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配電臺(tái)區(qū)在線線損分級(jí)管理和智能異常分析設(shè)計(jì)

2016-06-20 07:23:11李新家孔月萍鄒云峰鄧素蘭江蘇方天電力技術(shù)有限公司南京0000江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院南京0000常州供電公司江蘇常州000
電力需求側(cè)管理 2016年2期
關(guān)鍵詞:智能分析案例庫

李新家,孔月萍,鄒云峰,鄧素蘭(.江蘇方天電力技術(shù)有限公司,南京 0000;.江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院,南京 0000;.常州供電公司,江蘇常州 000)

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配電臺(tái)區(qū)在線線損分級(jí)管理和智能異常分析設(shè)計(jì)

李新家1,孔月萍2,鄒云峰2,鄧素蘭3
(1.江蘇方天電力技術(shù)有限公司,南京210000;2.江蘇省電力公司電力科學(xué)研究院,南京210000;3.常州供電公司,江蘇常州213000)

摘要:用電信息采集系統(tǒng)根據(jù)配變和用戶用電數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算配電臺(tái)區(qū)在線線損率。提出根據(jù)臺(tái)區(qū)用電負(fù)荷特征分類管理,有針對(duì)性地開展降損工作;根據(jù)在線線損的優(yōu)劣進(jìn)行分級(jí)管理,監(jiān)視各個(gè)級(jí)別的臺(tái)區(qū)在線線損每日變化情況,對(duì)波動(dòng)超限的臺(tái)區(qū)及時(shí)報(bào)警提示;搜集臺(tái)區(qū)線損異常處理案例,建立典型案例庫,以案例庫為依據(jù),設(shè)計(jì)臺(tái)區(qū)線損異常智能診斷工具,指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)檢查處理。通過開發(fā)臺(tái)區(qū)線損分析和分級(jí)管理軟件,提高配電臺(tái)區(qū)線損管理工作效率,促進(jìn)電力營(yíng)銷業(yè)務(wù)精益化管理。

關(guān)鍵詞:在線線損;降損節(jié)能;臺(tái)區(qū)分類;智能分析;案例庫

低壓電網(wǎng)配電臺(tái)區(qū)是智能電網(wǎng)配電環(huán)節(jié)的最末端,直接面向千萬低壓供電的電力用戶,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和用戶性質(zhì)復(fù)雜,覆蓋居民、非居民、小商業(yè)、小動(dòng)力等各類型用戶,負(fù)荷變化范圍大且平均負(fù)荷率低,所以低壓臺(tái)區(qū)線損異常時(shí)所涉及到的因素錯(cuò)綜復(fù)雜,除了固有的供電線路電能傳輸損耗,還包括計(jì)量偏差、無表用電、未進(jìn)入計(jì)量的異常用電等用電管理問題所帶來的損耗,以及供電設(shè)備必要的自身損耗[1]。

目前臺(tái)區(qū)低壓線損的管理模式通常采取一刀切式的合格線損區(qū)間定義,不符合多樣化的現(xiàn)場(chǎng)狀況,傳統(tǒng)的線損異常分析工作主要依托人工排查,整個(gè)流程耗時(shí)長(zhǎng),效率低,且對(duì)工作人員的綜合業(yè)務(wù)能力要求較高,不利于線損的精益化管理[2]。

針對(duì)目前的情況,本文提出臺(tái)區(qū)低壓線損分級(jí)管理的思路,每日監(jiān)控各個(gè)級(jí)別臺(tái)區(qū)的變化情況,對(duì)異常臺(tái)區(qū)及時(shí)報(bào)警提示;利用低壓臺(tái)區(qū)線損異常智能分析軟件,對(duì)線損異常臺(tái)區(qū)進(jìn)行全面“體檢”,列出疑似問題,輔助工作人員進(jìn)行整改[3]。

1在線線損分級(jí)管理

1.1在線線損的構(gòu)成

用電信息采集系統(tǒng)中計(jì)算的在線線損是一定周期內(nèi)配變低壓側(cè)輸出總電能與全部低壓用戶計(jì)量到的用電電能總和之間的差值,統(tǒng)計(jì)計(jì)算出的周期平均線損率。時(shí)間周期通常是0:00~次日0:00的整日24 h。

臺(tái)區(qū)在線線損不僅包括低壓供電線路的電能傳輸損耗(通常稱為技術(shù)線損),還包括計(jì)量偏差(誤差、故障、差錯(cuò))、無表計(jì)量用電、未進(jìn)入計(jì)量的異常用電等帶來的管理線損,以及必要的供電設(shè)施自身損耗(電能表計(jì)、電氣開關(guān)、配電箱指示和保護(hù)裝置)、線路泄漏電能(絕緣、接地)等設(shè)備損耗,是多因素的綜合結(jié)果[4]。

其中的計(jì)量差錯(cuò)、異常用電等問題可利用在線監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn),通過管理措施可以及時(shí)消除,但供電設(shè)施自身用電以及線路傳輸損耗屬于固有損耗,其線損值應(yīng)控制在一個(gè)合理范圍內(nèi)。

在以居民用電負(fù)荷為主的絕大多數(shù)臺(tái)區(qū)中,每日高峰負(fù)荷僅2~3 h,而負(fù)荷峰谷差5倍左右,在線線損中的影響值是一天中的平均值,與通常意義上特定負(fù)荷下的技術(shù)線損有較大差異。而一年四季臺(tái)區(qū)用電量變化也導(dǎo)致影響值發(fā)生較大變化。

供電設(shè)施自身用電量在特定環(huán)境下是一個(gè)定值,不跟隨用電負(fù)荷變化而變化。在去除管理因素后,在線線損主要分為固定損耗和變動(dòng)損耗。固定損耗Δp1主要是指供電設(shè)施和泄漏損耗等,不隨負(fù)荷變化而變化;變動(dòng)損耗Δp2主要是由低壓線路阻抗損耗,與電流的平方成正比,即Δp2=∫0tI2(t)Rdt,當(dāng)供電量P=∫0tI(t)Udt,ρ為線損率

式中:R是臺(tái)區(qū)低壓線路阻抗,與線路拓?fù)浼熬€路參數(shù)相關(guān),在某個(gè)特定臺(tái)區(qū)中是常數(shù);k是臺(tái)區(qū)負(fù)荷變化率,與臺(tái)區(qū)用電負(fù)荷性質(zhì)有關(guān);固定損失Δp1是臺(tái)區(qū)供電設(shè)施固有損耗電量,在某個(gè)特定臺(tái)區(qū)中也是常數(shù)。

由此得知:不同臺(tái)區(qū)之間的線損率與線路參數(shù)及拓?fù)湎嚓P(guān),這表現(xiàn)為臺(tái)區(qū)內(nèi)用戶數(shù)、戶均容量、變壓器容量等臺(tái)區(qū)檔案;與負(fù)荷變化率相關(guān),這表現(xiàn)為負(fù)載率、居民容量占比等;與固定損耗電量相關(guān),這表現(xiàn)為臺(tái)區(qū)供電方式、用戶數(shù)等。

而在一個(gè)臺(tái)區(qū)下,線損率是一個(gè)與用電量相關(guān)的正比例函數(shù)和反比例函數(shù)之和,當(dāng)臺(tái)區(qū)日用電量大時(shí),線路阻抗將占主要因素,而當(dāng)臺(tái)區(qū)用電量足夠小時(shí),固定損耗將成為主要因素。

1.2按用電負(fù)荷分類

江蘇省共46萬個(gè)臺(tái)區(qū),由于臺(tái)區(qū)的特征參數(shù)不同,根據(jù)1.1節(jié)的分析,其線損分布規(guī)律也有所區(qū)別,因此根據(jù)臺(tái)區(qū)的用電負(fù)荷特征對(duì)臺(tái)區(qū)進(jìn)行分類,對(duì)于不同類別的臺(tái)區(qū)其最佳線損率不同,采取不同的管理措施,有利于低壓臺(tái)區(qū)線損的管控[5]。具體分類如下。

(1)地域差異

根據(jù)地域差異分為城區(qū)和農(nóng)網(wǎng)兩大類。由于城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展二元結(jié)構(gòu)的存在,城鄉(xiāng)居民用電習(xí)慣的不同,城鄉(xiāng)臺(tái)區(qū)配網(wǎng)供電方式及線路規(guī)劃的差異都會(huì)導(dǎo)致線損的差異。

(2)居民容量占比差異

低壓臺(tái)區(qū)覆蓋居民、非居民、小商業(yè)、小動(dòng)力等各類型用戶,不同的用戶用電性質(zhì)差異較大,其負(fù)荷變化率不同。因此根據(jù)臺(tái)區(qū)內(nèi)居民容量的占比,將臺(tái)區(qū)劃分為居民型臺(tái)區(qū)、混合型以及非居民型臺(tái)區(qū)。

(3)居民戶均容量

對(duì)于居民型臺(tái)區(qū),居民戶均容量的差異直接反映了用戶的用電水平,圖1、圖2分別是城區(qū)和農(nóng)網(wǎng)居民戶均容量分布規(guī)律圖。通過2張圖可以發(fā)現(xiàn)城網(wǎng)、農(nóng)網(wǎng)臺(tái)區(qū)居民戶均容量主要集中在4 kVA、8 kVA、12 kVA,因此將居民型臺(tái)區(qū)根據(jù)戶均容量分為高、中、低3個(gè)檔級(jí)。

圖1城區(qū)居民戶均容量分布圖

圖2農(nóng)網(wǎng)居民戶均容量分布圖

(4)負(fù)載率

混合型臺(tái)區(qū)覆蓋各種類型的用戶,戶均容量范圍較為寬泛,圖3所示為臺(tái)區(qū)負(fù)載率的分布情況,選取負(fù)載率分布較低的為低負(fù)荷臺(tái)區(qū),負(fù)載率分布較高的為高負(fù)荷臺(tái)區(qū),介于兩者之間的為中負(fù)荷臺(tái)區(qū)。

圖3臺(tái)區(qū)負(fù)載率分布圖

1.3按線損優(yōu)劣分類

對(duì)于臺(tái)區(qū)線損值與合理線損值偏差<2%的臺(tái)區(qū)定義為穩(wěn)定臺(tái)區(qū)[6];對(duì)于線損在各單位考核指標(biāo)內(nèi)的臺(tái)區(qū)(例如:江蘇地區(qū)合格臺(tái)區(qū)線損值范圍為-1%~7%),定義為合格臺(tái)區(qū)。因此按照臺(tái)區(qū)線損的優(yōu)劣,將臺(tái)區(qū)分為5個(gè)等級(jí)。

(1)合格穩(wěn)定臺(tái)區(qū):臺(tái)區(qū)月度線損值考核合格且接近合理值(與合理線損值偏差<2%);日線損值波動(dòng)率?。ń?0天內(nèi)至少有20天日線損值與合理線損值偏差<2%)。

(2)合格欠穩(wěn)定臺(tái)區(qū):臺(tái)區(qū)日線損值考核合格但未達(dá)到合格穩(wěn)定臺(tái)區(qū)要求的臺(tái)區(qū)。

(3)線損不合格臺(tái)區(qū):臺(tái)區(qū)日線損值能計(jì)算出,但日線損值不在合格范圍以內(nèi)。

(4)小電量臺(tái)區(qū):臺(tái)區(qū)月度總供電量小,線損計(jì)算值偏差較大的合格臺(tái)區(qū)。當(dāng)月度臺(tái)區(qū)線損率在-5%~20%,并且符合配變?cè)露绕骄?fù)債率均低于1%或月度總供售電量均小于100 kWh或總供售電量差值小于10 kWh三者之一的臺(tái)區(qū)。

(5)無關(guān)口臺(tái)區(qū):無供電計(jì)量點(diǎn)、未裝關(guān)口總表、總表未被采集,但至少有一個(gè)在用售電側(cè)結(jié)算計(jì)量點(diǎn)的公用低壓配電臺(tái)區(qū)。

通過對(duì)臺(tái)區(qū)的分級(jí)管理,針對(duì)每一類臺(tái)區(qū)個(gè)性化管理,充分考慮臺(tái)區(qū)的實(shí)際情況,在用電信息采集系統(tǒng)中設(shè)定合理限值,在線損率超限時(shí)及時(shí)告警,逐級(jí)整改,精益化管控。

2線損異常因素分析

引起線損異常的因素很多,影響結(jié)果卻不盡相同。為便于指導(dǎo)日常臺(tái)區(qū)線損異常處理,本文基于全省200多個(gè)線損異常案例進(jìn)行整理分析,建立典型案例庫。對(duì)案例庫內(nèi)線損異常的所有可能原因及其表現(xiàn)特征進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),并對(duì)線損的主要影響因素進(jìn)行具體描述。目前線損異常的影響因素主要有:變戶關(guān)系錯(cuò)誤、檔案差錯(cuò)、計(jì)量裝置故障、計(jì)量差錯(cuò)、無表用電、線路損耗、采集裝置故障、用電異常等。

對(duì)于一個(gè)線損異常臺(tái)區(qū),通過分析系統(tǒng)內(nèi)的異常數(shù)據(jù),根據(jù)線損影響因素的特征,判斷出臺(tái)區(qū)線損異常的主要可能原因,為現(xiàn)場(chǎng)檢查核實(shí)提供方向。然而,目前臺(tái)區(qū)的運(yùn)行數(shù)據(jù)分布在各個(gè)系統(tǒng),例如:用電信息采集系統(tǒng)、營(yíng)銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)、PMS生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)等,工作人員需要跨系統(tǒng)查詢相關(guān)信息,效率較低,因此,本文提出一種智能分析設(shè)計(jì)思路,對(duì)各個(gè)系統(tǒng)內(nèi)的相關(guān)信息進(jìn)行整合,并以此開發(fā)智能分析軟件,實(shí)現(xiàn)快速提供準(zhǔn)確的信息,進(jìn)一步提升線損管理水平。

該軟件覆蓋營(yíng)銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)和用電信息采集系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)[7],主要從業(yè)務(wù)變更查詢、線損計(jì)算單元、戶變關(guān)系、供電側(cè)異常、用電側(cè)異常5個(gè)模塊分別進(jìn)行“體檢”,列出疑似問題供參考,“體檢”項(xiàng)目如圖4所示。

智能分析設(shè)計(jì)以臺(tái)區(qū)責(zé)任人為主體,在基于用電信息采集系統(tǒng)的日常監(jiān)控中,判斷每個(gè)臺(tái)區(qū)的類別和等級(jí),針對(duì)不同級(jí)別的臺(tái)區(qū)的變更情況有目的性地進(jìn)行整改。對(duì)異常臺(tái)區(qū),通過智能分析軟件的輔助分析,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)查勘,參考典型案例庫進(jìn)行原因初判,通過派發(fā)工單及時(shí)流轉(zhuǎn)至各個(gè)專業(yè)進(jìn)行整改,并對(duì)工單的處理情況進(jìn)行審核,閉環(huán)管控整改過程,最后總結(jié)分析原因,交流經(jīng)驗(yàn),完善案例庫。其流程如圖5所示。

圖4智能分析“體檢”模塊 

圖5低壓臺(tái)區(qū)在線線損分級(jí)管理流程

3結(jié)束語

本文通過對(duì)臺(tái)區(qū)進(jìn)行分級(jí)管理,研究分析造成臺(tái)區(qū)線損異常的各類因素,結(jié)合案例庫構(gòu)建線損異常輔助分析系統(tǒng),提供快速分析功能,協(xié)助員工快速提升分析能力,極大地提高了工作效率,規(guī)范了工作流程,進(jìn)一步提升了低壓臺(tái)區(qū)線損管理水平,為提升客戶服務(wù)能力發(fā)揮重要作用。

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The hierarchical management and intelligent abnormal analysis of the distribution area on?line line loss

LI Xin?jia1,KONG Yue?ping2,ZOU Yun?feng2,DENG Su?lan3
(1. Jiangsu Frontier Electric Technology Co.,Ltd.,Nanjing 210000,China;2. Jiangsu Electric Power Company Research Institute,Nanjing 210000,China;3. State Grid Changzhou Power Supply Company,Changzhou 213000,China)

Abstract:The low?voltage on?line line loss rate of the distribu?tion unit?area can be computed through the power user energy data acquire system in real time,according to the distribution transformer and power consumption data. In this paper,we present a classified management method on the basis of the transformer area power con?sumption features and thus some targeted measures are developed on the line loss reduction. Hierarchical management was adopted to monitor the daily change of transformer area on?line line loss at differ?ent levels and can be timely alarmed when the range of fluctuation ex?ceeds its limit,according to the evaluation of on?line line loss. We es?tablish a case base by collecting the abnormal area line loss typical ground improvement case. We design intelligent diagnostic tools of area line loss on the basis of the cases database,to guide the on?site check and treatment. In this paper,we develop the line loss analysis and hierarchical management software to improve the line loss of the distribution unit?area management work efficiency and promote the lean management of power marketing

Key words:on?line line loss;loss reduction and energy con?servation;district classification;intelligent analysis;case base

中圖分類號(hào):TM714.3

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B

文章編號(hào):1009-1831(2016)02-0046-03

DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2016.02.012

收稿日期:2015-12-03

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