基于时间切片的供电可靠性影响分析

李辉，王剑，张春林，张灏

（国网宁夏电力有限公司银川供电公司，宁夏银川 750011）

0 引言

供电可靠性是以停电时间、停电户数为参数，以用户平均停电时间为核心衡量供电系统持续供电的能力，随着配网检修和改造工程的日益增多，造成的预安排停电成为影响供电可靠性的最大因素[1]，为了减少预安排停电的供电可靠性影响，当前主要管控手段是采用停电时户数预算式方法来减少总体停电次数及范围[2-3]，但上述措施对停电过程具体环节的管控缺少有效的可靠性评估，无法通过识别薄弱环节来指导供电可靠性精准提升。为此，本文调取了银川供电公司的系统历史预安排停电事件，按照标准作业环节对停电过程进行时间切片划分，分析各作业环节的供电可靠性指标影响，识别供电可靠性提升关键管控环节，并进一步通过研究不同干扰因素对供电可靠性指标的影响特征，为供电可靠性指标预测及停电过程精益化管理提供量化参考。

1 停电过程的供电可靠性切片统计

依据供电系统用户供电可靠性评价规程，通常将用户平均停电时间作为供电可靠性核心指标，其通过统计供电系统所有用户在统计期间内的平均停电小时数，来评价停电过程对供电系统持续供电能力的影响程度[4]，其计算公式如式（1）所示：

供电可靠性的主要影响参数为停电时间和停电户数的乘积，停电时户数越大，该区域用户的平均停电小时数就越大，该区域供电可靠性水平就越低。

以此为参考，为分析停电过程的供电可靠性影响特征，本文根据10 kV 配网预安排停电不同作业项目的共同点，将停电过程划分为停电操作、安全措施布置、检修作业、安全措施拆除、送电操作五个基本作业环节[5]，通过获取各作业环节的停电时间、停电户数，研究用户平均停电时间的切分方法。

针对调取的银川供电公司预安排停电事件，依据两票信息中各作业环节时间记录，对每条事件的停复电时间进行作业环节切分，形成预安排停电事件切片样本数据。样本数据结构见表1。

表1 预安排停电事件切片数据结构

依据表1 的停电基础信息，分析对象可以是整个配电网系统、某单位、某特征区域、若干条馈线或者某个重要设备，也可以是某项具体的停电作业类型，以式（1）为参考，获取分析对象内每次停电事件的各作业环节停电时长及停电用户数，分别计算各作业环节的用户平均停电时间，计算公式如式（2）所示：

以银川供电公司地区特征维度为例，经公式（2）计算后各作业环节用户平均停电时间如表2 所示:

表2 作业环节用户平均停电时间

在以往的供电可靠性评价体系中，只对表2中各特征区域的总体用户平均停电时间进行统计，评价工作局限于不同区域间的供电可靠性水平比对，针对用户平均停电时间较大的特征区域，只能通过减少停电次数、缩小停电用户范围来提升其总体供电可靠性指标。表2 在此基础上将供电可靠性评价单元细化至停电作业环节，通过统计各作业环节的用户平均停电时间，为供电可靠性薄弱环节的进一步识别提供量化依据。

2 供电可靠性薄弱作业环节分析

依据银川供电公司预安排停电事件切片样本数据计算结果，各地区特征的用户平均停电时间分布情况如图1所示。

图1 作业环节用户平均停电时间（地区特征）

从图1 中可以看出，不同地区特征下的预安排停电过程中，“检修作业环节”的用户平均停电时间相对最大，与其他环节的对比差距明显。

为量化各作业环节的供电可靠性影响程度，将作业环节用户平均停电时间在总用户平均停电时间中的占比值，作为其供电可靠性影响系数，某作业环节的供电可靠性影响系数公式如式（3）所示：

依据公式（3），对不同特征区域、不同停电类型的作业环节供电可靠性影响系数统计如表3所示。分析可知，在不同维度下，“检修作业环节”的供电可靠性影响权重最大，依据公式（2）证明，“检修作业环节”在停电过程中的停电时户数消耗最严重。为有效提升公司供电可靠性建设总体成效，应将“检修作业环节”作为供电可靠性薄弱环节进行重点管控，压降其用户平均停电时间影响。

表3 作业环节供电可靠性影响系数

3 供电可靠性影响因素分析

配电网10 kV 预安排停电作业一般由天气情况、场地环境、设备老化等因素产生不同影响[5-7]，为分析可靠性薄弱环节指标变化特征，本文将如上影响因素引入停电事件样本数据，将停电作业的天气情况划分为“正常”与“非正常（大风、大雨、冰雪等不利情况）”，将作业场地条件划分为“正常”与“复杂”，将设备老化程度划分为“无老化、轻度老化、严重老化”三类，并对存在用户阻拦、上级检查等人为干预的情况进行记录。从样本数据中剔除掉存在不利因素的停电事件后，作业环节用户平均停电时间的前后比对情况见表4。

表4 作业环节用户平均停电时间比对

由表4可见，剔除不利因素后，各作业环节的用户平均停电时间均有所下降，其中“检修作业环节”较其他环节下降幅度更大，城镇、农村区域下降比例分别达43%，39%。由此可验证，天气异常、场地复杂、设备老化、人为干预等因素确实对作业环节用户平均停电时间产生增量影响，且供电可靠性影响占比越大的作业环节，受不利因素的影响程度越高。

为量化不同因素对作业环节的供电可靠性影响，将某单一因素剔除前后的用户平均停电时间变化率作为其影响因素系数，某因素对某环节的供电可靠性影响系数如式（4）所示。

当Qi＞1 时，则表示该不利因素对用户平均停电时间产生了增量影响，影响权重即为Qi；当Qi≤1 时，则表示该因素对用户平均停电时间并未造成影响。依据公式（4），分别计算天气、场地、设备老化、人为干扰四种因素对“检修作业环节”用户平均停电时间的影响系数，见表5。

表5 检修作业环节用户平均停电时间影响因素系数

由表5 分析可知，各不利因素对城网区域的检修作业环节未产生影响或影响较小，而农网区域则受各类不利因素影响的不确定性较大，尤其是设备老化因素，影响系数在1.25 以上。结合供电可靠性薄弱作业环节分析结论，为降低农网区域检修作业环节的用户平均停电时间，应将“减小老旧设备在投比例”作为银川公司供电可靠性提升的中长期重点措施。

同时，在农网停电计划的实际管控过程中，以检修作业环节停电时户数压减为目的，经过转供电、低压负荷转移及不停电作业等配套措施重点审查，确保计划停电方案最优、影响范围最小后[8-10]对停电计划的不利影响因素进行预先收集，依据供电可靠性影响系数，对检修作业环节的停电时户数合理波动范围进行预算，对上报时户数超出预算时户数的计划进行重点审批，严格开展停电时户数量化预控。

4 结论

针对预安排停电管理粗放、停电过程可靠性评估手段不足等突出问题，本文将评估对象深入至停电过程中的各项作业环节，基于配电网预安排停电实际数据，对作业环节进行时间切片拆分，可实现停电作业环节的供电可靠性指标量化统计，通过供电可靠性影响系数、影响因素系数的校验比对，可为供电可靠性薄弱作业环节及主要影响因素的评价提供数据支撑，对促进以问题为导向的供电可靠性精细化管理具有重要意义。