摘要：近年来我国智能电网建设领域发展迅速，配电自动化也开始受到业界的广泛关注，配电自动化系统的精益化运维便属于其中代表，相关研究也因此大量涌现。基于此，本文将简单介绍配电自动化系统的基本构成，并围绕FTU配置优化技术、故障定位技术，深入探讨配电自动化系统精益化运维关键技术，希望由此能够为相关业内人士带来一定启发。
关键词：配电自动化系统；精益化运维；优化配置；故障定位
前言：所谓精益化运维，指的是一种以满足用户需求为目标的资源节约性方式，少而精的理念属于其核心。为提高配电网的稳定性、安全性、可靠性、经济性、绿色性，精益化运维需要不断提升管理水平、改革运行方式、升级技术手段。考虑到各类先进技术在精益化运维中发挥着关键性作用，如FTU配置优化技术、故障定位技术等，因此本文研究主要围绕这类技术展开。
1.配电自动化系统的基本构成
1.1总体结构
3层体系结构属于配电自动化系统的常用架构，即配电自动化终端、配电自动化子站、配电自动化主站，通信通道负责各层的联系，这一架构较为适用于管理较为独立、空间距离较远、环网数量较大、配电自动化终端数量巨大、通信带宽较窄的情况。一般情况推荐采用两层架构，即不包含配电自动化子站的架构。图1为典型的配电自动化系统结构，由此总结系统的全部功能，可大致将其归纳为七个方面，分别为配电网SCADA与配电信息集成、规划与设计管理、停电管理、设备检修和管理、运行模拟与优化、电压及无功管理、配电故障管理[1]。
图 1 典型的配电自动化系统结构
1.2馈线自动化
馈线自动化终端安装于柱上开关旁，主要负责对开关的运行状态进行实时监控，因此其一般安装于室外，很容易受到气候环境以及各类干扰因素影响。一般情况下，1台FTU仅能监测1个柱上开关，但特殊情况下也会出现2台或3台开关由1台FTU监测的情况。FTU具备遥测、遥信、遥控等功能，通过利用FTU获取故障电流、故障电压信息，作为配电自动化重要组成部分的馈线自动化，便能够实现配网故障区段定位，故障区域的隔离、正常区段的供电恢复也能够获得有力支持。
2.FTU配置优化技术
2.1配置原则
FTU配置优化技术属于典型的配电自动化系统精益化运维技术，FTU的配置优化需遵循《配电自动化系统功能规范》等文件要求、结合工程实际情况与节点重要性，配置区域的负荷分布情况也需要得到重视。此外，FTU配置还需遵循可靠性技术原则、经济性原则。
2.2优化配置
如以经济性最优的配电自动化系统为规划目标，约束条件选择系统供电可靠性，为实现FTU配置优化，应结合遗传算法进行非线性规划。考虑到具有三遥功能的FTU对通信通道和一次设备的要求较为严格，因此应尽可能安装二摇终端，并做好扩展的准备工作，由此围绕经济性目标开展的优化需关注年总经济成本、设备年投资费用、系统的年停电损失费用，如式（1）为系统的年停电损失费用计算公式，式中的Nj、n、
、tij、fjk、PQjk分别为可能发生故障的支路数量、负荷点数量、支路i的故障率、负荷j因支路i出现的停电时间、某类负荷单位停电损失费用、负荷点j第k类负荷大小，本节研究仅考虑三类负荷，即商业、居民、特殊。
（1）
可靠性约束需基于系统平均供电可用率确定，本节研究的可靠性约束指标主要采用ASAI，即装设于馈线开关旁的FTU影响负荷停电时间，ASAI的计量如式（2）所示[2]。
（2）
故障处理时间由人工倒闸操作时间t1（故障修复前）、故障平均修复时间t2、故障巡查时间t3组成，全部安装三遥配电终端时（线开关旁），t1、t2近似于0，全部安装二遥配电终端时，t3近似于0。
采用遗传算法求解，具体流程可概括为：“基于问题编码→生成初始群体→计算个体的适应值→评价是否满足终止条件→复制适应值最高个体→交叉→变异→计算个体的适应值→评价是否满足终止条件→循环→输出最优解”。基于极端配置情况，即可确定二遥、三遥数量的最优解，FTU优化配置数量便处于二者之间。
综合考虑经济性、可靠性因素，即可进行FTU的优化配置，结合不同负荷存在的不同优先级，即可应用式（3）中的
表示馈线开关附近负荷优先等级，式中的nik、wk分别为开关i附近的k型负荷数量及其权重因子，如配置点的
较大，应优先配置三遥型FTU。结合实际操作经验及专家知识，可确定商业负荷的权重因子为0.178、居民负荷为0.054、特殊负荷为0.746，由此设定阈值
，如
≥
，则配置三遥终端，否则需考虑安装三遥终端。
（3）
3.故障定位技术
故障定位技术同样属于配电自动化系统精益化运维关键技术，本节主要研究基于RS-IA数据挖掘的故障定位技术，该技术其中的RS理论可实现不完全、非一致、不准确的各类模糊信息处理，并找出其中隐含信息，发现预测规律，而IS免疫算法则属于一种典型的仿生算法，该算法的流程可概括为：“开始→识别抗原→初始抗体产生→计算抗体适应值→抗体选择、交叉、变异→群体更新→满足终止条件→输出结果”。
基于RS-IA数据挖掘故障定位技术的故障定位流程可概括为：“基于信息系统知识构建故障挖掘数据库→提取故障特征→确定条件及决策属性→转换故障模式集合→得到RS决策表→转换决策表的约简问题→得到求解组合数最小约简（区分矩阵中）→应用免疫算法→获得最佳属性约简→获取规则→故障定位”，而在本文研究的配电自动化系统的故障定位中，基于RS-IA数据挖掘故障定位技术的故障定位流程可概括为：“确定实际电网结构→分析故障情况→建立原始决策表→化简决策表→得到最佳约简→提取决策规则→得出定位结果”。考虑到配电自动化系统特点，配电自动化系统故障定位采用的模型不应需应用亲和度函数，还需要考虑个体浓度的影响，以此避免局部最优问题影响故障定位，配电自动化系统故障定位问题可由此得到转化，转化结果为化简粗糙集决策表提取决策规则，由此即可满足快速、准确的故障定位需要。
结论：综上所述，配电自动化系统精益化运维关键技术的应用存在较高必要性。在此基础上，本文涉及的FTU配置优化技术、故障定位技术等内容，则提供了可行性较高的技术应用路径。为更好满足配电自动化系统精益化运维需要，多种分布复合的特殊情况影响、多线路故障的故障定位问题同样需要得到重视。
参考文献：
[1]于子章.配电自动化系统实用化运维技术研究[J].绿色环保建材,2019(06):241+244.
[2]崔宏伟.配电自动化大规模无线公网通信运维技术研究与应用[J].民营科技,2018(10):56.
作者简介：姓名：吴竑晓（1981.12--）；性别：男，籍贯：籍贯：山西省万荣县人，学历：本科，毕业于南京陆军指挥学院；现有职称：助理工程师；研究方向：自动化运维
论文作者:吴竑晓
论文发表刊物:《电力设备》2019年第6期
论文发表时间:2019/7/8
标签：故障论文; 自动化系统论文; 负荷论文; 技术论文; 终端论文; 精益论文; 可靠性论文; 《电力设备》2019年第6期论文;