趙永生,趙愛華,夏宗杰,程 辰 ,吳 瓊,胡彥斐,程 敏

(1.國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司,安徽 合肥 230001;2.國(guó)網(wǎng)安徽省電力科學(xué)研究院,安徽 合肥 230001;3.國(guó)網(wǎng)安徽銅陵供電公司,安徽 銅陵 244000;4.國(guó)網(wǎng)合肥供電公司, 安徽 合肥 230000;5.國(guó)網(wǎng)宣城供電公司,安徽 宣城 242000;6.國(guó)網(wǎng)六安供電公司,安徽 六安 237000;7.國(guó)網(wǎng)安慶供電公司,安徽 安慶 246003)

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)、通信、大數(shù)據(jù)、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)[1-4]廣泛應(yīng)用于配電網(wǎng)領(lǐng)域，人們對(duì)配電網(wǎng)的高效、節(jié)能及服務(wù)質(zhì)量等運(yùn)行管理有了更高要求[5-6]。其中，配電網(wǎng)變壓器運(yùn)行(distribution network transformer operation，DNTO)[7-8]在配電網(wǎng)的運(yùn)行管理中起著至關(guān)重要的作用。

近年來，對(duì)配電網(wǎng)數(shù)據(jù)的大量研究主要集中在狀態(tài)評(píng)估[9-10]、功率損耗[11]計(jì)算等方面。文獻(xiàn)[9]提出了綜合考慮檢修策略和設(shè)備健康指數(shù)的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估方法。文獻(xiàn)[10]基于耦合元件的失效情況，建立了基于滿二叉樹拓?fù)涠酄顟B(tài)可靠性模型，為評(píng)估存量配電網(wǎng)信息物理系統(tǒng)的可靠性提供了可行方案。文獻(xiàn)[11]提出基于Logistic回歸的配電網(wǎng)變壓器損耗預(yù)測(cè)方法，從而提高配電網(wǎng)變壓器的損耗控制能力。然而，這些方法很大程度上依賴于大量的數(shù)據(jù)。DNTO相對(duì)復(fù)雜，不僅涉及變壓器本身，還涉及其輻射區(qū)域內(nèi)的設(shè)備，如饋線、無功補(bǔ)償裝置、計(jì)量裝置，以及人為因素等。數(shù)據(jù)指標(biāo)質(zhì)量不高或維數(shù)較大時(shí)，評(píng)估結(jié)果將受到嚴(yán)重影響。此外，部分方法未考慮眾多因素中的相關(guān)性，僅使用懲罰因子或權(quán)重，會(huì)使得評(píng)估結(jié)果不準(zhǔn)確。

為此，本文提出了混合定義-測(cè)量-分析-改進(jìn)-控制(definition-measurement-analysis-improve-control，DMAIC)和計(jì)劃-執(zhí)行-控制-行動(dòng)(plan-do-control-action,PDCA)管理策略的DNTO管理綜合評(píng)估方法。該方法根據(jù)DMAIC模型，優(yōu)化電網(wǎng)公司DNTO管理流程，并通過PDCA模型對(duì)電網(wǎng)公司進(jìn)行必要的指導(dǎo)和監(jiān)督，從而實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理過程的持續(xù)改進(jìn)。

1 相關(guān)理論

1.1 奇異值優(yōu)化

奇異值分解[12](singular value decomposition，SVD)是本文使用的基本理論之一。F為信息矩陣，由多種綜合評(píng)估方法的結(jié)果構(gòu)成。對(duì)于n維空間到p維空間的信息矩陣F映射向量，使矩陣F可以分解為：

SVD(F)=UWVT

(1)

式中：U為m階正交矩陣；V為n階正交矩陣；W為對(duì)角矩陣。

W定義如下：

(2)

式中：H為F的奇異值，且H為按降序排列的對(duì)角矩陣。

此外，奇異值優(yōu)化需要同時(shí)考慮2個(gè)指標(biāo)：可信度指數(shù)tk和一致性指數(shù)Tk。

(3)

式中：p為Hi的數(shù)目;k為Hi的保留數(shù)目。

(4)

為了滿足可信度和一致性要求，本文構(gòu)造了綜合指數(shù)Ck。

Ck=a1(b1Tk+b2tk)+a2(b1Tk×b2tk)

(5)

式中：b1Tk+b2tk為tk和Tk的線性組合，且有b1+b2=1；Tk×tk為非線性部分，用于平衡tk和Tk。

需注意，b1和b2的值根據(jù)tk和Tk的相對(duì)重要性設(shè)置；同時(shí)，a1和a2的值根據(jù)最大分散度選擇。則有：

(6)

式中：I為單位矩陣。

Z=UWnVT

(7)

1.2 奇異熵

奇異熵(singular entropy，SE)的變化趨勢(shì)可以用于判斷信息矩陣的質(zhì)量。

令奇異值Hi為F中特征向量，則F的奇異熵定義為：

(8)

式中：k為奇異熵的階數(shù);Ei為奇異熵在i階中的增量。

(9)

2 基于混合模型的DNTO管理過程

2.1 DNTO管理過程框架

本文提出了混合DMAIC和PDCA管理策略的電網(wǎng)公司DNTO管理綜合評(píng)估方法。DMAIC和PDCA為六西格瑪管理策略中的2種經(jīng)典方法。DMAIC是1種過程改進(jìn)方法，包括5個(gè)階段：定義、測(cè)量、分析、改進(jìn)和控制。PDCA將過程改進(jìn)分為4個(gè)階段，即“計(jì)劃-執(zhí)行-檢查-行動(dòng)”。

根據(jù)DMAIC模型，優(yōu)化電網(wǎng)公司DNTO管理流程，并通過PDCA模型對(duì)電網(wǎng)公司進(jìn)行必要的指導(dǎo)和監(jiān)督，從而實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理過程的持續(xù)改進(jìn)?；诨旌夏Ｐ偷腄NTO管理框架如圖1所示。

圖1 基于混合模型的DNTO管理框架

該框架主要包含定義、策略、分析3個(gè)階段。定義是建立相關(guān)指標(biāo)體系，全面、公正地衡量DNTO；策略是利用指標(biāo)體系數(shù)據(jù)對(duì)DNTO進(jìn)行評(píng)估；分析是找出DNTO差異的原因，即區(qū)別于臨界參考值和基準(zhǔn)，并輸出最終評(píng)估得分。

2.2 DNTO指標(biāo)建立

本文從覆蓋DNTO全過程的3個(gè)維度構(gòu)建了DNTO的評(píng)估體系，包括規(guī)劃特征、管理特征和運(yùn)營(yíng)特征。規(guī)劃特征主要是配電網(wǎng)變壓器連接的線路參數(shù)。管理特征反映了配電網(wǎng)變壓器的管理參數(shù)。運(yùn)行特性是配電網(wǎng)變壓器的運(yùn)行參數(shù)。DNTO指標(biāo)主要包括3部分：規(guī)劃特征、管理特征和運(yùn)行特性。其中，規(guī)劃特征包括3類，分別為電源半徑、導(dǎo)線截面積和電纜絕緣率。管理特征包括5類，分別為功率損耗率、功率損耗月波動(dòng)率、舊電能表比例、終端數(shù)據(jù)采集完整率和分支抄表日一致率。運(yùn)行特性包括7類，分別為變壓器功率因數(shù)、饋線功率因數(shù)合格率、變壓器平均負(fù)載率、變壓器最大負(fù)載率、三相不平衡率、電壓合格率和端子電壓。

2.3 DNTO管理評(píng)估

為了有效利用數(shù)據(jù)指標(biāo)衡量DNTO，本文應(yīng)用混合評(píng)估方法綜合評(píng)估DNTO管理過程。

首先，采用模糊層次分析法(f1)、變權(quán)理論(f2)、熵權(quán)法(f3)、變異系數(shù)法(f4)等方法，綜合評(píng)估DNTO指標(biāo)。其中：層次分析法強(qiáng)調(diào)專家經(jīng)驗(yàn)；變權(quán)理論強(qiáng)調(diào)指標(biāo)的合理分配；熵權(quán)法和變異系數(shù)法從不同角度分析指標(biāo)數(shù)據(jù)的特征。因此，綜合評(píng)估矩陣F定義如下：

F=[f1,f2,f3,f4]

(10)

綜合評(píng)估矩陣F可以涵蓋當(dāng)前評(píng)估的許多方面，能夠全面反映DNTO的綜合特性，避免了單一算法的片面性。因此，綜合評(píng)估結(jié)果x計(jì)算過程描述如下：

x=[xL,xM,xU]=[min(F),SVD(F),max(F)]

只有菜怎么行！吉林四平一民警視頻巡查發(fā)現(xiàn)一輛吉普車停在高速路應(yīng)急車道上，4名男子竟然正在殺一只雞。最終駕駛員被處罰款200元，記6分處罰。

(11)

式中：xL為最小值;xU為最大值;xM為基于SVD優(yōu)化的優(yōu)化值。其過程如下。

①在F的基礎(chǔ)上求出W，并由此得到H的值。

②為了避免所選計(jì)算方法的重復(fù)，計(jì)算奇異熵檢查獲得的信息量。如果奇異熵單調(diào)增加，則求得的矩陣為一個(gè)有效矩陣；否則，其為無效矩陣。

③計(jì)算可信度指數(shù)tk和一致性指數(shù)Tk?？紤]到tk和Tk之間的平衡關(guān)系，令b1=b2=0.5，并根據(jù)規(guī)劃模型求解a1和a2的值。

④計(jì)算綜合指數(shù)Ck的值以測(cè)量矩陣的近似效果。同時(shí)，保留Hk，將剩余奇異值設(shè)置為0，并求解優(yōu)化結(jié)果Z。

為了消除不同維度的不可通約性，將規(guī)劃特征綜合評(píng)估結(jié)果x轉(zhuǎn)化為r。

(12)

同一維度中所有評(píng)估對(duì)象的評(píng)估值的總相對(duì)相似度越小，維度權(quán)重的值越大。因此，令w為維度加權(quán)向量，用于反映每個(gè)被評(píng)估對(duì)象的維度屬性值之間的相對(duì)相似性。

(13)

式中：S為相同維度之間不同間隔的相似性。

(14)

式中：S(rij,rkj)為第j維區(qū)間內(nèi)第i個(gè)和第k個(gè)評(píng)估對(duì)象的相似性；l為維度數(shù)。

結(jié)合w和r，加權(quán)評(píng)估矩陣X定義如下：

Xij=rijwj

(15)

式中：Xij為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象的第j維度得分區(qū)間。

此外，基于Xij可構(gòu)建評(píng)估向量Ui，定義如下：

Ui=(Xi1,Xi2,...,Xil)

(16)

評(píng)估向量Ui可劃分為正理想?yún)^(qū)間U+和負(fù)理想?yún)^(qū)間U-，具體定義為：

(17)

(18)

令R(Ui)為評(píng)估對(duì)象與理想?yún)^(qū)間的總體相對(duì)相似性，則其定義如下：

(19)

式中：S(Ui,U+)為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象自身與正理想?yún)^(qū)間之間的相對(duì)相似性，S(Ui,U-)為第i個(gè)評(píng)估對(duì)象自身與負(fù)理想?yún)^(qū)間之間的相對(duì)相似性。

2.4 DNTO分析過程

為了量化相關(guān)指標(biāo)之間關(guān)系的影響，基于余弦定理獲取前述指標(biāo)相關(guān)關(guān)系θij。

(20)

式中：n為與第j個(gè)指標(biāo)相關(guān)的指標(biāo)個(gè)數(shù)，INij為第i個(gè)指標(biāo)和第j個(gè)指標(biāo)關(guān)系;m為具有相關(guān)性的指標(biāo)個(gè)數(shù)。

(21)

3 案例分析

本文以某地區(qū)195家城鎮(zhèn)配電網(wǎng)變壓器的數(shù)據(jù)為例，應(yīng)用上述評(píng)價(jià)過程對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。仿真時(shí)，硬件環(huán)境為Windows10 64位操作系統(tǒng)，CPU為酷睿i7，3.6 GHz，軟件編譯環(huán)境為MATLAB。

首先，采用層次分析法、熵權(quán)法、變權(quán)理論、變異系數(shù)法和理想逼近點(diǎn)法對(duì)195家城鎮(zhèn)配電網(wǎng)變壓器的運(yùn)行情況進(jìn)行了評(píng)估。不同評(píng)估方法的評(píng)估結(jié)果如圖2所示。

圖2 不同評(píng)估方法的評(píng)估結(jié)果

由圖2可知，由于單個(gè)算法的立場(chǎng)不同，因此結(jié)論將完全不同。

規(guī)劃特征中使用懲罰性權(quán)重評(píng)估結(jié)果如圖3所示。

圖3 規(guī)劃特征中使用懲罰性權(quán)重評(píng)估結(jié)果

由圖3可知：第7變壓器和第10變壓器在規(guī)劃特征中使用懲罰性權(quán)重計(jì)算的得分分別為68.76和66.34；使用熵權(quán)法計(jì)算的得分分別為58.46和88.07；使用層次分析法計(jì)算的得分分別為72.19和70.68。該結(jié)果表明，第7變壓器的各項(xiàng)指標(biāo)得分應(yīng)分布均勻，但與同一指標(biāo)中的其他評(píng)價(jià)站相比差異不大。與配電網(wǎng)變壓器的其他指標(biāo)相比，第10變壓器的差異比較明顯。然而，使用單一評(píng)估算法將導(dǎo)致配電變壓器運(yùn)行評(píng)估出現(xiàn)偏差。

全區(qū)城鎮(zhèn)配電變壓器最終評(píng)分統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4所示。

圖4 配電變壓器最終評(píng)分統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由圖4可知，配電變壓器評(píng)分范圍為[60,90]。其中，最接近正理想、最遠(yuǎn)離負(fù)理想的區(qū)域得分最高，為88.64分；最接近負(fù)理想、最遠(yuǎn)離正理想的區(qū)域得分最低，為62.12分。整個(gè)城鎮(zhèn)配電網(wǎng)變壓器平均得分為75.93，偏方差為5.258。從數(shù)據(jù)上看，目前該地區(qū)配電網(wǎng)DNTO水平較低，存在不均衡問題。

4 結(jié)論

本文對(duì)配電網(wǎng)閉環(huán)運(yùn)行管理方案進(jìn)行了研究與分析，提出了一種混合配電網(wǎng)閉環(huán)運(yùn)行管理策略。首先，建立相關(guān)指標(biāo)體系，全面、公正地衡量DNTO；其次，利用指標(biāo)體系數(shù)據(jù)對(duì)DNTO進(jìn)行評(píng)估；接著，分析DNTO差異的原因，找出區(qū)別于臨界參考值和基準(zhǔn)；最后，計(jì)算評(píng)估得分。本文方法對(duì)配電網(wǎng)閉環(huán)運(yùn)行管理服務(wù)質(zhì)量的提升具有一定借鑒作用。

本文重點(diǎn)對(duì)配電網(wǎng)管理過程進(jìn)行評(píng)估。未來工作可對(duì)配電網(wǎng)改進(jìn)策略進(jìn)行研究，如優(yōu)化結(jié)構(gòu)能源配置，優(yōu)化供電策略等。