摘要：該文研究了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷，首先介紹了智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷的概念，并探討了抗差狀態(tài)估計(jì)和配電網(wǎng)抗差估計(jì)測(cè)量數(shù)據(jù)的重要性；接著提出了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下多元數(shù)據(jù)融合的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法，包括數(shù)據(jù)融合處理和加權(quán)最小絕對(duì)值抗差狀態(tài)估計(jì)模型的改進(jìn)；然后針對(duì)大數(shù)據(jù)下配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷進(jìn)行了分析，包括評(píng)估配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和基于抗差狀態(tài)估計(jì)下的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷方案。通過(guò)本文的研究，成果可以提高智能配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)診斷精度，為保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：抗差狀態(tài)；配電網(wǎng)；運(yùn)行狀態(tài)；故障診斷

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.015

中圖分類號(hào)：TM 76 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2024）07-00-04

Research on Intelligent Distribution Network Operation Status Diagnosis Based on Big Data Technology

CHEN Jian

（Nanjing Power Supply Company， Nanjing 210000， China）

Abstract： This article studies and elaborates on the operation status diagnosis of intelligent distribution networks based on big data technology. Firstly， the concept of intelligent distribution network operation status diagnosis was introduced， and the importance of robust state estimation and distribution network robust estimation measurement data was discussed. Subsequently， a distribution network state estimation method based on multivariate data fusion in the big data environment was proposed， including data fusion processing and improvement of the weighted minimum absolute value robust state estimation model. Then， an analysis was conducted on the diagnosis of the operation status of the distribution network under big data， including evaluating the operation status of the distribution network and a distribution network operation status diagnosis scheme based on robust state estimation. Through the research in this article， the results can improve the accuracy of operational status diagnosis in intelligent distribution networks， providing certain reference value for ensuring the stable operation of power systems.

Keywords： robust state; distribution network; operating status; fault diagnosis

在智能電網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛應(yīng)用于配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的診斷。這種技術(shù)有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)運(yùn)行異常，并快速給出診斷結(jié)果，以便及時(shí)處理并消除配電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，在配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷中存在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。因此，筆者提出通過(guò)建立抗差狀態(tài)估計(jì)模型對(duì)配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并提供最終的診斷方案。這一創(chuàng)新方法不僅能提升診斷數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，還能改善診斷過(guò)程。

1 智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷

1.1 抗差狀態(tài)估計(jì)

狀態(tài)估計(jì)是一種常用的計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方法。在電力領(lǐng)域中，該方法在配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷和指導(dǎo)運(yùn)行方式優(yōu)化調(diào)整方面發(fā)揮重要作用。在此背景下，抗差狀態(tài)估計(jì)作為電力領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)已取得大量相關(guān)研究成果。部分研究結(jié)果顯示，在配電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中，產(chǎn)生的大量負(fù)荷數(shù)據(jù)精度比實(shí)際測(cè)量精度要小，存在粗差問(wèn)題。為了排除數(shù)據(jù)中的粗差，有學(xué)者提出了新的估計(jì)理論，即抗差估計(jì)。該方法可以提高狀態(tài)估計(jì)的抑制粗差能力，將其應(yīng)用于電力行業(yè)可以獲得最佳估值。

分析抗差狀態(tài)估計(jì)原理發(fā)現(xiàn)，隨著抗差理論的提出，在抵御不良數(shù)據(jù)干擾估值方面，學(xué)界和業(yè)界提出了多種處理方法?；诖髷?shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理，進(jìn)一步豐富了抗差估計(jì)理論。當(dāng)采集或測(cè)量到的不良數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響較小時(shí)，此種狀態(tài)估計(jì)算法具有抗差性。因此，抗差狀態(tài)估計(jì)有許多優(yōu)勢(shì)，能夠自動(dòng)去除不良數(shù)據(jù)，從而減少對(duì)估值的影響。與傳統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)方式相比，它省去了不良數(shù)據(jù)分析、校驗(yàn)和甄別環(huán)節(jié)，提高了效率。

在配電網(wǎng)系統(tǒng)中應(yīng)用抗差狀態(tài)估計(jì)時(shí)，首先需要從配電網(wǎng)調(diào)度中心獲取實(shí)時(shí)的電網(wǎng)量測(cè)數(shù)據(jù)。然后，構(gòu)建正態(tài)分布模型，并使用該模型來(lái)分析不良數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響。同時(shí)，通過(guò)區(qū)別處理數(shù)據(jù)的主體部分和不良數(shù)據(jù)部分，最終得出狀態(tài)的估計(jì)值。就目前來(lái)看，抗差估計(jì)廣義數(shù)據(jù)模型在診斷過(guò)程中得到了廣泛應(yīng)用，并且可以與最小二乘法結(jié)合使用，以優(yōu)化抗差處理結(jié)果。具體應(yīng)用中，主要基于等價(jià)權(quán)原理，將最小二乘法與抗差估計(jì)原理相結(jié)合。運(yùn)用過(guò)程中涉及到等價(jià)權(quán)函數(shù)的設(shè)計(jì)問(wèn)題[1]。假定有觀測(cè)值集合，則權(quán)值用表示，其中i=1，2，3…，則經(jīng)驗(yàn)概率密度用公式表示為：

（1）

一般來(lái)說(shuō)，抗差狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，與選用的函數(shù)和函數(shù)有關(guān)；而大部分的等價(jià)權(quán)函數(shù)均為分段函數(shù)，主要是用權(quán)因子函數(shù)測(cè)量權(quán)值的。研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)air權(quán)函數(shù)優(yōu)勢(shì)更顯著，無(wú)需對(duì)殘差大小設(shè)定權(quán)限，將此種函數(shù)運(yùn)用待配電網(wǎng)抗差估計(jì)中切實(shí)可行，支持更改權(quán)值。因此，（v）和（v）函數(shù)及權(quán)因子表示為：

（2）

推導(dǎo)得出：

（3）

Fair分布的權(quán)因子函數(shù)見(jiàn)圖1。

圖1 Fair分布權(quán)因子函數(shù)

1.2 配電網(wǎng)抗差估計(jì)測(cè)量數(shù)據(jù)

在配電網(wǎng)抗差估計(jì)過(guò)程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量、測(cè)量數(shù)據(jù)冗余和不同測(cè)量方式的精度問(wèn)題都會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，從而干擾了配電網(wǎng)運(yùn)行診斷結(jié)果。在實(shí)際的診斷過(guò)程中，可以發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)中的量測(cè)數(shù)據(jù)較少，從而減少了監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量，這使得難以為配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)分析提供充分的數(shù)據(jù)支持，降低了整個(gè)配電系統(tǒng)的觀測(cè)性。因此，在配電網(wǎng)抗差估計(jì)中引入了“狀態(tài)分析量測(cè)”，用于估計(jì)和推測(cè)配電網(wǎng)線路的P、Q、U、I等電氣量數(shù)值，從而增加了測(cè)量數(shù)據(jù)的冗余度，為狀態(tài)估計(jì)提供了保障。在抗差估計(jì)過(guò)程中，狀態(tài)分析量測(cè)的數(shù)值大小和可行度是關(guān)鍵參數(shù)信息，直接關(guān)乎狀態(tài)估計(jì)的權(quán)值。具體用公式可表示為：

（4）

式中，m表示偽量測(cè)值，表示偽量測(cè)精度，當(dāng)偽量測(cè)比重越小，對(duì)估值得影響也相對(duì)更小，反之，則無(wú)法保證狀態(tài)估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性[2]?；诙嘣磾?shù)據(jù)質(zhì)量在配電網(wǎng)狀態(tài)診斷中對(duì)估值的影響較大，以下主要就多源數(shù)據(jù)融合的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行研究。

2 大數(shù)據(jù)下多元數(shù)據(jù)融合的配電網(wǎng)狀態(tài)

估計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)融合處理

在診斷過(guò)程中，需要提前對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以增加量測(cè)數(shù)據(jù)量，避免數(shù)據(jù)冗余度不足對(duì)診斷結(jié)果準(zhǔn)確性的影響，為狀態(tài)評(píng)估和分析提供更好的數(shù)據(jù)參考。在多源量測(cè)數(shù)據(jù)融合時(shí)，應(yīng)考慮量測(cè)延時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)齊、不同類型數(shù)據(jù)的精度、時(shí)標(biāo)信息、數(shù)據(jù)成分和采集頻率等差異。為確保數(shù)據(jù)融合處理效果，可以將精度較高的時(shí)標(biāo)數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，并與其他類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊。同時(shí)，由于PMU裝置具有較高的測(cè)量精度，可以將PMU數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)對(duì)齊，而AMI和SCADA數(shù)據(jù)則與PMU數(shù)據(jù)對(duì)齊。AIM的采集周期為，用式（5）來(lái)表示AIM在t時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)負(fù)荷有功量測(cè)值：

（5）

式中，為第i個(gè)用戶在d天內(nèi)的t時(shí)刻有功量測(cè)值；為讀回的AMI有功量測(cè)，而分別為第i個(gè)用戶在第d天當(dāng)中的t時(shí)刻前量測(cè)的時(shí)標(biāo)值。

2.2 加權(quán)最小絕對(duì)值抗差狀態(tài)估計(jì)模型改進(jìn)

在診斷過(guò)程中，運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估與信息準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)完整性密切相關(guān)。為了解決信息準(zhǔn)確性和數(shù)據(jù)完整性問(wèn)題，可以考慮應(yīng)用加權(quán)最小絕對(duì)值抗差估計(jì)器，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)量測(cè)殘差為零的目標(biāo)，并具有顯著的抗差性[3]。因此，在配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷中應(yīng)用加權(quán)最小絕對(duì)值抗差狀態(tài)估計(jì)是可行的，可以準(zhǔn)確計(jì)算配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)的準(zhǔn)確性，為全網(wǎng)觀測(cè)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在研究中，對(duì)加權(quán)最小絕對(duì)值抗差狀態(tài)估計(jì)模型進(jìn)行了改進(jìn)，其估計(jì)準(zhǔn)則模型的公式表示為：

（6）

式中，代表權(quán)系數(shù)向量；分別表示節(jié)點(diǎn)i的殘差向量和量測(cè)向量以及量測(cè)函數(shù)向量；為節(jié)點(diǎn)j的零注入函數(shù)向量；x為狀態(tài)量向量。為消除函數(shù)中的絕對(duì)值量，將加權(quán)最小絕對(duì)值抗差狀態(tài)估計(jì)模型轉(zhuǎn)化為：

（7）

式中，l和u均是m維松弛變量。為進(jìn)一步促進(jìn)多源量測(cè)數(shù)據(jù)與配電網(wǎng)量測(cè)數(shù)據(jù)的融合，再次對(duì)加權(quán)最小絕對(duì)值抗差狀態(tài)估計(jì)模型進(jìn)行改進(jìn)，最終能夠非線性高階內(nèi)點(diǎn)法解除最終的結(jié)果。

3 大數(shù)據(jù)下配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷分析

3.1 評(píng)估配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)

為了減少低量測(cè)數(shù)據(jù)誤差以及不良數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的影響，在狀態(tài)診斷過(guò)程中應(yīng)將抗差狀態(tài)估計(jì)結(jié)果作為變電站運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)計(jì)算的依據(jù)。在此過(guò)程中，需要先對(duì)抗差狀態(tài)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證過(guò)程中可以使用Delphi-CRITIC方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的定量評(píng)估，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)配電網(wǎng)運(yùn)行異常狀況，提供更具體、更有針對(duì)性的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷方案。

在具體對(duì)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，將配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)安全級(jí)別作為參照，并結(jié)合狀態(tài)安全級(jí)別對(duì)應(yīng)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)作為參考，其中，配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)安全級(jí)別見(jiàn)表1?；贒elphi法下，根據(jù)配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo)計(jì)算相應(yīng)的分值，則指標(biāo)i分值公式表示為 [4]。

3.2 基于抗差狀態(tài)估計(jì)的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診

斷方案

診斷方案的具體流程包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、估計(jì)狀態(tài)結(jié)果和歷史臺(tái)賬信息整理。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要重點(diǎn)收集變電站、變壓器、饋線的圖模數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)和指標(biāo)數(shù)據(jù)等相關(guān)信息。在配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷中，主要將饋線中的負(fù)荷分布情況和線損率分布情況作為狀態(tài)估計(jì)指標(biāo)；將配變中的功率因數(shù)合格情況、占比以及電壓越限頻次和占比作為狀態(tài)估計(jì)指標(biāo)；將用戶中的電壓偏差離散系數(shù)、電壓越限頻次及占比作為狀態(tài)估計(jì)指標(biāo)。

（1）變電站。在采集到的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對(duì)變電站相關(guān)的運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。如果評(píng)估結(jié)果顯示存在高運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，將提出診斷方案，即調(diào)節(jié)主變檔位或投切電容器。根據(jù)狀態(tài)估計(jì)的結(jié)果，如果發(fā)現(xiàn)變電站的電壓偏差離散系數(shù)達(dá)到11，則會(huì)提示調(diào)壓措施可能不當(dāng)，導(dǎo)致電壓偏差。如果電壓越限頻次為“0”，則說(shuō)明當(dāng)前電壓處于正常運(yùn)行范圍。

（2）饋線。需要使用指標(biāo)評(píng)估法對(duì)饋線風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析評(píng)估。如果評(píng)估結(jié)果顯示存在較高風(fēng)險(xiǎn)，需要提出相應(yīng)的方案，例如切轉(zhuǎn)線路負(fù)荷以降低線路負(fù)載或調(diào)整線路的無(wú)功補(bǔ)償裝置。在狀態(tài)估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，發(fā)現(xiàn)城區(qū)新建住宅區(qū)的線路負(fù)荷長(zhǎng)期處于輕載狀態(tài)，線路固有的銅鐵損耗占比較高，需要通過(guò)切轉(zhuǎn)負(fù)荷的方式來(lái)優(yōu)化線路負(fù)載情況。對(duì)于過(guò)載較嚴(yán)重的線路，導(dǎo)線截面不足，導(dǎo)線和設(shè)備產(chǎn)生過(guò)高的熱損耗，需要通過(guò)更換導(dǎo)線截面或?qū)㈦娎|埋入地下等方法來(lái)解決高線損問(wèn)題。

（3）配變。在配變指標(biāo)評(píng)估中，如果發(fā)現(xiàn)變壓器存在高運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，將提出調(diào)整三相不平衡的低壓無(wú)功補(bǔ)償和調(diào)節(jié)配變檔位的方案。運(yùn)行狀態(tài)診斷結(jié)果顯示，大約90%的配變存在輕微三相不平衡，而大約10%的配變存在嚴(yán)重三相不平衡。根據(jù)負(fù)載率分布情況，只有兩臺(tái)配變的負(fù)載率不達(dá)標(biāo)，其余配變主要處于輕載運(yùn)行狀態(tài)。

（4）用戶。在用戶指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，如果發(fā)現(xiàn)高運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，將提出更換調(diào)壓變壓器的方案。通過(guò)電壓監(jiān)測(cè)點(diǎn)的全面覆蓋，可以監(jiān)測(cè)配變電壓偏差離散系數(shù)，從而了解臺(tái)區(qū)內(nèi)用戶電壓偏差的離散程度，并據(jù)此進(jìn)行改進(jìn)和調(diào)整，確保用戶用電質(zhì)量。

分析變電站、饋線、配變和用戶的高風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)行影響因素時(shí)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村配電網(wǎng)的運(yùn)行安全性和穩(wěn)定性需要提高。農(nóng)村配電網(wǎng)存在供電半徑長(zhǎng)、負(fù)荷輕、線損高的問(wèn)題，以及中壓主干線路缺乏容性無(wú)功補(bǔ)償。此外，農(nóng)村小水電的輸出功率較小，導(dǎo)致線路末端電壓值降低，增加電壓損耗，進(jìn)而引起配變和臺(tái)區(qū)內(nèi)用戶電壓越限。針對(duì)這些問(wèn)題，診斷方案應(yīng)采取相應(yīng)措施，如升高主變檔位降低變電站運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，將饋線終末端負(fù)荷轉(zhuǎn)移到鄰近饋線上，更換損耗高的導(dǎo)線及設(shè)備，降低饋線運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)升高配變檔位和低壓側(cè)無(wú)功補(bǔ)償?shù)确绞浇档团渥冿L(fēng)險(xiǎn)，以及通過(guò)安裝戶用光儲(chǔ)和低壓線路末端加裝線路調(diào)壓器等方式降低用戶運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。研究還表明，改善并網(wǎng)點(diǎn)或饋線區(qū)域的電壓水平，如在中壓饋線終末端接入小水電站，可以通過(guò)勵(lì)磁調(diào)節(jié)穩(wěn)定電壓水平。配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)見(jiàn)表2。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，配電網(wǎng)運(yùn)行診斷方法和技術(shù)眾多，其中以大數(shù)據(jù)和融合技術(shù)為主。在本研究中所提到的抗差狀態(tài)估計(jì)方法在配電網(wǎng)運(yùn)行診斷中扮演著重要角色，能夠確保估值的準(zhǔn)確性。通過(guò)增加多源量測(cè)數(shù)據(jù)冗余度，可以實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)觀測(cè)，對(duì)各終端的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，從而保證診斷方案的可行性。未來(lái)應(yīng)不斷改進(jìn)抗差狀態(tài)估計(jì)方法，進(jìn)一步解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性，為配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估提供科學(xué)支撐。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉科研，董偉杰，肖仕武，等．基于電壓數(shù)據(jù)SVM分類的有源配電網(wǎng)故障判別及定位[J]．電網(wǎng)技術(shù)，2021，45（6）：2369-2379．

[2] 張珂珩，彭晨輝，趙康．基于全息時(shí)標(biāo)量測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)設(shè)備健康狀態(tài)診斷分析[J]．計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2018，26（3）：29-34．

[3] 陳敬德，盛戈皞，吳繼健，等．大數(shù)據(jù)技術(shù)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望[J]．高壓電器，2018，54（1）：35-43．

[4] 黃天敏．基于抗差狀態(tài)估計(jì)的配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)診斷與分析[J]．電力電容器與無(wú)功補(bǔ)償，2022，43（6）：92-102．