（国网浙江杭州市余杭区供电公司杭州311100）
摘要：配网故障发生后，现有技术可以通过对公变终端预警数据的后台分析，判定配网停电设备区域，为抢修人员故障处理提供依据，但无法准确地获取深沉次的停电影响面，如停电客户群、停电具体地理区域、停电损失情况等。本文基于营配贯通系统、配网故障研判实时数据，通过算法的优化，深层次分析配网故障设备下的客户信息、设备GIS拓扑、系统负荷波动，实时多层次的配网故障影响面展现：（1）通过深层次分析，获取准确的停电客户群，建立故障信息告知通道，提升服务水平；（2）结合重要客户标记，深入支撑保电任务；（3）利用可视化展现，有效展示停电地理范围、停电客户数、负荷损失情况等故障态势，有效提供辅助决策支撑。
关键词：营配贯通；配网故障；深层次分析；可视化展现
引言
配网故障发生后，现有技术可以通过对公变终端预警数据进行后台分析，研判出配网停电设备区域，为抢修人员故障处理提供依据，但存在如下问题：（1）无法准确地获取深沉次的停电影响面，如停电客户群、停电具体地理区域、停电损失情况等；（2）无法获取完善的停电影响面，就无法进一步在供电服务方面做出有效的实时决策；（3）获得的故障影响分析结果也存在延时、模糊、失真等特点，对配网运维管理的提升造成影响。故障与影响客户的关联不实时、不精确，也就无法快速获取重要客户的失电信息，保电工作缺乏先期预警环节。因此，配网故障实时影响面的多层次分析非常有必要[1]。
本文研究角度是基于营配贯通系统、配网故障研判实时数据，通过算法的优化，深层次分析配网故障设备下的客户信息、设备GIS拓扑、系统负荷波动，在配网抢修指挥的可视化系统实时多层次展现配网故障影响面，提供有效的供电服务辅助决策。
1可视化系统架构及外围接口
1.1系统架构
本可视化系统的架构分为三层，分别是数据层、服务层和应用展示层，具体如图1所示[2-3]。
数据层包括数据和数据的访问服务。数据包括SCADA系统数据、停电信息、设备台账信息以及矢量的基础地图、地图瓦片、电网设备库和系统的元数据。在数据访问服务上，包括数据库的统一访问服务，支持对数据库、文件存储等的统一访问。
服务层包括网络平台服务、实时数据服务和二维图形引擎服务等。网络平台服务用于绑定、查找和定位网络应用服务处理服务对外提供统一的服务接口，据服务请求，可将任务分散、分拆到多台机器上并行执行，经并行处理后将运算结果在后台合并，最后把最终结果返回到客户端。实时数据服务包括数据采集服务、内存实时数据库服务、实时数据存盘服务和历史数据服务。二维图形引擎服务提供矢量图形数据的过滤、加载、内存缓存、访问、基本拓扑分析等，以及图形数据的编辑和同步。
应用层提供C/S客户端、B/S客户端，对外提供基本的图形操作、编辑和业务分析功能。同时提供标准COM组件开发接口、B/S页面应用组件、WebService的开发接口。
本可视化系统基于营配贯通系统、配网故障研判实时数据，与调度自动化、配网自动化、用电信息采集系统、营销系统、配网GIS系统进行实时交互，实现基于营配贯通的配网故障影响面分析，具体如图2所示。
2配网故障影响面分析视角
2.1分析挖掘视角
本文创意在于分别从配网主线故障影响配变台区层面、配网分支线故障影响配变台区层面，台区停电影响客户群层面、台区停电影响地理区域层面四个维度开展配网故障影响面监测及分析。
2.1.1视角一：配网主线故障影响配变台区层面
（1）方法步骤简述
通过平台，实时监控SCADA系统运行数据，第一时间获取主线故障信息。通过GIS拓扑关系，自动分析出因此故障造成停电的配变台区明细。并通过公变终端的数据召测功能，自动验证所选台区是否处于停电状态，对拓扑失真、自动分析偏差情况进行数据清理。分析完毕后，展示停电台区清单，并在GIS图中标注显示，为配网抢修指挥业务提供直观的可视化信息，从而实时判断主线故障影响的配电台区情况，获取停电台区清单。
（2）具体算法
对SCADA系统进行在线监测，根据公变终端的主动召测数据进行分析验证，主要通过以下步骤实现。
步骤一：配网主线故障数据的获取。在平台中预先建路配网线路设备信息库，与SCADA系统数据一一对应（未失电情况下置位为0），如SCADA系统中A线路失电，则传输A线路失电（A线路置位为1），设备信息库相应的A同时置位为1，进行故障报警，平台展示线路名称及报警时间。
步骤二：配网主线下台区信息的获取。平台获取故障线路信息后，向营配贯通平台发送线路双重命名信息。并自动发送查询配变数据的指令，执行云计算，直接在平台展示指定停电线路下的台区数据。
2.1.2视角二：配网分支线故障影响配变台区层面
（1）方法步骤简述
实时监控智能公变终端系统运行数据，通过系统后台研判，获取分支线故障数据。通过GIS拓扑关系，自动分析出因此故障造成停电的配变台区明细。并通过公变终端的数据召测功能，自动验证所选台区是否处于停电状态，对拓扑失真、自动分析偏差情况进行数据清理。分析完毕后，展示停电台区清单，并在GIS图中标注显示，为配网抢修指挥业务提供直观的可视化信息，从而实时判断分支线故障影响的配电台区情况，获取停电台区清单[4]。
（2）具体算法
对智能公变终端系统进行在线监测，根据公变终端的主动召测数据进行分析验证，主要通过以下步骤实现。
步骤一：配网分支线故障数据的研判。以智能公变终端预警数据为基础，在GIS拓扑上布点，自动选取预警点最近的上级开关设备，并主动召侧该开关设备最近的前侧公变在线数据，如召侧有电，则判断为该开关设备后侧停电；如果召侧失电，则继续向上一级开关做验证。验证完毕后获取准确的停电设备名称信息（即分支线名称）。
步骤二：配网分支线下台区信息的获取。平台获取故障线路信息后，向营配贯通平台发送线路双重命名信息及分支线名称信息。并自动发送查询配变数据的指令，执行云计算，直接在平台展示指定停电线路下的台区数据。
2.1.3视角三：台区停电影响客户群层面
（1）方法步骤简述
调用营配贯通数据库，对指定停电台区下客户群进行分析，实现在线云计算，可以获取客户信息群，包括客户姓名、联系方式、地址等。深层次分析，迅速获取停电客户数及客户结构分布，从而实时分析停电台区下影响客户群数据。
（2）具体算法
调用营配贯通平台数据库，指定配变名称及路由，获取台区下客户信息，并在平台进行整合分析，实现数据展示。
步骤一：指定台区下客户信息获取。在线调用营配贯通数据库进行云计算。
步骤二：指定台区下客户数据整合分析。对客户群进行统计分析，按数量计算，特定条件下数域分布计算，特殊标记统计等。
2.1.4视角四：台区停电影响地理区域层面
（1）方法步骤简述
调用低压GIS系统数据库，获取低压线路GIS拓扑，并以表计为点，做闭环曲线，在地理图中展示影响区域，从而实时分析停电台区影响地理区域数据。
（2）具体算法
步骤一：指定台区下低压GIS拓扑图获取。在线调用PMS系统数据库进行云计算；
步骤二：指定台区下低压GIS图形分析及整合展示。以配变为核心点，低压GIS拓扑为架构，表计为边缘点，做闭环曲线连接，在对应地理图做图形映射。
2.2视角组合与呈现
在上述单独视角基础上，采用分析报告和在线展示的方式对本创意的分析挖掘成果进行组合展现，具体如下表1所示[5]。
3结语
基于营配贯通系统、配网故障研判实时数据，通过算法的优化，深层次分析配网故障设备下的客户信息、设备GIS拓扑、系统负荷波动，大幅度提升应急响应期间的故障信息汇总效率，实时多层次的配网故障影响面展现：（1）通过深层次分析，获取准确的停电客户群，建立故障信息告知通道，提升服务水平；（2）结合重要客户标记，深入支撑保电任务；（3）利用可视化展现，有效展示停电地理范围、停电客户数、负荷损失情况等故障态势，有效提供辅助决策支撑[6]。
通过基于营配贯通的配网故障影响面分析与应用，将有效降低停电时间和影响面，对故障点做出准确的判断，从而有效提升供电可靠性、提高电力系统的供电质量。
参考文献：
[1]刘建军.多措并举全面提升供电所管理水平[J].商品与质量,2015,38:38-39.
[2]张波.配网故障抢修一体化管理模式创新研究[J].低碳世界,2015,(31):8-9.
[3]叶飞,李长军等.电力SCADA系统大规模画面数据刷新方法应用研究[J].中国电力,2016,48(2):61-66.
[4]胡福年,孙守娟.基于图论的矩阵算法在配电网故障定位中的应用[J].中国电力,2016,49(3):94-98.
[5]范炜豪,陈烨.配电网故障定位与快速抢修系统研究[J].工矿自动化,2012(10):56-58.
[6]杨丽君,吕雪姣等.含分布式电源的配电网多故障抢修与恢复协调优化策略[J].电力系统自动化,2016,40(20):13-19.
作者简介：董志会（1983-），男，河北鹿泉人，工程硕士，工程师，从事电力系统通信自动化、运营监测等方面的研究工作。