基于双因素理论的电能质量敏感用户需求识别

2020-12-29李鸿鑫张华赢艾精文杨敏辉

科学技术与工程 2020年33期

李鸿鑫，张华赢，汪清，艾精文，李艳，杨敏辉，汪颖*

(1.南方电网深圳供电局有限公司，深圳 518000；2.四川大学电气工程学院，成都 610065)

电压暂降是影响精密制造业等连续生产的重要电能质量现象，导致了用户的巨大经济损失[1-2]。目前，以不间断电源(uninterruptible power supply，UPS)和动态电压恢复器(dynamic voltage restorer，DVR)等为代表的电压暂降治理技术已较为成熟，电网公司采购、运维相关治理装置，收取合理服务费用，提升用户用电感知，是供用电双方都渴望推进的优质电力增值服务模式。准确识别电压暂降敏感用户，明确服务对象，是增值服务顺利推进的重要保障。

用户对优质电力的需求程度主要取决于电压暂降导致的用户损失。工业界和学术界从敏感设备遭受电压暂降时的电气特性出发，提出了概率评估法[3]、模糊评估法[4]和多种不确定性评估法[5]研究设备对电压暂降的耐受能力。文献[6-8]考虑用户可感知到的工业过程状态，基于国际大电网会议(Conference Internationale des Grands Reseaux Electriques, CIGRE)工作组C4.110提出的过程免疫时间(process immunity time，PIT)指标[9]，通过过程参数变化曲线刻画了工业过程的物理参数对电压暂降的响应特性，使得电力系统的电气特性能直观体现为用户感知。文献[10]提出了基于PIT曲线刻画电压暂降幅值与设备免疫力的映射方法。文献[11]提出了一种基于过程免疫时间及其不确定的电压暂降经济损失分级评估模型，实现了分层级的工业过程经济损失评估，提高了经济评估的准确度。文献[12]提出一种基于设备电气特性、物理属性和感知损失的电压暂降经济评估方法，研究了电压暂降损失与用户需求的非线性关系。现有研究在敏感用户电压暂降损失方面做了大量的工作，但是在推进电能质量增值服务的进程中，还需要明确用户的电能质量需求，才能准确定位优质电力服务对象。

从用户电能质量需求识别的客观性、经济性入手，基于双因素理论，充分考虑了供需双方的实际感受。提出六项影响因素指标，全面描述了电力用户与电力公司之间的优质电力需求关系。提出保健需求概念，描述了敏感用户的电能质量供给与过程免疫程度。考虑电能质量敏感用户心理，提出激励需求概念，描述了用户对优质电力服务的心理需求。通过符号数据计算综合指标，将二维需求指标带入到电能质量敏感用户识别坐标系中，实现了敏感用户的定性分析。通过对五家敏感用户的电能质量需求分析，验证了该方法的实用性和正确性，为电力公司优质电力服务策略制定提供技术支撑。

1 双因素理论及其在用户识别中的应用

双因素理论是美国心理学家赫兹伯格于1959年提出，其核心思想是对满意度的二维认知，即满意与不满意并非共存于单一的连续体中，满意的对立面并不是不满意，而是没有满意；不满意的对立面并非是满意，而是没有不满意。双因素理论将满意度的有关因素分为两类，即保健因素和激励因素。保健因素是指当需求得到满足时，人们不会因此感到满意，而当需求不能得到满足时，人们会因缺少这种因素而不满意。激励因素是指当需求得到满足时，可以让人们感到满意的因素，当需求不能得到满足，人们也不会因为缺少这种因素而不满意。

当电网中发生电压暂降问题时，用户可能会发生生产故障、甚至停机，而对其造成一定程度的经济损失。用户通常会将此类问题的责任完全归咎于电网公司，并认为电网公司在履行电价合同时有义务为其提供稳定的电能。电网公司采取积极回应并提高电能质量，用户不一定对此类回应事件感到满意；但是如果电网公司未采取任何提升电能质量的措施，用户一定会感到不满意。因此，将用户对优质电能的需求定义为保健需求，从接入点的电压暂降水平、工业过程后果状态落差和工业过程免疫水平三个角度描述用户的优质电力保健需求。

工业用户通过电力公司的电力服务，维持良好的生产状态，产生生产经营利润[13]，是用户与电力公司保持良好合作互惠关系的体现。将用户与电力公司良好合作关系的需求定义为优质电力激励需求。当这种需求得到满足时，用户会越来越相信电力公司并乐于接受其提供的产品或服务。基于用户信用程度，间接描述激励需求，包括了银行贷款偿还率、年度电费缴纳比率和相对销售净利率三项指标。

电力公司可通过电能质量监测装置、电力营业厅和用户调研得到敏感用户的多维信息，在剔除掉错误信息和不相关信息后，相关信息可计算为电能质量敏感用户需求影响因素指标。利用符号数据的方法将多维量化指标计算为二维的保健需求指标和激励需求指标，提出电能质量敏感用户识别坐标系中，得到定性的用户识别结果。其识别过程如图1所示。

图1 电能质量敏感用户识别流程Fig.1 The process of identifying sensitive users for power quality

2 保健需求

电能质量敏感用户在优质电力供应方面的保健需求体现为敏感用户基于目前工业过程的耐受能力对电压暂降下生产不中断的需求。一般来说，接入点的电压暂降水平越低、用户工业过程越易受电压暂降影响和工业设备免疫力越低的情况下，用户的保健需求会越强烈。提出接入点的电压暂降水平、工业过程后果状态落差和工业过程免疫水平三个指标来度量用户的优质电力保健需求。

2.1 接入点的电压暂降水平(Bbas1)

接入点的电压暂降水平是指用户在电网接入点的电压暂降严重程度。一般地，以电压暂降幅值和持续时间表示某次电压暂降的特征。考虑一段时间内用户接入点的电压暂降的整体水平，单次电压暂降难以表征电网电压暂降水平，引入电压暂降频次作为用户接入点电压暂降水平的影响因素之一。对监测装置记录的电压暂降数据进行归一化处理，定义电压暂降持续时间强度SD(T)和电压暂降幅值强度SM(U)，用(0,1)的区间数表示上述强度指标。

(1)

(2)

选取某一时段内记录的各次电压暂降中最短持续时间Tmin和最长持续时间Tmax为基准，刻画持续时间强度指标。选取该段时间内所有电压暂降中最低暂降幅值Umin和最高暂降幅值Umax为基准(暂降幅值为标幺值，单位：p.u.)，刻画暂降幅值强度指标。

电压暂降幅值主要由电网拓扑结构、故障类型、故障点与关注点的电气距离等因素决定；电压暂降持续时间主要由故障清除和保护动作等因素决定，一般认为这两项特征是相互独立的[5]，利用统计法计算用户接入点的电压暂降概率密度函数：

(3)

式(3)中：N为某一时段内统计到的电压暂降总次数；n(U,T)为发生暂降幅值为U和持续时间为T的电压暂降次数。

综合考虑用户接入点处的暂降频次和暂降强度指标，提出接入点电压暂降水平指标(Bbas1)：

(4)

2.2 工业过程后果状态落差(Bbas2)

工业过程后果状态是过程及敏感设备对电压暂降事件的响应结果，用户对其工业过程的电压暂降后果状态有不同的期望值。该期望值受单次暂降经济损失、停工时间、员工抱怨、暂降治理装置投入、工业过程本身耐受能力等多项因素决定。电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)和国际电工委员会(International Electrotechnical Commission, IEC)对后果状态有不同定义。《IEEE电能质量监测推荐规程》(IEEE Std 1159—1995)[14]建议将电压暂降对敏感设备和过程造成的影响结果划分为：误操作、损坏、过程中断及其他异常情况等。IEC对敏感设备对电压暂降和短时电压中断的免疫力提出了《电磁兼容性(EMC)、试验和测量技术、电压骤降、短时中断和直流输入电源端口电压变化抗扰度试验》(IEC Standard 61000-4-11)[15]，该标准中将免疫力分为3个等级，分别为：①正常运行、设备功能损失或操作能力暂时下降，但设备可自动恢复功能；②发生电压暂降时，功能损失或操作能力下降，但需要人工干预后设备才能恢复其功能；③由于硬件、软件或数据遭到损坏，发生不可恢复的功能损失。

以用户预期的后果状态为设备不停运为例，提出工业过程后果状态落差指标Bbas2，表征一段时间内最恶劣的一次电压暂降造成的后果状态与用户对暂降后果的期望之间的偏差水平。该指标可合理量化用户对最差的后果状态的失望程度。一定程度上表现用户的优质电力需求。

工业过程后果状态落差指标以过程免疫时间为基础，以重要过程参数(如气压、温度、湿度等)偏离额定值的水平为度量，刻画Bbas2指标。过程免疫时间(process immunity time, PIT)曲线如图2所示，纵坐标为工业过程的重要参数，其中Pnom为该过程正常运行时的过程参数额定值，Plimit为导致工业过程中断的过程参数临界值，PUmin为一段时间内，用户遭受的最严重一次电压暂降导致的过程参数最低值。横坐标为时间，t1为电压暂降开始时刻，经过一段时延后，过程参数在t2时刻开始发生变化，偏离额定值。图2展示出过程参数减小的变化趋势，在实际生产过程中，空压机的压强、变频器的转速和力矩、交流接触器的吸合力等都是在暂降过程中会逐渐变小的重要参数；实际生产中也存在暂降期间，过程参数逐渐变大的情况，如因散热不均导致的局部温度过高、燃烧过程中断导致的密闭空间内受燃气体不能及时、充分燃烧，发生的压强过高等情况。t3为持续时间，PIT1=t3-t1的电压暂降事件结束时刻(过程参数在t3前发生了变化，但未超过临界值，过程在t3之后逐渐恢复到正常运行状态)；t4为持续时间，PIT2=t4-t1的电压暂降事件结束时刻(过程参数达到其临界值)，t5为持续时间，PIT3=t5-t1的电压暂降事件结束时刻(在t5前，过程参数发生变化且超越了临界值，t5时暂降结束，但该过程不能自动恢复到正常状态，只能由人工恢复至正常运行状态)。

统计用户遭受的不同电压暂降下的过程参数集合。将数据归一化处理，用(0，1)区间数表示工业过程后果状态落差水平：

(5)

2.3 工业过程免疫水平(Bbas3)

工业过程后果状态落差指标Bbas2考虑了某时段内最恶劣的暂降后果，是度量用户失望水平的重要指标。但是，Bbas2未能充分展示工业过程本身的电压暂降免疫水平，以PIT曲线为基础，提出工业过程免疫水平指标Bbas3，度量工业过程对电压暂降的耐受特性，当免疫水平较高时，用户对优质供电的需求就会偏低；反之则具有较高需求。

图2所示的PIT曲线表现了某一暂降幅值下的过程参数变化趋势。暂降幅值不同，过程参数偏离额定值的快慢必然不同。以暂降幅值为0.9 p.u.为例，目前大量的测试都证明，0.9 p.u.的电压暂降不会导致过程故障或中断，则过程曲线极可能保持为一条与横坐标平行的直线，暂降过程中过程参数不会发生变化。以另一极端情况为例，当暂降幅值为0.1 p.u.或更低时，过程参数可能在5 ms或者10 ms内迅速下降跌至参数临界值以下，过程曲线极可能是直线下降趋势。基于此，提出以不同幅值下过程参数变化趋势来度量工业过程的暂降免疫能力。

图3提出一条综合PIT曲线，横坐标为电压暂降幅值，取0.1～0.9 p.u.为标准电压暂降幅值区间；纵坐标为该幅值下的工业过程耐受时间PIT。当幅值降到0.1 p.u.时，工业过程耐受能力较弱，PIT时间非常短，随着幅值的增加，PIT呈持续增加趋势，当幅值升至0.9 p.u.时，工业过程几乎不会中断，PIT呈现无穷大趋势。

图2 过程免疫时间曲线Fig.2 Curve of process immunity time

图3 综合PIT曲线Fig.3 Comprehensive curve of PIT

图3的PIT变化曲线与横坐标构成的阴影面积Z可表征工业过程免疫水平，该阴影面积越大，表示工业过程的耐受能力越强。设PIT(U)为过程免疫时间(PIT)随暂降幅值(U)变化的函数，一般认为幅值为0.9 p.u.时，PIT为无穷大，不便于阴影面积的计算，故使用PITlimit为计算过程中的纵坐标上限，Ulimit为纵坐标上限在曲线上对应的横坐标值。故阴影面积(Z)的计算公式为

(6)

实际生产中，考虑保护装置的定值，典型电压暂降的持续时间不会超过2 s，建议以纵坐标最大值(PITlimit)为2 s进行阴影面积的计算。

可将用户设备免疫水平归一化表示为

(7)

式(7)中：Bbas3为工业过程免疫水平指标，横宽0.9 p.u.和高度为PITlimit的两条直线与坐标轴构成一免疫力矩形，其面积为Z∞，经计算Z∞为1.8 s·p.u.。

3 激励需求

大部分敏感用户往往将电能质量问题的责任归咎于电力公司，认为电力公司有义务免费改善其电能质量问题，而拒绝购买优质电力。电力公司根据其供用电合同，并没有免费提升电能质量的义务。矛盾始于用户与电力公司的信任度不足，导致双方沟通不畅，阻碍了电能质量问题有偿治理的推进。

因此，识别用户对优质电力的强烈需求和有偿服务的明确愿望，可从电力公司与用户的合作关系的角度进行刻画。优质电力激励需求为用户与电力公司良好合作关系的需求。当电能质量敏感用户与电力公司达成良好的合作互惠关系时，该用户对优质电能会产生更大的需求和有偿服务的愿望。将从用户对于电力公司的信用记录、信用行为、信用潜力来量化用户与电力公司的合作信任程度，刻画用户对有偿优质电力服务的愿望。

3.1 银行贷款偿还率(Aact1)

用户的银行贷款偿还率作为用户在进行商业活动时最基本的信用体现，以用户在银行贷款到期前实际支付的贷款本息与应支付的贷款本息的比值表示，刻画了用户前期商业活动的信用记录，体现了用户履行约定的按时性。Aact1越大，表明用户的信用记录越良好，违约风险越小，越容易获取电力公司的青睐，以建立牢固的合作互惠关系。其计算公式为

(8)

式(8)中：Lpaid表示实际支付贷款本息和；Ldue表示应支付贷款本息和。

3.2 年度电费缴纳比率(Aact2)

年度电费缴纳比率是直接体现用户对电力公司信用行为的指标，该指标以用户在多年内平均每年在合同规定时间内实际缴纳电费与应缴纳电费的比值，体现了用户在与电力公司合作关系下最基本的信用行为，直接影响了双方关系的亲密度。该值越大，表明用户缴费信用越良好，越容易获取与电力公司的良好合作关系，其计算公式为

(9)

式(9)中：n表示统计的n个年度；T′表示n年中的第T′个年度；billpaid.T′表示第T′个年度在合同规定时间内实际缴纳电费金额；billpaid.T′表示第T′个年度应缴纳电费金额。

3.3 相对销售净利率(Aact3)

相对销售净利率是间接体现用户信用的潜力指标，以用户年销售净利率与对应行业最大值的比值来表示，反映了用户的收入能力，该值越大，表示用户的经济状况在所处行业的表现越良好，越有能力按时履行合同，从而越有希望与电力公司建立良好的合作互惠关系，其计算公式为

(10)

式(10)中：NPM表示用户年销售净利率；NPMmax表示用户对应行业对应指标的最大值。

4 电能质量敏感用户需求识别方法

敏感用户对优质电能的需求由多项指标量化，为了让电力公司和电能质量敏感用户更好地理解数值化的大量信息，对指标数值进行精炼，以较少数据量反应全面信息，得到一个语义化的结果来描述相关特征。

传统方法采用对分指标进行加权求和的方式得到综合指标，但是该类方法难以直接应用于提出的相关指标。由于电能质量监测装置没有完全普及到用户侧，电能质量相关节点数据不能完全获取到，人工统计的错误数据不可使用，出现了数据缺失的情况，导致部分指标因数据的缺失而没有意义，影响结果的正确性。因此引入欧洲学者Bock和Diday于2000年提出的符号数据[16]，该算法基于熵权法，通过将数值信息转换为出现的频次的方式，避免了数据缺失导致指标没有意义的问题，实现了数据的分级和归类，达到计算目的。

对m个用户(用集合M表示)的n′个评价(用集合N′表示)指标按第3、4节的方法进行归一化处理，建立标准化评价矩阵A(缺失的数据以*号表示)：

(11)

式(11)中：aij表示第i个用户的第j个标准化指标。

建立评价等级，将标准电能质量敏感用户评价矩阵转换为符号数据评价矩阵。令B={g1,g2,…，ge}表示评价等级，其中gi为区间型符号数据。取区间型符号的数量e=5，B={[0,0.2],(0.2,0.4],(0.4,0.6],(0.6,0.8],(0.8,1]}。于是A矩阵中各元素指标分别属于B矩阵的不同区间，以此定义区间型符号数据(缺失的数据用*表示)，{cij=gi|aij∈gi}，到符号数据评价矩阵C：

(12)

式(12)中：cij表示第i个用户在第j个指标上的符号数据评价值。

为了减少缺失数据对计算指标权重的影响，通过统计各指标类型下未缺失数据的用户数，以及相应未缺失数据的用户在各区间出现的频次(缺失数据的相应频次计为0)，计算指标的评价等级频率(dij)和评价率(pi)为

(13)

(14)

构建指标评价等级频率矩阵：

(15)

D矩阵具有数据完整的特点，可以基于熵权法计算相应指标权重。因此，计算第i个指标评价等级频率的期望(μi)、标准差(σi)及指标权重(ωi)：

(16)

(17)

(18)

据此，可以分别计算出用户的保健需求综合指标Bbas和激励需求综合指标Aact：

(19)

(20)

式中：ωi、ωj分别为保健需求和激励需求的分指标；Bbas、Aact越大，表示用户对该项指标的需求越大。

以数值的方式虽很好地量化了用户需求，但描述的用户特征不能完全被行业人员和用户认知，计算出的综合指标不足以直观刻画用户的电能质量需求。以用户保健需求指标为横坐标，用户激励需求指标为纵坐标，建立电能质量敏感用户识别坐标系，以此定性识别用户对优质电力的需求，如图4所示。

图4 电能质量敏感用户识别坐标系Fig.4 Coordinate system for judgment of sensitive users for power quality

将图4中的用户需求域分为4个部分，并定义需求分类点。

区域一该区域用户的电能质量情况良好，属于用户依赖度高的用户。虽不太需要优质电力服务，但与电力公司保持着较好的互惠关系，是电力公司愿意为之提供服务的用户群体。

区域二该区域用户对优质电力的需求程度高，属于高依赖度的用户，进行有偿优质电力服务的需求强烈。

区域三该区域用户对高电能质量没有迫切需求，属于低依赖度的用户。用户没有购买优质电力的需求，电力公司也不愿意为其进行有偿优质电力服务。

区域四该区域用户对优质电力需求迫切，但是信用度较低。虽需要购买优质电力，但电力公司的服务意愿不强烈。

电力公司向用户提供优质电力的决策临界点，它由电能质量敏感用户识别过程的保健-激励因素指标值确定。该分类点受用户当地电力供应情况影响。在电力行业竞争激烈且电能质量事件多发的地区，优质电力服务会有更大的市场，电力公司也会有更多的服务对象，此刻的需求分类点将更接近原点，以包纳更多的用户进入区域二。相反，则偏离原点

5 实例分析

应用本文方法分析某5家电能质量敏感用户A、B、C、D、E的优质电力需求，验证所提方法的可行性。表1为敏感用户的基本信息，该地区的电能质量情况和电力行业竞争水平都处于中下水平。通过电能质量监测装置、设备测试、调研访问当地电力营业厅和银行，分别获取用户的电压暂降幅值和持续时间综合PIT曲线面积、设备过程参数测试结果(最严重的一次电压暂降)、信用记录，如表2、表3所示。

从表2可以看出，A用户的电压暂降幅值下降较其他四家轻微，持续时间也比较短；而C、E用户的电压暂降幅值下降就比较大，但其中E的持续时间相对较长；D用户的电压暂降幅值和持续时间都属于5个用户的中间水平；B用户没有安装电能质量监测装置，可以看出在大量数据的情况下，电压暂降幅值和持续时间无法突显用户特征。

通过表2、表3的信息，利用符号数据的方法计算出用户的保健需求指标和激励需求指标，如表4所示。

表1 用户信息Table 1 Information of the users

表2 五家用户的电压暂降监测数据Table 2 The voltage sag monitor data of the five users

表3 用户数据Table 3 Data of the users

表4 需求指标Table 4 Demand indicator

由表4可知，评估出E用户的用户保健需求指标较高的同时其激励指标极低，意味着E用户具有较高的电能质量需求，但是电力公司并不愿意为其提供优质电力增值服务。相反的，A用户保健需求指标较低，但激励需求指标较高，其具有较低的电能质量需求，但是因为信用良好，电力公司愿意为其提供优质电力有偿服务。

以用户保健需求为横坐标，激励需求为纵坐标建立电能质量敏感用户识别坐标系，根据5个用户的地区电力供给情况将需求分类点设为(0.4，0.4)。5个用户的二维需求指标，如图5所示。

图5 电能质量敏感用户识别结果Fig.5 Identification result of sensitive users for power quality

如图5所示，B、D用户处于区域三，其不需要优质电力服务；E用户处于区域四，建议电力公司对该用户的信用和增值服务潜力进行更深入研究后，再考虑提供优质电力服务；A用户处于区域一，该用户对优质电力的需求不大，但电力公司愿意向其提供优质电力，该用户具有有偿服务的潜力；C用户处于区域一，该用户迫切需要优质电力供给，信用良好，电力公司应为该用户提供有偿服务。