基于电力设备管理的供配电系统优化设计探索.pdf

2023.7 下 EPEM 91 电力创新Power Innovation基于电力设备管理的供配电系统优化设计探索国网江苏省电力有限公司营销服务中心 顾颖歆摘要：本文分析了电力设备管理与供配电系统优化设计的结合作用和实现流程，研究了基于电力设备管理的供配电系统优化设计，并提出了一种电力设备管理与供配电系统优化设计相结合的方法。关键词：电力设备管理；供配电系统；优化设计；效果评估随着电力需求的不断增长和电力设备的广泛应用，供配电系统的优化设计变得尤为重要，以提高系统的效率、可靠性和可持续性。然而，供配电系统面临着一系列挑战。电力设备的故障或损坏可能导致停电、安全事故等严重后果，因此对电力设备进行有效的管理和监测至关重要；其次，考虑到电力负荷的变化等因素，供配电系统的优化设计需要以实现系统的高效运行和资源的合理利用。为了解决这些问题，电力设备管理系统应运而生。电力设备管理系统通过采集、分析和管理电力设备的数据，实现对设备状态的实时监测和预测，从而提高设备的可靠性和可用性。1 供配电系统的基本结构和运行原理1.1 电力设备管理系统电 力 设 备 管 理 系 统（PowerEquipmentManagementSystem，PEMS）是一个用于监测、管理和维护电力设备的系统，如图1所示。其利用先进的信息技术和通信技术，通过数据采集、分析和处理，实现对电力设备状态的实时监测、故障诊断和预测，以提高设备的可靠性、可用性和维护效率。数据采集与传输系统通过传感器、监测装置等采集电力设备的运行数据，如电流、电压、温度、振动等参数。中央管理系统负责接收、存储和处理采集到的数据。其具备数据管理、分析和决策支持的功能。通过数据分析和处理技术，对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息1。图1 电力设备管理系统电力设备管理系统利用故障诊断算法和预测模型，对设备识别潜在故障和异常状态，并提前预测设备的寿命和维护需求。远程监控和控制系统使运维人员可以通过网络远程实时监控，并进行远程操作和控制。维护管理与优化系统提供设备维护管理的功能，通过维护管理和优化策略，可最大限度地减少设备故障和停机时间，提高设备的可靠性和运行效率。1.2 基本结构供配电系统由发电厂、输电系统、配电系统和用户终端组成。发电厂将各种能源转化为电能，输电系统以高电压传输电能，配电系统降压并分配电能给用户终端。用户终端通过接入配电系统获取所需的电能进行生产、经营和生活等活动2。整个系统通过监控、控制和保护实现电能的可靠供应和安全运行，同时需要考虑能源效率、环境保护和可持续发展等因素，以建立可靠、高效、安全和可持续的电力供应体系。1.3 运行原理92 EPEM 2023.7 下电力创新Power Innovation发电厂将能源转化为电能，输电系统将高压电能传输到配电站，配电系统将电能降压并分配给用户终端。用户终端通过接入配电系统获取电能进行使用。运行过程中，监控系统实时监测电力系统状态，控制系统调节电力系统运行，保护系统检测和隔离故障，确保电力设备和用户安全。通过发电、输电、配电和用户终端之间的协调运行，供配电系统实现了电能从发电厂到用户终端的可靠传输和供应。此外，为了优化供配电系统的运行效率和可持续性，一些新技术和策略被广泛采用。例如，智能电网技术可以实现对电力系统的智能监测、优化和管理，通过实时数据和自动化控制，提高电网的可靠性和灵活性。可再生能源的集成也成为供配电系统的重要发展方向。风能和太阳能等可再生能源的利用不仅可以减少对传统能源的依赖，还可减少温室气体排放，促进环境可持续发展。因此，大规模的可再生能源发电设施和与之配套的输电系统被建设起来，以实现可再生能源的高效输送和利用。供配电系统在不断演进和优化，以满足不断增长的电力需求、提高能源效率、促进环境可持续发展。通过技术创新、智能化管理和可再生能源的集成，可以建立更加可靠、高效、安全和可持续的电力供应体系，为社会经济的发展和人民生活提供稳定可靠的电力支持。2 基于深度强化学习的优化方法本文提出了一种基于深度强化学习的电力设备管理系统决策的供配电系统优化方法。利用先进的深度学习技术和强化学习算法，实现对供配电系统的智能优化决策。通过深度强化学习，在大量历史数据的基础上，系统可学习到电力设备运行的复杂模式和规律，并基于此作出优化决策3。2.1 目标函数配电系统优化是一个复杂的问题，涉及多个目标和约束。其中，可靠性是核心目标，包括降低负载损失概率、最小化由电源故障引起的负载损失、最大化系统可靠性指数以及最小化预期未供应能量。除了可靠性目标，还要考虑设备容量、电压稳定性和线路损耗等约束条件。通过应用多目标优化算法，可以找到一个平衡的解决方案，以提高配电系统的可靠性、供电能力和效益，目标函数表达式如下：其中：Tt为维护周期；St为状态的集合；x=（x1,x2,xn）为设备的状态向量；Cx为配电状态下的减载；M 为设备数量；Qi为设备停运概率。2.2 约束条件在一个维护周期内，可同时维护的设备数量是有限的，因此配电系统优化资源限制。为防止停电，部分电力设备不能同时优化，因此具有互斥的优化约束。此外，还需考虑时间约束和安全约束等因素。为解决这些问题，可运用优化算法和技术，合理分配维护资源、引入适当的约束条件和调度策略，以最大化维护效益、确保供电可靠性和安全性的前提下，实现配电系统的优化。其中：Zmax为周期内优化工作量的上限；sj为设备 j 开始维护的时间；si为设备 i 开始维护的时间；mi为设备 i 的维护周期。2.3 优化模型本文以供电优化接入设备数作为可靠性评价指标，以优化成本作为优化计划的经济性评价指标，优化成本作为经济性评价指标，可通过合理规划电网布局、优化电力调度和降低能源损耗，降低电力生产成本，提高能源供应的经济效益，为企业降低经营成本，提高竞争力，并为消费者提供更稳定、更廉价的电力服务。优化模型如公式：其中：fi（X）代表电力设备优化计划的第 i 个目标函数，gi（X）和 hj（X）分别表示等式约束函数和不等式约束函数。2.4 深度强化学习算法深度强化学习问题必须具备两个条件：主体和环境。其学习和决策过程如下：根据智能体策略和环境信息，智能体做出相应的动作以使奖励最优。电力设备的供配电系统决策和优化可以作为动态环境，待优化设备可以作为代理的 at。对于任意 t 时刻，系统的发电量和负荷量可以作为状态 st，将电力设备的供配电系统决策优化问题转化为求解方程组最优解。需要检修的电力设备建立一个动作 A，之后计算得到当动作值为 rt时反馈的状态 st和奖励at。记忆矩阵为 dt=at,st,rt。通过计算损耗误差，智能体学习到电力设备的供配电系统决策和优化策2023.7 下 EPEM 93 电力创新Power Innovation略，解决方案表达式如下：根据当前电网运行状态，采用深度强化学习算法求解过程，得到系统的发电和负荷，从而得到初始状态；此时，电网处于安全稳定运行状态；在执行探索动作的过程中，得到状态 st+1和奖励 rt+1，从而计算目标 Q 值函数、Q 值函数损失误差。通过梯度下降算法，更新深度强化学习网络的所有参数；通过一次性求解过程，得到设备 I 优化情况下；基于这种策略，在状态 st+1的情况下，进行下一个探索动作 at+1，开始下一个求解过程，直至所有待优化设备都优化完毕且供配电系统结果满足时，结束求解约束条件。2.5 优化设计结果与讨论本文研究了江苏某地电网系统的供配电系统优化，采用深度强化学习对电力设备管理系统决策的供配电系统优化方法，实现了某区域的供配电的优化，降低了经济成本，优化结果如图2所示，对于经济成本如图3和表1所示。根据实际数据统计，优化后的供配电系统在运行过程中实现了更高的能源利用率和更低的能源浪费，从而降低了电力供应的成本，经过优化后，每月的电力成本减少了10%。通过对供配电系统的智能调度和负荷控制，系统能够实现更加合理和高效的能源分配，减少能源浪费。实际数据表明，优化后的供配电系统的能源利用率提高了15%，能源消耗降低了10%。图2 供配电系统功率优化图3 供配电系统经济成本表1 经济效应统计表优化功率（mWh）经济效益（万元）10台设备81.4845.0620台设备82.5449.2050台设备83.7552.60采用深度强化学习的电力设备管理系统决策的供配电系统优化方法，在江苏某地的电网系统中取得了显著的结果。通过降低经济成本、提高供电可靠性、提升能源效率和加快响应速度等方面的改进，该方法为该地区的供配电系统带来了实质性的优化效果。电力设备管理与供配电系统优化设计未来研究的方向和重点：首先，利用人工智能、物联网和大数据等技术，开发智能电力设备管理系统和供配电系统优化设计算法，实现设备的自动监测、故障诊断和维护管理，提高系统的可靠性和效率；其次，研究新型能源的接入和利用方式，如可再生能源、储能技术和微电网等，优化供配电系统的能源配置和调度策略，提高能源利用效率和系统的可持续性。研究电力设备的能效评估和优化方法，通过改进设备设计、运行策略和能源管理技术，提高供配电系统的能源利用效率，降低能源消耗和碳排放。未来聚焦于智能化、高效能源利用、多能源互联互通、柔性配电网设计、安全可靠性和能效优化等方面，以推动电力设备管理与供配电系统的发展和创新。综上，本文研究了基于电力设备管理的供配电系统优化设计，并提出了一种基于深度强化学习的电力设备管理与供配电系统优化设计相结合的方法。研究表明，该方法能够有效提高供配电系统的安全性、可靠性和经济性。通过深化电力设备管理与供配电系统优化设计的融合，实现智能化、高效化和可持续发展，可以为未来的电力系统建设奠定坚实基础，为经济社会发展提供可靠的能源支持。这一发展方向不仅将带来技术创新和经济效益，还将对环境和社会产生积极影响。未来研究可进一步探索电力设备管理与供配电系统优化设计的深度融合，并在实际应用中进行验证和推广。参考文献1 杜振华,曹正宇,等.基于多种群遗传算法的配电系统优化节能策略研究 J.建筑节能(中英文),2023,3.2张璐.新型配电系统优化规划与运行控制J.供用电,2023,1.3 刘浩东.智能建筑电气供配电系统的负荷设计及优化 J.光源与照明,2022,11.