从被动到主动 电力扰动数据分析及应用的探索(现代电网电力扰动数据分析与主动应用).docx

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1、O1.引言现代电网各类监测装置被广泛应用于电力系统的各个环节中，使得数字化”成为其重要特征。电力系统运行人员和决策各近年来正在面临着如何对数据与信息快速、有效地进行分析、加工、提林以获取系统所需知识并发挥其作用的关键问题。然而，一方面传统方法通过信号处理等方式对扰动发生后的监测数据根据扰动发生.、传播和影响过程进行事后分析，属于补救性措施，缺乏事前预防的有效手段：另方面，现有方法通常关注电能质员领域本身，而忽略了监测数据中包含的暂态电磔信息对其他领域的有益探索，如图1所示。由这些研究在电力扰动产生影响后根据监测数据对扰动的现象和原因进行全现和追溯，本文聘这部分研究定义为电力扰动数据的“被动应用

2、“，即在扰动发生后被迫地分析和治理。相较于被动去降低电力扰动问题对用户的影响，若能尽早的防御电力扰动的影响，对于源-网-荷侧若干工程技术难题具有重要意义.O关注电惶质本身危Ir的抑制与消除如何利用电能桥量发测数IE解决m图1电力扰动监测数据中的相关信息02电力扰动主动应用的若干场景在现代电网的诸多监测数据中，电力扰动监测数据存在着获取方便、成本低、对系统没有注入干扰、包含特有留态信息等诸多优点。电力扰动主动应用的一大特点是基于电力扰动监测数据解决包含负荷监测、设备运行状态评价、故障诊断、电力市场等不同领域的技术琲题。虽然各领域应用的时象不同，但分析对象均为电力扰动，分析目标均为电力扰动的改善和

3、治理。因此，本文例举出主动感知、主动服务、主动预警、主动诊断等若干应用场景，如图2所示。这些难题均围绕个核心目标，即如何避免电力扰动对电网运行和敏感用户生产造成影响。如何提前感知用户类型及其占比如何提前为多元用户制定服务计划规避风险如何提前发出预警信息以帮助指导用户生产如何提前诊断设筋以避免故8的形成和发展图2电力扰动主动应用的若干场景03主动感知与服务1主动感知同一电力扰动事件可能对不同类别敏感设备造成不同的影响，传统方法既无法根据监测数据辨识敏感负荷类型,乂无法得知馈线上不同类别敏感负荷的占比，因此分析和治理手段都过于滞后.主动感知即是根据电力扰动监测数据计算电压幅值、电流幅值、有功功率与

4、无功功率轨迹等多维特征，在此施础上可通过聚类实现敏感用户狭识并得到各类负荷占比的过程。感知过程通常包括事件检测、特征提取和负荷辨识等关键环节，其核心是不同类别负荷受电力扰动的影响不同进而特征曲线也不同，如图3所示.由丁并非所有的用户都需要高品质供电,通过主动感知的方式，精准判断配电网线路上根感负荷占比有利于才找到需要裔品质供电的敏感客户群，进而为用户提供差异化的优质供电服务。图3不同类型设备的有功功率轨迹2主动服务当前电力市场中的传统服务方式容易导致用户需求被忽视,频装抱怨、投诉。与传统方法的本质区别在于，优质供电主动服务是电网公司生动发现问题，在主动感知的基础上明确用户需求并主导服务方案协助

5、用户解决投资成本过高等实际困难。目前已逐渐出现了包括治理设备相储、以旧换新、电力保险等在内的各种主动服务商业模式。图4呈现了各利益相关者之间的关系，这些主动服务商业模式的出现，丰富了电力服务的多样性和精准性，扩宽电力营销服务业务渠道，对用户电力获得感的提升起着极大的推动总用.财政支持图4电力扰动损失风险利益相关者之间的关系04主动预警与诊断I主动预警由于短时电力扰动事件带有明显起止时刻标记，有助于多监测平台的事件匹配，进而可找到“气象因素-电压沔降-用户生产等多个层级的关联关系。为克服多源平台监测数据难以有效利用的问题，通过关联规则挖掘的方法推导电力扰动发生并影响用户生产的风险,其流程包括属性

6、值的选择、离散化,规则挖掘、规则匹配和规则评价等，如图5所示。不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后对扰动的影响程度进行评估，扰动风险主动预警以关联规则为基础结合敏感用户的位置与生产过程，为用户发送预警信号，帮助用户避免生产过程受扰动影响。1.1.jt_1.J改道的Kmc;InXk法I-11E试鬃_Ruk*胆配结果下一条测试集关联规则可视化度度度持信用支置作图5电网雷击故障与电力扰动关联规则挖掘流程图2主动诊断实际运行中由于绝缘老化过程等方面的原因，系统中存在部分故障扰动并不会导致馈线保护跳闸，处于该阶段的故隙扰动统称为隐性故障.如图6所示，虽然该类故障未引起故障停电，然而却会对系统构成安全的

7、患，当隐性故障发展到一定程度后，将导致显性故障扩大、保护动作。相对于传统方法针对已发生的显性故障进行被动诊断，以电压电流中反映设备异常的波形特征为突破口，对不会造成保护动作的隐性故障进行主动诊断并采取相应改造措施，有助r避免故障的发生。传统理解实际情况图6配电网部分故障状态发展过程05结论本文以电力扰动数据分析为基础，以电力扰动改善与防御为目标，从极感用户电力扰动需求主动感知，优质供电主动服务、风险主动预警和隐性故障主动诊断4个层面例举出了电力扰动数据生动应用的若干场景。简述了相关过程和关健问题，以期为工业界和学术界学者们的进一步深入研究，起到抛砖引玉作用。附参考资料：现代电网阻力扰动数据分析

8、与主动应用。引言电力扰动泛指三相电质、电流波形崎变、偏离期望值的现象或事件，而电能质量扰动是其中被定义和认识的特例.随着现代电网中可再生能源比例逐渐升高和新型用电技术快速发展，电力电子技术被广泛使用1-2,可再生能源的间歇性和波动特性，加上电力电子设备本身的#线性和快速开断特性，造成电力扰动问题更加突出31.另方面，未来高端制造业发展趋势已向精密化、柔性化、智能化、集成化等方向发展，然而电网企业不能提供向质量电能导致的用户投诉日益增多，成为恶化电网企业与用户之间营商环境的f要原因4o随若负荷容量、规模、用电特性发生根本变化，这些用电设备的惯性时间常数更小，对电力扰动事件更加敏感51.在自电侧开

9、放的背景下，满足高新技术用户对高质量电能供应的需求，降低用户因电力扰动问题造成的企业产品不合格,数据丢失等损失，提高电网公司市场竞争力与售电收益，己是亟待解决的问题。现代电网各类监测装置被广泛应用于电力系统的各个环节中，使得,数字化”成为现代电网的重要特征6-7o多源数据共享和数据融合等技术为电力扰动问题的解决提供r新思路8.数据从处理对象转变为一种基础性资源.己成为除劳动力和资本以外的又一不可或缺的生产力要素9,同时也对电力系统的数据处理和数据分析能力提出了挑故10。此外，机器学习、人工智能和大数据分析已成为各行业的研究热点11-12,基于数据驱动的分析方法被各行业看作突破传统技术瓶颈的关键

10、13。电力系统运行人i和决策者近年来正在面临着如何对数据与信息快速、有效地进行分析、加工、提炼以获取系统所需知识并发挥其作用的关保问题141.在上述背毋下,恻重于电能质量检测15-16、特征刻画17-19、评估20-21与原因辨识22-23的传统方法面临着新的技术瓶颈与难题.，一方面，这些方法通过信号处理等方式对扰动发生后的监测数据根据扰动发生、传播和影响过程进行事后分析，属于补救性措施，缺乏事前预防的有效手段：另一方面，现有方法通常关注电能J贞晶象域本身，而忽略了监测数据中包含的稳态和笆态电磁信息可对其他领域的有益探索81.由于这些研究在电力扰动产生影响后根据监测数据对扰动的现象和原因进行全

11、现和追溯，本文符这部分研究定义为电力扰动数据的被动应用“，即在扰动发生后被迫地分析和治理。然而，相较于被动去降低电力扰动问题对用户的影响，若能尽早地防御电力扰动的影响，对于源-网-荷侧若干工程技术难题具有重要意义“为改善上述现状，本文提出“感知-预警-诊断-服务”的主动应用框架，该框架以电力扰动监测数据为基础，通过数据分析主动挖掘包含电力扰动本身在内的部分象域规律和知识，并为电力扰动问题的改善所服务。为此，本文从主动感知用户类别、主动预警扰动风险、主动诊断隐性故障、主动为敏感用户提供差异化的优质供电服务4个层面阐述了“电力扰动数据分析与主动应用”这一方向的研究价值，并踪述了4个层面的前胞性研究

12、，以期吸引更多学者参与工业界和学术界对主动应用的探讨与研究。I电力扰动主动应用的基本.思路1.1 电力扰动监测数据的特点由于电能质量扰动是电力扰动的一种特例，因此电能质量监测数据可以看作电力扰动数据经过特定检测算法获取的三相电压、电流波形数据。在现代电网的诸多监测数据中，电力扰动监测数据存在着以下优点：易实现，电力扰动监测数据的获取方便；成本低，电能质量问即经过30多年的研究和发展，已在电网中安装有大量监测装置，针对无法大量安装监测装置的配电网，也已有研究分析优化配置方案以期实现少量监测装置满足后续数据分析的需要24；非侵入，对系统没有注入干扰，避免了人工干预的影响：信息大，电力扰动监测数据包

13、含特有的暂态信息,蕴含若大量能反映用户用电行为、设备运行状态等信息.综上，在现代电网的诸多类型各界的监测数据中，电力扰动监测数据具有其独特的优点，是主动应用的必要数据基础。1.2 电力扰动监测数据殖含的信息安装在电网变电站出线端的电力扰动监测装巴可以监测并且记录电压、电流波形曲线，而曲线中发生的突变反映了源-网荷曲的各类扰动，如图I所示。I1.OkVnoa5joj1.f,.y35kVIn废.ndmJ3n1.诬备状右,1.常一kh1.:*-I_负他动态行1.1.ZrJfma1.1.1.1.1.i.a1.图1电力扰动监测数据中的相关佶息Fig.1.Re1.evantinformationinpow

14、erdisturbancemonitoringdata例如，电源侧新能源并网由于其间歇性或电力电子设备的开断特性容易造成电力扰动，雷击等气象因素也是造成电力扰动的常见原因：电网侧发生的各类电网故隔以及变压器、电容器等设备异常运行也会造成监测数据中出现相应的波形畸变：用户例敏感设备故障以及负荷的动态用电行为同样会产生电力扰动。这些扰动，在过去的研究中被划分到新能源并网、继电保护、电力市场等领域，但其本质均是电压、电流发生畸变、偏离期望值的现象或事件。因此，对扰动数据进行分析以发现其蕴含的知识，可应用于解决源-网-荷侧的不同技术难题，为电力扰动主动应用的可行性与合理性提供了有效支撑。13电力扰动主

15、动应用场景通过电力扰动数据分析，本文将对部分主动应用场景进行探讨。电力扰动主动应用的一大特点是基于电力扰动监测数据解决包含负荷监测,设备运行状态评价、故障诊断、电力市场等不同领域的技术难题。虽然各领域应用的对象不同，但分析对象均为电力扰动，分析目标均为电力扰动的改善和治理。因此，本文提出“生动感知-主动预警-主动诊断-主动服务的应用框架,分别解决如何提前感知用户类型以确定用户对何种扰动敏感，如何提前发出预警信息以帮助指导用户生产，如何提前诊断设备以避免故障的形成和发展，如何提前为多元用户制定服务计划规避风险等多个难题。这些难题均围绕一个核心目标，即如何避免电力扰动对电网运行和敏感用户生产造成影响。需要说明的是，电力扰动主动应用方向并不仅同限r上述4个层面，本文以此为例进行展开介绍，以吸引研究学者对主动应用方向开屣更多的有益探索。2敏感用户电力扰动主动感知2.1 非侵入式负荷监测技术通过负荷监测获取用户用电信息,支撵智能用能股务是智能电网的重要环节X-25,不同设备功率曲线如附录A图A1.所示，不同用电设备投切时会呈现出独特的反映用电状态的电力扰动特征。传统侵入式负荷监测(intrusive1.oadnwnitoring,I1.M)需要在各用电设备的用电线路上加装电信号采集装置，虽然精度较高但成本较大，且信号采臾装置的安