周名煜，謝寧，王承民

(上海交通大學(xué) 電氣工程系，上海 200240)

基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)靈敏性分析方法研究

周名煜，謝寧，王承民

(上海交通大學(xué) 電氣工程系，上海 200240)

隨著近些年來電網(wǎng)的建設(shè)和改造變得越來越頻繁，電力系統(tǒng)各方面的數(shù)據(jù)量不斷膨脹，配電網(wǎng)運行方式評價指標(biāo)數(shù)目不斷增多，傳統(tǒng)的指標(biāo)分析方法已經(jīng)難以滿足要求。為了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下對配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)進行分析，提出了一種靈敏性分析方法，利用泰勒公式建立了反映電網(wǎng)特性與指標(biāo)之間關(guān)系的線性表達式，利用最小二乘法計算每個指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度，并結(jié)合由數(shù)據(jù)分析得到的各個指標(biāo)一流區(qū)間對每個指標(biāo)進行等級劃分，不同的指標(biāo)等級反映了當(dāng)前指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度以及該指標(biāo)值與一流指標(biāo)區(qū)間之間的差距，從不同等級指標(biāo)的數(shù)目可以看出配電網(wǎng)的整體建設(shè)情況。對一個現(xiàn)狀配電網(wǎng)的指標(biāo)進行分析，計算結(jié)果證明了方法的有效性與可行性。

配電網(wǎng)；運行方式；大數(shù)據(jù)；靈敏性分析；數(shù)據(jù)分析

0 引 言

作為電力系統(tǒng)中直接與用戶相連的一個環(huán)節(jié)，配電網(wǎng)對用戶供電可靠性的影響最為直接，據(jù)統(tǒng)計絕大多數(shù)用戶停電故障是由配電網(wǎng)故障引起的。為了對現(xiàn)狀配電網(wǎng)的運行方式優(yōu)劣進行全面評價，各類運行方式評價指標(biāo)被不斷提出來，以對這些指標(biāo)的評價來判斷現(xiàn)狀配電網(wǎng)是否滿足各方面的要求并衡量其滿足的具體程度，進而以評價結(jié)果指導(dǎo)配電網(wǎng)的規(guī)劃、建設(shè)、改造和運行。

目前對配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)的分析方法仍然是研究熱點之一。文獻[1-2]利用層次分析法對配電網(wǎng)的運行方式指標(biāo)進行計算；文獻[3]結(jié)合層次分析法與模糊評價法對指標(biāo)進行計算，一定程度上改善了層次分析法的權(quán)重設(shè)置主觀性強的問題；文獻[4]利用DEMATEL-ANP-反熵權(quán)法和改進灰色關(guān)聯(lián)度法進行權(quán)重的組合設(shè)置，使得權(quán)重同時具備主觀性和客觀性；文獻[5]提出了基于改進雷達圖的運行方式評估方法，對電網(wǎng)的運行狀態(tài)進行等級劃分。但是在指標(biāo)數(shù)目以及指標(biāo)數(shù)據(jù)很多的情況下，上述指標(biāo)分析方法無論是在建模上還是在評價結(jié)果的合理性方面均存在一定的缺陷。

隨著電力系統(tǒng)各方面數(shù)據(jù)量的不斷膨脹，以及“大數(shù)據(jù)”這一概念的提出，大數(shù)據(jù)分析在電力系統(tǒng)各方面的應(yīng)用顯得越來越重要。文獻[6-7]對大數(shù)據(jù)分析在智能配電網(wǎng)中的應(yīng)用進行了分析，主要闡述了負(fù)荷預(yù)測、網(wǎng)架發(fā)展趨勢分析、優(yōu)化規(guī)劃、不良數(shù)據(jù)辨識等方面的應(yīng)用；文獻[8]則對大數(shù)據(jù)分析在主動配電網(wǎng)中的應(yīng)用進行了研究，但是仍然只是停留在理論層面；文獻[9-10]利用大數(shù)據(jù)分析分別對縣域配電系統(tǒng)的發(fā)展需求和投資狀況等方面進行了研究；文獻[11]通過收集電網(wǎng)數(shù)據(jù)對電網(wǎng)可靠性指標(biāo)的影響因素進行了分析。目前大數(shù)據(jù)分析在配電網(wǎng)運行領(lǐng)域的應(yīng)用仍然十分有限，尤其是在配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)的分析方面，對于大量的指標(biāo)值仍然沒有一個好的分析方法。

本文在研究了配電網(wǎng)運行方式評價的傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于大數(shù)據(jù)的運行方式指標(biāo)靈敏性分析方法。該方法考慮了每個指標(biāo)對配電網(wǎng)運行特性的影響程度不同，將配電網(wǎng)的運行特性作為因變量，將每個特性下的具體指標(biāo)作為自變量，利用泰勒公式建立了反映電網(wǎng)特性與指標(biāo)之間關(guān)系的線性表達式，利用最小二乘法計算每個指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度，并且在收集了數(shù)個先進城市的指標(biāo)值的基礎(chǔ)上，分析了一流電網(wǎng)的指標(biāo)值區(qū)間，并將待評價電網(wǎng)的指標(biāo)值與一流指標(biāo)區(qū)間進行對比，結(jié)合指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度進行指標(biāo)分級，從而有針對性的對指標(biāo)進行優(yōu)化，向一流電網(wǎng)靠攏。本文最后以一個現(xiàn)狀配電網(wǎng)的指標(biāo)值為例進行了計算，結(jié)果表明該方法能夠有效地對配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)進行分析，從分析結(jié)果可以直觀地看出電網(wǎng)的整體情況和建設(shè)中存在的不足，為電網(wǎng)的規(guī)劃與改造提供依據(jù)。

1 靈敏性分析

靈敏性分析旨在通過分析具體的指標(biāo)參數(shù)來反映配電網(wǎng)的特性，體現(xiàn)配電網(wǎng)的整體建設(shè)情況，找出薄弱的指標(biāo)參數(shù)，從而有針對性地提出措施，進行指標(biāo)參數(shù)提升，向建設(shè)一流電網(wǎng)的目標(biāo)前進。對于配電網(wǎng)某個特性而言，由于在配電網(wǎng)的正常運行方式下各個運行方式指標(biāo)的數(shù)值并不會相差很大，因此可以將其視為在一定范圍內(nèi)的一個多元線性函數(shù)，可以根據(jù)泰勒公式用簡式表達式將其表示出來：

Y≈a0+a1x1+a2x2+…+anxn

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

隨后可以用X和Y以及式(6)計算式(1)中的各個靈敏性因子：

(6)

2 基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)分析

由于某些指標(biāo)已經(jīng)達到甚至優(yōu)于一流區(qū)間的數(shù)值，且由于其每年變化很小甚至不變導(dǎo)致計算出來的靈敏度因子很大，本文將這些指標(biāo)的靈敏度因子定義為0。為了將這些指標(biāo)與本身靈敏度因子很小的指標(biāo)相區(qū)分，本文引入一個偏差度的概念來表示某個指標(biāo)與一流指標(biāo)之間的差距，而對于已經(jīng)達到甚至超過了一流區(qū)間的指標(biāo)而言偏差值為0。偏差度利用字母k來表示，指標(biāo)xi的偏差度計算公式如下：

(7)

綜上所述，基于數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)靈敏性分析方法的步驟如下：

(1)收集某配電網(wǎng)若干年的指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用式(2)和式(3)對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，分別將各個特性下的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果代入式(4)中，利用式(6)計算各個指標(biāo)的靈敏度因子；

(2)對于每個評價指標(biāo)分別收集數(shù)個該指標(biāo)較優(yōu)的城市的指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用得到的樣本數(shù)據(jù)(不進行標(biāo)準(zhǔn)化)計算每個指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，進一步確定每個指標(biāo)的一流區(qū)間；

(3)對某一年的配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)進行分析，確定每個指標(biāo)是否滿足一流區(qū)間。若指標(biāo)滿足一流區(qū)間甚至優(yōu)于一流區(qū)間，則對其靈敏性因子進行修正，定義其靈敏性因子a為0，偏差度k為0；若指標(biāo)不滿足一流區(qū)間，則其靈敏度因子a取為步驟1)中式(6)對應(yīng)的計算結(jié)果并取絕對值(取絕對值的原因是只需要了解該指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度)，并利用式(7)計算得到其偏差度k；

(4)針對該現(xiàn)狀配電網(wǎng)，確定靈敏度因子a和偏差度k的區(qū)間來對所有指標(biāo)進行等級劃分，從指標(biāo)的分級結(jié)果可以看出配電網(wǎng)的整體情況和每個指標(biāo)的變化情況，為指標(biāo)的優(yōu)化以及配電網(wǎng)的下一步建設(shè)與規(guī)劃作參考。

3 算例分析

本文選取了某個城市的現(xiàn)狀配電網(wǎng)來驗證該分析方法的有效性與實用性，該配電網(wǎng)的電壓等級包括10 kV、35 kV以及400 V，選取2011年至2015年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行計算，將指標(biāo)分為安全質(zhì)量、運行績效和技術(shù)裝備三類，得到各個指標(biāo)的靈敏性因子、偏差度和一流基準(zhǔn)值的計算結(jié)果見表1-表3所示，其中偏差度僅列出2014年和2015年的結(jié)果。由于原始數(shù)據(jù)較多，因此此處僅列出計算結(jié)果。

表1 安全質(zhì)量指標(biāo)的計算結(jié)果

表2 運行績效指標(biāo)的計算結(jié)果

表3 技術(shù)裝備指標(biāo)的計算結(jié)果

對表1-表3中的各數(shù)據(jù)進行分析，最終選取的指標(biāo)等級劃分區(qū)間以及指標(biāo)分級結(jié)果如下：

(1)一級指標(biāo)(a≥4且k≥0.4)：系統(tǒng)平均停電時間，系統(tǒng)平均停電次數(shù)，中壓配電網(wǎng)故障平均修復(fù)時間；(2)二級指標(biāo)(a≥1.2且k≥0.12)：供電可靠率，10 kV線路平均負(fù)載率，低壓配電網(wǎng)故障平均修復(fù)時間，10 kV架空線路絕緣化率，10 kV線路電纜化率，配電自動化覆蓋率，10 kV線路平均電源數(shù)；

(3)三級指標(biāo)：除一級指標(biāo)和二級指標(biāo)以外的其它指標(biāo)。

其中一級指標(biāo)的靈敏性因子和偏差度都很大，說明該類指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度大，并且與一流區(qū)間還有很大的差距，該類指標(biāo)為需要重點改善的指標(biāo)，有很大的提升空間；二級指標(biāo)的靈敏性因子和偏差度都不是很大，說明該類指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度適中，并且與一流區(qū)間并沒有很大的差距，該類指標(biāo)一般為已經(jīng)經(jīng)過初步改善的指標(biāo)，有一定的提升空間，只需要施加適度的關(guān)注即可；三級指標(biāo)一般是靈敏性因子較小或者是偏差度較小的指標(biāo)，說明該類指標(biāo)要么就是已經(jīng)達到甚至超過一流水平，要么就是對電網(wǎng)特性影響程度很小，對于該類指標(biāo)并不需要太多關(guān)注，只需要保持現(xiàn)有水平即可?？傮w而言，隨著當(dāng)?shù)嘏潆娋W(wǎng)建設(shè)的不斷發(fā)展，指標(biāo)的變化總趨勢始終是由一級指標(biāo)變?yōu)槎壷笜?biāo)，最后向三級指標(biāo)發(fā)展。

由于一級指標(biāo)和二級指標(biāo)總共有10個，占比為30.3%，因此可以認(rèn)為該城市配電網(wǎng)的建設(shè)處于一個良好的水平，但是與一流電網(wǎng)之間仍然有一定差距。除此之外，可以看出大部分指標(biāo)都是2015年的偏差度小于或等于2014年的偏差度，這符合電網(wǎng)建設(shè)發(fā)展的一般規(guī)律，即評價指標(biāo)逐步向一流區(qū)間靠近。由上述分析可以看出，通過計算該市配電網(wǎng)三類電網(wǎng)特性下的各個指標(biāo)的靈敏性因子和偏差度，并對指標(biāo)進行等級劃分，可以清晰的了解到該市配電網(wǎng)的整體建設(shè)情況，為配電網(wǎng)指標(biāo)的優(yōu)化指明了方向，為配電網(wǎng)進一步的建設(shè)、改造和規(guī)劃提供了參考和依據(jù)，證明了本文提出的靈敏性分析方法的有效性與可行性。

4 結(jié)束語

本文提出了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)運行方式指標(biāo)分析方法，利用靈敏性因子反映運行方式指標(biāo)對電網(wǎng)特性的影響程度，利用偏差度反映當(dāng)前指標(biāo)值與一流指標(biāo)值之間存在的差距，并以靈敏性因子和偏差度為依據(jù)對指標(biāo)進行分級，從分級結(jié)果可以直觀反映出電網(wǎng)的整體建設(shè)情況、每個指標(biāo)的變化情況以及與一流電網(wǎng)之間的差距，算例的計算結(jié)果以及所得的分析結(jié)果可以反映出配電網(wǎng)的建設(shè)情況與薄弱環(huán)節(jié)，為指標(biāo)的優(yōu)化以及配電網(wǎng)的改造與規(guī)劃提供依據(jù)和參考。

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A Research on the Analysis Method for the Sensitivity of Operation Mode Indexes Based on Big Data

Zhou Mingyu, Xie Ning, Wang Chengmin

(Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)

With more and more frequent construction and reconstruction of power grids in recent years, data volume continues to expand in all aspects of power systems. The quantity of evaluation indexes for the operation mode of distribution networks increases so rapidly that traditional index analysis methods can hardly meet the requirements. In order to analyze indexes for the operation mode of distribution networks in the environment of big data, this paper proposes a sensitivity analysis method, in which the Taylor formula is used to form a linear expression to reflect the relationship between power grid characteristics, and the least square method is used to calculate the degree of influence of each index upon power grid characteristics. Furthermore, all indexes are classified according to their first-class intervals obtained through data analysis. Different index grades reflect the degree of influence of the current index upon power grid characteristics as well as the gap between that index value and the first-class index interval. The whole situation of network construction can be seen from the number of indexes of different grades. The indexes of an existing distribution network are analyzed in this method, and calculation results prove the effectiveness and feasibility of this method.

distribution network；operation mode； big data； sensitivity analysis；data analysis

10.3969/j.issn.1000-3886.2017.02.011

TM727

A

1000-3886(2017)02-0036-03

周名煜(1992-)，男，江蘇人，碩士生，主要從事電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定分析、電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行、電力市場方面研究。

定稿日期: 2016-08-02