基于营配大数据融合的配网“精准规划+主动降损”
2022-04-19王宏德李思如王博扬
王 欣,王宏德,李思如,王博扬,王 海
(国网山东省电力公司胶州市供电公司,山东 胶州 266300 )
随着我国国民经济的迅猛发展,电力负荷逐年增加,电力系统的配电网络结构日渐复杂,这必然会使系统损耗逐年增大。由于无功功率的存在使得电力系统中的电流增加,从而导致系统中的有功功率损耗增加[1]。为减少有功功率损耗,从根本上应降低无功功率,对电力系统进行无功优化和筛选卡脖子线路段已经成为电力部门和用电客户共同关心的问题。通过线路杆塔逻辑名称和台区编号关联实现营配数据融合,通过配网无功优化及理论计算,找出公用台区和客户确定无功补偿的短板,避免公司和客户经济损失,提高电能利用率,达到满足公司提质增效和优化营商环境的需求,以及带动社会经济高质量的发展。
1 主动降损治理的痛点问题
随着电力负荷的日益增长,配电网覆盖面愈加广泛,台区用户、线路、新能源并网等基础数据和运行状态差异较大,传统的线损管理方案不具备普遍推广性。当前营配数据的应用只体现了主线路对应,杆塔与变压器运行数据未能逐一对应。
由于新能源并网用户白天要向电网供电,且存在发电功率不稳定的问题,夜间又须要从电网用电,配电网从单一电源的辐射式网络转变为功率双向流动的有源网络,给线损精细化管理工作带来了很大的困难。
技术降损涉及复杂的结构计算和大量的数据分析,但一线运维人员大多凭借工作经验判断是否存在计量设备异常、线路卡脖子、设备漏电等情况,难以快速查找、精准定位高损成因和具体位置。尤其是对新上用电客户接入所应配备的无功容量缺乏数据分析诊断,难以精准治理配网线损。
2 系统设计
2.1 问题分析
针对营配数据融合差的问题,通过对PMS 杆塔编码规则进行分析,挖掘出杆塔逻辑拓扑关系,以主线、分线、支线、小分支线的杆号层级的关联关系,可以判断导线段负荷拓扑关系。以杆塔逻辑名称(杆塔编号)与配变台区编号为中间表,作为营配贯通的桥梁,以杆塔逻辑名称与营销变压器台区编号进行关联,将营销、集抄数据、一体化线损的变压器损耗数据、线路电阻数据结合起来,创新电流、无功叠加算法,实现了配网线损细粒度管控和配网降损无功优化方案的推荐;根据线路用户的电量增长系数,可筛选出1 年、3 年、5 年须改造、超负载的线路和变压器,提供对应的改造方案。
根据基于营配大数据融合的配网主动降损发展的现状,结合现在数据分析的要求,现阶段数据分析方面存在以下的不足。
站—线—变—户关系不准确、电网结构不断变化、传统的抄表模式常用供售电不同期、部分地区的电网网架比较薄弱、传统的线损管理以及线损分析针对性不强、传统的线损管理方式中也缺乏相对比较高效的线损分析工具。
面对传统线损管理模式存在的问题,可以充分利用大数据技术来开展数据集成工作,加强线损精益分析管理,为降损以及线损管理提供强有力的技术支持。
2.2 数据获取
根据业务需求分析实现营配贯通,进行细粒度(杆塔导线段级)理论计算,整合PMS 杆塔线路段导线型号、档距、杆塔编号等字段。其中运行杆塔表、导线表、线路变电站关系表等、一体化线损系统的配变损耗标准、导线标准电阻参数表,关联关系如图1所示。
图1 线路设备关联关系图
营销采集系统获取的宽表有台区表、高压用户表、营销拓扑表、计量点表、电能表与计量点关系表、采集对象表、采集点信息表、日功率曲线表、日功率因数曲线表、日电能读数10个表,各表之间的关联关系如图2所示。
图2 营销采集宽表关联关系图
通过业务需求分析,在数字地图上查找与业务相关的宽表加入申请,确定以dataworks为交付方式后走审批流程,由省公司交付视图,根据宽表创建本地表后进行数据同步,从而集成到RDS进入整合环节,具体流程如图3所示。
图3 数据获取流程图
2.3 数据处理
建立运行变压器信息宽表,根据台区信息进行数据填充完善基本信息:根据变压器标准表完善变压器空载损耗、短路损耗参数(包括额定容量、阻抗电压、空载电流、短路损耗、空载损耗、电压比、额定电流(高压)、额定电流(低压))等数据;根据营销采集关联关系表完善填充表中的tg_id、mp_id、meter_id、coll_obj_id、sp_id、id 用于表关联的字段;获取采集对象中π、TA、综合倍率字段信息;高压用户中用户编号、运行状态、所属线路等字段;营销拓扑表的线路名称、变电名称等字段;以id为关联取数据类型为‘1’时24 h数据放在正向有功对应字段中,取数据类型为‘2’时24 h数据放在正向无功对应字段中,取数据类型为‘5’时24 h数据放在反向有功对应字段中,取数据类型为‘6’时24 h数据放在反向无功对应字段中;通过id为关联获取台区日24 h功率、日24 h功率因数。
进行配变24 h 有功、无功铁损、有功铜损计算后,重新计算功率因数:对于高供高计:采用功率因数曲线的24 h 数据;对于高供低计和公用台区:根据24 h 抄表示数加变压器的有功损耗、无功损耗后结合公式计算得出;进行配变无功优化计算,求出欠补偿最大值和功率因数最小值;根据用户历史电量数据计算用户电量增长系数。
建立杆塔数据宽表,根据杆塔信息进行数据填充完善基本信息;根据杆塔关联表完善导线型号,根据导线型号及电阻标准表建立关联;计算各杆塔导线段电阻;导出营配数据关联表,字段导出包括杆塔名称、主线名称,并进行完善;导入营配数据关联表,字段包括台区编号;通过字段、台区编号进行营配数据融合。
将台区24 h 电流、无功补偿容量、电量增长系数等关联到杆塔宽表,对台区非T 接的杆塔进行三相电流叠加计算及无功欠补偿计算。
对每支杆塔进行细粒度配网理论计算,计算步骤如下:利用PQ分解法,根据配变用户正向有功功率占配变线路正向有功总功率比例,分摊出配变用户缺失的24 h 正向有功功率,再通过功率与电流的关系,获取配变用户的24 h 的电流值;当多电源并网时,按照反向有功和反向无功示数值确定电流迭代方向,确定迭代策略;基于配变线路细粒度拓扑结构数据结合配变用户电流运行数据,实现对任意线路段的损耗计算。
整个数据处理流程如图4所示。
图4 数据处理应用流程图
2.4 数据处理结果
营配数据融合以挖掘杆塔逻辑名称(杆塔编号)与营销台区编号的关联关系为基础实现下列成果:通过配网细粒度理论计算数值和电流密度,可反向追溯PMS数据的准确率,对线损理论数据比实际数据高的线路段,须要审核导线和杆塔编号是否有错误。提高PMS数据录入的正确率。根据线路用户的电量增长系数,可筛选出1 年、3 年、5 年须改造、超负载的线路、变压器,提供改造方案;对于高供低计的用户,根据变压器的损耗参数分别计算出有功铜损及铁损、无功的铁损,并可实现用户综合功率因数的计算(包括变损),同时实现用户24 h的无功欠补偿计算;对于高供高计的用户,直接使用采集的功率因数,实现用户24 h 的无功欠补偿计算;可准确求出无功欠补偿容量最大值及24 h 功率因数最小值;按变电站、线路汇总、查看用户补偿容量;进行细粒度杆塔级别的线路段细粒度计算,包括各线路段的电流、无功损耗、有功损耗、电流密度以及变压器损耗;根据电流密度,确定各杆塔卡脖子线路段,并按线路、变电站进行汇总;监测配网拓扑结构示意图中任意杆塔的线路段、节点的电流密度、无功欠或过补偿情况、正反电流、损耗等运行信息;对比主动技术降损改造前后效果。
3 应用范围及成效
以电网企业发展建设部、营销部、运维检修部和电力客户为服务对象,将配电网的营配数据进行融合,通过应用挖掘线路杆塔编号拓扑关系与台区编号结合,将线路、杆塔代码进行营配数据融合,通过大数据算法进行细粒度理论计算,优化筛选无功补偿容量和线路段,实现电力系统稳定的经济安全运行和降损节电,从而实现“碳达峰、碳中和”的目标。
该方法及系统的应用分别服务于以下4 个方面的工作:一是服务于发展建设工作,10 kV 及以下配电网规划和项目前期,通过数据分析获取配网线路细粒度损耗,有针对性及方向性的规划和储备项目,确保项目储备精准性及有效性,合理充分利用配农网资金;二是服务于配电网运维检修工作,通过数据分析获取10 kV 线路杆塔导线段线损,对10 kV 线路存在卡脖子的导线段准确定位,变压器超载提供改造提升计划储备明细,明确配电线路大修技改项目储备方向,及时改造存在隐患的线路,同时可以对线路进行无功补偿计算,提高电压合格率,降低线路损耗[2];三是服务营销工作,通过系统计算筛选出低于功率因数标准的线路段和用户,以及降损节电线路段和用户的补偿容量,挖掘出补偿线路段和用户无功补偿方案,提供客户欠补偿清单,避免用户投诉;四是服务用电客户,避免力率罚款,提供就地和集中补偿的最优方案。
4 推广前景
大数据产品整合了营销、采集、一体化线损、PMS、同期线损5 个系统数据,通过杆塔的逻辑名称及营销台区编号实现营配数据融合,在国内率先实现了配网细粒度计算,可代替国网统推的配网理论计算软件[3]。由于数据全部从数据中台获取,各地市只须要获取相同的数据表及获取相同的视图,按照统一模板进行建表、同步、集成加工之后,利用脚本完成配网理论计算、可视化展示。本项目因其数据来源可靠准确、获取数据的方法简单易操作、计算筛选过程无需人力,能够给出公用台区和用户无功补偿改造建议,为用户提供方便的可视化功能等优势使其可在短时间内面向各个地区,被用户所接受,并在经济、社会、管理方面带来效益。
经济效益方面:预计在2022年开始在青岛进行试点,用一个月的时间比对试点地区各个用户的主动补偿是否正常并通过短信等形式提示用户,针对补偿不正常的用户给出合理改造建议,预计无功补偿不合理的用户按照本产品建议改造电容器后产生的年投资回报率将在30%以上。在2022年下半年推广到整个山东省地区,对力率低线路和用户降低损耗将达到10%~53%,大大节省供电成本。
社会效益方面:服务营销客户,指导供电企业做好无功优化及改造,在减少无功电流的基础上,通过提升配电线路功率因数、无功补偿等办法,大幅度降低配电线路线损率。同时可提高配线路电压合格率,通过大数据分析计算用户的补偿容量,帮助客户确定无功补偿的短板,避免客户经济损失,提高客户自身的节电意识,提高电能利用率,服务经济社会的发展。
管理效益方面:大幅度提高配电网规划、配农网项目、大修技改项目前期储备效率,提升配电网10 kV 线路新建规划及卡脖子改造的精准性,通过设定电流增长幅度,筛选出1~N年后电网建设需求,实现精益智能化项目储备,提高电网供电可靠性。
5 结束语
本项目应用后,可大幅度提高配电网规划、配农网项目、大修技改项目前期储备效率,提升配电网10 kV线路新建规划及卡脖子改造的精准性,通过设定电流增长幅度,筛选出1~N年后电网建设需求,实现精益智能化项目储备,提高电网供电可靠性。服务营销,服务客户,指导供电企业做好无功优化及改造,在减少无功电流的基础上,通过提升配电线路功率因数、无功补偿等办法,大幅度降低配电线路线损率。同时可提高配电线路电压合格率,通过大数据分析计算用户的补偿容量,帮助客户确定无功补偿的短板,避免客户经济损失,提高客户自身的节电意识,提高电能利用率,服务经济社会的发展。