摘要：大数据技术在配电网管理中的应用可有效提高配电网管理效率，解决传统配电网管理中无法解决的问题，确保配电网的稳定运行。管理人员应充分了解配电网运行的基本规律，做好配电网精益化管理工作。
关键词：大数据；配电网；精益化管理
1配电网精益化管理概述
若要保证配电网精益化管理，就必须树立正确的管理理念，并在管理的过程中始终坚持标准化和实用化的原则。积极应用多种系统数据扩大覆盖范围，从而对低压侧进行有效的管控。同时还应充分了解并掌握低压侧的运行异常情况，采取严格的考核机制督促有关单位及时对上述情况予以科学调整，从而确保电网的顺利运行。
2配电网调控精益化管理案例
2.1事前管控
分支线调度全覆盖主配网设备同质化管理。分支线设备执行与主网相同的新设备投运、计划安排、停复役申请等要求，规范配网设备工作流程。同时，制定分支线调度业务管控表，包括分支线停送电时间、内容、负责人、计划及实际工作节点等内容，严格管控分支线业务。分支线设备使用调度指令制。每天一份操作指令票，实现多项工作操作指令票的有序整合，界面简单清晰，缩短了许可时间和翻阅指令票的时间。配网图形系统实时闭环管控。应用基于PMS（生产管理系统）的配调成图管理系统，对图形进行实时管控、业务归档，见图1，保障分支线调度业务的顺利开展。分支线调度业务“特权”管理。
2.2专用席位
调整调控岗位工作职责，采用分支线调度专用席位。专用电话：分支线调度采用专用电话，与干线工作电话区分开，避免了通道拥挤，提高了工作效率。专用标志：分支线与干线在设备停役申请的“设备名称”类别上加特定标志，加以区分。分支线故障分类处置。将电网分支线故障分为一般故障、紧急故障、大面积停电故障三类，视故障严重程度执行不同的业务流程，以提高电网的抢修效率，特别是紧急及大面积停电故障时，运检工区直接通过电话申请即可开展抢修业务，缩短抢修流程，提高故障处理速度。
图1 配网图形闭环管理示意图
2.3事后管控
“五个零时差”管控模式配网停电计划“五个零时差”管理，指的是停电零时差、操作零时差、许可零时差、工作零时差、送电零时差。其中，“停电零时差”指实际停电时间不得早于预告停电时间，滞后于预告停电时间的偏差不得超过30分钟；“送电零时差”指实际送电时间不得滞后于预告送电时间。组织召开生产计划协调会。对于涉及多部门配合的复杂工程项目，由运维检修部召集相关部门开展生产计划协调会，根据工作内容讨论工作时间安排的合理性。对于计划停电时间半小时内无法完成安全措施的工作，要求检修建设工区增派操作人员；对于无法按期完成的工作任务，则进行拆分，分批完成，避免造成工作延期。
创新“日跟踪、周通报、月提升”机制。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆当值调控员每天跟踪当日工作执行情况，在滞后计划停电时间超10分钟或者超前计划送电时间30分钟时，主动电话联系工作负责人确认；零时差专职每周开展工作执行情况通报会，筛选不满足“五个零时差”的工作条目，形成“五个零时差”管控表，及时开展偏差问题的归因分析，落实责任部门，以促进改进提升；零时差专职每月根据“五个零时差”执行情况，挖掘工作流程中的薄弱环节，调整优化业务流程，完善配套制度保障，提升工作效率。
2016年1—12月，海盐县供电公司累计分析计划工作数据572条，其中分支线工作324条；发布周报45次，通报每周计划工作完成情况；对不满足“零时差”的数据专题分析10次，分析后发现问题共计7个，提出改进措施共计7条。建立奖惩分明的考核机制。海盐公司制定出详细的“五个零时差”考核标准，不满足考核标准要求的生产单位将被绩效考核，满足考核要求的生产单位将予以绩效奖励，且奖励力度大于惩罚力度，提高员工的主观能动性，从而显著提高工作效率。
3大数据背景下配电网精益化管理的策略
3.1构建配网运行特征业务标签体系
配变电设备运行状态标签化主要由业务标签定义、数据整合准备、标签匹配定义以及标签图形化展示构成。业务标签定义主要是依据检修维护的重点，确定业务标签的名称和判断规则。数据整合准备主要是在HDFMS环境中，建立配变电设备运行的数据主题。在对标签匹配进行设置和定义的过程中，应利用不同特征的工程技术获取不同设备的运行特征数据，将业务判断的基本规则作为基础完成标签匹配的定义。另外，标签图形化展示一般是采用点聚图的方式明确不同地区配电网的基本运行特征。
3.2配变异常状态精准预测模型的创建
为了科学预测配电运行中过载的可能性，减少运行过程中出现的异常情况，工作人员在仔细观察配变运行状态变化的前提下，提出了一种LSTM配变重过载预测模型，以及一种以多元非线性回归的配变低压电预测模型，同时在研究的过程中又增加了异常状态预警功能，该系统可提前一周对配变异常状态予以科学预测。在构建模型时，需高度重视基础模型的选择，由于配变负荷会跟随季节和时段的变化而呈现出周期性变化规律，且其具有较为复杂的影响机制，在对比分析后选择了LTSM。
输入用电时段、日期和气温的变化趋势以及历史数据等内容，创建了4层的配变短时间负荷预测模型，以负荷预测的结果为准，完成重过载预警。此外，在构建和调整模型的过程中应用了近段时间的历史数据，在反复的调整后，保证了预测的精度，又因为配变出口电压与设备的电气性能紧密相关，且其稳定性较强。所以选择多元非线性回归模型，以其三相不平衡等特性为基础开展了电压拟合工作，提高了配变电低压事件预测的精准度。项目创建了专业模型，并按照要求进行了初始化设置，开展了为期三个月的增量训练，进而增强了参数的稳定性。除此之外，新增设备参数的确定应以配变类型、容量和区域特征为基础，从而保证初始化设置的科学性。应用较多的历史数据能够对模型的基本参数予以科学有效的改进和调整。
3.3构建配变设备异常状态精准管理
为了精益化管理配变电异常状态，工作人员总结了配变设备异常状态，建立了配变设备异动分析与处理专家库，并结合配变运行的特征标签与异常状态的预测功能，构建提前预警和闭环控制的机制，从而为日常监测、检修以及资金调配提供重要的依据，且配变异常状态专家库可利用现有的业务知识，不需要大规模的数据就能完成模型构建，从而解决复杂问题。
结语
本文对配网运行异常状态提出了精益化管理方案，首先是在配网运行和维护工作中应用大数据建模预测技术，及时发现配网运行中的隐患，总结配网运行的规律，同时提前制定配网异常的处理措施，明确主动检修的流程。
参考文献：
[1]徐华，朱涛，陈翔，汤易，钟磊.10kV配电网线路规划接入容量计算方法及应用[J].广东电力，2017（07）.
[2]胡丽娟，刁赢龙，刘科研，栾文鹏，盛万兴.基于大数据技术的配电网运行可靠性分析[J].电网技术，2017（01）.
论文作者:林松霖
论文发表刊物:《建筑细部》2018年第27期
论文发表时间:2019/7/25
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