电力大数据在提高配电网可靠性方面的应用

钟朝露 辛华健 李清 林彦楷

摘要：随着配网系统的不断发展，大数据在配电网领域的渗透和应用成为必然。现以电力大数据为基础，利用Tableau软件进行数据可视化分析，以某供电局配电网大数据为例，深入挖掘影响配电网供电可靠性的主要因素，并提出相应改进方案，为配电网的运行管理及检修维护提供借鉴，以提高配电网供电可靠性。

关键词：电力大数据;配电网;供电可靠性

中图分类号：TM732    文献标志码：A    文章编号：1671-0797（2022）04-0016-03

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.04.005

0    引言

配电网的供电可靠性程度直接影响国民经济的发展和电力行业的现代化建设，如何提高配电网供电可靠性已经成为当下电力企业要研究的重要问题[1]。

随着经济的发展、用电需求的增长，配电网规模也不断扩大，并朝智能化方向发展，在运行维护过程中产生了大量的数据。目前，在配电网的建设中，工作人员往往凭借自身工作经验对故障进行诊断，缺乏对相关数据的详细分析和全面考虑，降低了配电网的运行质量，影响了工作效率[2]。若能合理利用电力大数据，将这些数据加以分析，则有利于全面、精准进行故障定位，提高配电网的供电可靠性。因此，本文将电力大数据引入配电网可靠性分析中，试图找出影响供电可靠性的具体原因，预测潜在风险，并给出提高供电可靠性的方案，为配电网运行管理提供建议及借鉴。

1    配电网可靠运行大数据来源

配电网大数据主要来源于电能质量监测管理系统、生产管理系统、用电信息采集系统、营销管理系统、企业与资产管理系统、配网自动化系统等，这些数据涵盖了实时运行数据、台账数据、环境数据、负荷数据等。

2    配电网供电可靠性评估指标

用户平均停电时间、供电可靠率、用户平均停电次数是常用的系统可靠性指标，是系统可靠性水平的表征[3]，各指标表示如下：（1）用户平均停电时间，指在统计时间内，用户平均停电时间小时数。（2）供电可靠率，指在规定统计时间内，系统对用户有效供电时间和统计时间的比值。（3）用户平均停电次数，指在停电统计期间内用户的平均停电次数。

3    影响配电网供电可靠性的主要因素

从企业与资产管理系统获取某供电局的A、B、C、D、E、F、G县区局2017—2019年配电网可靠性数据、停电用户数据、10 kV中压线路信息、中压台区用户信息，包括停电类型、地区特征、停电原因、停电时长、停电容量、责任原因、线路长度、断路器台数、低压用户数等数据信息。基于Tableau建立大数据可视化模型，实现多维度、精细化的统计分析。

3.1    供电可靠性水平分析

根据用户平均停电时间、供电可靠率、用户平均停电次数这3个系统可靠性指标，分析该供电局近3年供电可靠性水平分布情况。从图1供电可靠率指标可得，A县区局供电可靠率最高，达99.990%，用户平均停电次数及停电时长最小;E、F、G县区局供电可靠性较低，尤其是G县区局。从供电可靠性指标可以明显看出，G、F、E县区局对整个供电局供电可靠性影响较严重，需重点分析其供电可靠性低的原因，找出配电网最薄弱环节，促进电网的发展和完善，为配电网改造提供参考意见。

3.2    影响供电可靠性的主要因素分析

下面从网架结构、配网的技术装备水平、故障原因、运行维护水平4个方面分析影响供电可靠性的主要因素。

3.2.1    配电网网架结构的影响分析

如图2所示，从网架结构分析，每条线路平均长度最长的是G县区局，为17.39 km，而每公里线路平均分段数仅为0.4;其次是F县区局，为14.53 km，每公里线路平均分段数为0.54。可见，相比之下，网架结构对G、F县区局的供电可靠性影响较大。

3.2.2    技术装备水平的影响分析

技术装备水平主要包括架空线绝缘化、线路电缆化程度及配网自动化建设与维护水平。图3以架空绝缘化率、电缆化率作为配电网装备水平评价指标，用于衡量技术装备水平与供电可靠性关系。

如图3所示，G县区局电缆化率最低，仅为0.15，架空绝缘化率相对也较低;其次是F县区局，电缆化率仅为0.22。可见电缆化率、架空绝缘化率越高，线路供电可靠性越高。技术装备水平较低是影响G、F、E县区局供电可靠率的重要原因，因此，可从提高电缆化率、架空绝缘化率方面出发提高配电网供电可靠性。

3.2.3    故障因素的影响分析

深挖造成故障停电的具体原因，从故障部位分析，由图4可知，故障停电最多的是G县区局，而故障发生具体部位最多的是真空断路器，总共3 063次;其次是裸导线故障，共1 550次。

F县区局故障停电次数位居第二，影响停电的具体原因为真空断路器故障、裸导线故障、避雷器故障。裸导线故障、真空斷路器故障也是直接导致C、D、E县区局故障停电的重要原因。

所以，真空断路器故障、裸导线故障、柱上隔离开关故障是造成各区局故障停电的主要原因。在平时的运维检修过程中，应加强对这些设备的维护和巡视。

3.2.4    运行维护水平的影响分析

利用停电平均时间分析供电企业运维水平整体分布情况，了解各县区局停电平均持续时间的长短，从而制订合理的人员分配及管理方案，缩小故障影响范围，缩短故障处理时间。同时，还可从停电类型分析，给出加强停电管理的工作方案，统筹安排停电计划，从而减少检修预安排停电次数及时间。

4    基于电力大数据的配电网可靠性改进方案

根据分析结果，提出以下提高供电可靠性的方案。

4.1    完善网架结构，优化配网供电技术

通过加强10 kV及以下线路联络、更换陈旧细小导线等措施，持续改善配电网架结构。通过改造农村0.4 kV线路，优化低压供电范围。优化设备序列，简化设备型式，推广典型设计与标准物料，全面提高配电网检修施工质量，加大老旧及高损耗设备改造力度。

4.2    推进“互联网+”的智能配电网建设

继续开展线路自动化改造，提高配电自动化线路覆盖率和实用化水平。打造具有故障自愈能力的自动化智能配电网，从而快速发现缺陷隐患，快速隔离故障，提升供电可靠性。同时打造智能配电网可视化信息管理平台，充分利用集成营销、配电、调度、规划等多业务信息，深入挖掘配电网多维度数据。

4.3    建立智能安全生产系统

现阶段，两票办理速度缓慢、流程烦琐是限制故障抢修速度的原因之一。建立智能安全生产系统，具备电子化两票、智能匹配安全措施，能实现在故障现场的快速办票，减少故障抢修的流程办理时间。

4.4    创建智能仓库管理系统

故障抢修时物资的调用、新设备的台账录入也是影响故障抢修速度的重要因素。智能仓库管理系统具有材料备品自动扫描识别、自动出入库、自动货位分配、自动盘点、自动定位等功能。抢修作业时，使用智能仓库，实现抢修的材料设备的快速调用，扫码即可完成设备台账的快速录入，能大幅缩短材料备品的调用时间，为快速复电提供可靠的后勤保障。

5    结语

将电力大数据应用到配电网可靠性分析中，不仅便于掌握各地区总体运行情况，而且能挖掘影响供电可靠性的因素，并有针对性地提出指导建议，将有效支持配网安全、高效、经济运行，提升供电可靠性与稳定性。

[参考文献]

[1] 张凌跃，王曼，裴超，等.电力大数据在配电网规划中的应用及效果[J].电力大数据，2019，22（10）：72-77.

[2] 胡丽娟，刁赢龙，刘科研，等.基于大数据技术的配电网运行可靠性分析[J].电网技术，2017，41（1）：265-271.

[3] 杨柳，刘超，丁应平，等.两种配网自动化模式对配电网供电可靠性的影響分析[J].自动化与仪器仪表，2018（7）：15-17.

收稿日期：2021-10-28

作者简介：钟朝露（1990—），女，广西北海人，硕士研究生，研究方向：电力系统自动化技术、配网可靠性。

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