徐銘銘，牛榮澤，謝芮芮，曹文思，吳擎

(1.國(guó)網(wǎng)河南省電力公司電力科學(xué)研究院，河南 鄭州 450002； 2.華北水利水電大學(xué) 電力學(xué)院，河南 鄭州 450011)

重復(fù)多發(fā)性停電事故嚴(yán)重影響用戶日常工作生活、設(shè)備安全運(yùn)行以及供電公司的服務(wù)質(zhì)量與社會(huì)形象。因此，對(duì)配電網(wǎng)中重復(fù)多發(fā)性停電事故進(jìn)行分析，提高其預(yù)防與監(jiān)測(cè)能力具有重要意義。配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)備種類多、數(shù)量大、分散廣、運(yùn)行方式多變、容易受到各種外部因素的影響，重復(fù)多發(fā)性停電涉及的因素眾多，針對(duì)不同的停電原因,差異化地分層治理停電事故是有效解決問(wèn)題的關(guān)鍵。

盧恩等[1]將OPA(ORNL-PSERC-Alaska)模型運(yùn)用于廣東電網(wǎng)停電事故仿真，計(jì)算電網(wǎng)發(fā)生電力安全事件的風(fēng)險(xiǎn)值，該方法適用于高壓輸電系統(tǒng)。王博等[2]基于事故樹(shù)和層次分析方法，以大面積停電事故樹(shù)為基礎(chǔ)建立了4級(jí)指標(biāo)，逐層分析了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)，以此計(jì)算大面積停電風(fēng)險(xiǎn)綜合風(fēng)險(xiǎn)度。李銳等[3]通過(guò)分析各類突發(fā)事件引發(fā)的設(shè)備停運(yùn)概率，計(jì)算突發(fā)事件下配電網(wǎng)停電風(fēng)險(xiǎn)，并以此為判據(jù)確定突發(fā)事件預(yù)警級(jí)別。蘇海鋒等[4]提出一種考慮多種影響因素的配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，模型采用了一種新方法計(jì)算配電網(wǎng)停電成本，該方法反映了停電頻率、停電持續(xù)時(shí)間及停電電量對(duì)停電成本的綜合影響。已有的配電網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以主觀因素為主的經(jīng)驗(yàn)分析與定性分析相結(jié)合的方法較普遍，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的評(píng)估體系，而一些定量評(píng)估方法考慮的風(fēng)險(xiǎn)因素也比較單一[1-5]，并且大多沒(méi)有應(yīng)用于實(shí)踐，僅停留在理論分析層面。本文基于面向服務(wù)的架構(gòu)(service-oriented architecture，SOA)實(shí)現(xiàn)多源停電信息融合，利用德?tīng)柗品ㄔu(píng)價(jià)體系對(duì)各影響因素的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，構(gòu)建了配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)和分級(jí)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測(cè)和預(yù)警，為治理配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電提供助力。

1 基于SOA多源停電信息融合技術(shù)設(shè)計(jì)

配電設(shè)備由于數(shù)量眾多、種類繁雜，根據(jù)單一信息評(píng)價(jià)某一地區(qū)或者線路的狀態(tài)準(zhǔn)確度低、難度較大。停電信息來(lái)源于多個(gè)系統(tǒng)，相應(yīng)的防治和管控需要營(yíng)銷、調(diào)度和運(yùn)檢等部門(mén)的協(xié)同合作，如何實(shí)現(xiàn)多源停電信息的共享和融合以及構(gòu)建跨系統(tǒng)業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制是建立停電風(fēng)險(xiǎn)模型和分級(jí)預(yù)警模型的關(guān)鍵，因此融合多源信息成為研究配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電在線監(jiān)測(cè)與預(yù)警的重要途徑。多源信息融合技術(shù)可以提高系統(tǒng)的魯棒性和準(zhǔn)確性，從而對(duì)多源不確定性信息進(jìn)行綜合處理及利用[6]。常見(jiàn)的信息融合方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[7-9]、模糊推理法[10-11]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法[12]、Dempster-Shafer推理法等[13]。基于SOA的模型具有高度開(kāi)放性、層次化、支持并行/分布式信息交互等特點(diǎn)[14]，通過(guò)定義良好的接口和契約聯(lián)系應(yīng)用程序的不同服務(wù)，在電力系統(tǒng)領(lǐng)域有不少的應(yīng)用[15-17]。利用SOA架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多源停電信息融合，為停電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和分級(jí)預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持。

1.1 多源信息融合架構(gòu)

多源停電信息相關(guān)的源系統(tǒng)包括：PMS 2.0(power production management system 2.0)、配電自動(dòng)化系統(tǒng)(distribution automation system，DAS)、用電采集系統(tǒng)、停電管理系統(tǒng)(outage management system，OMS)、95598營(yíng)銷系統(tǒng)、電力氣象等，所有源系統(tǒng)數(shù)據(jù)都通過(guò)Web Service 服務(wù)將模型、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、故障信息等推送到企業(yè)信息總線，由總線推送到多源停電信息緩存池的數(shù)據(jù)適配器進(jìn)行模型校驗(yàn)、模型轉(zhuǎn)換、模型拼接和模型融合，然后存儲(chǔ)到多源停電信息數(shù)據(jù)庫(kù)，為配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、防治和管控應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐，如圖1所示，圖中ESB為企業(yè)服務(wù)總線。

1.2 SOA框架設(shè)計(jì)

SOA是一種不受限于具體技術(shù)的體系結(jié)構(gòu),通過(guò)定義接口或規(guī)約，將各個(gè)服務(wù)(提供各種功能的應(yīng)用程序)聯(lián)系起來(lái)，接口規(guī)范一般遵從IEC61968和IEC61970規(guī)約。使用Web Service 來(lái)實(shí)現(xiàn)SOA架構(gòu)， Web Service 服務(wù)器采用雙機(jī)熱備份機(jī)制，通過(guò)動(dòng)態(tài)的IP漂移機(jī)制，當(dāng)運(yùn)行機(jī)出現(xiàn)故障后，IP自動(dòng)漂移，指向熱備份的機(jī)子，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)故障運(yùn)行。Web 服務(wù)發(fā)布在JBOSS服務(wù)器中，使用Axis2框架。

1.3 信息接口標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)

按照IEC61968互操作定義要求，需對(duì)PMS 2.0、配電自動(dòng)化、營(yíng)銷等各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的接口規(guī)范設(shè)計(jì)，應(yīng)用系統(tǒng)間信息交互需采用標(biāo)準(zhǔn)接口，交互的消息格式、模式都應(yīng)符合標(biāo)準(zhǔn)要求。

1.4 信息模型標(biāo)準(zhǔn)化

信息模型標(biāo)準(zhǔn)化(CIM)是一個(gè)抽象模型，表示了電力企業(yè)運(yùn)行的所有主要對(duì)象。完整的CIM規(guī)模較大，考慮到配網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，主要包括配電網(wǎng)資源、DMS實(shí)時(shí)信息、配電自動(dòng)化、營(yíng)銷用戶信息，因此只依照CIM中的一部分建立配網(wǎng)數(shù)據(jù)模型，并進(jìn)行擴(kuò)展。

2 配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)模型

2.1 配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

影響配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電的因素主要有裝備水平、運(yùn)行維護(hù)水平、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平，同時(shí)也考慮到了氣象和歷史停電等外部因素的影響。各因素的主要指標(biāo)及評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 影響重復(fù)多發(fā)性停電的因素的指標(biāo)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Index scoring standard of factors influencing repeated multiple power outages

2.2 配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重

2.2.1 指標(biāo)權(quán)重

德?tīng)柗品軌虺浞志C合領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)、知識(shí)和信息,以匿名的方式多次征求專家意見(jiàn),并通過(guò)信息溝通與循環(huán)反饋,使決策意見(jiàn)趨于一致,逼近實(shí)際值(假設(shè)每一位專家對(duì)所有指標(biāo)都進(jìn)行評(píng)價(jià))[18]。圖2為各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)確定流程。對(duì)所有專家的打分進(jìn)行循環(huán)分析、匯總，結(jié)合多位電力專家對(duì)于配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重要性的認(rèn)識(shí)和電力部門(mén)的95598等各類電力信息的多元信息融合平臺(tái)，再綜合萬(wàn)戶投訴比等，根據(jù)德?tīng)柗品ńy(tǒng)計(jì)分析函數(shù)，經(jīng)過(guò)相應(yīng)的計(jì)算[18]，得出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，如表2所示。

圖2 指標(biāo)權(quán)重系數(shù)確定流程Fig.2 Process to obtain index weight

表2 各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)Table 2 Coefficient of each index weight

2.2.2 外部因素

外部因素主要包括氣象條件和重復(fù)停電因素。氣象因數(shù)的取值正常取1，臺(tái)風(fēng)取[1,2),雷雨取[1, 2)，高溫取[1, 2)，大霧取[1, 2)，結(jié)冰取[1,1.5)。重復(fù)停電因素的取值為上月發(fā)生停電1次取1，上月發(fā)生停電2次取1.5。

2.3 評(píng)估結(jié)果

重復(fù)多發(fā)性停電綜合概率值可由公式(1)、(2)得出

P=P0QT

(1)

(2)

式中:P為重復(fù)多發(fā)性停電綜合概率，P0為重復(fù)多發(fā)性停電基礎(chǔ)概率，Q為氣象條件因數(shù)，T為重復(fù)停電因數(shù)，Ui為每項(xiàng)指標(biāo)得分，kwi為每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

重復(fù)多發(fā)性停電綜合概率取值范圍是0～100，如果計(jì)算值超過(guò)100按100計(jì)，如表3所示。

表3 重復(fù)多發(fā)性停電綜合概率量化分級(jí)表Table 3 Repeated multiple power outages of comprehensive probability of hierarchical and quantification

3 配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電分級(jí)預(yù)警模型

根據(jù)重復(fù)停電發(fā)生的影響后果不同，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分級(jí)，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)結(jié)果發(fā)出相應(yīng)級(jí)別的預(yù)警，進(jìn)而采取相應(yīng)的防治與管控措施。

3.1 重復(fù)多發(fā)性停電后果值

影響重復(fù)多發(fā)性停電發(fā)生后果的因素主要有停電負(fù)荷重要程度、重復(fù)停電投訴率、停電發(fā)生時(shí)間和停電影響范圍4方面。因此，在重復(fù)多發(fā)性停電預(yù)警中應(yīng)考慮其不同影響，做到分級(jí)別預(yù)警。對(duì)各影響因素指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)分，由德?tīng)柗品ǚ治鲇?jì)算，最終得到重復(fù)多發(fā)性停電的影響后果值。根據(jù)后果值的大小確定重復(fù)多發(fā)性停電事件的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，并發(fā)出相應(yīng)級(jí)別的預(yù)警。

3.1.1 重復(fù)多發(fā)性停電后果指標(biāo)

負(fù)荷重要因數(shù)將依據(jù)Ⅰ、Ⅱ級(jí)負(fù)荷的比重確定，[0，30%)取30分，[30%，60%)取60分，[60%，80%)取70分，[80%，90%)取80分，[90%,100%]取90分。在無(wú)法獲得負(fù)荷比重?cái)?shù)據(jù)時(shí)，可以用地域特征來(lái)反映負(fù)荷的重要程度，市中心區(qū)取90分，市區(qū)取80分，城鎮(zhèn)取70分，農(nóng)村取60分。

3.1.1.2 重復(fù)停電投訴率

用該地區(qū)重復(fù)停電投訴率指標(biāo)表征該地區(qū)對(duì)重復(fù)停電的耐受程度，投訴率[0,10%)取50分，[10%，20%)取60分，[20%，30%)取70分，[30%,40%)取80分，[40%，50%)取90分，[50%,100%)取100分。

(3)

式中:PR為重復(fù)多發(fā)性停電投訴率,C0為該地區(qū)重復(fù)停電投訴數(shù),C為該地區(qū)用戶投訴數(shù)。

3.1.1.3 停電發(fā)生時(shí)間

一般工作日取[50，60)分，節(jié)假日取[70，90)分，特殊保供電時(shí)期取[90，100]分。

3.1.1.4 停電影響范圍

表明，植生混凝土護(hù)坡的模擬邊坡對(duì)固體雜質(zhì)的攔截率大幅提升，同時(shí)隨粗集料粒徑的增加，植生混凝土對(duì)固體的攔截能力不斷減弱，主要是由于植生混凝土以多孔混凝土為框架，降雨過(guò)程中，固體顆粒隨水流匯入到孔隙中，導(dǎo)致固體雜質(zhì)擴(kuò)散受阻。

對(duì)于配電網(wǎng)，停電發(fā)生范圍的不同，如整線停運(yùn)和分支線停運(yùn)，對(duì)配電網(wǎng)重復(fù)停電的影響程度不同，分支線停取[20，50]分，整線停取[80，90]分。

3.1.2 重復(fù)多發(fā)性停電后果指標(biāo)權(quán)重

同樣采用德?tīng)柗品ù_定指標(biāo)權(quán)重，停電影響范圍權(quán)重0.4，停電發(fā)生時(shí)間權(quán)重0.1，重復(fù)停電投訴率權(quán)重0.2，停電負(fù)荷重要程度權(quán)重0.3。

3.1.3 重復(fù)多發(fā)性停電后果量化評(píng)估

(4)

式中:PH為重復(fù)多發(fā)性停電后果得分,Uj為每項(xiàng)指標(biāo)得分，kwj為每項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

根據(jù)公式(4)得到重復(fù)多發(fā)性停電影響后果值得分。根據(jù)停電影響后果值的大小，后果嚴(yán)重程度分為5個(gè)等級(jí)，[70，100]為特大損失,[40，70)為重大損失,[20，40)為較大損失,[10，20)為一般損失,[0，10)為輕微損失。

3.2 故障風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警

根據(jù)該量化的配電網(wǎng)故障后果值，對(duì)配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)，并根據(jù)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的分級(jí)制定預(yù)警等級(jí)，Ⅴ級(jí)取[0，10)，Ⅳ級(jí)取[10，20)，Ⅲ級(jí)取[20，40)，Ⅱ級(jí)取[40，70)，Ⅰ級(jí)取[70，100]，方便管理上采取風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施。

4 實(shí)例分析

2016年7月，某縣城某條配電網(wǎng)線路，在一個(gè)夏季中發(fā)生了2次避雷器擊穿事故，造成停電，該線路為該縣部分企業(yè)供電。

經(jīng)過(guò)分析確定該事件為故障停電事件，從多源信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)得知，該地區(qū)設(shè)備運(yùn)行年限長(zhǎng)，大部分設(shè)備老化嚴(yán)重，繼電保護(hù)裝置配置簡(jiǎn)單。綜合裝備水平、運(yùn)維水平、外力防護(hù)水平和網(wǎng)架結(jié)構(gòu)水平等4個(gè)方面給出評(píng)估重復(fù)多發(fā)性停電的基準(zhǔn)概率指標(biāo)的評(píng)分值，如表4所示。

本例中，該地區(qū)6～8月為夏季雷電易發(fā)期，氣象因數(shù)選取1.2，上月停電2次，重復(fù)多發(fā)性停電因數(shù)取1.5。因此各個(gè)指標(biāo)的評(píng)分值結(jié)果如表4所示。

表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)得分Table 4 Score of factors

利用公式(2)，計(jì)算得到基準(zhǔn)概率指標(biāo)值為52.8分?？紤]氣象因素和重復(fù)停電因數(shù)后，利用公式(1)計(jì)算綜合概率值為95.04分，應(yīng)發(fā)出重復(fù)多發(fā)性停電預(yù)警。利用公式(4)，由表5計(jì)算得到重復(fù)停電后果值為49分，因此，預(yù)警級(jí)別應(yīng)為II級(jí)。

表5 后果指標(biāo)得分Table 5 Score of consequence

評(píng)估的結(jié)果是：該事件演變?yōu)橹貜?fù)多發(fā)性停電的概率值超過(guò)70，該事件演變?yōu)橹貜?fù)停電的“可能性很大”，應(yīng)該發(fā)出預(yù)警；根據(jù)后果指標(biāo)值計(jì)算，確定其預(yù)警級(jí)別為II級(jí)預(yù)警。該事件將演變?yōu)橹貜?fù)多發(fā)性事件，應(yīng)及時(shí)采取措施避免重復(fù)多發(fā)性事件的產(chǎn)生。

5 結(jié)論

(1)利用Web Service服務(wù)的SOA框架，設(shè)計(jì)基于SOA多源停電信息融合技術(shù)框架，為在線監(jiān)測(cè)和預(yù)警、治理配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電提供理論支撐。

(2)綜合多源信息分析了兩種模型的影響因素、評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)和量化范圍,基于德?tīng)柗品ㄔu(píng)價(jià)體系建立了配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電風(fēng)險(xiǎn)模型和停電分級(jí)預(yù)警模型，為治理配電網(wǎng)重復(fù)多發(fā)性停電提供新技術(shù)。