配电网智能化评价指标体系研究

冯语晴，杨建华，黄磊，陈登明，张靓

（1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083；2.国网北京电力公司，北京 100031）

配电网智能化评价指标体系研究

冯语晴1，杨建华1，黄磊2，陈登明2，张靓2

（1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100083；2.国网北京电力公司，北京 100031）

对配电网的智能化水平进行评价，可以有效促进智能配电网建设。介绍了智能电网的特点及发展优势，阐述了智能配电网的特性，结合当前智能配电网评价指标体系的研究情况，从配电网智能化建设状况入手，提出了配电网智能化评价指标体系，指标体系主要体现在智能电表安装与数据利用情况、智能终端、智能变电站、智能诊断、光纤到配变、高级量测体系和地理信息系统平台覆盖等方面。采用主成分分析法对不同地区的配电网智能化建设状况进行了评价和分析，得出了与智能配电网建设相关性较高的评价指标。

智能配电网；智能化建设；评价指标；主成分分析

智能电网具有可靠、优质、高效、兼容、互动等特点，是现代电网的发展方向[1]。通过应用电力电子技术、通信信息技术、分布式发电技术、高效储能装置等先进技术，可以实现电网的自动化、信息化、互动化和智能化，这已经成为世界各国经济社会发展的共同诉求，也代表着未来电网发展的最新动向[2-3]。智能配电网是智能电网的重要组成部分，但是作为电能发、输、配、用一体化的终端环节，其建设水平相对落后。随着我国建设智能电网步伐的不断加快，智能化配电网的建设变得日益重要和迫切。在智能配电网的建设过程中，需要加大投资，突出基础设备更换工作。同时采用先进技术、集成可视化信息系统、允许各种分布式电源的接入、建设双向通信系统，鼓励用户与电网互动，通过智能化控制实现传统配电网到智能配电网的蜕变，建设具有高度自动化功能的智能配电网[4]。因此，为保证配电网高效、安全、稳定运行，对配电网进行智能化建设水平的评价具有重要的理论意义和工程实用价值。

目前对智能电网的评价研究主要集中在风险和基本特性方面。文献[5]介绍了美国智能电网的评价体系，对我国发展智能电网具有一定的启发性。文献[6]结合我国实际情况，提出了坚强智能电网的综合评估指标体系，从智能电网的规模发展水平、技术支撑能力和发展效果3方面进行评估。文献[7]利用智能电网的自愈特性进行电网风险控制，总结了智能电网与传统电网风险评估的异同点，提出了智能电网风险评估的着重点。文献[8]从政策风险、市场风险、技术风险、安全风险和管理风险5个方面梳理出发展智能电网过程中面临的各类风险，并对其进行了评价。文献[9-10]提出了在电力市场的环境下，发展智能电网应该考虑的风险因素。文献[11]从可靠性和电能质量、发展灵活性、协调性和互动性、设备利用率和技术装备水平以及经济性和社会效益几个方面构建了智能配电网三级评估指标体系的初步框架，并给出了部分重要评估指标的定义和量化公式。这些研究成果对配电网的智能化评价有一定的借鉴意见，但没有充分考虑配电网的智能化特点和发展规律。

本文在认真吸取国内外智能配电网评价研究的基础上，分析了我国建设智能配电网的核心价值、主要特性和关键技术领域，结合国内外智能配电网研究和建设的最新发展趋势，充分考虑到我国经济社会发展对智能配电网的实际需求，强调智能配电网的“智能化”建设特点，提出了配电网智能化建设状况的评价指标体系，并采用主成分分析法对几个区域的配电网智能化建设状况进行了评价和分析。

1 配电网智能化评价指标体系基本构架

智能电网与传统电网的区别在配电网上有更加明确的体现。智能配电网是以配电网高级自动化技术为基础，通过应用和融合先进技术，集成各种具有高级应用功能的信息系统，利用智能化的开关设备、配电终端设备等，实现配电网在正常运行状态下可靠的监测、保护、控制和优化，并在非正常运行状态下具备自愈控制功能，最终为电力用户提供安全、可靠、优质、经济、环保的电力供应和其他附加服务[12]。

配电网具有电网结构复杂、负荷分散等特点，智能电网技术在配网侧可以发挥更为显著的作用。因此，对配电网进行智能化改造建设，安装智能通讯、智能监测等设备，逐步解决配电网目前残留问题，确保配电网可靠、优质、高效的电能供应是配电网建设的重中之重。在建设智能配电网时应考虑的问题[1-2，13]：

1）支持大量分布式电源的接入。

2）良好的兼容性。

3）较强的双向互动能力。

4）可视化信息系统的集成。

5）实现远方操控和试验。

为了能够准确、有效地反映配电网的“智能化”建设特点，在指标体系的构建中，要突出智能配电网与传统配电网的区别，掌握智能配电网的核心价值，深入具体的把握智能配电网的主要特性。在建立智能化建设状况指标体系时，应遵循系统性、科学性、独立性、适应性和可比性的原则，使指标具有涵义明确、计算简单和易于比较等特点，保证指标体系的完整性和指标间的相互独立性。

配电网直接面向用户，是控制、保障用户用电的关键环节。本文从智能化角度出发，提出了评价配电网智能化建设状况的评价指标体系，如图1所示。

图1 配电网智能化评价指标体系Fig.1 The evaluation index system of intelligent distribution network

2 评价指标的确定

在图1所示的评价指标体系中，包含有大约50个配电网智能化建设状况的评价指标，其中的几个智能化评价指标为智能电表安装率、智能电表信息利用率、智能终端覆盖率、电力光纤连接至配变比例、智能诊断准确率、智能变电站比率、高级量测体系比例、配电GIS平台覆盖率和可再生能源渗透率。

2.1 智能电表安装率

智能电表是智能电网的智能终端，它已经不是传统意义上的电能表。智能电表除了具备传统电能表基本用电量的计量功能以外，为了适应智能电网和新能源的使用，它还具有用电信息存储、双向多种费率计量功能、用户端控制功能、多种数据传输模式的双向数据通信功能、防窃电功能等智能化的功能，可以实现远程抄表、远程送电和断电，大大提高用电管理和服务水平。智能电表代表着未来节能型智能电网最终用户智能化终端的发展方向。安装智能电表可以方便用户和电网的信息互动，便于管理等。智能电表普及率越高，一定程度上说明了智能配电网的普及程度。

作为用电客户与电力公司的实时交互工具，智能电表主要有2大功能[14]：

1）可提高网络侧的自动化和控制性能，满足客户的需求侧管理和能量管理应用的要求。

2）它是营销、停电、电能质量管理等功能模块的信息来源，它将整个营配系统的故障定位及电能监控深入到供电末端。

加上集成的地理信息系统及专家系统，电力企业就能更直观、更迅速地处理各种事件和状况，大大提高运营效率。智能电表安装率计算公式为

2.2 智能电表信息利用率

通过智能电表收集到的用户用电信息，只有对其加以利用，才能达到安装智能电表的最终目的。因此，从智能电表获取的信息，应该在网络层和数据管理平台层实现数据共享和综合分析，比如可以用来计算所评价区域中各个供电所的网损，以便用作配电网设备更新、规划改造等的依据；也可以从中总结用户的用电量和主要用电时段，以便于调度人员安排用户合理用电，并实现节能减排[15-16]。对于低压配电网，智能电表信息利用率计算公式为

对于中、高压配电网，智能电表信息利用率为

2.3 智能终端覆盖率

该指标是评价配电网中具有“两遥”及“三遥”功能的开关的应用情况，也是评价配电自动化实施情况的指标。配电自动化终端指具备“两遥”及“三遥”功能的开关，“两遥”指遥信和遥测，“三遥”指遥信、遥测和遥控。智能终端覆盖率公式为

2.4 光纤连接至配变比例

光纤连接至配电变压器（简称配变）是智能配电网的标志性技术之一，它可以采用光纤复合电缆[16]，也可以将光纤随电力线敷设，实现光纤由变电站连接至配电变压器，以便承载用电信息采集、智能用电双向交互和“三网融合”等业务，以满足智能电网用电环节信息化、自动化和互动化的需求。

光纤连接至配变比例是所评价区域中实现光纤连接到配变的配变数量占该区域配变的比例。光纤连接至配变比例为

2.5 智能诊断准确率

电力设备故障诊断主要是对设备潜伏性故障通过各种技术手段找出它的故障规律，这与瞬时性的、继电保护动作之后的故障判断是1个问题的2个方面。继电保护并不能解决隐藏的、潜伏性的前期故障。在测量、控制、信号、保护和远动等综合自动化的基础上，如能融合电力设备在线监测与故障诊断系统，必将推动配电网综合自动化向前发展，实现智能诊断可以大大缩短停电修复时间，提高供电可靠性，这对提高我国配电网综合自动化水平具有重要意义。智能诊断准确率公式为

2.6 智能变电站比率

智能变电站是配电网建设中实现能源转化和控制的核心平台之一。在智能变电站中，传统的电缆接线不再被工程所应用，取而代之的是光纤复合电缆[17]，在各类电子设备中大量使用了高集成度且功耗低的电子元件。此外，传统的充油式互感器被电子式互感器取而代之。不管是各种设备还是接线手段的改善，都有效地减少了能源的消耗和浪费，不但降低了成本，而且切实降低了变电站内部的电磁、辐射等污染对人们和环境形成的伤害，在很大程度上提高了环境质量，实现了变电站性能的优化，使之对环境保护的能力更加显著。智能变电站在实现信息的采集和分析功能之后，不但可以将这些信息在内部共享，而且还可以将其和网内更复杂、高级的系统之间进行良好的互动。智能变电站具有高度的可靠性，在满足了客户需求的同时，也实现了配电网的高质量运行。智能变电站比率公式为

2.7 高级量测体系比例

高级量测体系（Advanced Metering Infrastructure，AMI）在智能电网的规划建设中是一个不可缺少的部分。美国联邦能源管理委员会指出，AMI是在智能表计与企业系统间的通信硬件和软件及相关的系统和数据管理软件共同形成的一个网络，并具备为公共事业单位、客户、零售商等其他机构收集传递数据信息的功能，是一个用来测量、收集、储存、分析和运用用户用电信息的完整的网络和系统，通过用户入口能够实现用户侧设备和电力服务组织之间的双向通信[18]。AMI增强了用户参与电网的主动性和积极性，通过AMI技术可实现实时监视和控制用户周边的分布式发电和储能装置，用户可根据价格信息调整负荷或将能源输送给电网[19]。我国部分地区能源丰富，发展分布式电源、微电网等模式可以有效解决目前能源、环境等问题，AMI技术可以促进智能配电网的更趋成熟化发展。高级量测体系比率公式为

2.8 配电台区GIS平台覆盖率

地理信息系统（Geographic Information System，GIS）利用电力设备地理空间的唯一性作为唯一的关键索引，把配电网各个部分联系起来，并利用其强大的空间分析能力，可对配电网调度自动化、继电保护、运行方式工作提供强有力的空间基础数据支持，提高配电网管理水平，增强电网对客户和内部的服务，保证电网调度实施系统安全。配电台区GIS平台覆盖率计算式为

2.9 可再生能源渗透率

对于可再生能源丰富的地区及远距离输配电建设成本较高地区，可综合考虑各方面因素，积极采取分布式发电、微电网等方式供电[20-21]。建设光伏、风力、生物质等分布式发电可充分利用自然资源，减少网损和环境污染，改善配电网末端电压质量[22]。可再生能源渗透率是体现智能电网发展能力的主要指标，其计算公式为

3 评价方法

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）也称主分量分析，是一种数学变换方法，其主旨是设法将原有的多项指标化为少数几个相互无关的综合指标，同时根据实际需要从中选取较少的综合指标以尽可能多地反映原有指标信息的统计分析方法[23]。由于主成分是原始变量的线性组合，包含了绝大部分原始变量的信息，并且PCA是一种降维的方法，便于分析问题，因此在诸多领域都有广泛的应用。

用主成分分析法进行计算的具体步骤为

1）标准化。设有n个样品，P个指标，得到的原始资料矩阵为

将收集的原始数据按照式（2）进行标准化，消除变量之间在数量级上或量纲上的差异。变换公式为

样本标准差：

2）对于标准化后的数据求样本间的相关系数，得到相关矩阵：

3）求相关系数矩阵R的特征值和特征向量。解特征方程：

求出特征值λi（i=1，2，…，p），并使其按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λp≥0；分别求出对应于特征值λi的特征向量ei（i=1，2，…，p）。这里要求‖ei‖=1，即：

式中：eij为向量ei的第j个分量。

4）选择主成分。一般选取累计贡献率在 85%以上，并且要求特征值大于1的前m（m＜p）个主成分F1，F2，…，Fm。

5）构造综合评价函数：

式中：αi为标准化后第i个主成分的方差贡献率，将每个样本的主成分得分代入评价函数，计算出每个样本的综合函数得分，依据一定的准则，可对样本进行排序。

4 实例分析

现以本文所提的配电网智能化评价指标体系，结合3个地区的配电网智能化建设情况，运用主成分分析法进行评估。表1详细列举了3个地区9项指标的得分情况。

表1 指标得分情况Tab.1 Index scores

利用表1的数据建立矩阵为

式中：x1为智能电表安装率；x2为智能电表信息利用率；x3为智能终端覆盖率国；x4为光纤连接至配变比例；x5为智能诊断准确率；x6为智能变电站比率；x7为高级量测体系比例；x8为配电台区GIS平台覆盖率；x9为可再生能源渗透率。

在进行主成分分析之前，如果各变量的数量级和量纲等存在较大的差异，则需要首先进行数据标准化，计算相关矩阵X的特征值及单位特征向量。对各指标的数据进行主成分分析，其分析结果见表2、表3。

由表2的数据可以看到第一主成分和第二主成分的累计贡献率已经达到100%，因此选择前2个主成分构造综合评价函数。

第一主成分：

第二主成分：

表2 各主成分特征根、贡献率及累积贡献率Tab.2 The characteristic value，contribution rate and cumulative contribution rate of each principal component

综合评价函数：

依据评价数值，可进行排序，得到的评价结果如表4所示。

从表4看以看出，地区C的得分最高，地区A次之，地区B的得分最低，说明地区A的智能化建设情况最好，地区C最差。通过分析也可以得出配电网的智能化建设情况与高级量测体系比例、可再生能源渗透率、配电台区GIS平台覆盖率、光纤连接至配变等指标关系较大，与智能终端覆盖率、智能变电站比率等指标关系较弱。

表3 每个指标在各主成分中的相应权重Tab.3 The corresponding weight of each index in each principal component

表4 评价结果Tab.4 Evaluation result

5 结语

随着我国建设坚强智能电网步骤的逐渐落实，我国的智能电网建设已经进入全面建设阶段，配电网作为智能电网极为重要的一部分，对其进行评价已经迫在眉睫。通过评估工作可以更为深入地了解当前配电网的建设情况，并为下一步的工作重点提供有力支撑。在进行配电网智能化评价时，首先就要建立全面、完善的评价指标体系，其次确定评估方法，最后得出评估的结果。本文从“智能化”角度出发，着重强调配电网智能化建设情况，论述了适用于配电网智能化评价的多项指标，并运用主成分分析法进行了指标评价、比较和分析，得出了与智能配电网建设相关性较高的评价指标。

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Study on Evaluation Index System of Intelligent Distribution Networks

FENG Yuqing1，YANG Jianhua1，HUANG Lei2，CHEN Dengming2，ZHANG Liang2
（1.College of Information and Electrical Engineering，China Agricultural University，Beijing 100083，China；2.State Grid Corporation Beijing Electric Company，Beijing 100031，China）

The scientific evaluation of intelligent distribution networks can effectively promote the construction of smart distribution network.This paper firstly introduces the features and development of the smart grid，with stress on characteristics of the smart distribution network.Based on the current situation in the studies of the evaluation index system for the smart distribution network，a new evaluation index system for the intelligent construction of the distribution network is proposed.The evaluation index system is mainly characteristic of smart meter installation and data utilization，intelligent terminal，intelligent dispatching center，intelligent diagnosis，advanced distribution automation，advanced measurement system，geographic information system platform coverage and so on.The conditions and the data of the intelligent construction of the smart distribution networks in three areas are evaluated and analyzed using the principal component analysis method.The results of the evaluation and analysis show that the intelligent construction of the smart distribution network is closely associated with the advanced measurement system，renewable energy penetration，the distribution area of the geographic information system platform coverage，and the ratio of optical fiber being connected to the distribution transformers.The paper provides useful reference for further implementation of the smart distribution network.

smart distribution network；intelligent construction；evaluation index；principal component analysis

2016-02-09。

冯语晴（1992—），女，硕士研究生，研究方向为智能配电网与微电网评估；

（编辑 董小兵）

国家自然科学基金项目（51377162）；国家电网公司科技项目（EPRIPDKJ〔2012〕3185）。

Project Supported by the National Natural Science Foundation of China（51377162）；the Science and Technology Project of SGCC（EPRIPDKJ〔2012〕3185）.

1674-3814（2017）03-0084-04

TM732

A

杨建华（1963—），男，双硕士学位，教授，主要研究方向为电力系统规划与仿真、新能源发电技术和智能微电网等。