電力配電網線變關系自動化核驗方法

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摘要：近年來，隨著公司數據精益化管理需求的不斷提升，線變關系作為公司配電網拓撲中各業務系統重要的源數據，其拓撲的正確與否直接影響配電網線變搶修、線路停電管理、線損計算、營銷優質服務等重要業務的開展。本項目依托已有電力配電網海量運行數據，通過對源數據的特征分析并融合數據挖掘方法，挖掘潛在的電力數據特征和價值，實現配電網線變關系自動化核驗。

關鍵詞：配電網；線變關系；自動化核驗

目前國網公司已開展企業級數據治理工作，但數據治理主要對主數據、異常值從混亂狀態到規范的一個過程，沒有解決如何打通線上線下數據一致性、真實性問題，配電網線變關系的線上線下真實性問題仍缺乏實質性技術突破，利用的層次也較低。配電網線變關系拓撲結構識別作為電力物聯網“電網一張圖”重要內容，國網銅陵供電公司從實際業務出發，結合電氣、電壓源波形等理論特征，發現電壓因負載的變動而發生波動，每條線路的負載不同以及在線負荷的不確定性，形成了每條線路獨有的電壓曲線，其曲線波形特征與同指紋一樣各不相同；同時電氣距離相近的負荷，其電壓波動曲線比較接近（相關度高）；而電氣距離較遠的負荷，其電壓波動曲線相似度則較低（相關度低）。銅陵公司以此開展以電網海量的電力運行數據的配電網線變關系精準識別與自動化核驗的應用，打通線上數據與線下數據的一致、靜態數據與動態數據的聯動、數據治理與業務管理的銜接、數據挖掘與作用發揮的匹配，全面提升配電網拓撲結構真實性。

1配電網線變關系自動化核驗方法設計

本工具利用數據挖掘技術，結合銅陵公司業務實際，以銅陵用電客戶海量用電數據為基礎，挖掘潛在的數據價值和分析點輔助公司日常工作。通過建立數據、業務和技術相結合的多維模型算法及應用，最終提升公司業務數據管理水平。具體業務模型如圖1。

1.1數據來源

本模型以銅陵公司公用變壓器的線路為對象，配電網拓撲結構校驗基礎信息來自于SG186營銷系統的配電網拓撲結構臺賬數據和用電信息采集系統的日測量點電壓數據，具體數據源流轉示意圖如下：

1.2數據清洗

本方法結合日測量點電壓情況進行提取，發現電壓數據存在噪聲數據現象，無法通過異常噪聲數據感知當前配電網拓撲結構運行狀態，噪聲數據可能是未采集的、采集異常的、用電負荷造成的，本方法對噪聲數據采用異常值檢測的方法進行清洗，對電壓進行偏差分析不遵守標準電壓分布和回歸方程的值，使用業務異常電壓規則庫檢查數據值，使用不同屬性間的約束來檢測和清理數據，圖2展示數據噪聲處理前后的電壓波形對比。

1.3自動化檢驗方法

1.3.1分析同一條10kV配電網線路下的異常臺區本方法對銅陵公司經過清洗后的153條10kV配電網線路共4580個臺區按供電單位和線路進行劃分，基于按供電單位和線路劃分的臺賬數據，按線路對該線路下所屬臺區的電壓進行三相歸一的計算。所謂“三相歸一”是指將該臺區下的三相電壓數據利用等邊三角形原理，計算平衡后的中性點。本方法按照以上“三相歸一”方法對清洗后的153條10kV配電網線路共4580個臺區的6581689條電壓數據進行“歸一”計算后最終得到2193890條“歸一”后的電壓數據?；凇皻w一”后的電壓數據，本方法按供電單位和10kV配電網線路對該線路下的所有臺區進行高數排列計算皮爾遜相關系系數，最終得到4354463465條皮爾遜矩陣系數，再次對皮爾遜矩陣系數值使用系統聚類方法將其劃分為N類，所謂系統聚類就是在聚類初始化的時候為每一個元素單獨作為一類，計算任意兩類之間的距離，距離最短的兩類合并成一類，并計算新類與其他類之間的距離，重復合并直至所有類之間的距離大于某個閾值或者剩余的類數量小于某個數值。默認聚類中小于等于0.2系數的那一類為異常臺區類，本分析報告基于189條10kV配電網線路共4960個臺區共發現異常臺區4個。

1.3.2分析異常臺區是否屬于三相不平衡裝置本方法基于同一條10kV配電網線路下的異常臺區的結果對4個異常臺區的三相電壓數據和“歸一”后的電壓數據波形再次分別進行皮爾遜系數計算。根據三相不平衡的原理和本分析報告對異常臺區的電壓源數據分析可知如果安裝了三相不平衡裝置的臺區其三相電壓是恒久穩定波動較小的，基本三相電壓都處于218v至228v之間。本方法再次使用系統聚類方法對所有4個異常臺區進行聚類分析，分析發現3個異動臺區聚成了一類，另外1個臺區聚成了一類，并且4個異動臺區的電壓恒穩定，“歸一”后的電壓也相對穩定，經過現場抽查2個臺區發現，此類臺區都安裝了三相不平衡裝置。

1.3.3分析非三相不平衡裝置的異常臺區所屬正確線路本方法主要是基于已排除4個三相不平衡裝置的臺區后的剩下1個異常臺區所屬正確線路。尋找異常臺區所屬正確線路的原理同樣是基于同一線路下的電壓波形具有高度相似的電器原理特征。本方法將剩下的1個異常臺區井湖房地產開發公司按供電單位作為最小標準范圍，將這個異常臺區與其供電單位下的其他線路的臺區進行皮爾遜系數計算，得到379條皮爾遜系數，然后使用系統聚類分析法對這個臺區與其供電單位下的除本線路外的其他線路下的臺區計算的皮爾遜相關系系數進行聚類，最終得到相關系數達到0.8以上的線路為所屬正確線路，否則認為暫無找到所屬正確線路，由人工現場核查，本分析報告的1個異常臺區最終找到所屬的正確線路為中市2E5線。

2結論

通過一種電力配電網線變關系自校驗方法的設計，實現了對配電網線變關系拓撲結構識別自校驗目標的轉變，從“線上”到“線下”的融合，從單一數據治理到與業務管理的深度銜接，從靜態匹配到動態識別的技術蛻變，為配電網線變關系拓撲深層次識別與應用、三相不平衡與電壓異常定位及線損管理業務指標提升的開展提供有力輔助支撐。也解決了PMS、SG186營銷系統中拓撲結構不一致、錯誤調整的問題，提升配電網線變關系拓撲結構識別的準確率，為公司配電網線變拓撲結構建立一套完整的對應標準。

作者：王建賓 謝安兵 徐玲 單位：國網安徽省電力有限公司銅陵供電公司