配电网停电计划优化分析 VIP免费

配电网停电计划优化分析配电网停电分析1、背景随着电力改革工作的不断推进，售电市场逐渐放开，为企业在售电市场带来竞争和挑战，为用户提供优质高效供电服务水平和安全稳定的电网供电能力是目前配电网追求的目标。通过对近年来配网台区停电情况、用户投诉情况以及电网运营情况分析发现，频繁停电严重影响公司供电可靠性水平，导致公司不同区域、线路可靠性水平相差较大，如果用户接入个别低可靠性线路，将形成新的电网薄弱节点，增加频繁投诉和抢修工单。针对这一问题，基于用电采集系统中台区和线路的台账信息、运行数据进行整合分析建模，将配电网停电情况通过时间、区域、负荷以去呈现和分析，从而实现对各单位配网停电情况进行全面监测分析，对供电可靠性水平进行动态监测评估，对停电数据进行智能化监测，以此辅助供电公司相关业务部门通过分析结果针对不同行业、不同类型的用户进行可靠性水平评估。2、方案整体思路通过采集用电信息采集系统公变、专变台区台账信息、运行信息，线路台账信息、运行信息等数据资源，进行数据预处理，对比分析各台区或线路停电数量、停电时长、停电时段、停电频次、最高负荷时段、最低负荷时段等指标，并根据实际现状建模分析达到以下两个目标：1、经常停电台区范围及原因定位。对比分析各地区停电台区累计停电频次、停电时长等指标分布情况，计算各台区供电可靠性，得出影响地区供电靠性最大的停电台区范围，定位该部分台区停电主要原因，为后续进行配网停电设备故障处理、设备检修提供依据。2、台区精准停电时间范围判定。利用数据分析模型和算法，依据台区用电负荷高峰和低谷时间范围分布，将台区聚类分析为不同的类型。在实际中进行单台区停电时，可根据该台区的第1页共6页类型，制定不同的停电时间范围，减少供售电损失，提高供电可靠性。通过对以上停电原因和停电时间范围进行归纳分析，降低用户平均停电时间、用户平均停电次数，从而提高供电可靠性。供电可靠性指标供电可靠率=（1－（用户平均停电时间-用户平均限电停电时间）/统计期间时间）×100%用户平均停电时间=∑（每次停电时间×每次停电用户数）/总供电用户数用户平均停电次数=∑每次停电用户数/总供电用户数。注。我国供电可靠率目前一般城市地区达到了3个9（即99.9%）以上，用户年平均停电时间≤8.76小时；重要城市中心地区达到了4个9（即99.99%）以上，用户年平均停电时间≤53分钟。配网台区停电分析主要包括以下步骤。数据采集数据探索与预处理建模分析应用反馈业务系统数据抽取数据探索与预处理建模分析应用反馈选择性抽取数据源历史数据数据探索分析数据规约建模数据数据变换台区聚类分析模型优化模型分析模型应用应用结果3、数据采集数据源系统：用电采集系统数据范围1、台账信息：公变、专变、线路台账、用户信息目前已有数据：公专变基础信息表："esdc_ods"."ods_disnet_gis"线路表：esdc_ods.t_ods_n_disnet_line_yx用户信息：esdc_ods.t_ods_n_zhucun_spot_book问题：用户信息数据为手动填报上报，准确性较低、数量少，数据质量不高。2、运行信息：公专变负荷、电量等运行信息半年至一年范围内数据。目前已有数据：公专变每半小时运行数据、公专变每半小时历史停电数据"esdc_ods"."ods_disnet_dd_i_u_p_q"；"esdc_ods"."ods_disnet_dd_i_u_p_q_time"问题：1、由于公专变每半小时运行数据量极大，故历史运行全部第2页共6页数据并未存储，只存储公专变停电数据，数据存在大量缺失；2、公专变运行数据中负荷值（p）、电量值（pri_tr_high_pq，pub_low_pq）数据异常值较多，数据准确性不高。3、目前公专变运行数据只能判断其停电及未停电状态，并不包含停电原因，此部分数据存在缺失。4、数据探索与预处理4.1数据探索分析目前已采集公专变台区运行数据如下：配变运行数据主要包括三相电压、三相电流、有无功、电量、额定容量等信息。配变停电条件判断：ua=-999根据配变停电条件，计算配变累计停电次数分布情况配变停电次数占比=各配变停电总次数/∑总停电次数停电频次按配变帕累托图分布根据配变停电条件，计算配变累计停电时长分布情况配变停电次数时长占比=各配变停电...