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(1.国网江苏淮安供电分公司,江苏 淮安 223002；2.北京四方继保自动化股份有限公司，北京 100085)

0 引言

在电力系统的有效运行中，配电网的安全运行是重要部分，只有保证配电网运行的安全性和平稳性，才能提高整个供电系统的运行水平[1]。但是配电网极易因受外界的影响而造成意外停电，这就需要对配电网意外停电进行预警。通常来说，对配电网停电风险预警方法的目的就是通过先进的手段和方法来预测配电网可能发生的停电现象，依据不同的停电风险等级实现不同的预警[2]。因此，相关的配电网停电风险预警方法也受到人们的广泛关注。

目前，已有专家学者在配电网停电风险预警领域提出了一些较为成熟的研究结果。如文献[3]中提出的配电网重复多发性停电风险辨识方法，文献[4]中提出的基于模糊层次分析法的配电网重复多发性停电风险预警方法。但是由于这些传统的停电风险预警方法在进行多源数据的交换时所耗用的时间较长，相应地就造成了预警响应的时间过长，导致最终的预警效率偏低。

信息融合技术是随着现代电子技术发展而兴起的新兴技术，该技术使用多种传感器，将搁置在不同位置的传感器所提供的局部信息融合在一起，消除多源数据之间可能存在的冗余和冲突[5]。

针对现阶段的配电网停电风险预警方法预警响应时间较慢，存在不能及时处理风险的情况，本文结合信息融合技术设计了一种新的配电网停电风险预警方法，利用融合技术容错性强、可信度高的特点，解决传统的预警方法中存在的问题，为供电系统的平稳、安全运行提供支持。

1 配电网停电风险预警方法

1.1 配电网运行状态监测

根据电力系统安全稳定导则可知，配电网停电风险可能由设备问题、馈线问题和系统问题导致[6]。其中，设备问题包括设备级的耗电元件主要包括开关柜、配电变压器、断路器、负荷和隔离开关等；馈线级监测对象为单回馈线，其中包括开关设备和负荷点等；系统级检测对象包括配电支路、配电变压器、负荷点。综上所述，可将配电网停电风险具体内容用表1进行描述。

表1 配电网停电风险详情

表1所示内容就是造成配电网停电的主要风险因素，即关键风险源。在关键风险源的大致位置安置多种传感器，综合智能电表监测配电网运行状态，实现主动运维[7]。智能电表监测的对象是用户回路阻抗，当线路出现老化情况，阻抗增加，及时识别出该情况并预警，尽量避免因电路及设备老化造成的故障。

(1)

r0为变压器低压侧等效电源电阻;r1为配电侧电阻;r2为用户侧负荷电阻。选择回路阻抗作为监测对象，其原因一方面是方便测量，另一方面是若回路中有表计被短接，回路测量电阻值升高，能够防止反窃电[9]。

综合多个位置的传感器的阻抗变化信息，使用多源信息融合技术，生成融合结果，依据结果判断配电网停电风险等级。

1.2 配电网停电风险预判模型的构建

在大数据系统框架和多源信息融合技术下，综合配电网运行状态监测信息，设计配电网停电风险预判模型，预判出配电网停电风险。配电网停电风险预判模型主要包括数据分析和风险评估2个过程。其中数据分析过程接收到各传感器监测到的数据，通过多源信息融合技术，将采集的数据经过归一化处理，生成融合结果[10]。通过D-S证据理论融合技术将多传感器获得的信息融合，对原始数据进行归一化处理，得到各数据的相对可信度，表示原数据的相对可靠程度。Ki(i=1,2，…,n)表示n个传感器中第i个传感器传输数据的可信度，ki表示对应的数据的相对可信度[11]。相对可信度为

(2)

由此可得到传感器传送数据的阻抗异常表征为

(3)

ω为冲突权值[12]。利用信息融合规则融合多信息源数据并生成融合结果，通过风险评估过程分析融合结果。假设hij表示第i个传感器的阻抗，根据所有阻抗{h1,h2,…,hi}和相关社会经济价值系数ζi计算配电网停电总损失S，即

(4)

n的取值均为正整数。根据配电网总损失计算停电风险，过程为

μ0=λS

(5)

λ为停电风险级别系数。

综合国家、省市和地区的有关规定，将配电网停电风险等级划分为4级，分别为特别重大、重大、较大和一般，依次表示如下：1>μⅠ>μⅡ>μⅢ>μⅣ>0。依据计算的停电风险结合风险等级，结合表2判断预警级别的等级。

至此，配电网停电风险预判模型建立完成，利用该模型判断预警级别，并通过预警机制做出反应。

表2 预警等级

1.3 配电网停电风险预警

通过配电网停电风险预判模型判断出预警级别，利用LPC1768的I2S总线提供一个通信接口，与主机相连，建立彼此独立的传输通道，处理不同位数的数据，支持多源融合数据的传输，方便预警信号的发出[13]，该过程工作时序如图1所示。

图1 I2S工作时序

按照相关规定将预警级别分为4种，在预警模块中采用4种不同的颜色来表示，分别为蓝色、黄色、橙色和红色预警[14]。这种预警形式有助于管理人员对异常情况程度的快速判断，进而确定具体的停电故障。在实际项目中，当监测异常数据传输至预警模块时，经过相关异常参数核对处理，判断预警级别，核对完成后在可视化模块中显示出预警颜色[15]，整体过程如图2所示。

图2 预警模块结构

从图2可以明显看出,预警模块与配电网停电风险预判模型中数据分析、风险评估过程的联系，通过各个工作部分的合理调配实现对配电网停电风险的预警。

2 配电网停电风险预警功能仿真测试

为验证本文所提的基于多源信息融合的配电网停电风险预警方法的实际应用性能，设计如下仿真实验。

通过实际监测获得配电网运行状态的相关信息，将信息传送至数据分析模块。由于在这一过程中，最重要的是数据通信问题，因此，使用主机控制电力系统，模拟停电故障风险现象，通过与电力系统中的预警信息对比验证数据通信是否稳定可靠。测试过程如下：在远端的多个配电室使用局部模拟发生仪周期性产生停电风险数据，将测试平台采用接入网实现异地连接，测试数据通道中TCP/IP通信的可靠性，检测产生的预警信息数和模拟产生的局放隐患发生次数是否相等。通过多次调试验证，连接通道建立完整，数据通信功能正常。

利用MATLAB软件的仿真功能模拟出10条配电网停电风险故障信息，同时使用文献[4]中的基于模糊层次分析法的配电网重复多发性停电风险预警方法测试发生相同故障的预警响应时间，对比获得的结果并分析。不同的预警方法测试的预警响应时间结果如表3所示。

表3 不同预警方法预警响应时间对比

对比表3所示的结果，所提方法的预警响应时间最长为1.45 s，最短为0.43 s；文献[4]预警方法的预警响应时间最长为2.34 s，最短为1.07 s。两者相比，所提的基于多源信息融合的配电网停电风险预警方法预警响应时间更迅速，与文献[4]中的预警方法预警响应时间相比时间缩短了一半以上。这是因为所提方法使用了多源信息融合技术将监测的多源数据使用D-S理论融合在一起，减少对多源数据处理的时间和需要处理的数据量，节省了大量数据传输的时间，缩短了预警响应时间。

为进一步测试所提的基于多源信息融合的配电网停电风险预警方法的有效性，设计如下对比实验。将该方法与文献[3]中的的配电网重复多发性停电风险辨识方法进行对比，测试在人为干预下，不同方法配电网风险预警精度，到对比结果如图3所示。

图3 不同方法预警精度对比

分析图3可知，在人为干预下，虽然随着实验次数的增加，2种方法的预警精度都存在一定程度的波动，但所提方法的停电风险预警精度始终比传统方法高，最高的预警精度可达到95%。因此可证明所提的基于多源信息融合的配电网停电风险预警方法可以有效抵制外界条件干扰，具有较理想的预警效果。这是因为本文方法首先判定了停电风险可能发生的大致范围，在此基础上利用了信息融合技术对其中各传感器的信息进行整理分析，有着双重保障，因此可以有效减少受外界干扰的影响，增加了对停电风险的预警精准度。

3 结束语

将多源信息融合技术使用在配电网停电风险预警方法中，减少需要处理的数据量，将多源数据融合在一起，加快数据交换时间，从而使预警响应时间得到提高。经过对比测试，证明了基于多源信息融合的配电网停电风险预警方法更优异，适用于供电系统的长期发展。