区域配电网主设备运行数据监控模型及评估方法研究

李俊，罗阳洋，朱德燕

（广西电网有限责任公司，广西南宁 530001）

近年来随着用电设备的指数式增长，配电网用电量增长迅速。但在配电网主设备运行过程中的各种弊端严重影响了配电网的发展，国内外学者针对上述背景做了大量研究工作[1-3]。在经济性节能方面，有学者对配电网的运行数据和用能效率进行长时间的探索，并尝试通过算法优化来提高用能的经济性[4-5]。在评估体系方面，为满足管理要求，针对电力主设备的生产、监测进行数据评估，提出了基于层次分析法的评估体系，以提高配电网主设备运行经济性[6-8]。在配电网节能经济运行方面，研究者也进行了大量的工作，提出采用分层分区的配电网运行方法，以区域配电网为独立运行个体，单独核算区域内的经济协调性，提高独立配电网的能效管理水平[9-11]。但现有配电网主设备的运行数据极为丰富，以单一的方法无法涵盖所有的数据，需建立新的监控模型与评估体系，更好地促进配电网的发展[12]。

1 主设备运行数据模型

主设备运行数据对监控整个电力系统经济运行情况具有重要作用，其直接影响到电力系统的安全和稳定运行[13]。该节将对变压器和输电线路的运行数据进行预处理、建立运行能效数据模型，为监控模型的建立打下基础。

1）变压器

变压器在运行过程中会产生功率损耗，其损耗率直接影响运行的能效节能性。用配电变压器的综合功率损耗描述变压器传输电能过程中引起的损耗ΔPz，如下所示：

因此，可得到配电网变压器综合功率损耗率ΔPz%为：

式中，SN为配电网变压器的额定容量，cosφ为变压器靠近负荷中心的功率因数。通过上式可以得到，变压器的最佳运行区间为：

变压器的运行区间可以进一步分为最佳区、经济区、最劣区，对应的划分如图1 所示。从图中可以看出，当βJZ≤β≤βL1Z时，变压器处于经济运行状态；当βL2Z<β<βJZ时，变压器处于最佳运行状态；当0 ≤β≤βL2Z时，变压器处于最劣运行状态。

图1 变压器的运行区间划分

2）输电线路

电能经输电线路传输过程中会发热，产生损耗，且损耗与流过输电线路的电流的平方成正比。在一天的时间内，流经输电线路产生的损耗可以用下式表示：

但在实际运行过程中，负荷变化是波动的，采用均方根电流进行计算会引起一定的误差。为减少负荷变化而引起的误差，引入形状系数K，用下式计算：

从上述公式可看出，形状系数K与流经输电线路的电流比值有关。

2 运行数据监控模型建立

2.1 运行数据监控指标体系

在建立配电网主设备运行数据监控模型之前，需要将运行数据分类，建立数据监控指标体系。在层次分析法的基础上建立涉及多个层级的主设备经济运行数据指标体系，体现配电网运行经济性目标。具体指标体系如表1 所示。

表1 配电网主设备运行数据监控指标

2.2 数据监控模型的建立

通过建立配电网主设备运行数据监控指标体系，能够更全面地反映配电网节能水平。但某些数据指标以百分比的形式出现，需要进行归一化处理，才能综合评价。该文采用极值化无量纲处理法将不同形式的指标进行统一标准化处理[14-16]。具体做法为：将指标分为正指标、负指标、区间指标，根据相关性统一为0～1 之间的数值，通过量化公式转化为标准值。

正指标的量化公式如下：

负指标的量化公式为：

区间指标的量化公式为：

对运行数据进行归一化处理之后，还需要对灵敏度矩阵进行标准化处理，通过下式得到评估指标的权重：

式中，ωi为配电网主设备能效指标第i个指标权重，Ωj为指标权重的行向量，通过指标权重的重要性，建立判断矩阵如下：

以同样的方法建立可靠性和经济性的判断矩阵，并进行一致性检验。因此，可以得到配电网主设备运行数据监控统计值为：

式中，wi为第i个指标经过无量纲处理的数值，ai为第i个指标的一级权重，α1～α4为设备阶梯权重。

综上所述，区域配电网主设备运行数据监控及其评价流程如图2 所示。

图2 主设备运行数据监控及其评价流程

3 评估方法

区域配电网主设备经济运行数据监控模型为分层级、分区域的数学模型，其优劣需要采用层次分析法进行评价。层次分析法的基本步骤包括构造评价矩阵、层次单排序和一致性检验。

构造评价矩阵核心思想是通过比较两个元素之间的重要性，将各个元素的重要程度量化为aij，其取值在1～9 之间进行赋值，通过两两之间互相对比，判断其重要程度。判断矩阵的具体形式可表示为：

建立判断矩阵之后，再计算出元素之间的权重值，此步骤为层次单排序；求得判断矩阵的最大特征值，代入计算公式，计算一致性指标，计算公式为：

式中，n为判断矩阵的阶数，λmax为判断矩阵的特征值，一致性指标与一致性程度呈负相关，特征值为0 时则表示完全一致。

通过计算一致性特征值对该问题进行评价，当出现误差时，引入修正系数RI，消除判断的不一致情况，通常情况下：当RI 值大于3 时，说明一致性结果完全合理；当RI 值小于3 且大于0.1 时，代表了一致性结果较为合理；当RI 值小于0.1 时，则需要对判断矩阵进行适当调整。

在对判断矩阵进行一致性检验之后，其权重值即为特征向量，若求得的权重值与实际情况有误差，则通过下式修正权重值：

以配电网运行经济性为目标对运行监控数据进行评价，其目标函数由提升投资成本和损失成本构成，各个主设备的经济性、可靠性和安全性需要纳入考虑范围。采用Well-being 模型架构，如图3所示。

图3 Well-being模型架构

模型的数学表达式如下：

4 案例分析

以广西某区域配电网为例，进行算例分析，已知该区域配电网总面积为14 564 km2，10 kV及以下线损率9.73%，综合电压合格率99.45%。截止2020年底，该区域范围内共有中压线路897回，总长度12 568.20 km。目前中低压配网投资比例逐年加大，仅2019 年该区域配电网公司10 kV 及以下配电网投资约200 亿元、近40 000 余个工程项目。面对快速增长的电网投资和配电网工程设计任务，中低压配网项目的工程、技经管理仍为人工填写、汇总、分析，其工作量大、规范性与准确性较低。因此有必要开展配电网主设备运行数据分析，以提升工作效率和工作分析的正确性。综合该区域配电网经济运行监控数据得到该市配电网现阶段打分情况，如图4 所示。

图4 配电网运行数据打分情况

从图4 中的打分数值可以看出，该地区的主设备运行数据中主变负载率、配电负载率、自动化覆盖率等数据的平均灵敏度较高，中压线路负载率、配变功率因素合格率、容载比等数据的平均灵敏度较低。

为消除主设备运行数据不统一的问题，首先对主设备运行数据进行无量纲处理，建立数据监控模型，生成能效影响因素灵敏度系数矩阵。通过Matlab 仿真生成3×20 阶配电网能效与各能效影响因素灵敏度系数矩阵，结果如表2 所示。

表2 运行监控数据灵敏度系数矩阵

采用层次分析法，根据上文的理论基础，可以通过仿真得到该区域配电网主设备运行数据评价指标的权重值，如表3 所示。

表3 配电网主设备运行数据评价指标

5 结束语

该文针对配电网变压器和输电线路能效模型的分析，从变压器、输电线路、无功补偿和新技术应用四个方面提取评价指标，建立了配电网主设备运行数据监控模型，并利用层次分析法建立了配电网主设备能效及运行经济性评价方法。以某区域配电网为例进行算例分析，对该区域配电网经济运行监控数据得到该市配电网现阶段打分，基于实际运行数据得到该区域配电网主设备运行数据的平均灵敏度。同时采用层次分析法，得到该区域配电网主设备运行数据评价指标的权重值。该模型有利于提高该区域配电网主设备运行的可靠性与经济性。