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基于配电物联网的智能不停电作业分析模型

2019-09-26李冠良杨亚奇

山西电力 2019年4期
关键词:分析模型带电作业配电

李冠良,任 勇,杨亚奇

(1.国网山西省电力公司电力科学研究院,山西 太原 030001;2.国网山西省电力公司,山西 太原 030021;3.国网北京电力科学研究院,北京 100075)

0 引言

目前,配网不停电作业发挥着极为重要的作用。不停电作业是指作业人员直接接触带电线路或设备的作业或作业人员利用专用作业工具、设备或装置在带电线路或设备上的作业,实现在不停电的电力线路或设备上进行检修、测试等的一种作业方式[1]。但是,目前不停电作业项目繁多,技术难度大,施工方式复杂,查询数据量大,耗时长,效率低,无法得出最佳方案。本文提出一种基于配电物联网平台的人工智能不停电作业分析模型,该模型通过调用用电采集系统、地理信息系统GIS(geographic information system)、工程生产管理系统PMS(power production management system)、营销系统、数据采集与监视控制系统SCADA(supervisory control and data acquisition)数据,利用聚类分析、小波神经网络粒子群模型分析和地理位置模型可实现停电点负荷预测、电源点可接容量分析、停电范围分析、临停策略分析等,形成一套完整、全面的不停电作业方案。

1 配网不停电作业开展现状

由于配电网设备数量巨大、种类繁多且设备质量与主网设备差距较大,因此频繁停电更换配网设备已严重影响到配网供电可靠性。提升配网供电可靠性的措施主要有转供电、综合停电管理、带电作业等,可以归类为网架设备、管理和技术3个方面。结合国内外对供电可靠性的分析来看,随着可靠性管理水平的不断提高,管理挖潜的空间将越来越小。当前供电可靠率进入99.9%,技术水平越来越起到决定性作用。提升供电可靠性主要措施贡献度分析如图1所示。其中,AHIC-1(average interruption hours of customer) 表示供电用户在统计期内的平均停电小时数。随着国家加快实施配电网建设改造及新一轮农村电网改造升级的实施,电网企业持续加大对中低压配电网投资力度,同时施工改造引起的预安排停电也随之增加,需要依托多种技术手段减少停电。带电作业在减少预安排停电时间和停电次数、提升客户用电体验等方面有着举足轻重的作用。

图1 提升供电可靠性措施贡献度分析图

目前不停电作业项目根据国家电网公司Q/GDW 10520《10 kV配网不停电作业规范》标准中按照作业项目难易程度规定了4类33项作业项目,涵盖了中压10 kV架空线路及电缆线路,可在用户不停电的情况下,实现对所有配网线路、设备开展检修作业;而南方电网公司则按照作业方式不同规定了三大类37项作业项目,通过比较发现作业项目只是分类标准不同,作业内容大体相同。由此可以看出,配网不停电作业项目繁多、技术难度较大。随着社会经济的快速发展,传统的不停电作业由于耗时长、效率低等问题已不能保证由于人民对美好生活需求的供电可靠性要求。图2和图3为电网公司2010—2017年配网带电作业成效分析,包括带电作业完成次数、减少停电时户数、多供电量和减少停电用户平均停电时间CAIDI(customer average interruption duration index)。2017年,电网公司共开展配网不停电作业86.1万次,同比增长37.7%,减少停电832万h·户,相当于每次作业相应减少35个用户各2.76 h停电时间。多供电量约74 899万kW·h,相当于130万kW装机的发电厂约2年的发电量。

图2 电网公司配网带电作业完成次数与减少停电时户数

图3 电网公司配网带电作业多供电量与减少用户平均停电时间

2 泛在电力物联网概念

泛在电力物联网是运用新一代信息技术,将电力用户及其设备、电网企业及其设备、发电企业及其设备、电工装备企业及其设备连接起来,通过信息广泛交互和充分共享,以数字化管理大幅提高能源生产、消费和相关装备制造的安全水平、质量水平、先进水平、效益效率水平[2]。泛在电力物联网更关注如何对采集的数据价值进行挖掘,即通过对数据的分析、挖掘,达到对整个电力系统的优化管理,继而促进能源消费侧节能降耗、智慧用能,为能源体系的转型升级提供重要支撑。配电物联网是泛在电力物联网在配电网中的具体应用,通过配用电万物互联、人机交互,实现状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活,从而为提高配电网供电可靠性提供强有力的数据资源支撑。

3 人工智能不停电作业分析模型

利用泛在电力物联网在状态全面感知、信息高效处理等方面的优势对配网不停电作业管理进行开拓性的变革可有效改变不停电作业目前耗时长、效率低的缺陷,大幅提升工作效率。本文提出一种基于配电物联网平台的不停电作业人工智能分析模型。该模型整体结构如图4所示。该模型主要以数据采集系统为基础,通过功能分析模块实现不停电作业方案制定和管理。数据采集系统主要调取用电采集系统、PMS 2.0系统、营销系统、GIS系统和SCADA系统中的相关数据。其中,用电采集系统是通过配电变压器和终端用户的用电数据的采集和分析,通过采集系统可实现负荷预测功能;PMS2.0系统以资产全寿命周期管理为主线,以状态检修为核心,实现了图数一体化,拥有“账—卡—物”联动机制,通过PMS系统可采集到设备的真实状态;营销系统采集用户用电信息;GIS系统以地理空间数据库为基础,适时提供空间和动态的地理信息,可管理、维修电力设备及寻找配电线路故障点;SCADA系统利用特定设备从数据测量开始,通过智能电子设备采集数据,然后将数据传输至主站完成必要的处理与控制算法[3]。功能模块包括大数据挖掘分析模块、不停电作业分析模块和不停电作业管理模块。其中,大数据分析模块通过历史数据学习与数据挖掘实现停电点负荷预测和电源点可接容量分析功能,不停电作业分析模块通过拓扑分析实,现停电范围分析和不停电作业分析功能,不停电作业管理模块主要实现临停策略分析、模块化分析管理和不停电作业方案制定功能。

通过泛在电力物联网感知层面的多种智能感知终端,包括智能配电变压器终端TTU(distribution transformer supervisory terminal unit)、配电开关监控终端FTU(feeder terminal unit)、站所终端DTU(distribution terminal unit)和线路故障指示器等电气信息感知设备以及温度、湿度等环境传感器,获取停电点及周边设备、用户、用电、环境信息,利用基于粒子群优化的小波神经网络算法模型对数据进行处理,同时通过调用实时交通信息状况和GIS、营销等系统数据对不停电作业前期地形勘探,对是否具备不停电作业条件及不停电作业项目开展类型进行决策判断。以五大数据采集系统为基础,通过三大功能模块多角度、全方位地制定不停电作业方案。

图4 基于配电物联网的人工智能不停电作业分析模型结构图

整个模型的具体流程如图5所示。数据采集系统主要用于采集客户信息、天气信息、用电信息和设备特征等信息。将采集到的海量数据传输到分布式数据仓库,从唯一性取值、取值范围和规范、缺失值补充和异常值分析4个方面对数据质量进行检验和清洗。将加工后的数据分别输入算法分析预测模型和地理位置模型中,在算法分析预测模型中先将数据收集清洗后进行聚类分析,通过小波神经网络粒子群算法模型对模型进行训练,训练后对模型进行校验,若校验失败则对模型进行优化重新进入小波神经网络粒子群算法模型对模型进行训练;若校验成功则进入下一步计算分析。加工后的数据通过算法分析预测模型和地理位置模型可以实现包含电源点可接容量、车辆资源调配、工器具资源调配、人员调配和安全措施制定的不停电作业方案策略。

本模型相较于传统的不停电作业管理方式有以下优势。

a)可自动研判作业点带电作业条件。通过分析历史数据,自动研判作业点设备是否具备带电作业条件,结合GIS路网信息数据,拓扑分析作业点与马路之间的距离,进一步确认可开展不停电作业类型。

b)可利用大数据挖掘分析负荷趋势,评估接入的安全性。通过整合配网各种传感器上传的海量数据,利用数据采集、存储、索引,进一步挖掘馈线、配变的负荷情况,实现停电点负荷趋势预测。

c)可通过建立多维度评估模型,实现最优电源点推荐。通过查询停电计划,建立实时拓扑停电范围,明确设备位置及拓扑关系,合并相关停电点,并简化形成拓扑分析模型。

d)可实现施工路径自动规划,解决入场评估难题。一方面,基于实时路网及电网信息,可提前规划车辆进入施工点路线图,同时通过测量施工点与马路之间的距离,实时智能调整施工路线。另一方面,可遍历停电点路径及路况,根据施工难度加权,由复杂的地理图转变为带权值的无向图模型,实现施工路径规划。

e) 可实现3D空间模拟现场勘察功能。通过调用地图3D街景模拟现场勘察,进一步确定施工可行性。

f)采用不停电作业模块化管理,可实现多维度分析作业资源。通过在不停电作业模块包中选取相应的作业项目类型,可以自动完成危险点分析、安全措施制定、工器具管理和调配当日未出勘人员车辆,进一步提高车辆利用率。

g)采用智能分析模型,代替人工不停电作业分析。针对不同的作业方式及种类,结合业务特征,提供多种可选方案,并对方案进行经济评估,推荐最优方案。根据分析结果,完成包括人员车辆工器具调配、危险点分析、安全措施、作业流程管控在内的全套不停电作业方案制定,可一键生成方案并打印。

在时间效益方面,传统的带电作业方案制定大约需要3天/次,而采用本文提出的基于配电物联网人工智能分析模型来分析不停电作业方案,单次带电作业方案制定预估仅为0.5天/次,可大幅提升工作效率。在经济成效方面,本模型大幅提升了人员、车辆的使用效率,可节约车辆和人员的使用成本。

图5 基于配电物联网的人工智能不停电作业分析模型流程图

4 结束语

本文提出的基于配电物联网的不停电作业人工智能分析模型改变了传统作业方案制定及作业管理方式,在经济效益和时间效益方面有了大幅改善,可为供电公司大检修智能化建设提供参考。未来可拓展无人机作业、机器人作业和3D作业现场再现,实现模拟操作,更加直观展现施工步骤,提高作业人员技能水平,保障作业人员人身安全。

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