浅谈面对智能电网的配电变压器重过载影响因素

吴淑菊 曹越

鸡西市郊区农电局

引言

根据配变的历史负荷信息、天气信息、用电客户信息等相关资料，统计分析了配变重过载的主要影响因素。首先根据互信息概念及对策理论算法计算所有特征变量对配变重过载情况发生的相对重要性，然后使用贝叶斯和全概率公式计算配变重过载概率与特征变量之间的关系，最后根据重过载概率与特征变量问的关系对配变进行编码分类。分析结果表明:配变重过载主要因素为行业类别、用电类别、日平产行业，乡村重过载率要高于城镇重过载率;大部分配变重过载发生于温度较高和较低时，少量的配变重过载发生在温度适宜时。配变月重过载天数与配变分类情况相吻合。

一、基本思路

天气情况、用电人口数量以及配电变压器属性都直接影响着配电变压器重过载情况，根据电采集系统中的配电变压器数据，用负荷值作为关键变量，结合配电变压器日负荷量、用电客户以及配电变压器属性的输入值，再考虑温度、湿度及节假日用电人口数量等外部影响因素，进行数据采集与分析，建立适用的数学模型，使用互信息方法，研究智能电网的配电变压器重过载影响因素，探究每个特征变量的相对重要性。当自变量与因变量或者自变量之间的关系较弱或不相关时表示特征自变量的相对重要性，在传统统计学中可以用一些简单的指标来表示，但对于配电变压器重过载的影响因素来讲，配电变压器过载因素与日平均温度、月平均温度、用电人口数量以及配电变压器属性之间都存在相关性，因此，不能用传统的统计学法中简单的指标来表示自变量的相对重要性，要用通信理论中的互信息法以及对策理论法来表示配电变压器属性之间存在的相关性对智能电网的配电变压器重过载影响因素，按照相关性的强弱顺序对特征变量进行排序，清除不相关或相关性小的特征变量。

二、数据预处理

为了更好的构建配电变压器重过载影响因素的数学模型，首先要进行数据预处理，要确定配电变压器中特征变量的数值。配电变压器重过载主要的影响因素为温度、湿度、气候、天气状况以及日期等外界天气干扰因素，配电变压器的种类、自身属性、冷却与保护方式以及配电变压器客户用电的负载等配电变压器内部干扰因素，用电人口数量与配电变压器生产规模与质量等外界人为干扰因素。将日平均温度与月平均温度分为极低温、低温、中温、较高温与高温五类。将配电变压器种类分为正常、重载以及过载三类。将配电变压器自身属性分为首次运行日期、配电变压器变动容量、配电变压器保护与冷却方式、配电变压器生产日期以及配电变压器主要具备的性质五类。将配电变压器用电客户分定义为，所用配电变压器的用户分类、所用配电变压器的行业分类以及用电类别、负载性质耗能产业类别、节假日、重要性等级等。

三、数学建模

在实际应用互信息研究智能电网的配电变压器重过载影响因素中，自变量与因变量或者自变量之间大多都存在着相关性，不能直接且准确得出特征自变量的相对重要性，要想解决这一问题，必须讨论与研究所有不同组合中的特征自变量的相对重要性，该方法的原理为互信息方法以及对策理论法。对策理论的具体算法为，将自变量按照顺序依次进入模型，分别计算自变量与因变量的互信息，第一个自变量所得互信息为第一个在变量的贡献值，再引入第一个自变量的基础上，在相继引入其他的自变量为联合贡献值，第二个自变量与第一个自变量之间的差值就为第二个自变量的单独贡献值，以此类推。

在实际应用互信息研究智能电网的配电变压器重过载影响因素中，可用全概率公式进行分析与探讨，计算出在取值不同的情况下，配电变压器特征变量的相对重要性。全概率公式基本原理为将所遇到的复杂问题事件概率转化为不同情况下发生的简单小问题的事件概率，在求简单小问题事件概率的总和即为所遇复杂问题事件概率，该公式是概率论中重要的公式。

四、试验分析

本文通过对哈尔滨市某电网公司今年1月份至5月份的配电变压器负荷情况进行统计与分析，运用R语言工具，输入日平均温度、月平均温度、天气状况、星期、月份、季度、是否为节假日、重点用户标识、配电变压器铭牌容量、配电变压器主要具备性质、配电变压器冷却与保护方式、配电变压器生产日期、配电变压器变动容量、配电变压器启动时间、重要性等级、用户分类、用电类别、行业分类、生产班次、运行容量、耗能产业类别、负荷性质以及厂休日等22大配电变压器的特征变量，根据互信息和对策理论计算出配电变压器发生重过载情况时自变量的相对重要性，得出面对智能电网的配电变压器重过载影响因素的相关结论。

结语：行业类别、用电类别、日平均温度、月平均温度4个因素对配变重过载影响最大，且行业类别因素影响率超过一半。工业、制造业、服务业等生产行业配变重过载概率较大。乡村配变重过载概率大于城镇配变重过载概率，且集中在农业生产、大工业用电和生活用电等方面。由于冬季供暖与夏季空调负荷增加等原因，配变重过载多发生于气温较高和气温较低时节。但是对于少量的露天场所，温度适宜时游客数量较多，用电量增加，故此类配变多在春秋季节温度适宜时发生重过载情况。将根据本文得到的配变重过载影响因素建立分类模型对配变进行重过载预测，提前做好相应的部署。

[1]肖峻.谷文卓.郭晓丹.王成山.李方兴.配电系统供电能力模型[J].电力系统自动化2015(07).

[2]寇凌峰.梁英.王金丽.杨红磊.宋祺鹏.计及负荷增长风险的配电变压器选型方法[J].2016(01).