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          首頁 | 大數(shù)據(jù)

          江蘇電力人工智能+大數(shù)據(jù)給力負損治理 助力提升配電網(wǎng)精益管理水平

          電力網(wǎng)
          2020-06-23
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            “10千伏金通、志進、海光等6條線路負損原因已全部查實,負損系統(tǒng)的診斷結(jié)果正確無誤,市區(qū)的負損線路已全部完成治理。”6月12日上午,江蘇南通供電公司配電工區(qū)班長劉王春與運檢部副主任胡新雨遠程連線,通報了現(xiàn)場核查結(jié)果。依靠配網(wǎng)負損治理系統(tǒng)的精準研判,南通供電公司開展負損線路專項整治行動,取得顯著成效。當日,國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院后臺監(jiān)控數(shù)據(jù)顯示,中壓配網(wǎng)負損治理系統(tǒng)累計訪問次數(shù)超過8000人次,日訪問數(shù)量接近200人次,人均活躍時長超過半小時。

            近年來,國網(wǎng)江蘇電力把握能源革命和數(shù)字革命融合趨勢,借助人工智能技術(shù)深入挖掘數(shù)據(jù)應用價值,推動業(yè)務數(shù)據(jù)化向數(shù)據(jù)業(yè)務化轉(zhuǎn)變。配電網(wǎng)是保障和改善民生的重要基礎設施,做好配網(wǎng)線損管理是電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營管理提質(zhì)增效的內(nèi)在需求。國網(wǎng)江蘇電力自2019年起,基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新思路,深入攻關(guān),推動數(shù)據(jù)應用落地實踐,自主研發(fā)了全國首套中壓配網(wǎng)負損治理系統(tǒng),并于今年1月起向全省推廣,有效提升了江蘇配電網(wǎng)精益管理水平。

            負損成因復雜處置效率低 治理亟需新方法

            什么是負損?負損是線損中較為特殊的一種表現(xiàn)形態(tài),指的是由于線變關(guān)系異動、量測誤差等原因?qū)е戮€路下掛的臺區(qū)負荷累加超過了線路總負荷的一種現(xiàn)象。負損治理是線損精益化管理的先決條件。

            負損成因極為復雜,涉及業(yè)務面廣,對于負損線路的分析和治理并非易事。傳統(tǒng)治理方法一般包含PMS/營銷/同期線損系統(tǒng)數(shù)據(jù)核對、現(xiàn)場勘察、帶電檢驗等步驟。這種方式不僅工作時間長、效率低,而且還遺留了一些歷史問題。

            2019年6月,江蘇電科院人工智能技術(shù)團隊在與揚州供電服務中心的交流過程中了解到這一痛點問題。團隊前期已在人工智能技術(shù)領(lǐng)域展開了深入研究。經(jīng)過多次基層調(diào)研,他們認為人工智能技術(shù)將是解決負損問題的關(guān)鍵所在,因此下決心用這項技術(shù)來嘗試解決負損治理難題。

            人工智能+大數(shù)據(jù) 破譯負損“特征密碼”

            傳統(tǒng)統(tǒng)計同期線損是基于配網(wǎng)靜態(tài)拓撲,通過饋線與下轄臺區(qū)日電量差值得出日線損值。這種以天為單位的統(tǒng)計方式粒度粗,難以定位引起線損異常的真實原因。江蘇電科院技術(shù)團隊利用海量運行數(shù)據(jù)高清晰度反演配網(wǎng)實際運行情況——通過將能量管理系統(tǒng)中的饋線功率與用電信息采集系統(tǒng)中的配變功率在一個二維空間中進行矩陣運算,線損率就從一個固定值變成了動態(tài)波動的曲線。對于這個曲線特征的分析就成為破解負損謎題的核心。

            通過基層走訪及歷史數(shù)據(jù)比對分析,技術(shù)團隊梳理出了導致負損的幾大因素,包括轉(zhuǎn)供操作、量測誤差、表底缺失和線變關(guān)系異常等。以上任何一種因素都能引起線損率曲線的異常波動,然而,負損往往是多種因素綜合導致的,只有抽絲剝繭一項項逐步排除和驗證,才能最終找出負損真實原因及相應治理方法。

            所幸,這些因素都在電壓、功率等運行數(shù)據(jù)中留下了蛛絲馬跡。江蘇電科院技術(shù)團隊通過營、配、調(diào)海量數(shù)據(jù)的融合貫通,運用人工智能技術(shù)陸續(xù)實現(xiàn)了轉(zhuǎn)供操作智能識別、量測誤差及表底缺失智能研判等關(guān)鍵技術(shù),最終攻克了線變關(guān)系診斷這一負損問題中的癥結(jié)。在此過程中,大數(shù)據(jù)技術(shù)也得到了淋漓盡致的運用——依靠分布式數(shù)據(jù)庫、圖計算、內(nèi)存計算和容器技術(shù),對江蘇全省3.8萬條饋線與近百萬臺公專變每日數(shù)億條量測數(shù)據(jù)分析處理僅需2個小時。

            通過在揚州、徐州等地市長達3個多月的現(xiàn)場驗證,江蘇電科院團隊不斷升級完善算法,成功克服了數(shù)據(jù)缺失、時鐘偏移、三相不平衡等干擾因素,讓負損診斷成功率從最初的50%逐步提升到85%以上,系統(tǒng)達到工程化應用水準。

            “數(shù)字化是配電網(wǎng)轉(zhuǎn)型升級的核心動力。該系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動改變了傳統(tǒng)線損管理模式,是數(shù)字化配網(wǎng)的一個典型示范應用。”國網(wǎng)江蘇電力設備部配電處副處長朱衛(wèi)平說。今年1月3日,國網(wǎng)江蘇電力正式全面推廣使用中壓配網(wǎng)負損治理系統(tǒng)。

            系統(tǒng)功能獲得驗證 遠程自動診斷負損成因

            中壓配網(wǎng)負損治理系統(tǒng)上線伊始,不少現(xiàn)場人員對于系統(tǒng)診斷結(jié)果仍然將信將疑,而系統(tǒng)的準確性和先進性卻通過一次次實戰(zhàn)成果得以驗證。

            今年春節(jié)前的一個下午,江蘇電科院能源互聯(lián)網(wǎng)中心員工陳燁突然接到蘇州供電公司配電檢修班專責的電話。電話中,專責表示根據(jù)系統(tǒng)自動診斷結(jié)果提示:A線和B線下各有一臺配變互相掛接錯誤,從而導致了A線的負損和B線的高損。由于這兩條線路均為電纜,難以通過肉眼辨識,需要跨部門協(xié)調(diào)停電校驗事宜。停電計劃已經(jīng)申請下來,然而班組里的老師傅們卻不愿意執(zhí)行,堅持認為線變關(guān)系是正確的。配電檢修班希望電科院專家能拍板證實,從而推動現(xiàn)場停電校核。

            陳燁當即打開系統(tǒng)進行分析,從數(shù)據(jù)上看診斷結(jié)論是準確無誤的。拍板雖有風險,但他對系統(tǒng)的算法有十足把握。得到肯定答復后,配電檢修班隨即安排了停電校核。十分鐘后,檢修班打來電話:“系統(tǒng)診斷的結(jié)論完全正確!班里兄弟們現(xiàn)在對負損系統(tǒng)是服得不得了。系統(tǒng)不在現(xiàn)場,卻能知曉現(xiàn)場的真實情況,真是神了!”

            中壓配網(wǎng)負損治理系統(tǒng)在江蘇省13個地市供電公司已開通訪問賬戶214個,因診斷結(jié)果準確高效而獲得基層班組人員肯定。

            解決大量疑難問題 為配網(wǎng)運營一線減負增效

            一個系統(tǒng)要真正實用化,就一定要滿足基層需求。中壓配網(wǎng)負損治理系統(tǒng)上線后,除了組織集中培訓外,江蘇電科院研發(fā)團隊還深入徐州、常州、淮安等多個地市一線班組進行推廣應用,同時根據(jù)反饋建議不斷打磨系統(tǒng)功能,陸續(xù)開發(fā)了一鍵式診斷報告、線變關(guān)系修正決策、表底缺失智能預警等實用化功能,提升了系統(tǒng)診斷的實時性。

            江蘇電科院能源互聯(lián)網(wǎng)中心主任劉偉介紹,隨著系統(tǒng)訪問量攀升,江蘇省的負損線路逐步減少,部分縣區(qū)率先實現(xiàn)了負損線路清零。

            系統(tǒng)在負損治理、減負增效等方面優(yōu)勢明顯。地市供電公司依靠該系統(tǒng)解決了大量歷史遺留的疑難線路問題。在這些解決了遺留疑難問題的線路中,近30%為負損持續(xù)3個月以上且現(xiàn)場難以核查的線路。

            傳統(tǒng)核查1條負損線路平均需要約15人/日,成功率僅40%~50%;現(xiàn)通過系統(tǒng)在線診斷再赴現(xiàn)場精準核查,平均只需2人/日,成功率接近90%。截至6月17日,系統(tǒng)累計診斷分析負損線路7000余條,其中包含線變關(guān)系異常線路近800條,節(jié)約成本600多萬元。

            江蘇電科院將進一步整合資源,通過負損系統(tǒng)與線變關(guān)系識別終端相結(jié)合的方式,協(xié)助現(xiàn)場不停電精準核實線變關(guān)系。目前,系統(tǒng)功能正逐步搬遷至江蘇電力數(shù)據(jù)中臺,未來將能在更大范圍共享數(shù)字化成果紅利。技術(shù)團隊還計劃將人工智能技術(shù)拓展至高損治理、竊電分析、可靠性評估等領(lǐng)域,以數(shù)據(jù)手段驅(qū)動管理提升和效益提升,助力電網(wǎng)發(fā)展提質(zhì)增效。


          作者:陳錦銘 劉通 電力數(shù)字化智能化網(wǎng)站
          中國電力年鑒

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