配电网状态估计软件的研究开发

刘成君，魏亚婷

（国网浙江绍兴市上虞区供电公司，浙江 上虞 312300）

配电网状态估计软件的研究开发

刘成君，魏亚婷

（国网浙江绍兴市上虞区供电公司，浙江 上虞 312300）

在研究配电网状态估计方法的基础上，对传统加权最小二乘法进行改进，增加了坏数据处理环节，并据此设计开发了一套配电网状态估计软件。该软件功能完备，不仅实现了配电网的状态估计，

配电网；状态估计；最小二乘法；质量标签

1 配电网调度现状

以往供电公司调度部门负责主干电网调度，主要借助SCADA（数据采集及监控系统）来开展日常工作。随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，人们对配电网的建设和管理提出了更高的要求。目前，配电网（包括分支线）正式纳入调度部门的直接调度范围，而配电网却没有类似主网SCADA这样的系统，使得配电网调度存在“盲点”，增加了工作中的不可靠因素，对电网的安全稳定运行非常不利。

如果要建设配电网SCADA系统，就需要大面积推广配电网自动化，使其覆盖整个配电网，这意味着要增加大量新的通信/测量装置，不仅资金投入多，工程量也很大。而且，配电网的量测装置需要在馈线沿线布置，现场环境复杂，维护成本较高。另外，配电网的网架结构变化较快，新建和改建线路多，需要及时安装和调整量测装置，这都加大了人力和资金投入，在一定程度上还造成了浪费。

虽然配电网总体上量测不足,但考虑到供电公司的电力营销管理系统、电力生产管理系统和电力调度系统中存有大量配电网的静态和动态数据，如果能合理利用已有资源，采用状态估计方式，研发配电网状态估计软件，从而准确有效地获得完整的配电网在线网络状态，将会很有应用价值。

2 软件设计

2.1 软件总体设计思想

对配电网的状态估计主要采用加权最小二乘法，由于配电网的数据量大、数据来源多、数据质量参差不齐，同一设备上的信息往往存在矛盾，从而影响状态估计的结果。因此考虑增加坏数据处理和质量标签制定环节，以确保配电网状态估计的准确性。

配电网状态估计软件的总体设计思想是：将配电网模型抽象、简化、收缩，通过建立起树形结构的拓扑分析程序，经过一次完整的树形前推回代分析模型，并利用配电网拓扑结构特性进行简化，结合经过坏数据处理（包括坏数据检测和质量标签制定）的量测数据，以获得该配电网满足下一步计算的数据。再运用加权最小二乘法进行计算，得出该配电网的状态估计结果并输出。

软件主要包括数据读取、坏数据检测、质量标签制定、状态估计计算4大功能模块。

2.2 数据读取

数据读取模块负责完成从数据库中读取需要进行处理的量测量。目前数据库中有量测点的设备为断路器、变压器、母线和负荷供电点，需要读取的量测量为电压、电流、有功功率、无功功率及电度量。数据读取流程见图1。

（1）首先确定需要读取量测量的拓扑岛，即计算需要进行的区域。

（2）确定量测量读取的时间，需要具体到分钟（每15 min或每1 h读取1个量测量），如果在该时间点未查询到数据，则查询当天其余时间的数据，置标记值0。若当天其余时间的数据量多于2个，则对查询结果进行线性回归得出该时间的结果，并对该数据置标记值1，该标记值将与质量标签直接挂钩，不同的标记值将对质量标签造成相应影响。如果在当天的查询结果少于2个，则查找本月内同一个星期几的数据，和前文类似，若有一天的同样时间点的数据，则置标记值2，若无同一时间点但有该天2个时间点以上的数据，则进行线性回归后得出结果并置标记值3。若以上都没有，则查找同一星期内的数据进行上述类似操作，若还是没有找到，则查找本月及上月数据，若仍未找到则置该标记置-1。

（3）读取的量测量保存在设备或者连接节点上。

图1 数据读取流程

2.3 坏数据处理

2.3.1 坏数据检测

电力系统中测量系统的标准误差σ范围在0.5%～2%，当误差大于±3σ的测量值可称为坏数据（也称为不良数据），实际系统中，一般将大于±（6～7）σ的数据视作坏数据。

通常的数据预处理技术往往侧重于研究一种数据规律，由此可能产生一些漏判及误判的情况。由于配电网负荷基数小，波动大，因此负荷波动大并不意味着一定包含坏数据，而看似平稳的负荷也可能含有某些坏数据。需要对数据变化规律进行综合考虑，才能得出较为合理的结果。

对量测量进行坏数据辨识的主要依据如下：

（1）电压量测量U。

突变量检测方法：当前量测量U与前15 min量测量U-15和后15 min量测量U+15比较不能超过裕度δ，即

额定电压范围比较：满足在[90%U额定，107% U额定]范围内。

与前一个设备的电压比较（父子）：全部电压小于母线电压。

（2）电流量测量I。

突变量检测方法：当前量测量I与前15 min量测量I-15和后15 min量测量I+15比较不能超过裕度，即

与出口断路器比较：每台断路器上的电流值I小于出口断路器的电流值Ib。

（3）有功量测量P。

突变量检测方法：当前量测量P与前15 min量测量P-15和后15 min量测量P+15比较不能超过裕度，即

（4）无功量测量Q。

突变量检测方法：当前量测量Q与前15 min量测量Q-15和后15 min量测量Q+15比较不能超过裕度，即

2.3.2 量测数据分值计算

各类数据检测结束后，需要给出相应的分值。

（1）历史规律。

本规则中P，Q，I的阈值均取0.5，U取0.1。若计算的分值不在[0，1]范围内，则得分按0计。

（2）突变量检测。

Score2=1-[|量测量-前15 min量测量|/（前15 min量测量×阈值）+|量测量-后15 min量测量|/（后15 min量测量×阈值）]/2。

本规则中阈值取0.5，若计算的分值不在[0，1]范围内，则得分按0计。

（3）电压的沿线压降（父子）。

Score3=1-|量测量-前一个设备的电压|/（前一个设备的电压×阈值）。

本规则中阈值取0.1，前一个设备可以认为是辐射状网中更靠近电源的设备。若计算的分值不在[0，1]范围内，则得分按0计。

（4）电压与额定电压比较。

Score4=1-|量测量-额定电压|/（额定电压×阈值）。

本规则中阈值取0.1，额定电压为本量测量所在电压等级的额定电压。若计算的分值不在[0，1]范围内，则得分按0计。

（5）电流与出口断路器比较。

计算公式为：大于出口断路器，Score5为0；小于出口断路器，Score5为1。

（6）电流的KCL。

本规则中阈值取0.1。若计算的分值不在[0，0.5]范围内，则得分按0计。

（7）有功无功的电度量。

Score7=1-|有功（无功）×时间-有功（无功）电度量|/（有功（无功）电度量）×阈值）。

本规则中阈值取0.2，时间根据每1 h量测点的数目而有所不同。若计算的分值不在[0，1]范围内，则得分按0计。

（8）总分的计算。

通过监测规则得到每个量测量的得分，再根据样本得到各个量测量的权重，通过加权计算得到总分。

2.3.3 质量标签制定

根据单个量测量在不同规律下的标记值，可以计算质量标签，通过质量标签的定义来判断数据的好坏。

定义节点的数据质量标签为Q（i），它的取值范围在[0，1]，Q（i）越大则表示数据越可信。可以将Q（i）分为QU（i），QI（i）和QP（i），分别反映该节点处的电压、电流和功率数据质量。

规则1：当某个量测数据违背规律，该节点的数据质量标签每次减少相应的罚值。罚值=（1-标记值）×权值。但不使数据质量标签值小于0。当某个数据符合上述规律，相应地其质量标签每次加上相应的罚值，但不使质量标签值大于1。

规则2：设置质量标签分类阀值χbad，当某量测数据的质量标签小于该值时，则认为该数据为可疑数据。设置质量标签分类阀值χgood，当某个量测数据的质量标签大于该值时，则认为该数据是可以信赖的。

规则3：当某可疑数据的相关数据及相邻节点的数据质量标签值均在χgood之上，那么认为该可疑数据为单个不良数据，并启动对该数据的修正过程。当某条馈线上多个节点的数据质量标签值低于χbad，则查看遥信数据，检查是否发生断路器变位、负荷转移等拓扑变更事件。若无拓扑变更，则启动决策树流程，进行不良数据辨识。

规则4：若遥测数据没有异常，而遥信有异动数据，则判定相关遥信数据为不良数据。若遥测数据出现异常，遥信数据没有异动数据，则根据数据处理结果对相关遥信数据进行判定。

通过质量标签的制定，可以判断某个量测数据的好坏，好的予以保留，否则剔除。坏数据处理流程见图2。

2.4 状态估计计算

运用加权最小二乘法进行状态估计的具体流程见图3，步骤如下：

（1）Step1-Step2：针对状态估计计算的拓扑收缩。

由于量测数据不一定能满足状态估计的基本条件，需要对线路进行拓扑收缩，简化结构，但保留T型节点。通过一系列收缩，线路和节点数量可以减少到原始的10%以内。

（2）Step3：设备参数和拓扑信息读入。

表1 现场测量值与软件计算值比对数据

图2 坏数据处理流程

图3 状态估计流程

从拓扑岛遍历所有设备，读取节点、电源、线路、变压器参数，存储状态估计的节点和支路信息。

（3）Step4：量测数据的查找及读入。

根据具体时间，从拓扑岛查找相应的量测数据，读取变压器和断路器上的量测量并进行处理，作为状态估计的初始值。

（4）Step5：数据接入后，采用加权最小二乘法开始迭代计算，满足收敛条件后获得状态估计值，然后进行潮流计算。

（5）Step6：输出计算结果。

将根据状态估计值计算获得的各节点和支路的潮流值输出。

3 软件应用

3.1 软件功能

配电网状态估计软件具备可视化功能，能将电网布局与地理图结合起来，方便查找线路和设备位置，既能够实现对变电站和配电线路的选择，同时也可对配电变压器和分支线路进行查看。

软件能满足实时化需要，可以在线反映配电网的运行状态（例如实时显示某段线路或某台变压器的有功功率、无功功率数值）。此外，软件还具有数据刷新频率的设置功能。

3.2 应用效果

该软件已在上虞电网投入实际应用，并进行了分时段、多测点的软件计算值和现场测量值比对试验，部分试验数据见表1。

在所有54个测量点中，误差＜10%的有54个，占比100%；误差＜5%的有43个，占比79.6%；误差＜2%的有22个，占比40.7%。其中，最大误差为9.1%，最小误差为0.4%。

经对比发现，配电网状态估计软件的计算结果准确度较高，实现了配电网状态估计的目的。在实际应用中，解决了配电网“盲调”的问题，特别是在配电网故障抢修期间，有助于研判故障原因，加速故障处理进程，大大提高了供电可靠性。

[1]李锐，梅生伟，沈沉，等.基于停电风险评估的城市配电网应急预警方法[J].电力系统自动化，2010，34（16）:19-23.

[2]杨媛媛，黄镇.配电网风险评价体系及其应用[J].现代电力，2011，28（4）:18-23.

[3]兰华，李积捷.电力系统状态估计算法的研究现状和展望[J].继电器，2007，35（10）:78-82.

[4]林峰，胡牧，蒋元晨，等.电力调度综合数据平台体系结构及相关技术[J].电力系统自动化，2007，31（1）:61-64.

[5]王永梅，胡学钢.决策树中ID3算法的研究[J].安徽大学学报（自然科学版），2011，35（3）:71-75.

（本文编辑：方明霞）

Research and Development of Distribution System State Evaluation Software

LIU Chengjun，WEI Yating
（State Grid Shaoxing Shangyu Power Supply Company，Shangyu Zhejiang 312300，China）

This paper investigates the state estimation method for distribution system，which improves traditional weighted least squares method and increases the bad data processing chain.On the basis，distribution network state estimation software is designed.This software is fully functional and can not only realize the state estimation of distribution system but has high accuracy and practicability，having already been applied to the power system in Shangyu.

distribution system；state estimation；least square method；quality label

TM769

：B

：1007-1881（2016）07-0024-04

2016-05-13

刘成君（1982），男，工程师，主要从事电网调度运行工作。

而且具有较高的准确度和良好的实用性，目前已在上虞电网实际应用。