配网运营趋势分布图算法研究及实现

何安宏 肖徐兵

国电南瑞科技股份有限公司



配网运营趋势分布图算法研究及实现

何安宏 肖徐兵

国电南瑞科技股份有限公司

本文通过选取配网运营管理中的几个关键业务视角，实现从设备运行风险、损益风险及可靠性等角度挖掘配网大数据共性规律、锁定日常管理短板、实现动态过程管控，量化评估成效，形成“配网运营趋势分布图”，为配网运营的精益化管理，提供辅助支撑。

电网GIS 重载 过载 供电可靠率 线损 负荷密度

1　引言

配网作为电网的末端环节，直接面向广大电力客户，配网管理水平的高低，直接影响供电能力与供电质量，关系电网企业的运营水平和社会形象。深化配网管理，及时发现配网运行中的薄弱环节，掌握配网运营趋势，保证配网健康运行，既是满足客户诉求，实现企业健康发展的需求，更是实现社会稳定、经济发展的需求。

国网公司近几年陆续建设了生产管理信息系统、配电自动化系统、95598系统、营销管理系统、国网GIS平台、用电信息采集系统等，多个省市公司基于自建系统，初步建立了对配电网运营全过程进行监控和管理的信息平台，实现了对配网设备以及自动化运行状况的监控功能，但是大都以纵向深入为主，将多个业务进行横向集成的程度不高。需要进行数据分析时，各专业部门需要根据各自需求，从各系统导出大量数据，再进行人为加工和校核，严重影响了工作效率和质量。随着配电网越来越庞大、运行方式越来越复杂，如果没有有效的科学手段进行辅助决策分析，未来工作难度将越来越大，无法做到及时发现配网运行中的薄弱环节， 难以实时掌握配网运营趋势。

本文通过将多个业务系统的数据进行横向集成，对关键业务数据进有效分析和深度挖掘，形成一个可以量化的指标数据，并结合电网GIS图形以不同的颜色直观标示出哪块区域比较薄弱，根据颜色的变化及时掌握配网的运营趋势情况，保证配网健康稳定的运行。

2　配网运营趋势分布图算法

在电网GIS地理图中按设定大小划分网格，选取几个关键业务视角，分别计算在一段时间范围内（如最近一个月）这几个关键业务在每个网格内的可量化指标，并根据每个业务视角分配的权重比例，计算出每个网格内的配网运营趋势的总指标。按关注程度将指标分为5个等级，用从浅到深的颜色来填充网格，颜色越深表示该网格的电网运营情况最为薄弱或最值得关注，如果某个网格内没有电网设备则没有颜色。

指标计算方式可结合网格大小动态调整，本文中选择的网格大小为300米*300米，时间范围为最近一个月，指标取值范围为1至 5级，考虑的关键业务视角及指标权重如表1。

2.1网格划分及网格内台区统计

（1）在电网GIS中指定需要进行配网运营趋势分析的地理范围，如分析某个地市局的管辖范围，则需要分析的地理范围为该市的地理行政区面积，将指定的地理范围按300米*300米划分网格，确定每一个网格的左上角及右下角地理坐标。

（2）从电网GIS中查询指定的地理范围内所有配电台区，并确定每个台区的地理坐标。

（3）根据网格的左上角及右下角坐标和台区的坐标，计算每个网格内的台区数，同时确定每个台区所属的网格。

2.2台区故障次数

计算网格内的台区故障次数，关键是获取到指定时间范围内每个发生过故障的台区。可从生产管理系统（PMS）或配网抢修指挥平台中获取指定时间范围内所有发生过故障的台区，分别计算每个网格内的所有台区共发行过几次故障，计算方法为只要有一个台区发生过一次故障计数就加1，同理一个台区发生过两次故障计数加2，得出每个网格的台区故障总次数。再根据每个网格的故障总次数计算出台区故障指标，具体的计算方法参考指标权重表。

2.3重/过载台区比例

台区负载率 = 三相有功总功率/额定容量 * 100%重载标准：负载率＞= 80% 且＜ 100%，且持续2小时过载标准：负载率＞= 100%，且持续2小时

计算网格内的重/过载台区比例，关键是获取到指定时间范围内每个台区的负载率。目前对有功总功率的采集基本上是15分钟一个采集点，从用电信息采集系统中获取。根据重/过载计算公式统计每个网格内所有发生过重/过载情况的台区数，除以网格内的台区总数得出重/过载的台区比例，参照指标权重表计算出重/过载台区比例指标。

2.4高损台区比例

台区线损的具体数据从用电信息采集系统中获取， 目前对台区线损的统计基本上是根据电表的日冻结数据每天统计一次。当某台区线损超过20%，则定义为高损台区。统计每个网格内的所有被定义为高损台区的台区个数，除以网格内的台区总数得出高损台区比例，参照指标权重表计算出高损台区比例指标。

2.5供电可靠性

计算网格的供电可靠性，关键是获取指定时间范围内每个台区的停电时长。台区停电分为计划停电和故障停电两种，计划停电数据可从生产管理系统（PMS）或停电管理系统（OMS）中获取，故障停电数据可从生产管理系统（PMS）或配网抢修指挥平台中获取。将网格内所有台区的计划停电时长与故障停电时长的总和作为网格的停电户时数，除以网格的总户时数得出网格的供电可靠性，参照指标权重表计算出供电可靠性指标。

2.6重要/敏感用户数

重要/敏感用户信息可以从营销管理系统（CIS）中获取，计算网格内重要/敏感用户数的关键是要分析出用户具体在哪个网格内。具体的方法是先从营销管理系统中获取重要/敏感用户信息同时查询到关联配电变压器的营销编号（CISID），再通过营配融合的建设成果查询到营销编号（CISID）对应的生产管理系统编码（PMSID），最后通过生产管理系统编码（PMSID）从电网GIS平台中分析该配变电压器所在的网格，从而确定用户所在的网格，统计出每个网格内的重要/敏感用户数，参照指标权重表计算出重要/敏感用户数指标。

2.7最大负荷密度

表1　指标权重表

计算网格的最大负荷密度，关键是获取指定时间范围内每个台区的最大负荷，台区负荷数据可以用电信息采集系统中获取。具体的方法是取每个台区在指定时间范围内的最大负荷之和得到网格内的最大负荷，除以网格的面积得到网格的负荷密度，参照指标权重表计算出最大负荷密度指标。

2.8配网运营趋势总指标

在分别计算出几个关键业务视角在每个网格内的可量化指标值后，参照指标权重表，根据每个业务指标值所占的权重，计算出每个网格的配网运营趋势总指标，结合电网GIS地理图，将指标值以不同的颜色来表示，指标值越大则相应颜色越深，表示该网格内的电网比较薄弱，需要重点关注。

3　配网运营趋势分布图研发及实现

配网运营趋势分布图基于电网GIS地理图开发，采用公共信息模型对配电网进行建模，通过信息交互总线自动从各业务系统获取相关数据。以B/S三层架构进行设计，后台使用JAVA开发，前台使用FLEX技术基于电网GIS地理图背景进行界面开发，可以在地理图中以不同的颜色标示当前配网运营状态，以网格化区域的形式实现精益化管理，根据颜色变化及时掌握配网运营趋势情况。

4　结论

本文通过选取几个关键业务视角，以配电网日常运行及生产管理过程中产生的数据为基础，对关键业务数据进有效分析和深度挖掘，为每一个关键业务产生一个可以量化的指标，并综合计算出一个表示当前配网运营趋势的总指标，通过该指标可以发现当前配电网运行过程中的薄弱环节，结合以地理图为背景的电网GIS，以可视化的形式在地理图中标示出每块区域的指标高低，并能查看影响指标结果的因素，及时掌握配网运营趋势，方便运维人员及时发现问题，有效解决问题， 为配网运营的精益化管理，提供辅助工具。

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