杨子安

（国网北京平谷供电公司，北京 101200）

0 引 言

长期以来，电能质量问题一直是电力用户所关注的重要话题之一，其中电压暂降问题尤为引人关注。因为这个问题的存在，供电企业经常受到用户的指责，并造成了巨大的经济损失。尽管电压暂降问题难以避免，但责任划分机制还没有得到充分发展，而用户往往很难得到赔偿，只能通过实施治理工作来减轻电压暂降对用电风险的影响[1]。用户对于高质量供电服务的需求非常迫切，但传统的用户自行解决治理模式常常因成本高昂和初期投资大而难以推广。而供电企业提供的传统供电服务也存在成本较大的问题，电压暂降治理需要优化服务模式，为此提出考虑电压暂降治理的优质供电服务模式优化研究。

1 电压暂降治理优化模型

1.1 针对电压暂降治理的优质供电服务模式

就电压暂降治理措施而言，用户通常会选择不间断供电电源（Uninterruptible Power Supply，UPS）或动态电压恢复器。如果用户自行处理，他们需要承担所有治理设备的购买和维护费用，而UPS 由于其高昂的运营成本往往不是大容量用户所青睐的选择。相对而言，电力公司提供的优质供电服务的优势在于低购买成本、低运营和维护费用以及快速补偿响应等方面，这已成为常见的电压暂降治理模式。因此，用户可以选择由电力公司提供的优质供电服务模式，以有效降低治理成本并获得更好的电力供应体验。供电优质服务模式包含2 个主要角色：用户和电力公司。电力公司的主要职责是提供电压暂时降低治理的设备。用户支付服务费以获取使用治理设备的权益。电力公司会提供新的治理设备给用户A 使用，以满足他们的需求。当服务期限结束后，用户A 需要将治理设备归还给电力公司。如果该治理设备无法满足电压降低治理的性能要求，则需要报废。但是，如果该设备的性能表现良好，则电力公司将向用户B提供旧设备，用户B 在服务期限结束后也需要将设备退回给电力公司。这种服务模式具体如图1 所示。

图1 优质供电服务模式

电供服务模式具有明确的流程，其主要步骤如下文所述。（1）澄清治理需求。在这个过程中，用户向电力公司提出其对电压暂降治理方面的需求，然后电力公司会向用户推荐多个选择可用的电压暂降治理设备。如果旧的设备能够符合用户所需的治理要求，那么用户将使用该旧设备来进行电力治理工作；然而，如果旧设备的技术标准不满足用户治理需求的要求，则需要考虑使用新的设备。（2）成本博弈。服务费用是一种竞争性的费用，其数值取决于治理设备的利润系数和使用时长。在电供服务模式中，电力公司从服务费中获得利润，而用户则因电压暂降减少损失而获得收益。电力公司作为服务机构，在理解用户需求后，首先根据治理设备的利润系数计算出服务费用；随后，用户可以根据电力公司提供的服务费用来衡量其自身的利益，并相应地调整服务时间。这种情况会影响电力公司的收益率，因此电力公司和用户之间会根据这些参数进行竞争，以实现双方的最大利益。（3）高质量电力供应。用户与电力公司需要签署一份电压暂降治理合同。根据合同，用户需要支付服务费用给电力公司，电力公司负责为用户提供设备安装和调试服务，以确保电力供应达到最佳水平。综上所述，优化电力供应服务是建立在同时降低用户和供应商成本的前提下进行的优化模型构建。

1.2 搭建服务优化模型

针对服务模式的主要角色，用户和电力公司分别建立优化目标函数模型，同时考虑供电商和用户2个主体进行服务交互时的主体效益，将服务费加入到运行成本中，以成本最低为目标建立优化调度模型为

式中：b为工业用户；U为主体效益；C1为设备更换成本；C2为与设备外电网重新连接成本；C3为设备治理的成本；t为设备年限；η1为设备更换过程中单位补偿成本；η2为设备损耗过程中单位补偿成本；Q1为设备调整总量；Q2为设备损耗总量；T为供电周期；z为设备使用次数；ε1为电压暂降损耗；ε2为电压剩余价值；λ为服务价格；E为用户与电力公司之间的人力成本；ρ为服务成本。

设置优化调度目标为用户电压暂降成本和服务费用最小化，建立如下所示优化目标函数为

式中：min 为最小值；F为用户端整体费用成本；f1为电压暂降成本；f2为服务费。其中：

式中：β为具有服务需求的工业用户数量；l为工业用户；χ为治理周期；o为治理时段；x为服务费价格；φ为工业用户服务频率；r为用户实际上交服务费；P1、P2为用户享受治理服务时的旧设备治理数量、新设备更换数量。

在优化模型实际应用过程中，设置合理的优化约束条件[2]。不考虑传输损耗、设备损耗的前提下，设备治理技术约束表达公式为

式中：e1为新设备存量；e2为设备使用周期；ς为设备最大接入量。

治理服务实施时，针对工业用户所需的设备治理需求[3]，设置如下所示经济约束条件

式中：Pmax为用户设定的最高服务费用成本；H1为工业用户设备使用率；H2为工业用户使用设备时总收益。

1.3 求解优化模型

在上文设计内容的基础上，使用拉丁超立方采样方法对供电服务模式优化模型的优化结果进行抽样，并逐个使用目标函数对其进行计算与控制，得到不同的优化决策方案，而后对此部分方案进行对比，得到最优决策方案[4]。

设定优化模型的误差值为随机变量ci，此时累积概率函数可表示为

对优化结果进行随机取样，对取样结果进行评定，如符合相关要求，将其作为服务优化决策的数据基础[5,6]。根据预先设定的目标函数以及约束函数，构建决策模型，具体内容为

由此可得到最终的优化决策方案，对优化计算结果进行控制，对上述设定内容进行整合，至此考虑电压暂降治理的优质供电服务模式优化研究设计完成。

2 测试验证与分析

对本文研究进行测试验证，测试对象为某大型生产企业。该企业共有5 条生产线，每个生产线中均安装有PLC 电力控制线路。如果发生电压暂降，则线路出现故障，导致生产线无法正常生产，从而影响产品的质量达不到标准，甚至导致产品必须全部报废。3 条生产线的负载分别为310、155 和250 kW，每年平均发生10 余次电压暂降造成的生产事故，经济损失达万元以上，亟需进行治理。利用该数据集验证了本文方法的优化结果。

对电力公司服务成本、客户服务费成本进行统计，对比优化前后的服务成本，具体内容如图2 所示。

图2 优化前后服务费用统计

对图2 中内容进行分析可以看出，优化后的电力公司和用户的成本均得到了控制，可有效提升优质供电服务模式的经济效益。这是因为本文方法在成本优化目标函数建立过程中全面考虑了电力公司和用户2 个主体的多成本因素，因此优化后大幅度降低了服务费用，具有使用价值。

3 结 论

为了解决电压暂降治理下供电服务模式不理想的问题，研究考虑电压暂降治理的优质供电服务模式优化方法。深入分析服务模式的主体和服务过程。分别考虑电力服务商和用户的成本，以综合成本最低为目标，建立服务优化模型，并求解该模型，实现服务模式决策优化。测试结果证明了该优化方法可以降低服务商和用户双方的治理成本，具有实际应用价值。