深化电网在线监测系统在配电网的应用

刘娟根，张海江，李 娜

（1.国网山西省电力公司阳泉供电公司，山西 阳泉 045000；2.国网山西省电力公司，山西 太原 030001）

·电网技术·

深化电网在线监测系统在配电网的应用

刘娟根1，张海江2，李 娜2

（1.国网山西省电力公司阳泉供电公司，山西 阳泉 045000；2.国网山西省电力公司，山西 太原 030001）

结合配电网介绍了电网在线监测系统建设、模型及功能，着重阐述了系统数据的使用来源以及怎么利用大数据的理念进行科学分析，结合配电网的规划、设备改造实际提出了如何深化应用，对如何挖掘系统的数据价值提出了指导性建议。

电网在线监测；配电网；大数据；深化应用

近几年，随着国家对配电网的投入不断加大，配电网建设工作越来越受到重视，也对配电网的规划、建设、运行、管理、标准化等各环节提出了更高的要求。建设配电网在线监测系统，在线接入各种静态数据和动态数据，根据已经建立的数学分析模型，充分利用大数据分析技术，针对国家电网公司110 kV及以下系统电网进行在线监测、计算和分析，能实现对电网系统工作效率、供电能力和配网台区设备的运行水平和电能质量的准实时监测。可以为配电网规划、设备改造、用户业扩报装、分布式电源接入提供科学的数据支撑，进一步提升公司运营管理水平和企业经营效益。

1 系统整体介绍

1.1 系统整体框架结构

电网在线监测系统通过结构化数据平台和海量数据平台接入生产PMS2.0系统、营销业务应用系统、调度EMS系统和用电信息采集等系统中电网设备档案类数据及运行明细类数据，实现了配电网运行的多角度、全量、在线监测，消除监测盲区。系统数据结构如图1所示。

图1 系统数据结构图

下面以配电变压器为例介绍系统的模型及功能。

1.2 系统模型及功能介绍

1.2.1 单体设备的工作效率模型及功能

按照数值大小对基于时序的设备负荷曲线进行排序，形成负荷持续曲线。通过N-1安全、设备轻载基准线，将负荷持续曲线分为风险、合理、低效等区间，评价各区间与基准线的偏离程度，以区间基准电量作权重，形成单体设备工作效率。

以配电变压器为例上述公式简化为

式中：EER——设备工作效率；

S1——设备过载时实际传输电量；

SN——配电变压器的额定容量；

S2——设备不过载时实际传输电量；

ρ1、ρ2——设备运行在过载与非过载时的权重系数，即设备运行在过载与非过载的持续供电时间与评价周期的比值。

上述公式中可以看到配电变压器的运行在不过载时工作效率和负载率是一致的。

1.2.2 单体设备的供电能力模型及功能

通过设备年最大负荷与N-1安全基准线的相对关系，形成最大可供电能力、供电能力储备、供电能力裕度三类指标，评价设备供电能力。以配电变压器为例。

SC=SN， SC为设备最大供电能力。

SCR＝SC－Pmax，SCR为设备供电能力储备，Pmax为设备运行中的实际最大负荷。

工作效率和供电能力是评价设备运营情况的两类指标：工作效率关注整个评价周期内的设备利用情况，供电能力则关注最大负荷时刻设备的供电裕度情况，两项指标反映设备运营的不同方面，起到互为补充的作用。

1.2.3 配网台区监测模型及功能

1.2.3.1 轻、重、过载监测

式中：T——设备负载率，%；

cosφ——负载的功率因数。

a）计算每台主设备每个负荷点的负载率，监测每台设备的最大负载率、最小负载率、平均负载率以及重载、过载、轻载、空载的累计持续时间。

b）按单位、区域类型、设备类型、时间维度统计重载、过载、轻载、空载设备规模及分布情况。

1.2.3.2 电压情况监测

a）监测每台设备的电压最高值、最低值，以及过电压、低电压的累计持续时间。

b） 按单位、区域类型、时间维度统计过电压、低电压设备规模及分布情况。

c）关联负荷、设备容量等信息，挖掘出现电压质量的原因。

1.2.3.3 三相不平衡监测

a）计算每台主设备每个负荷点的三相不平衡度，监测每台设备的最大三相不平衡度、三相不平衡度越限的累计持续时间。

b）按单位、区域类型、时间维度统计三相不平衡度越限设备规模及分布情况。

1.2.3.4 负荷率监测

按单位、区域类型、时间维度统计每台设备负荷率及分布情况。

式中：F——设备负荷率；

Pj——统计周期内的平均负荷；

Pmax—— 统计周期内设备运行中的实际最大负荷。

以上台区监测的相关标准这里不再一一赘述。

2 大数据的理论和技术支撑

2.1 大数据应用

与传统数据相比，大数据有三大特点：要全量不要抽样，相关关系比因果关系更重要，要效率不要精确。大数据思维，首先要重视数据全面性，而非随机抽样。随着智能电网建设和信息技术的快速发展，数据存储技术、网络技术、流计算处理等技术的迅猛发展，大数据时代的到来为电力大数据应用奠定了基础。其中Tableau工具或者永洪软件工具对以上监测成果的应用展示提供了技术上的有力支撑。

2.2 数据获取及计算

从生产PMS2.0系统获取每台配电变压器的额定容量档案数据，用电信息采集系统获取台区配电变压器的三相电流、三相电压、有功功率、功率因数等设备运行类明细数据，营销业务应用系统获取每台配电变压器的综合倍率参数。相关数据也可以从电网在线监测系统中直接抽取，然后进行数据的融合匹配，运用大数据分析相关工具软件进行计算、统计与分析[1]。

3 系统数据在配电网的深化应用

3.1 配电变压器的工作效率与供电能力的综合分析

对统计周期（年）内所辖区域每台配电变压器最大供电能力、运营效率、供电能力储备等情况进行综合分析，如表1所示。

表1 配电变压器工作效率与供电能力统计表 kVA

根据表1的统计数据，业扩报装时可以根据台区配电变压器的最大供电能力储备情况，合理安排所辖台区的报装容量；根据台区配电变压器最大供电能力与运营效率，制定对本台区可吸纳的分布式电源容量，以达到绿色能源经济有效利用，降低系统线损；根据台区配电变压器的最大供电能力确定本台区允许接入的分布式电源总容量。

3.2 配电变压器的工作效率与负荷率的关联分析

a）对工作效率低于0.1且负荷率低于0.2的配电变压器按所属单位进行统计，如表2所示。

表2 工作效率低于0.1且负荷率低于0.2的配电变压器分布

表2所统计的配电变压器属于利用率较低的设备，此分析结果对于投资计划的制定、优先考虑该台区配电变压器的轮换等具有实际指导意义。

b）对工作效率低于0.1且负荷率高于0.8的配电变压器按所属单位进行统计，如表3所示。

表3 工作效率低于0.1且负荷率高于0.8的配电变压器分布

表3所统计的配电变压器利用率虽然很低，但在统计周期内出现过短时间负荷率高的情况，属于必要投资设备。

3.3 台区配电变压器负载和电压监测

按单位对台区配电变压器重、过载情况，以及低电压、过电压情况进行统计，如表4、5所示。

表4 重、过载台区情况统计

表5 过电压、低电压台区情况统计

表4、5数据是统计数据，从系统中可以导出明细数据具体分析，通过对台区配电变压器运行情况监测生产部门，不用到现场就可以通过系统获取实时各相电压、电流、负荷、功率因数等信息。及时发现设备异常，并提醒配网运维人员，使生产人员有针对性去处理故障，减少故障处理时间，提高工作效率，促进配电运行设备的过程管理，同时提高低压用户供电可靠性。实现对配电变压器不平衡运行数据的分析，方便生产部门及时调节配电变压器的运行方式，及时发现重载、过载配电变压器，提早制定转移负荷或配电变压器增容方案和检修计划。

4 结束语

配网是供电企业进行电能供应的最末端，供电质量直接影响到用户的生产生活，配网设备点多面广而且复杂，管理基础薄弱。利用先进的信息化技术保证配电网运行的安全性、经济性，提高供电质量显得尤为重要。电网运营监测系统基于配电变压器运行类明细数据构建起了设备运行监测的功能架构和关联分析模型，为监测成果提供精准的数据服务。对提升配网运维精细化管理水平，促进“三集五大”体系的跨部门的高效系统，成效显著，监测成果具有先进性、实用性和可推广性[2]。

[1]盛杨燕，周涛译.大数据时代 [M].杭州： 浙江人民出版社, 2016.

[2]国家能源局.配电网规划设计技术导则：DL/T 5729—2016 [S].北京:中国电力出版社,2016：4-6.

Deepening the Application of Power Grid Operation Monitoring System on Distribution Network

LIU Juangen1,ZHANG Haijiang2,LI Na2
（1.State Grid Yangquan Power Supply Company of SEPC,Yangquan,Shanxi045000,China; 2.State Grid Shanxi Electric Power Corporation,Taiyuan,Shanxi030001,China）

This paper introduces the construction,model and function of power grid operation monitoring system.It emphatically elaborates data sources and how to use the large data concept to analyze the data scientifically.Combined with the planning of the distribution network and the actual transformation of equipment,ways to deeply apply the system are proposed,and it offers guidance on howtotap the data value ofthe system.

monitoringofpower grid operation;distribution network;large data;deep application

F426.61

A

1671-0320（2017）02-0001-04

2016-12-22，

2017-03-09

刘娟根（1979），男，山西阳泉人，2001年毕业于太原理工大学电力系统自动化专业，工程师，从事电网运维检修工作；张海江（1972），男，山西运城人，1994年毕业于太原理工大学电力系统自动化专业，硕士，高级工程师，从事电网运营监测管理工作；

李 娜（1977），女，山西临汾人，2001年毕业于太原理工大学电力系统自动化专业，硕士，高级工程师，从事电网运营监测管理工作。