汤 勍，董 亮，钱竟成

（国网江苏省电力有限公司苏州市吴江区供电分公司，江苏 苏州215200）

1 引言

随着配电网规模日益增加，用户数量显著增长，对配电网的安全可靠运行提出了更高的要求，需要提升配电网的故障诊断和分析能力。

然而，目前配网设备及运行状态大部分基于综合指标进行统计分析，缺乏专业工具对配网指标及影响因素进行定向诊断，无法准确掌握配电网薄弱环节，难以满足配电网运行与规划设计的精准化需求。因此，通过融合电力公司内部的配网设备基础信息及运行信息，基于多源数据进行配电网问题的诊断分析，利用大数据挖掘及智能分析技术，对配电网各种维度的指标进行综合评价，查找影响配电网可靠运行的薄弱环节，从而提升配电网规划、设计的针对性，支撑配电网健康有序发展。

2 诊断方法

目前，国内外对配电网问题诊断的基本方法主要有以下若干类别：①专家评估方法（ES）。系统内包含专家的实践经验和专业知识，通过决策模型作出推理和判断。但将这些实践经验和专业知识进行整合、建立知识库是较为困难的。②神经网络方法（ANN）。通过模拟人脑神经元网络，输入层神经元的值经过数层映射到达输出层，使得输入和输出建立了某种隐函数关系。通过对大量样本的学习，不断调整神经元之间的映射关系，使输入和输出的函数关系逼近真实情况。③贝叶斯网络方法。基于概率推理和图论数学模型，应用于配电网诊断时，利用先验概率和相关知识进行推理，以概率的形式展示诊断结果。但实际应用中，先验概率的确定有着一定难度，此外贝叶斯网络需要准确建模，而配电网问题一般不具有直接的相关关系，影响了该模型的实用性。④Petri 网方法。近年来，国内外研究者对使用Petri 网表达因果关系进行了较多的研究，其并发、不确定、异步的特点，让其能够进行出色的知识推理。但是当配电网故障规模过大时，Petri 网结构会非常复杂，影响诊断速度。

3 流程设计

3.1 总体流程

实际配电网问题诊断一般基于专家经验进行关联分析、指标权重设定和指标定量评价，结合其他方法进行辅助判断。目前的配网设备及运行状态大部分依赖综合性的统计指标，缺乏系统化、层次化的诊断体系，无法对配电网薄弱环节进行穿透性分析，难以满足配电网问题的深度挖掘需求。因此，利用国网信息模型，对配电网中的各类设备台账、运行信息进行统一建模，通过大数据技术发掘配网薄弱环节，具体过程如图1 所示。

图1 配电网诊断系统架构

在数据融合环节，结合公司内部跨专业信息系统，进行数据表关联，通过数据库建库脚本进行映射，形成配电网问题诊断的数据基础。在问题诊断环节，依据核心业务清单进行定性分析，设定诊断功能、诊断流程和诊断方法，形成基于层次分析法的指标体系结构，结合专家经验和实际运行要求设定权重，利用跨专业数据信息进行定量指标计算，在此基础上对配电网进行综合评价。在决策分析环节，通过人机界面综合展示指标情况，并对配电网进行优化和辅助决策，形成配电网改造方案。

3.2 数据归集

通过定期从DMS、PMS 等系统中自动提取相应数据，并将这些数据按照集成规范，转换为格式统一的结构化数据，数据抽取范围及频率如表1 所示。

通过定期归集配电网各类数据，形成配电网问题诊断基础。

表1 配电网问题诊断数据归集

3.3 问题诊断

配电网诊断分析通过定量计算与定性分析相结合的方法，通过广泛地收集与调研，根据地区配电网发展的规律及特点，结合系统分析和研究总结，建立配电网综合指标分析模型，从设备、管理、拓扑等多个维度对配电网问题进行分析诊断。具体从主干导线截面、主干长度、线路负载率、拓扑结构、转供能力、线路装机容量等方面进行综合分析。通过建立问题级别管理机制，筛选出供电区域内的配电网主要问题，优化完善滚动调整年度执行计划，优化配电网联络关系，降低配电网运行损耗。

3.4 可视化设计

可视化分析可以根据问题诊断结果对配电网现状进行指标展示和趋势分析，将所辖供电区域划分为单元进行细化分析，如图2 所示，所有指标可以通过细分单元的方式进行统计，便于将问题与生产实际关联起来，形成问题诊断的穿透力。

图2 可视化细分单元界面

4 总结

通过对配电网进行问题诊断与辅助分析，融合公司内部有关配电网的信息系统，获取配电网设备基础信息、运行信息、缺陷和故障信息，对配电网进行综合分析评价。该系统可以有效地提高配电网管理人员的分析能力，提升配电网规划、设计的针对性及配电网项目改造水平。