1引言

配电网结构复杂，规模较大，出现故障频率相对较高。随着电源大量接入，负荷管理要求也相对升高，自动化配电网获取更大控制空间。为提升配电网供电安全性，在停运事故中形成可控制故障恢复方案。配电网处于电源能源最末端，直接向电力系统中提供可靠性电源，电场大量接入势必会对电网可靠性造成一定影响。未来配电网朝着智能化方向发展，必须将控制技术高度集成到配电设备中，形成配电网停运风险可靠性必将面临严峻考验。目前针对该问题，已经有了一些好的研究成果。周天等人提出基于启发式算法的配电网停运风险防控。构建电网恢复控制代价多目标优化模型，采用基于贪心策略的启发式算法求解配电网停运回复问题。该方法提高了配电网供电可靠性和停运恢复过程的经济性，但是存在耗时过长问题。ZhangW等人针对配电网停运故障水平预测存在的高冗余、准确率低的问题，提出基于特征选择和集成学习的配电网停运故障防控方法。通过对配电网故障数据的预处理，总结了涉及天气、负荷和设备的23种配电网初始故障特征，提出配电网故障等级划分的新方法。结合灰色关联分析，改进了Relief-F算法不能消除冗余的特点。利用强分类器对配电网停运故障进行风险防控。该方法应用过程较为复杂，无法广泛应用。针对以上传统方法存在的问题，利用自动化防控技术对配电网停运风险进行风险控制，并对故障问题安全预警，充分考虑故障安全分析及大规模清洁能源接入配电网停运风险功能，通过实例验证配电网停运风险自动化防控技术实用性。

2配电网停运风险评估

配电网在电网中起到电能支配作用。配电网拓扑结构由配电电气元件连接组成，将整个配电网看成线与点结合的配电网停运风险仅针对配电网停运导致的风险，用于反映配电网特定环境下某种损失出现给整个电网造成风险，使用可能性与后果乘积描述：

(1)中：p表示配电网停运事件发生概率；s表示配电网停运事件造成损失。配电网停电事故发生由于配电网设备突然停运，在实际运行过程中，配电网设备突然停运通常由设备损坏引起，包括设备老化、设备损坏、人为操作不当及自然因素等情况。综合上述自身因素和环境因素，构建配电网设备突然停运概率模型如下所示：

(2)中：na表示a个配电网设备突然停电事故相关系数；Aa表示a个配电网设备突然停电自身因素；Ba表示a个配电网设备突然停电外界因素[7-8]。根据用户对配电网供电可靠性要求、突然中断供电对用户用电安全、经济损失造成影响程度可分为三个等级，为更加细致划分，采用负荷单位时间容量恢复收益作为用电负荷重要性量化指标：

(3)中：Zb表示b个负荷单位时间内停电损失；ab表示b个负荷单位时间内突然停电人身安全威胁；bb表示b个负荷单位时间内突然停电经济损失；cb表示b个负荷单位时间内供电可靠性标准。针对配电网停运风险评估，采用多元化线性逻辑回归模型进行拟合分析，同时考虑恶劣环境、重过载因素，对配电网影响作用进行分析，随着时间变化该风险逐渐增大，可使用ARIMA来描述。配电网停运风险变化示意图如图1所示。整体评估方案是基于多元化线性逻辑回归模型定期评估的，再结合时间序列推测配电网停运风险变化情况，风险值达到预期标准就会发出配电网风险预警。

图1配电网停运风险变化示意图

3配电网停运风险自动化防控

基于配电网停运风险评估，在自动化配电网发生突然停运现象时，可以通过联络开关投入馈线备用容量作为失电负荷转供，改善配电网供电可靠性，从提高配电网经济效益出发，研究自动化防控技术。

3.1基础数据整理依据

配电网运行状况数据，可从设备自身、周围环境及人为因素三个方面进行整理。数据预处理过程包括历史数据清洗与处理，包括监测数据分析，图3为数据预处理过程。

图2数据预处理过程

上述数据来自于不同配电网设备信息，为保证基础数据能够对后续影响分析及数据清洗进行整理，需通过数据剖析、规则编订及脚本编写等工具实现相关工作。异常值数据监测是数据处理过程中一项重要工作，对于异常值处理，常用监测方法包括残差分析、频数分析及缺失值诊断等。及时发现异常数据并剔除，对拟合模型造成影响的异常数据进行处理。

3.2建模要素评估依据

配电网停运事件设备相关信息、事件发生地点、时间、温度等数据，建立配电网停运事件频繁项集。对停运事件相关因素展开分析，为以后模型构建提供依据，如表1所示。依据上述相关因素可知，设备老化与健康度低是判断配电网突然停运因素，基于上述因素对配电网停运风险进行评估。

表1 配电网停运事件相关因素分析

3.3建模与训练

在sparkmLib支持下进行多元化非线性逻辑回归模型训练由此训练模型流程如图2所示。

图2多元化非线性逻辑回归模型训练

配电网设备故障率可以衡量配电网变压器当前状态，设备故障率大于指定阈值时，说明配电网可能出现停运现象，此时应及时安排维修。使用y=f(x)描述回归过程，其中f表示自变量与因变量之间的关系，自变量表示数据特征，包括设备内在状态G、负载率H、三相不平衡J和天气K。配电网停运自动化防控模型采用下列公式作为决策函数：

公式(4)中：i表示配变变量；λ(i)表示sigmoid函数；θ表示模型回归系数。基于已有数据进行机器学习，应用多元化非线性逻辑回归模型对配电网停运风险进行建模分析，实现对配电网停运风险自动化控制。

3.4自动化防控技术实施

基于配电网停运自动化防控模型，采用多电源协调控制方法，利用多个恢复区域内剩余容量可供电源，对区域内待恢复负荷进行供电处理。配电网停运风险自动化防控具体实施步骤如下所示：

Step1：基于配电网拓扑结构模型，初始化设备参数，并对设备进行容量等值，综合配电网联络设备，初始化停运区域内所有可供电电源损失集合为{m1,m2,…，mq，…，mlq}；

Step2：在可供电电源损失集合中选择任意一个电源，求取负荷容量，生成多个“电源-负荷-风险”对；

Step3：针对电源多个“电源-负荷-风险”对，查找相应路径节点上所有配电网设备；

Step4：选择电源可行恢复过程集合中的任意子过程，判断其供电路径是否满足电压电流约束条件。如果满足，则需计算子过程的风险控制值；反之，如果不满足，则需重新选取新的子过程进行判断。对于满足约束条件的子过程，可保证配电网停运风险自动化防控方案不越限；

Step5：选择停运区域内所有可供电电源损失集合中未被遍历的电源，重复上述步骤，获取各个电源投入最优子过程作为当前过程最优化方案；

Step6：排除停运区域内已经恢复的供电负荷，及时更新拓扑结构，生成新的负荷停电区域，直至无法生成新的子过程，获取初步配电网停运风险自动化防控方案。如果初步方案获取后，配电网已经恢复，则说明该方案满足要求，退出流程；否则转到Step7；

Step7：针对初步配电网停运风险自动化防控方案，对形成恢复停运区域剩余容量进行等容交换，供电源使用；

Step8：选取停运区域未被遍历的停电负荷，重复上述步骤，求取最优备选子过程；

Step9：排除停运区域内供电负荷以及相应电源，更新配电网拓扑结构，获取配电网停运风险自动化防控最终方案。

参考文献

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