电网运行中电力设备健康状态下调度分析

刘定勇

(重庆市电力公司万州供电局，重庆 404000)

1 考虑设备健康状态的意义

结合设备健康状态的智能调度是发展智能电网的潜在要求。理想中的智能电网将具有自愈、资产设备高利用率、用户积极参与、防止网络攻击和抵御自然灾害、电能质量更好、协调分布式发电与储能选择、使电力市场进一步实现等特征。从基本特征分析来看，电力系统的发展方向已经从传统的安全、可靠、经济的基本目标升级为安全、可靠、经济、优化的高级目标。

2 设备健康状态评估

图1概括了设备健康状态的获取流程以及在此基础上的调度优化。健康状态的计算主要依赖在线监测和状态检修结果，而调度策略则根据设备健康状态和负载率制定。

图1 设备健康状态评估与优化概念图

状态检修指的是根据在线监测、巡检记录、诊断技术、可靠性评价等的结果安排检修计划，实施主动检修。状态检修的主要意义是以监测代替大部分的检修工作可以提高设备的安全性与可靠性。状态检修结果可以用来评价设备状态并制定检修计划，本文主要引入了健康指数（HealthIndex，HI）的概念来描述状态检修扣分值，并通过HI计算设备的健康状态。虽然HI在一些文章中出现过，但其定义与计算方法各异。本文采用在中国国内最新推行的标准进行该指标的计算。标准根据各地的具体操作情况，对电网中的主要设备（断路器、线路、变压器）的状态检修方式以及打分细节已经做出了总结，并且对主要设备的状态与得分关系有了明确的规定。相比于国内外的研究文献，它给出了更详细的设备评判指标，除了基本的传统指标外，还包括更为细致的组成元件的健康状态情况，所以评价结果更为准确。这里，分值的计算与国外的分值计算不同，标准中采用扣分制，即每一项指标的扣分值从0到10不等，权重从1到4不等。状态量扣分值由状态量劣化程度和权重共同决定，即状态量应扣分值等于该状态量的基本扣分值乘以权重系数。最终的设备状态取决于最严重的部件状态。

部件扣分max表示最严重的部件扣分值。变压器、断路器、输电线路的状态量分值的计算方法都是一致的。本文所提及的健康指数（HI）即为该扣分值。

健康程度与故障率是此消彼长的互补关系，所以欲求得健康状态，要先求得故障率。故障率与设备健康状态分值通常呈指数关系，计算公式主要有如下两种。

利用式（2）和复杂的后期处理得到了很好的故障率计算结果，但是其设备状态检修结果仅粗略地当做0，0.5，1来计算，不能很好地利用状态检修结果。所以这里主要采用式（3）作为故障率计算公式。这里，λ为故障率，HI为健康指数，取值范围一般为0到30。比例系数K与曲率系数C的求取可以应用同类设备历史数据得到，由年故障设备台数与设备总台数的比值确定年故障的发生率。

式中：N为设备总台数，HIi为第i台设备扣分值。得到K、C值之后，即可求得各台设备在各种状态下的故障率。根据数据进行某区变压器设备数据拟合，得K=0.011,C=0.045。进一步计算设备健康状态如式（5）所示。

设备健康状态=1-设备故障率（λ）（5）

这里将健康状态的值定义为取故障率的补值，间接建立起与健康指数的关系，是计算后文指标的基础。

3 调度策略

智能电网时代，设备的利用效率已经不再是单纯以提高设备负载率为目标，而是要同时考虑设备实时的健康状态。由此，本文定义了一个新的能够反应新要求下设备使用效率的指标，即健康负载指数。表达形式如下：

式中的H是设备的健康状态，由式（5）求得，当有多台同类设备时候，需要进行归一化处理。L为设备负载率，这里需要将其取值范围映射在健康状态取值范围之内。HLI取值大于等于1，当且仅当H=L时取1。HLI与健康状态/负载率的关系如图2所示，其中横坐标为健康状态与负载率的比值，纵坐标为健康负载指数，在H≈L时，HLI取最小值。

图2 HLI指数与健康状态/负载率的关系

HLI反应了当健康程度高的设备具有更好的负载率时，该指数小；当健康程度低的设备具有与其相符的较低负载率时，该指数也小。也就是说，当某设备的HLI越小的时候，该设备健康状态与负载率的匹配越好，这也就实现了本文的核心目标，即设备按其健康程度的不同带有与其适合的负载率。

式（6）反应了单一设备的健康负载指数。对于整个系统而言，希望同类设备具有近似的指数，所以系统优化的目标函数设为：

这里字母S表示系统（System）。下标i表示第i类设备，下标j表示负载率不为零的i类设备的第j台设备。式（7）是针对系统中某一类设备的HLI的目标函数，而式（8）是针对多种类设备HLI的考虑结果。wi是第i类设备的权重值，主要针对不同种类设备的一般的故障概率比重设定。故障概率高的设备赋予更大的权重，具体操作时还可以根据预想结果与实际运行结果来对比修正。在实际运行中，还要考虑传统的如网损（NetworkLoss，NL）等重要指标，由于同取最小值，所以可制定目标函数如下：

目标函数还可以扩展到更多。此外，还可以考虑负荷的重要程度，反应在负载率权重上，这样可以使HLIS更合理。例如，馈线上有三类负荷，重要程度分别为a1,a2,a3,那么某一设备负载率L的值将是负载率与重要度的积。不难发现，重要程度高的负荷将使其所对应的设备的负载率比原来更高，从而使得其健康状态（H）也要相对更高，这就可以使重要负荷对应更高的设备健康状态。当考虑设备健康状态后所带来的提高供电可靠性的经济

效益和设备检修费用改善之和大于线损时，那么采用考虑设备健康情况的智能调度就有价值。

其中，gk为重构后的网络结构，若要求为辐射状配电网，则G为所有可行的辐射状网络结构的集合。

潮流约束

系统各项有功功率和无功功率在各时刻必须供需平衡。向量x表示系统的状态向量（包括各节点的电压幅值和相角等）。

运行约束

运行约束主要包括母线电压的幅值约束和线路允许最大电流约束以及设备的运行的容量约束。与传统约束略有不同的地方是向量中增加了设备健康状态元素，并要求其值大于其对应的需要进行检修的最低数值。对于这样一个带有约束条件的多目标优化问题，有许多方法可以解决，例如多目标进化算法、多目标粒子群算法、人工神经网络优化等方法。

结语

调度策略改变了传统电网运行中针对设备的粗放型处理方式，实现了根据设备实际健康状态进行负载率的合理分配，不仅从传统的系统安全、经济层面考虑，并且进一步优化了设备的使用效率。最后通过一个包含变压器设备健康状态的事例验证了健康负载指数对智能调度的有效性。考虑设备健康状态的智能调度符合智能电网的发展战略，对于未来的智能调度具有重要意义。

[1] 俞汉生 .电力设备远程调度管理系统,2009.

[2] 郑勇. 探究电力调度管理的加强,2012.