基于性能指标的配电变压器优先级排序与管理方法

《Electric Power Systems Research》：Towards a performance index for distribution transformer prioritization and management

本文针对传统配电变压器评估方法的局限性，提出基于特征工程与降维方法的性能指数（PI），整合额定容量、负荷需求、能耗及用户数量等常见数据，通过多维度特征提取和组合降维，生成可解释的单值指标，有效区分变压器利用率模式，为电力公司提供优先干预决策支持，弥补传统方法仅关注过载和老化缺陷的不足。

　　

作者：Luís H.T. Bandória, Ricardo Torquato, Madson C. Almeida, Renato M. Monaro

机构：巴西圣保罗州坎皮纳斯州立大学系统与能源系，阿尔伯特·爱因斯坦大道400号，邮编13083-852

摘要

区分配电变压器的运行状态对于其有效管理至关重要。传统的基于过载或等效老化程度的评估方法仅能捕捉到有限的运行信息，对管理决策的支持也较为有限。本文提出了一种性能指标，通过综合特征工程方法，利用公用事业公司通常可获得的数据，量化设备运行的关键方面，从而对配电变压器进行优先级排序。利用额定容量、有功功率需求、月能耗和用户连接数等信息，提取了13个特征，并将其纳入基于降维技术的两步学习框架中，生成一个具有唯一数值且易于解释的性能指标。结果表明，该指标能够有效区分变压器的利用模式，为有针对性的管理干预提供实用的决策支持。

引言

配电系统是由多个相互连接的元件组成的复杂网络，这些元件共同确保向用户可靠、稳定地供电。由于这些设备设计用于长期运行且需保持高可靠性，因此持续评估其运行状态至关重要。随着有功功率需求的持续增长以及分布式能源资源的日益整合，这一要求变得更加迫切，因为这可能给电力系统的可靠运行带来额外挑战[1][2]。 在这些系统中，配电变压器（DTs）在调节电压水平方面发挥着关键作用，以确保从中压系统到低压系统的安全高效电力传输。大量部署的配电变压器每个单元服务于少数到数十名用户，其故障可能会对敏感用户造成重大影响[3]。因此，开发识别和优先处理存在故障风险或严重利用不足的配电变压器单元的方法对于公用事业公司实施主动管理策略至关重要，从而确保系统的可靠性和效率。 对于电力变压器而言，由于其经济和技术重要性，已经开发出了多种监测方法[4]，包括通过热成像技术进行过载和过热评估[5]、通过局部放电（PD）测试和溶解气体分析（DGA）进行绝缘评估[6]，以及利用振动分析进行故障检测[7]。这些技术通常被整合成一个健康指数（HI），将运行数据、现场检查和实验室结果整合为一个反映设备整体健康状况的单一数值指标[8]。 尽管为电力变压器开发的健康指数可以适用于配电变压器，但由于配电变压器的广泛使用和低成本，安装专用且昂贵的监测设备在经济上并不现实，尤其是在变电站中。实际上，除了用于计费的月能耗、用户注册信息或标准化数值外，配电变压器的唯一可用信息是有功功率需求的负载曲线。在许多情况下，配电变压器的负载曲线甚至不是直接测量的，而是从汇总的用户数据中估算得出的[9]。由于绝缘层是最容易发生故障的部件，因此配电变压器的健康指数通常依赖于剩余绝缘寿命的估算，这导致指标仅与变压器的负载相关，而忽略了特定的需求模式、负载不平衡和历史使用情况[10]。这些限制可能会妨碍规划者识别和优先处理需要干预的变压器子集，进一步复杂化了有效的资产管理策略的制定。 尽管这些方法并非专门为配电变压器开发，但文献中提出了多种用于评估和优先处理不同电网资产的方法。例如，电缆系统的监测和故障诊断[11][12]、风力涡轮机的产品优先级排序和故障诊断[13][14][15]，以及断路器的状态评估[16][17]。与提供设备整体健康状况概览的传统健康指数不同，这些方法侧重于持续评估运行状态，提供了更全面的设备利用视图，并支持制定预防性干预措施，以确保在关键事件期间的可靠运行或在必要时指导预防性行动的安排。 受健康指数概念和上述发展的启发，本文提出了一种性能指标（PI），帮助研究人员和规划者根据更广泛的利用模式识别和优先处理配电变压器，超越了峰值需求和剩余寿命的范畴，以捕捉实际利用情况。这种方法为有针对性的干预和主动管理提供了实用工具，即使在没有先进计量基础设施的情况下也能发挥作用。该性能指标基于综合特征工程，将常见数据转化为有意义的指标，为基于峰值和老化的评估提供了补充方案，并提高了识别需要干预变压器单元的能力。值得注意的是，该指标整合了当前使用指标（如日负载曲线和额定容量参数）与历史使用情况，捕捉了过去的使用模式并预测了未来趋势。 需要强调的是，在本研究中，“性能”一词指的是配电变压器在网络中的使用方式。虽然传统的健康指数评估资产状况和剩余寿命，但所提出的性能指标侧重于捕捉运行效率和负载行为。它反映了日常和历史使用模式，表明设备是否在其预期运行范围内得到有效利用。这种视角有助于识别可能因长期高利用率而面临未来可靠性问题的单元，以及具有提高效率潜力的单元。因此，性能指标为健康指数提供了补充视角，帮助规划者更全面地了解变压器的运行情况。 本文的主要贡献有两方面：（i）利用常见的配电变压器数据，通过综合特征工程过程生成有意义的指标以用于设备优先级排序；（ii）构建了一个两步学习框架，将这些指标综合为一个用于排名配电变压器群组的单一数值指标。本文的其余部分安排如下：第2节概述特征工程过程，第3节详细阐述性能指标的构建方法，第4节通过巴西一家大型公用事业公司的数据展示案例研究，第5节讨论性能指标作为优先级工具的应用，第6节探讨其泛化能力，第7节分析其局限性，第8节总结主要发现。

指标构建的特征工程

本节建立了一个综合的特征工程过程，以创建有意义的指标，用于量化设备使用的不同方面。这些指标将进一步整合成一个单一的性能指标（PI），帮助公用事业规划者更广泛地识别和优先处理配电变压器的运行情况。为了确保实用性并便于在没有先进计量基础设施的情况下采用，该指标依赖于公用事业公司通常可获得的数据，具体细节将在后续章节中详细说明。

性能指标的构建

本节介绍了所提出的性能指标的构建过程，该指标基于特征工程，并遵循图3a所示的工作流程。首先通过线性和非线性方法的组合将原始特征压缩为低维表示形式，然后将结果组件聚合为标准化量，并组合成一个具有唯一数值且易于解释的指标，以捕捉设备利用的相关方面。

性能指标的评估

本节首先介绍了所使用的数据集和预处理步骤。接着，通过比较指标值及其构成特征，评估所提指标在区分不同利用情况下的单元时的有效性。此外，还进行了相关性分析，以展示不同特征对指标的贡献情况。

性能指标作为优先级工具

更换或管理数十万台配电变压器在财务上和技术上均不可行，因此逐步、战略性的干预措施至关重要。性能指标不是仅根据峰值负载或老化程度对变压器进行排名，而是根据多个利用方面对单元进行分类。这种更全面的视角使规划者能够识别并优先处理需要重点关注的变压器子集。

性能指标的泛化

在推导出性能指标后，使用回归模型将特征直接映射到指标上，从而在未来计算中避免降维过程。尽管该模型是使用计算出的性能指标作为训练目标进行训练的，但它能够捕捉输入特征与指标之间的额外关系，提高了在不同变压器群体和运行条件下的泛化能力和鲁棒性。选择XGBoost回归器是因为其能够处理非线性关系。

性能指标的局限性

作为一种基于机器学习应用的数据驱动方法，性能指标的应用存在一些局限性，例如数据缺失或不完整的情况。在这种情况下，可以使用在类似条件下运行的变压器单元的信息来填补缺失值，因为这些单元预计表现出相似的行为。当没有可比较的单元时，可以采用传统的插值技术（如值插值或k-最近邻（KNN）进行填补。

结论

本文提出了一种性能指标（PI），旨在帮助公用事业公司评估和优先处理配电变压器（DTs），特别是专注于开发更有效的管理策略，以提高可靠性和效率。该指标量化了配电变压器使用的不同方面，并基于公用事业规划者通常可获得的数据（包括额定容量和日负载曲线）进行综合特征工程。

作者贡献声明

Luís H.T. Bandória：撰写初稿、可视化、软件开发、方法论设计、数据整理、概念构思。 Ricardo Torquato：撰写修订稿、验证、监督、正式分析。 Madson C. Almeida：撰写修订稿、可视化、验证、监督、资源协调、资金筹集、正式分析。 Renato M. Monaro：撰写修订稿、资源协调、项目管理、资金筹集。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系： Luis Henrique Tenorio Bandoria表示获得了高等教育人员协调办公室提供的财务支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。