(jìn)一步的計(jì)算分析；如果數(shù)據(jù)平均值大于3%，那么需要進(jìn)行下一步聚類算法的計(jì)算[6-7]。數(shù)據(jù)預(yù)處理操作后，通過(guò)數(shù)據(jù)聚類算法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，聚類算法首先預(yù)處理計(jì)算時(shí)的平均值和臺(tái)區(qū)線損數(shù)據(jù)的特性，計(jì)算出聚類算法的固定閾值，閾值就是聚類算法計(jì)算的評(píng)定界限[8-9]。輔助計(jì)算公式如下所示：

其中，s為聚類中心距離閾值；ai為臺(tái)區(qū)線損率a的平均值[10-11]。

當(dāng)數(shù)據(jù)平均值大于數(shù)值3%時(shí)，進(jìn)行聚類計(jì)算才有意義。當(dāng)數(shù)值大于3%且小于10%時(shí)，將此臺(tái)區(qū)線損的閾值設(shè)定為3%，其意義就是臺(tái)區(qū)線損內(nèi)數(shù)據(jù)之間的聚類差值不大于3%。如果數(shù)據(jù)平均值大于10%，則此臺(tái)區(qū)線損率過(guò)大，判定該區(qū)域?yàn)楫惓^(qū)域并進(jìn)行離散分析，對(duì)臺(tái)區(qū)線損異常區(qū)域進(jìn)行狀況分析。監(jiān)測(cè)效果如圖2 所示。

圖2 監(jiān)測(cè)效果

聚類算法首先對(duì)臺(tái)區(qū)線損數(shù)據(jù)進(jìn)行初次聚類，為了劃分臺(tái)區(qū)線損異常程度，文中設(shè)定兩個(gè)聚類類別，分別是低級(jí)異常和高級(jí)異常，根據(jù)聚類結(jié)果將數(shù)據(jù)劃分到相應(yīng)的聚類類別中。根據(jù)不同級(jí)別的異常采用不同程度的二次聚類計(jì)算，如果二次聚類的數(shù)值小于設(shè)定的閾值，那么判定此處為低級(jí)臺(tái)區(qū)線損異常；如果大于閾值，那么此區(qū)域?yàn)楦呒?jí)異常區(qū)域[12-13]。離散分析是將異常臺(tái)區(qū)線損率數(shù)據(jù)中二次聚類結(jié)果和線損率數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)為研究對(duì)象，計(jì)算這些時(shí)間點(diǎn)間隔內(nèi)數(shù)據(jù)波動(dòng)的平均值，將此變量作為衡量線損異常程度的指標(biāo)。計(jì)算公式如下所示：

其中，n為聚類中心最大的類的線損率數(shù)據(jù)數(shù)量；tu為每個(gè)線損率數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間。

離散計(jì)算結(jié)果代表臺(tái)區(qū)線損異常情況，如果離散結(jié)果越大，那么異常數(shù)據(jù)的分散程度明顯，則異常狀況不嚴(yán)重；如果離散結(jié)果數(shù)據(jù)越小，那么數(shù)據(jù)的離散程度低，則臺(tái)區(qū)線損異常狀況嚴(yán)重[14-15]。數(shù)據(jù)離散狀態(tài)如圖3 所示。

圖3 數(shù)據(jù)離散狀態(tài)

根據(jù)圖3 可知，離散計(jì)算可以有效地分析臺(tái)區(qū)線損的異常狀態(tài)分布情況，依據(jù)聚類中心值的分散計(jì)算可以具體評(píng)估出臺(tái)區(qū)線纜異常狀態(tài)級(jí)別，具體公式如下所示：

其中，x為臺(tái)區(qū)線損異常系數(shù)n和Td間的比值關(guān)系。實(shí)際臺(tái)區(qū)線損運(yùn)行規(guī)則規(guī)定，當(dāng)x<0.5 時(shí)，臺(tái)區(qū)線損異常狀態(tài)良好；當(dāng)x>0.5 時(shí)，該臺(tái)區(qū)線損異常狀態(tài)差，系統(tǒng)立即發(fā)出臺(tái)區(qū)線損異常警報(bào)，請(qǐng)求維修[16]。

2 基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型

應(yīng)用于臺(tái)區(qū)線損異常狀態(tài)的測(cè)量原理是通過(guò)分析臺(tái)區(qū)線損異常狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合上文對(duì)臺(tái)區(qū)線損狀態(tài)等級(jí)的判定結(jié)果，建立基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型，簡(jiǎn)化臺(tái)區(qū)線損異常分析流程，降低異常故障的持續(xù)時(shí)間。

準(zhǔn)確的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析結(jié)果對(duì)于線損的數(shù)據(jù)樣本質(zhì)量要求極其嚴(yán)格，因?yàn)橹挥信_(tái)區(qū)線損的數(shù)據(jù)樣本準(zhǔn)確、客觀，才能準(zhǔn)確地觀察分析出臺(tái)區(qū)線損存在的隱含狀態(tài)規(guī)律，進(jìn)行異常狀態(tài)分析。因此文中基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀態(tài)分析模型進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本采集時(shí)，需要進(jìn)行雙重?cái)?shù)據(jù)檢驗(yàn)，去除無(wú)效的數(shù)據(jù)，文中通過(guò)采用決策樹(shù)歸納方法完成關(guān)鍵數(shù)據(jù)保留預(yù)處理。決策樹(shù)如圖4 所示。

根據(jù)圖4 可知，將計(jì)量管理技術(shù)測(cè)量的臺(tái)區(qū)線損數(shù)據(jù)類型分為7 類，每一類數(shù)據(jù)都具有存在的意義，不可以缺少。這7 類數(shù)據(jù)分別是臺(tái)區(qū)線損屬性、供電半徑、低壓線路總長(zhǎng)度、配變?nèi)萘?、總戶?shù)、用電性質(zhì)及比例以及負(fù)載率等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有一定采集標(biāo)準(zhǔn)，臺(tái)區(qū)線損供半徑必須大于200 m，低壓線路總長(zhǎng)度小于或等于供電半徑，臺(tái)區(qū)線損的負(fù)載率必須在90%以上、線損率在0 至20%之間。

圖4 決策樹(shù)歸納

其中，供電半徑的單位為米，具體代表的是臺(tái)區(qū)線損中心負(fù)荷點(diǎn)距離變壓器的直線距離，主要用來(lái)判斷臺(tái)區(qū)線損所處的框架是否合理，對(duì)于臺(tái)區(qū)線損的運(yùn)行狀態(tài)是否存在威脅。臺(tái)區(qū)線損的低壓線路總長(zhǎng)度計(jì)量單位為米，測(cè)量的是臺(tái)區(qū)線損結(jié)構(gòu)中低壓線路的總長(zhǎng)度。臺(tái)區(qū)線損的負(fù)載率指的是超出額度的臺(tái)區(qū)線損供給電量和線損本身額度的比值，負(fù)載率數(shù)據(jù)反映臺(tái)區(qū)線損的負(fù)載情況，如果負(fù)載率大，那么異常狀態(tài)嚴(yán)重。用電性質(zhì)及比例反映的是臺(tái)區(qū)線損接收端的狀態(tài)，不同接收端對(duì)于臺(tái)區(qū)線損的損耗程度不同。

使用決策樹(shù)歸納方法對(duì)研究的臺(tái)區(qū)線損的實(shí)際情況進(jìn)行分析后，設(shè)定決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)分別是1和0，分別代表臺(tái)區(qū)線損數(shù)據(jù)的有效性和無(wú)效性。算法從第一類數(shù)據(jù)進(jìn)行剔選，一直劃分到最后一類數(shù)據(jù)的最后一個(gè)數(shù)據(jù)為止，最后將決策樹(shù)0 節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)如圖5 所示。

圖5 決策樹(shù)節(jié)點(diǎn)

上述過(guò)程實(shí)施后，將得到變電所區(qū)域的有效線損數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)是通過(guò)測(cè)量方法直接獲得的，可能有不同的格式和單位，因此進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，具體的標(biāo)準(zhǔn)化輔助公式如下所示：

其中，zij表示臺(tái)區(qū)線損數(shù)據(jù)處理的量；x′表示平均值；表示方差。

在得到了標(biāo)準(zhǔn)的臺(tái)區(qū)線損狀態(tài)的有效數(shù)據(jù)后，將各類數(shù)據(jù)分別代入極限算法中進(jìn)行計(jì)算，最后將一個(gè)臺(tái)區(qū)線損變量極限值相加，如果極限總值在1～20 范圍內(nèi)，則此臺(tái)區(qū)線損異常狀況一級(jí)預(yù)警；如果極限總值在20～40 范圍內(nèi)，則此臺(tái)區(qū)線損異常狀況二級(jí)預(yù)警；如果極限總值超過(guò)40，則此臺(tái)區(qū)線損異常狀況三級(jí)預(yù)警；預(yù)警級(jí)別越高代表異常狀態(tài)嚴(yán)重。具體公式如下所示：

其中，Xij代表各個(gè)變量平均值；N代表平衡常數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為了檢測(cè)提出的基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型的有效性，將其與傳統(tǒng)分析模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，選用的傳統(tǒng)模型分別為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型（文獻(xiàn)[2]方法）、基于并行K-Means 聚類的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型（文獻(xiàn)[4]方法）。

實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1 所示。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

根據(jù)上述參數(shù)，選用文中模型和傳統(tǒng)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。分析效率實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6 所示。

圖6 分析效率實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)圖6 可知，提出的基于計(jì)量管理的臺(tái)區(qū)線損異常狀況分析模型的分析效率高于傳統(tǒng)模型的分析效率，模型的分析能力更強(qiáng)。

線損值實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7 所示。

圖7 線損值實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)圖7 可知，提出的模型分析的線損值與實(shí)際值吻合度更高。綜上所述，提出的模型實(shí)際應(yīng)用價(jià)值更高。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中首先明確了站區(qū)線損的含義，然后聯(lián)立公式判斷線損異常情況，根據(jù)計(jì)量管理技術(shù)的管理原理和數(shù)據(jù)分析方法，建立了基于計(jì)量管理的線損分析模型，完成了設(shè)計(jì)。通過(guò)以上設(shè)計(jì)，有望及時(shí)發(fā)現(xiàn)線損異常，降低異常線損故障的影響，促進(jìn)電網(wǎng)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。