摘要：本文通过对配电变压器重过载原因的分析，针对分析方法现状与不足，结合配变的历史负荷信息、PMS系统中配变台账、用户采集系统中配变挂接用户负荷实时曲线以及外界自然天气等因素，提出准确分析现有配变重过载的原因，实现由人工分析向智能分析转变，为配变的精准运维提供科学数据支撑。同时利用大数据相关算法对配变负载进行提前预测，减少配变重过载的发生，避免因配变重过载造成的烧损，也为农村电网改造项目立项和配变轮换提供准确依据。
关键词：变压器；重过载；分析；预测；应用
1.基本现状与目标
配电网是面向电力用户的最末一级电网，而以配电变压器地理供电区域为边界的配电台区是配电网运维中的重要基本单元。配电变压器运行状态很大程度上决定了供区内的供电质量和供电安全。配电变压器长时间处于重载或过载状态在降低设备寿命的同时会带来设备故障风险，引起停电事故发生，给电力公司和用户双方带来不必要的经济损失。配电变压器的重过载与台区内的活动用户数量和用户用电方式有关，而以上两方面又受到气候、时段、节假日等自然和社会因素的影响。因此配变重过载是电力系统中典型的大数据研究需求点和应用场景之一。基于电力大数据理念，融合电网内部数据与外部环境数据，开展配变重过载影响因素挖掘与预测研究，具有重要的现实意义和经济社会效益。
目前，10K配电网相对主网薄弱，建设相对滞后，部分配电变压器重过载问题在一定范围内仍然存在，由于PMS2.0系统变压器信息、营销SG186系统CT变比等部分技术参数不准确，导致监测的配变重过载台区数据与设备现场实际存在一定差异，误导运维人员正确甄别配电变压器是否真实重裁过载，甚至做出错误的判断。而对于配电变压器重过载原因分析主要依靠人工分析，特别是广大农村供电所人员素质参差不齐，分析标准不一致，不全面，有的仅凭个人经验，主观意志，这种人工分析，缺乏科学性，且效率低。由于引起配电变压器重载因素很多，通过人工难以准确预测，无法及时采取有效的预防措施控制配变重过载，保证配变不烧损。
2.分析思路与方法
2.1台账管理存在的问题
电网企业数据监测机构定期发布系统监测到的重过载台区，其数据来源主要是PMS系统与用户用电采集系统。但是报送的数据并不是完全真实的，部分系统监测到的重过载配电变压器，实际上是由于台账填写错误导致，如现场配变容量为315KVA，但是PMS台账填写配变容量为100KVA，这种必然会被监测通报出来。
第一步就是进行数据清洗。结合PMS系统、营销SG186系统与用户采集系统，对运监中心报送的重过载台区进行数据比对。三个系统所填写档案中的配变容量、配变型号、CT变比一致，则认为现场确实存在重过载情况；三个系统档案不一致，则派工作人员现场核实是否存在重过载，并根据现场配变信息修改错误台账，保证报送数据的准确性。
该步骤既可以避免运维人员错误判断台区重过载情况，也可以节约人力物力，为真实发生重过载的台区提供准确的数据依据。
2.2精准分析影响配变重过载的因素
运监中心通报的配变重过载台区只有台区名称与重过载时间，无法通过报表看出配变重过载台区的真实原因。运行单位在收到报表后，及时告知各基层供电所，供电所现场核实引起配变重过载的原因，往往需要花较长的时间。本次研究的主题，结合大数据思想，利用内部系统数据，精准分析引起配变重过载的原因并利用系统判据自动分类，便于运维人员针对不同原因的重过载采取相应措施，科学有效地解决配变重过载问题，节约大量人力物力。下表是各类引起配变重过载的原因以及相关判据。
当同时有多个台区即将发生或已经发生重过载时，以下类别变压器需要重点关注并优先处理：
（1）旧型号的配电变压器。同容量下不同型号变压器的负荷承载力不同，旧型号（如S7、S9型）配电变压器的空载损耗要远大于新型号的配电变压器（如目前网改普遍应用的S13型）。当发生重过载时，旧型号变压器承载力小，更易产生故障，需要优先处理。
（2）投运年限过长的配电变压器。运行年限长久的变压器内部构件老化，在发生重过载情况时，其能够承受的时间远远小于新投运的变压器。我们将PMS系统中配变投运年限作为数据项指标运算，提前监测运行时间长的变压器，并把投运年限作为处理变压器重过载问题时的重要参考依据。
2.3配电变压器负荷预测
不同的影响因素对于配电变压器重过载的影响力也不同，结合内外网大数据建立大数据平台，并利用合理的数据模型，对配电变压器的负荷实行精准预测，提前知晓配电变压器的运行状况和负载力，避免因重过载造成的不必要的损失。
（1）结合PMS系统、SG186系统与用户采集系统，筛选出需要用到的配变负荷预测内网数据，包括配变容量、配变户数（含低压非居民户数）、配变历史负荷曲线、配变型号、投运年限。
（2）利用ARIMA时序模型，结合配变历史负荷曲线，预测未来一个月以内的配变负荷大小，并根据夏季和冬季用电高峰期进行季节性提前预测。
（3）输入外部系统数据，包括日平均气温、月平均气温、天气状况、节假日信息等，利用贝叶斯公式和皮尔森公式对外部数据的关联性大小进行判定，代入ARIMA模型中进一步修正。结合内外部数据，最终拟合出负荷预测模型，并得到预测数据。
（4）实时对比预测数据与现实数据，反馈至系统中，迭代更新模型算据，保证负荷预测的准确性和时效性。
（5）利用PMS系统与GIS系统关联，实现配变重过载负荷预测的可视化管理。通过搭建的模型，对即将发生重过载的台区进行负荷预测，关联至GIS系统，可以让运维人员准确定位台区的地理位置，提前安排工作现场，实现重过载台区的可视化管理。
运用此负荷预测模型，监控并预测年均负载率超过60%的配电变压器，在极端天气的运行环境下（高温夏季与低温冬季），配变负荷预测值达到配变容量60%的需要重点关注，超过80%需要提前采取措施，调整三相负荷，进行变压器增容；配变负荷预测值低于配变容量20%的，列为轻载台区，及时与重过载台区进行变压器调换。重过载配变的季节性负荷预测能够为网改立项、技改大修提供准确依据，最大化节约公司运维成本，减少因配变重过载导致的变压器故障，提升生产安全系数和优质服务水平。
3.研究应用前景
3.1 配变负载预测模型将广泛应用于配电网建设的各个系统端口，可以跟PMS系统、营销SG186系统、用户采集系统形成数据对接，保证台账数据的准确性、实用性，让基层工作者都参与到系统应用之中。初步筛选重过载台区问题数据，找到因系统台账维护不当的错误数据，保证配电变压器参数与系统一致，为系统维护和营配贯通工作提供数据支撑。
3.2搭建配电变压器负载预测模型。利用电网内部现有的大数据平台，结合互联网中的天气、气温、日期等信息因子，共同搭建模型，并通过实际数据不断修正，及时更新模型，真正做到配变负载提前预测，一是可以实现对负载率达60%的配电变压器进行预警，提醒运维管理人员加强维护，防止重过载。二是可以实现对负载率60%配电变压器在迎峰度夏39度以上高温和春节除夕夜0度以下（鄂东南地区）等两种极端天气下配电变压器的重过载进行精准预测，以便运维人员采取负荷分割、新增布点、增容等措施保证配电变压器超过载，防止配变烧损。且该预测模型具有广泛性和实用性，为网改立项和技改大修提供准确的数据支撑。
3.3 精准分析配变重过载原因。利用大数据自动判别引起配变重过载的原因，并根据不同的分类对症下药，提醒运维人员优先整改型号老旧、三相不平衡率高的变压器，及时准确地解决配变重过载问题，最大程度减少因重过载带来的损失，节约因人工核查带来的时间、提高工作效率。
3.4可实现重过载与轻载台区的可视化管理。准确定位重过载台区与轻载台区，实现变压器调换，季节性预测台区配变负载，提前做好防控措施，节省人力物力，避免变压器因重过载出现故障甚至烧毁的状况，保证配电网的安全稳定运行。
3.5 可以帮助营销部门对0.4KV动力用户的超容量用电管理。模拟系统可以将超容量用户的电流曲线纳入用采系统的采集范围，通过后台算法自动得出其日均负荷量，并对低压动力用户进行容量阈值设置，超过规定容量的数据即发出预警信号上传至系统，提醒营销稽查人员及时采取措施，缓解台区重过载现象，提升居民用电的电压质量，进一步提高优质服务水平和规范用电管理。
结论：
总之，解决配变重过载及配变过负荷，提高配变负荷率的经济效益前景十分广阔，首先给企业带来了巨大的经济效益，其次提高了配电变压器的利用率，取得了良好的社会效益，为企业的发展创造了广阔前景。
参考文献：
[1]王琼，蓝耕.配电线路[M].北京：中国电力出版社，2005.
[2]宋连库，王树声.配电线路实用技术[M].哈尔滨：黑龙江科学技术出版社，2006.
论文作者:吕相波,程博康
论文发表刊物:《电力设备》2017年第18期
论文发表时间:2017/11/1
标签：变压器论文; 数据论文; 负荷论文; 系统论文; 台账论文; 负载论文; 模型论文; 《电力设备》2017年第18期论文;