黄 建
（中国石油天然气股份有限公司塔里木油田分公司塔西南勘探开发公司电力项目部）
0 引言
随着电力用户用电需求的日益加大，在配电网自动化程度和智能化程度不断提升的大背景下，需要对配电网的供电可靠性进行深入研究［1－2］，由于配电网直接连接到电力用户，配电网的供电可靠性直接关系到用户对于电力资源的正常使用，一旦配电网发生故障，就会导致电力供应的中断，直接影响电力用户对电力资源的正常需求，造成直接或间接的经济损失［3－4］。因此对配电网的供电可靠性展开深入研究意义重大，能够有效降低或避免供电中断带来的经济损失，在极大程度上实现了电力资源的有效利用，完全能够满足电力用户对于电力资源的需求［5］。
1 配电网供电可靠性评价指标
电力系统的供电可靠性指标能够对电力系统的供电可靠性进行定量评估，目前比较常用的评价指标有电力系统平均停电频率（SAIFI）、电力系统平均停电持续时间（SAIDI）、电力系统用户平均停电持续时间（CAIDI）、电力系统平均供电可用率（ASAI）［6－7］。
电力系统平均停电频率是指电力系统中的电力用户在一年时间内的平均停电次数［8］，为电力系统内电力用户停电总次数与电力系统内电力用户总户数的比值，其表达式为：
式中，λi为电力用户i的年均故障发生概率；Ni为电力用户总数。
电力系统平均停电持续时间是指电力系统中的电力用户在一年时间内经受的平均停电持续时间［9］，为电力系统内电力用户停电时间总和与电力系统内电力用户总户数的比值，其表达式为：
式中，Ui为电力用户i的年均停电时间；Ni为电力用户总数。
电力系统用户平均停电持续时间是指单个受到停电影响的电力用户一年内所经受的平均停电持续时间［10］，为电力系统内电力用户停电时间总和与电力系统内电力用户停电总次数的比值，其表达式为：
电力系统平均供电可用率是指一年内电力用户可以用电的时间与需求用电的时间之比，其表达式为：
2 高压电气设备故障因素分析
通过分析全国各地多年来的配电网历史故障记录，总结出配电网故障因素架构，如图1所示。
图1 配电网故障因素架构
配电网的故障因素可以分为用户因素、外力破坏因素、工程质量因素、设备质量因素、恶劣环境因素、过度使用因素、绝缘老化因素等［11］。在进行故障率修正的时候，仅仅针对有规律的故障因素通过数学建模的方式进行修正，对其他故障因素只考虑故障率占比，不进行修正处理。
对于配电网来说，其发生的故障必定由对应的故障因素触发，这种因素可能来自自身，也可能来自外部，因此配电网的故障率会受到多种因素的影响，配电网的故障率组成体系如图2所示［12］。
图2 配电网故障率组成体系
3 高压电气设备状态评价模型
3.1 高压电气设备故障因素权重矩阵
对于高压电气设备来说，不对外力破坏因素、工程质量因素、设备质量因素加以考虑，仅对恶劣环境因素、过度使用因素、绝缘老化因素的修正模型进行考虑［13－14］。本文将某种高压电气设备的故障率记为λi，高压电气设备的故障因素与权重名称对应关系如表1所示。
表1 故障因素与权重名称对应关系
基于此则可以构建出故障因素的权重矩阵为：
式中，ωmn表示第m类设备的第n种故障因素的权重参数，则第m类设备的第n种故障率为：
式中，λm为第m类设备的基准故障率。
3.2 高压电气设备状态修正矩阵
对于不同的高压电气设备，绝缘老化因素、过度使用因素、风雨天气、雷暴天气等对设备状态的故障影响程度有差异。对故障设备的情况进行科学、合理的分析，得到设备状态修正参数。高压电气设备的故障因素与状态修正参数的对应关系如表2所示。
表2 故障因素与状态修正参数对应关系
基于此则可以构建设备状态修正参数矩阵为：
式中，rmn表示第m类设备的第n种故障因素的状态修正参数。
3.3 高压电气设备状态修正模型
综合分析配电网历史运行数据和实时运行数据，能够得出绝缘老化程度、过度使用程度、风雨天气、雷暴天气等对高压电气设备故障率的影响。
（1）绝缘老化修正模型
高压电气设备在运用期间，其故障率与运用时间、运用方式之间存在必然的关联关系。高压电气设备的故障率与使用时间的曲线关系呈现两边高、中间低的形状，具体如图3所示。
图3 故障率与使用时间的关系
故障率的变化分为三个区域，即A区域（初始阶段）、B区域（稳定阶段）、C区域（退化阶段）。高压电气设备的运行初始阶段，各个部件处在磨合状态，一些在制造、安装、调试过程中的问题逐渐暴露，将这些问题逐步处理掉后故障率会降低，高压电气设备会进入稳定运行阶段，随着运行时间的推移，绝缘老化程度逐步加剧，故障率会上升。采用韦布尔分布来拟合运行时间与绝缘老化故障率累积分布函数：
式中，t为高压电器设备的运行时间；β为韦布尔参数；T1为稳定阶段开始时刻；T2为退化阶段开始时刻。由此得到绝缘老化因素的修正公式为：
（2）过度使用修正模型
高压电气设备的过度使用程度受到设备运行状态下的负载率影响，设备过度使用后不一定会出现故障，但是存在一定的影响关系，过度使用的程度越深，发生故障的可能性就越高。当负载率在一定的阈值τ以下时，引起设备发生故障的概率为0，发生故障的概率随着设备负载率增加而增大，并且增大的速度会越快。则设备的过度使用程度可以定义为：
其中，L为高压电气设备的实时负载率。由高压电气设备过度使用引起的故障率可以根据指数型效用函数进行修正：
式中，LH为负载率的上限值，则得到过度使用因素的修正公式为：
（3）风雨天气修正模型
根据气象部门提供的风雨天气数据，得到风雨天气修正参数为：
（4）雷暴天气修正模型
根据气象部门提供的雷暴天气数据，得到雷暴天气修正参数为：
基于上述分析得到的多个状态修正模型，修正故障率为：
通过根据实际的设备状态修正模型修正得到的故障率计算配电网高压电气设备的动态运行可靠性，则可以得到能够反映出设备实际状态的结果。
4 基于设备状态的配电网可靠性分析方法
本文采用平均供电可用率指标ASAI来衡量配电网的动态可靠性水平。常规配电网可靠性评估是基于历史故障数据，在结合配电网运行可靠性指标实现的，无法对配电网高压电气设备的动态运行可靠性进行科学、合理的分析。本文提出的基于设备状态的评价模型综合了多方面因素的影响，配电网动态可靠性评估流程如图4所示。
图4 配电网动态可靠性评估步骤
5 实例分析
根据某地区气象单位提供的某年降雨数据进行配电网动态可靠性评估，根据本文所提出的评估方法计算得到平均供电可用率指标ASAI，具体的计算结果如表3所示。
表3 故障因素与状态修正参数对应关系
（续）
从表中数据可以看出，配电网的动态可靠性与降雨量呈现相反的趋势，当降雨量越低，配电网的动态可靠性越高；当降雨量越高，配电网的动态可靠性越低。
6 结束语
电力系统供电可靠性能够反映出电力部门对国民经济其他行业电力供应的满足程度，还能够直接反映出电力系统为电力用户进行持续供电的能力。本文所提出的基于设备状态的配电网动态可靠性评估方法，综合考虑了绝缘老化、使用程度、风雨天气、雷暴天气等因素对配电网高压电气设备的影响。将经过统计方法得到的配电网基准故障率与配电网高压电气设备的实时运行状态进行有效结合，进行可靠性评估得到的评估结果具备了时空辨识的属性。经过实例进行验证分析，本文所提出的基于设备状态的配电网动态可靠性评估方法能够对配电网的动态运行可靠性进行科学、有效的评估。该方式适宜进行大规模的推广应用，具有一定的实用价值。
