融入低压智能电表的配网故障研判

李嘉铭

摘  要：低压配电网是电网的末端，由于其结构复杂、设备众多、自动化水平低等原因，一直是配网监控管理的盲区。随着智能化的深入发展，低压智能电表已得到广泛应用。通过引入低压智能电表数据，结合低压GIS、配网自动化系统等多源业务系统数据进行智能诊断分析，开发配电网中低压整体性故障分析定位、低压故障类型识别分析等功能模块，转变低压运维的工作方式，将以往被动式故障抢修转变为主动式故障抢修，实现低压配电网模块化抢修，提高故障抢修效率和客户满意度。

关键词：低压智能电表;低压GIS;配网自动化;多源信息融合;低压电网;故障分析定位

中图分类号：TM727           文献标志码：A

0 前言

面向广大低压配电网，低压故障实时监测和研判技术一直处于试验阶段。目前，广东电网低压台区约57万，涉及落火点约557万，每年有数万张报障工单，故障类型以低压为主，故障原因分析主要依靠经验和现场巡视处理，低压抢修模式是抢修点在故障发生之后被动告知，现场确认情况，根据故障大小调配抢修资源进行抢修工作，缺乏低压故障的多源信息融合技术和综合利用低压GIS、远程集抄信息进行低压故障诊断的信息化手段支撑，导致抢修工作中故障研判不准确，对于低压线路缺相、接地等问题无法进行有效研判，对模块化抢修工作开展造成一定影响。

1 研究现状和基础

随着电能表技术的迅速发展，电能表已由以前单一计量功能的感应式电能表发展到今天具有寿命长、精度高、分时段、多功能、网络化等高科技含量的多功能电子式智能化电能表，并得到了广泛应用。根据南方电网的规划，2020年前广东电网将全面普及基于集抄的低压用户智能电表，利用其进行远程采集，能够以一定时间间隔采集低压用户的电压电流和负荷数据。低压智能电表覆盖面广、采集数据准确等优点，为中低压综合故障研判提供了可靠的数据源。

在配电网故障分析定位技术研究方面，配电网系统的故障诊断具有比较长的研究历史。迄今为止，国内外在这一领域，提出了多种方法，包括基于故障电流的矩阵算法、人工神经元网络方法、专家系统方法、模糊推理方法、基于优化技术的方法、粗糙集方法等，近年来又将Petri网、数据挖掘技术、多代理系统、贝叶斯分析方法等理论引入配电系统故障诊断中。考虑到实时信息可能出现畸变和丢失的情况，许多具有高容错性的智能方法被引入配电网系统故障诊断这一领域。

2 低压配电网故障的设计思路

在满足地市局应用需求和不影响省计量主站运行的前提下，通过窄波高速方式上送低压用户，并利用WebService、FTP等网络输出技术，建立地市级服务器与省计量主站的网络接口通道，融合计量系统、GIS系统、中压停电池的故障信息、营销用户档案、95598报障工单等多源业务系统的低压故障信息，基于人工智能多特征合判的信息融合技術，提取来自多源业务系统的有效低压故障数据，通过中低压GIS设备的相互电气关系与空间关联性建立中低压电网的故障诊断空间模型，选取独立的设备分别作为数据存储与故障诊断计算的服务器，优化数据库结构与存储方式，15 min内实现准确率达90%以上的低压故障主动研判、低压用户电压监视和低电压原因分析等功能，如图1所示。

3 关键技术的研究

3.1 基于人工智能多特征合判的低压配电网故障定位方法研究

低压配电网故障诊断数据信息源众多，包括台区表、智能传感器、分支箱智能监测单元、表箱智能监测单元、报障信息等，导致诊断信息的维度高和变量关系复杂，利用深度学习和长短时记忆神经网路在处理高维时空变化问题上具有明显优势，可通过基于分布式智能和深度神经网络的低压配电网故障定位的理论和方法，使故障诊断中高维复杂关系得到有效拟合，也通过遗忘因子，保证无效历史信息不对当前诊断造成影响;针对集中式故障定位算法态势感知面临单点失效引发全局失效的问题，基于分布式智能的多源信息融合的低压配电网状态估计方法，能有效减少各感知单元间的通信量，避免单点通信失效引发全局状态估计失效问题，提升状态感知能力的鲁棒性，利用计及不确定性、多特征合判的低压配电网故障诊断方法，对多个来源、延时差异较大的多重故障信息、数据质量不稳定的网络拓扑进行综合决策。

3.2 基于配电网中压GIS单线图的低压GIS系统建设

目前，广东电网GIS平台已维护了较为完整的低压线路和低压户表关系数据，包括地理沿布图上低压线路、低压落火点等设备的地理分布、拓扑关系以及线路设备的基本属性信息，同时，已进一步通过落火点与营销系统低压用户的关联，建立了完整的“变—户”关系，但基于目前地理沿布图和站房内部接线图组合管理的模式，并不能满足低压故障研判功能的需求。

3.2.1 低压GIS单线图的绘制

以低压台区为单位，设备元件包括配变、低压线路、低压电缆、低压配电设备、关键的低压杆塔、低压落火点、空间位置、台账属性、户表关系等在内的低压配电网“变—线—户”拓扑关系，直观反映整个台区的整体逻辑接线情况和用户供电情况。2018年，湛江供电局已协调广东电网电科院、GIS系统厂家，编制了低压GIS单线图的技术方案，规范了低压GIS单线图的布局、台账要求、交互接口等内容，如图2所示。

3.2.2 配网自动化主站与GIS平台低压图模数据交互

本着“同一模型、同一图形、不同应用角度”的原则，按照IEC 61968/61970标准，将正确、完善的低压配电网CIM/XML格式的模型数据文件和SVG格式的图形数据文件，通过通信接口服务器发送至信息交互总线上，总线将模型和图形数据传送至配网自动化主站，主站根据该模型文件以增量的方式完成数据库的模型更新，图形以覆盖的方式完成更新，如图3所示。

3.3 低压报障工单定位技术研究

对于不具备低压集抄召测的台区，基于深度神经网络建立计及GIS空间、电气相关性和多特征故障信息的故障原因诊断模型，对低压报障工单、配变监测终端的停复电事件、低压电表停复电事件、低压电表周期性召测数据等故障源信息，根据多个报障工单的地理位置临近、所属同一个居民小区等空间相关性判断依据以及根据户号定位所属同一个低压台区、同一个低压开关出线等电气相关性，结合配变监测终端的停复电事件、低压故障主动侦测事件等，判断是单户故障、低压开关跳闸还是配变停电;根据多台配变的低压故障研判结果，依据GIS的拓扑关系，辅助判断线路開关跳闸故障。

3.4 主站型低压故障主动侦测关键技术研究

3.4.1 建立研判模型

依托GIS、营销系统和图模数据交互技术，在配网自动化系统中打造配电网图模图数一体化图形，确保主配网模型拼接以及图模关联正确，能够至上而下地可视化展现“站—线—变—户”的关系。

3.4.2 数据信号采集

广东计量自动化系统已实现通过海量准实时数据平台与各地市局配网自动化主站进行数据传输的功能，通过优化低压智能电表通信模块硬件，增加电表电池续航能力，实现低压智能电表的停电告警事件实时上送功能，通过海量准实时数据平台将停电告警信号、电压信号等电表数据回流至各地市局。同时，设定一定的时间阀值，收集各类信号，象召测数据、95598报障工单等。如图4所示。

3.4.3 拓扑分析

通过计算引擎，结合主站内构建的“站—线—变—户”一体化电网研判模型基础，依次召测该用户电表、楼宇集中器、台区采集器的电流、电压和停复电信号等数据，持续在后台对所有收集到的信号进行拓扑分析，根据中低压配电网络拓扑关系由下往上追溯到用户所属配变，召测用户电能表以及配变的运行信息，根据电能表以及配变运行信息判断故障。如果某一低压开关后段用户发生停电，多个低压智能电表同时上送停电告警信号或收集到多个95598报障工单等数据源，则追溯出此低压开关停电。如图5所示。

4 配电网故障抢修指挥平台的研发

基于“大运维、大数据”的需求，结合人工智能多特征合判的低压配电网故障研判技术，开发配电网故障抢修指挥平台，通过与GIS平台、营销系统、95598系统、PMS系统和移动作业终端等应用集成，实现低压故障的定位告警和原因判断、工单智能归组、停电范围智能编译等智能化功能。如图6所示。

配电网故障抢修指挥平台建成后，面向配网调度抢修指挥服务中心人员，实现实时故障信息推屏、故障查询及图形化展示报障工单位置等功能，并提供抢修态势分布图，可视化展示低压故障的推理逻辑和判断结果，实现抢修指挥的统一调度及监控。

5 结语

基于人工智能多特征合判的智能化的低压电网故障主动侦测技术，能够加快运维人员对低压配电网故障的感知速度，辅助运维人员更加准确地掌握分散式用户的用电特性，降低故障抢修时间，实现更加有效的需求侧管理，提升低压配电网运行管理水平和供电可靠性。此外，人工智能前沿技术在低压配电网运行管理中的应用，为低压配电网直接进入智能运维奠定了基础。

参考文献

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