浙江电力创新推出智能供电所经济性模型

7月26日，位于浙江省金华市水亭畲族乡的110千伏水亭输变电工程施工现场一派繁忙的景象。施工人员正在检查刚浇筑好的变电站主体是否存在缺陷，为下一步框架的搭建做好准备。与以往不同的是，110千伏水亭变的建设预算要明显低于之前的其他工程，这是怎么一回事呢？

2019年年初，国网浙江省电力有限公司提出智能供电所经济性模型概念，将鱼骨图分析法、蚁群算法和加权范诺图算法应用于输变电工程建设、配网优化改造等工作，通过算法优化变电站选址、线路路径，降低电力工程建设成本。今年在110千伏水亭输变电工程建设中，智能供电所经济性模型便发挥了作用。

鱼骨图分析法：

提前明确可能遇到的问题

当前，国家电网公司提质增效专项行动深入开展，过“紧日子”的理念已经贯彻到供电公司的各项工作当中。智能供电所经济性模型就是国网浙江电力标准成本模式的具体落地。

在夏李村配网改造工程中，浙江金华供电公司运用智能供电所经济性模型，以地理限制等因素为出发点，通过分析各种实际问题，计算出供电所供区范围内的变电站、配电房、公变、线路的具体位置，再通过对比得出经济性最优的建设方案。供电所还通过一些辅助手段尽量延长设备的使用期限，减少设备更新和替换，在最节约成本的情况下，达到最优的供电效果。

影响某一区域电网发展的因素主要有电网结构、供电能力、供电质量、装备水平、智能化水平、经济性水平、适应性水平等7个方面。金华供电公司将这些方面比喻为“鱼头”，将每一方面中需要解决的问题比喻为“鱼骨”，并采用问题型鱼骨图、原因型鱼骨图和对策型鱼骨图进行针对性分析。

在夏李村配网改造工程实施前期，金华供电公司通过鱼骨图分析法来分析工程建设可能面临的问题，将问题的特性与影响问题的因素按相互关联性整理成层次分明、条理清楚的鱼骨图。随后该公司通过算法，分析出夏李村配网改造工程的“鱼头”主要有供电能力及质量、装备及智能化水平、经济性及后期适应性水平等内容，供电能力及质量上的“鱼骨”为接线模式不合理、供电半径过长等；装备及智能化水平上的“鱼骨”为配电自动化覆盖率低、配电通信网覆盖率低、智能电表覆盖率低等；经济性及后期适应性水平上的“鱼骨”为变压器负载率偏低、线损偏高等。

通过应用鱼骨图分析法，该公司得以提前明确工程可能出现的问题，改变了以往在项目进行过程中发现问题后再解决的方式，降低了人力、物力和时间成本。

蚁群算法：

让线路架设更优化

通过鱼骨图分析法得知，夏李村配网改造工程的核心问题就是线路架设的路径问题。对此，金华供电公司采用蚁群算法加以解决。

蚁群算法是一种随机搜索寻优的智能方法。用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行路径，整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题解的集合。路径较短的蚂蚁释放的信息素较多，随着时间的推进，较短的路径上累积的信息素浓度逐渐增高，选择该路径的蚂蚁个数也愈来愈多。最终，整个蚁群会在正反馈的作用下集中到最佳的路径上，这条路径就是最优路径。

按照传统的设计方式，夏李村配网改造工程所需各类电缆及架空线路15.7千米、公变4台、开关等配套物资若干，总造价为200万元。金华供电公司通过蚁群算法，预先设置好线路架设过程中会遇到的人口密集区、交叉跨越区、水塘等，然后估计出每一个负荷中心的用电量，并逐一输入到算法中，最终得到最优化的线路架设路径、接线方式和供电半径。

这样一来，多余的线路全部去掉，整个工程所需的线路长度降至9.8千米，所需公变降至2台。线路节省了，线损也降低了，各种监测仪器的利用率也大幅提高，总造价压缩至94万元。

加权范诺图算法：

变电站选址更合理

变电站是供电线路的“源头”，只有选好变电站的站址、确定了容量，才能更好地进行下一步的线路搭建。金华供电公司采用加权范诺图算法，来确定新建变电站的最优选址。

加权范诺图算法是以图论为基础的算法。在计算几何中，加权范诺图算法被用来优化网格，可以使变电站的选址更加“均衡”，即可以照顾所有考虑到的因素，从而提高其利用率，降低后续投资成本。

为提高夏李村文创小镇的供电可靠性，金华供电公司计划新建一座110千伏变电站。在变电站的选址过程中，金华供电公司采用加权范诺图算法，赋予负荷分布的不均匀性、地形、地价等问题各自的“权重”，最后在所有可以选取的变电站站址中选择一个“平衡点”。

4月15日，110千伏水亭输变电工程正式动工。选址不占用耕地及城镇用地，无须花费大量的赔偿款，且选址接近文创小镇以及周边几个乡镇的工业园区，届时需架设的供电线路长度较短。同时，线路廊道多为荒地或者沿公路架设，降低了后续建设成本，且避开了居民区和高大的建筑物，降低了外力破坏风险。