鉆石型配電網(wǎng)自動化終端狀態(tài)評價方法探究

吳正驊， 戴睿昕， 章毅利， 趙容兵

(1. 國網(wǎng)上海市電力公司浦東供電公司，上海 200120；2. 上海浦海求實(shí)電力新技術(shù)股份有限公司，上海 200090)

0 引 言

隨著上海電網(wǎng)配電網(wǎng)網(wǎng)架水平的快速提升，國網(wǎng)上海市電力公司率先提出了實(shí)現(xiàn)全市范圍內(nèi)鉆石型配電網(wǎng)的目標(biāo)[1]。這是繼新加坡花瓣形網(wǎng)、東京三射接線網(wǎng)和紐約“4×6”接線網(wǎng)后又一個新的高可靠性(99.999%)配電網(wǎng)架結(jié)構(gòu)。建成后，它將在國際國內(nèi)處于領(lǐng)先水平[2-3]。

鉆石型配電網(wǎng)對配電網(wǎng)供電可靠性提出了更高的要求[4]。長期以來，配電自動化終端的檢修主要采用定期分時段檢修方式和預(yù)防性檢修方式，即無論終端是否發(fā)生故障，均按規(guī)定周期檢修。對于有故障或缺陷的配電自動化終端，其維護(hù)方式不及時，針對性不強(qiáng)。對于沒有缺陷的終端，這種維護(hù)方式是強(qiáng)制性的，容易產(chǎn)生新的故障，造成人力物力的極大浪費(fèi)。因此，傳統(tǒng)的維護(hù)方式存在很大的局限性，成為鉆石型配電網(wǎng)發(fā)展的桎梏[5-6]。

狀態(tài)維修又稱預(yù)測維修，是一種綜合維修模式。該方法根據(jù)配電終端當(dāng)前的實(shí)際工作狀態(tài)，綜合了預(yù)防性試驗(yàn)、家族缺陷信息、在線監(jiān)測和同類設(shè)備歷史信息等多種信息源，對配電設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行評估，并在此基礎(chǔ)上對設(shè)備故障程度的發(fā)展趨勢作出預(yù)測和判斷。然后，從安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性和對環(huán)境的影響程度等方面，通過風(fēng)險評估、經(jīng)濟(jì)分析和維修規(guī)劃等多種技術(shù)手段，綜合做出科學(xué)有效的維修安排，確保配電系統(tǒng)能像以往那樣在最佳狀態(tài)下工作且是一個動態(tài)優(yōu)化的過程。配電自動化終端狀態(tài)評估是狀態(tài)維護(hù)的核心，能夠及時準(zhǔn)確地掌握其工作狀態(tài)[7-8]。

灰色系統(tǒng)理論中，灰度聚類關(guān)聯(lián)分析法是以灰色聚類法和灰色關(guān)聯(lián)分析法為基礎(chǔ)的一種超標(biāo)加權(quán)聚類方法。本文方法信息利用率高，鑒于在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)下存在大量未知變量，因此可能會獲得一些非相關(guān)信息，但灰度理論避開了此類現(xiàn)象，能夠充分地在少量的信息中挖掘更多的有效信息。采用超標(biāo)加權(quán)法在突出主要影響因素作用的同時還為單個因素的綜合影響留出修正空間，計算結(jié)果更加準(zhǔn)確可信[9-10]。

目前，國內(nèi)外針對配電自動化終端狀態(tài)的檢修決策還處于起步階段，相關(guān)工作尚未開展[11]。本文著重闡述了基于灰度相關(guān)性理論的配電自動化終端設(shè)備狀態(tài)評價模型，并通過灰色關(guān)聯(lián)分析，確定評價指標(biāo)，根據(jù)各指標(biāo)得分的權(quán)重，給出各狀態(tài)變量的評分規(guī)則，為配電自動化終端設(shè)備狀態(tài)評價提供決策依據(jù)，從而有利于鉆石型配電網(wǎng)的順利推廣。

1 提出新模型及相應(yīng)計算方法

灰度相關(guān)性分析是根據(jù)狀態(tài)特征值之間發(fā)展走向的相似性或相異性來衡量參數(shù)之間相關(guān)度的一種手段。該手段采用的樣本數(shù)量自由，可多可少，計算工作量不大，對數(shù)據(jù)來源和相互之間的依存關(guān)系沒有特殊要求，一列數(shù)據(jù)組成一列向量?；叶认嚓P(guān)性分析過程包含以下程序：未加工信息轉(zhuǎn)換；求解相關(guān)度權(quán)重；找出參數(shù)相關(guān)度。

1.1 未加工信息轉(zhuǎn)換

參數(shù)相關(guān)度是由相關(guān)度權(quán)重推導(dǎo)出來的，因此在求解相關(guān)度權(quán)重之前，必須對初態(tài)未加工信息進(jìn)行適當(dāng)轉(zhuǎn)換處理，從而消除物理單位對數(shù)據(jù)信息的依賴。非同類信息序列具有明顯的物理含義和維數(shù)的差別，進(jìn)行直接比較是不可能的。因此，通過消除維數(shù)對數(shù)據(jù)信息的作用，將數(shù)據(jù)陣列轉(zhuǎn)換為可直接比較的行向量或列向量。

本文模型所采用的初始信息轉(zhuǎn)換方法是從原始信息的初始值變化出發(fā)，將每組向量中的各個元素除標(biāo)準(zhǔn)向量中對應(yīng)的元素值，并從原始數(shù)據(jù)信息中分離出來，得到其多個不同向量，這種操作稱為向量初始化，初始化后的向量中沒有物理單位。因?yàn)檫@些值都大于0，所以向量有一個共同的起點(diǎn)。

1.2 求解相關(guān)度權(quán)重

如果信息轉(zhuǎn)換后生成的原始母向量表示為z0(q)，則子向量表示為zn(q)，當(dāng)q=j時，即

z0(q)={z0(1),z0(2),z0(3),z0(4),...,z0(q)}

(1)

zn(q)={zn(1),zn(2),zn(3),zn(4),...,zn(j)}

(2)

式中：z0(1)、z0(2)、…、z0(q)為原始母向量各分向量；zn(1)、zn(2)、…、zn(j)為子向量各分向量。那么，z0(n)和z1(n)之間的絕對值差異(difference)應(yīng)該是：

Dn=|z1(n)-z0(n)|

(3)

因此，將母向量和子向量間的相關(guān)度權(quán)重表示為R0n(j)，其計算公式為：

(4)

式中：D0n(j)為兩個比較向量之間的絕對值差異；η為修正系數(shù)，是為了平衡最大絕對差值過大給求解結(jié)果造成的扭曲作用，提高相關(guān)度權(quán)重間差異的顯著性，一般可以設(shè)定從0.1～0.6之間。

它可表示為：

D0n(j)=|z0(j)-zn(j)|

(5)

式中:z0(j)和zn(j)分別為第j母向量和子向量。

相關(guān)度權(quán)重反映了兩個比較向量在某一時刻的親密程度或接近度。相關(guān)度權(quán)重越大，此時兩個向量之間的關(guān)系就越親密；反之，此時兩個向量的相關(guān)性就越小。例如，在時刻DMIN,R0n=1和時刻DMAX，相關(guān)度權(quán)重是最小的。因此相關(guān)度權(quán)重的覆蓋范圍應(yīng)該在0

1.3 找出評價單元的關(guān)聯(lián)度

由上述推理可知，相關(guān)分析本質(zhì)上是對時間向量信息的幾何關(guān)系比較。如果兩個向量在每個時間點(diǎn)重疊在一起，即相關(guān)度及其系數(shù)均為1。同時，兩個比較向量在任何時候都可能不是垂直的，相關(guān)度權(quán)重大于零，相關(guān)度也大于零。因此，兩個向量的相關(guān)度是通過兩個比較向量在每個時間的平均相關(guān)度權(quán)重來計算的，即：

(6)

式中：Cor0n為子向量zn(j)與母向量z0(j)之間的相關(guān)度；N為比較向量的長度，即信息的大小。

2 配電自動化終端狀態(tài)評估系統(tǒng)

配電自動化終端包括兩個主要部分：裝置本體和二次回路。

裝置本體與二次回路由裝置屏柜端子排隔開。二次回路包括從終端操作箱到裝置屏柜端子排和輔助設(shè)備的電纜和光纜等[12]，本文主要對裝置本身的信息采集進(jìn)行評價，相關(guān)的評價方法也適用于其他狀態(tài)變量和二次回路。

2.1 配電自動化終端運(yùn)行狀態(tài)劃分

本文根據(jù)鉆石型配電自動化終端運(yùn)行狀態(tài)的健康程度，將其分為良好、正常、注意、異常和嚴(yán)重五個狀態(tài)等級[13]。當(dāng)相關(guān)度達(dá)到上述五種狀態(tài)之一時，通過經(jīng)驗(yàn)給出的等級對應(yīng)于相應(yīng)的設(shè)備健康狀態(tài)。

設(shè)備自動化終端運(yùn)行狀態(tài)等級如表1所示。

表1 自動化終端運(yùn)行狀態(tài)等級

2.2 模型實(shí)例應(yīng)用與分析

以配電自動化終端狀態(tài)評估為例，配電自動化終端有大量的檢測項(xiàng)目。選取其中的關(guān)鍵點(diǎn)作為配電自動化終端運(yùn)行狀態(tài)評價的依據(jù)，其評價標(biāo)準(zhǔn)集可為電壓、電流、有功功率、無功功率、頻率、直流電源、環(huán)境溫度和絕緣電阻等，如表2所示。

表2 終端試驗(yàn)項(xiàng)目和允許范圍、額定值

表3中：Z0為終端參數(shù)項(xiàng)在任意檢測時刻的標(biāo)稱值；Z1～Z6為自動化終端在某一檢測點(diǎn)的實(shí)際工作量值，信息源可采用SCADA計算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)采集。

表3 不同檢測時刻的終端狀態(tài)特征參數(shù)值

這就形成了式(7)的向量集。

(7)

(8)

Dn0=|zn(q)-z0(q)|

(9)

式中:zn(q)和z0(q)分別為q組第n個歸一化處理后子向量和歸一化處理后母向量，其運(yùn)算結(jié)果如表4所示。

表4 不同比較向量間的絕對差異

由此可得配電自動化終端各規(guī)范化子向量的仿真圖如圖1所示。

從直觀角度看，向量D10與無偏差的標(biāo)稱值D00最為相似，在幾何學(xué)上D50和D60與標(biāo)稱值D00有很大區(qū)別，其中D60相差更多。因此，D10可以初步判斷其狀況良好，且D50和D60仍處于不良狀態(tài)?？筛鶕?jù)實(shí)際問題的需要，進(jìn)一步對研究進(jìn)行分析。

圖1 每個標(biāo)準(zhǔn)化子向量的模擬圖

運(yùn)行狀況指數(shù)反映終端缺陷對設(shè)備的損壞程度，從表4找出最小值和最大值，那么

DMIN=0.008,DMAX=0.864

(10)

當(dāng)η=0.5時，母向量和子向量之間的相關(guān)度權(quán)重Ron(j)，可以按式(4)計算，其相關(guān)度權(quán)重計算結(jié)果如表5所示。

表5 相關(guān)度權(quán)重計算結(jié)果

2.3 計算相關(guān)度

根據(jù)式(9)和表5可計算相關(guān)度，如式(1)所示。

(11)

表6 相關(guān)度權(quán)重計算結(jié)果

3 結(jié)束語

本文提出的基于灰色理論的灰色因子關(guān)聯(lián)分析方法在處理配電自動化終端信息量少、確定性指標(biāo)不多和數(shù)據(jù)偏差無規(guī)律方面比傳統(tǒng)方法更出色，避免了已有手段的短板效應(yīng)，計算結(jié)果更加準(zhǔn)確可信。

根據(jù)鉆石型配電自動化終端的特點(diǎn)，建立了鉆石型配電自動化終端的灰色理論評價體系。通過定義灰度相關(guān)性來確定空間幾何關(guān)系和相似性的比較順序及標(biāo)準(zhǔn)，以反映終端運(yùn)行狀態(tài)下局部特征參數(shù)的變化，計算方法簡單，甚至可以多因素反復(fù)篩選分析。該方法運(yùn)算量不像層次分析法那樣復(fù)雜，對典型配電網(wǎng)的信息量要求也不多，適合于鉆石型配電自動化終端狀態(tài)評估。

該評價方法從反映配電自動化終端運(yùn)行狀況出發(fā)，其評價指標(biāo)具有充分的合理性，在一定程度上不受人為判斷的主觀影響，具有較好的客觀性、較強(qiáng)的實(shí)用性和可操作性，為開展鉆石型配電自動化終端狀態(tài)控制工作提供有益參考。