考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法与流程

本发明属于馈线配电自动化终端配置技术领域，特别是涉及一种考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法。

背景技术：

配电自动化(Distribution Automation，DA)系统可视为一类典型的信息物理系统(Cyber-Physical Systems，CPS)，其信息环节对所管理的物理配电系统的安全可靠供电具有不可忽略的影响。实际应用中，往往综合以上不同分类标准下的配电自动化终端的特点，将其从总体上分为“三遥”配电终端和“二遥”配电终端两大类。其中，“三遥”功能是指遥信、遥测和遥控功能。配电自动化不同于主网调度自动化(EMS)电网节点全覆盖、设备全监控的要求，由于配网设备点多面广和辐射状运行的特点以及投资等方面的原因，配电自动化的建设一般采取部分节点遥控、部分节点遥测的方式实现10kV配网信息采集，通过数据共享完成配网信息全覆盖和10kV关键节点控制。作为配电网规划中配电自动化规划的重要一环，遥测遥控终端的合理配置对于发挥配电自动化的效益具有至关重要的影响。

以配电通信为代表的信息环节是实现配电自动化的重要组成部分。现阶段，针对配电自动化信息环节的研究大多集中在配电自动化通信网络技术([1]韩国政，徐丙垠.基于IEC61850的高级配电自动化开放式通信体系[J].电网技术，2011，35(4)：183-186.[2]蔺丽华，刘健.配电自动化系统的混合通信方案[J].电力系统自动化，2001，25(23)：52-54.[3]刘健，张志华，张小庆，等.继电保护与配电自动化配合的配电网故障处理[J].电力系统保护与控制，2011，39(16)：53-57.)、配电自动化故障处理应用技术([3]刘健，张志华，张小庆，等.继电保护与配电自动化配合的配电网故障处理[J].电力系统保护与控制，2011，39(16)：53-57.[4]刘健，张小庆，赵树仁，等.配电自动化故障处理性能主站注入测试法[J].电力系统自动化，2012，36(18)：67-71)和通信系统的架构和建设设计([5]刘文霞，张力欣.基于FAHP与改进D-S理论的配电自动化系统信息安全等级评估[J].华东电力，2010，38(1)：67-71)方面，如何考虑配电自动化系统中信息环节的影响，将其作为一个完整的CPS系统研究其终端的数量规划和具体部署位置的布点规划问题仍有较多基础工作亟待开展。刘晓忠(基于EPON技术的配电自动化通信系统设计与实现[D].北京：华北电力大学，2014)提出在配电自动化中采取有效的通信手段可以提高数据传输的正确率，使得配电终端设备可以准确反映操作人员的操作指令，进而提高配网可靠性。吴琳等(无线专网通信在大连配电自动化中的应用[J].电力系统通信，2012，22(231)：107-111)阐述了大连无线专网通信自动化中应用的关键技术，提出了无线网加密与专网的建设要求，可以为配电自动化通信网络建设提供示范作用。唐琳(配电自动化通信系统的设计与实现[J].电力系统通信，2003，(12)：45-47)在分析配电自动化通信系统功能需求的基础上，提出了配电自动化层次结构、通信方式等的要求及实现方法。王学仑等(配电自动化设计中的信息安全研究[C].中国电机工程学会年会，四川成都，2013)针对配电自动化网络信息安全技术，提出了一套智能配电网信息安全设计方案。林永峰等(配电自动化终端信息安全风险测评方法研究[J].自动化与仪表，2015，(12)：11-14)从配电自动化的系统层、通信层和配置层分析可能的风险问题，提出了一套信息安全评测方法与评测流程，对解决配电自动化终端的信息安全问题具有指导性意义，同时为配电自动化系统的安全评测与漏洞检测提供了平台。

综上，目前有关配电自动化信息环节的研究主要集中于信息安全评估与配电自动化系统架构设计等，但缺少从配电自动化CPS的整体角度考虑，计及信息环节的影响，开展兼顾配电系统可靠性和经济性的配电终端具体部署位置的布点优化配置方法方面的研究。

技术实现要素：

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法。

为了达到上述目的，本发明提供的考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)首先根据配电自动化系统中配电终端配置数量规划的内容，初步计算出待分析的馈线所需配置的配电终端数量，然后设置执行本考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法所需模块，包括：馈线种类划分模块、配电终端部署配置划分模块、故障状况划分模块、数据采集模块、量化计算模块、配电终端布点规划模块、数据有误事件划分模块、信息环节数据采集模块、信息环节量化修正模块和“三遥”功能影响分析模块；

2)利用馈线种类划分模块，根据馈线上是否安装联络开关而将馈线分为以下两类：①未装设联络开关的馈线；②存在联络开关的馈线；

3)利用配电终端部署配置划分模块，将配电终端的配置情况划分为以下三类：①全部配置“三遥”配电终端；②全部配置“二遥”配电终端；③混合配置“三遥”和“二遥”配电终端；

4)利用故障状况划分模块，将故障发生后对故障的处理分为三个阶段，①故障定位阶段；②人工故障隔离阶段；③故障修复阶段；

5)利用数据采集模块，根据所述步骤2)、3)和4)中的结果，对在上述三类配电终端配置情况下，两类馈线的三个故障处理阶段内的系统停电时间和停电负荷量化建模计算所需数据进行采集，所需数据包括：馈线上分段开关数量及所处位置、馈线上联络开关数量及所处位置、故障率、馈线各分段长度、与分段区域相连的等效负荷之和、故障定位时间、人工故障隔离时间和故障修复时间；

6)利用量化计算模块，根据所述步骤2)、3)和4)中的结果及步骤5)中采集的数据，对在上述三类配电终端配置情况下，两类馈线的三个故障阶段内的系统停电时间和停电负荷进行量化建模计算，其中，系统停电时间和停电负荷的量化建模计算包括：①未装设联络开关的馈线的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；②存在联络开关的馈线的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

7)利用数据有误事件划分模块将信息环节数据传输有误事件进行划分：①事件A——配电终端的遥信-遥控有误但遥测无误；②事件B——遥信-遥控无误但遥测有误；③事件C——遥信-遥控和遥测均有误；

8)利用信息环节数据采集模块，根据所述步骤2)至步骤7)中的结果，对步骤7)中所划分事件的量化建模计算所需数据进行采集，所需数据包括：对遥信功能进行检查并对信息进行修正的时间；对遥控信息进行检查修正并重新对故障进行隔离处理所需的时间；对遥控和遥信的功能及信息进行检查修正重新对故障进行隔离处理所需的时间；对遥测功能进行检查并对信息进行纠正，人工寻找定位正确的故障位置的时间；对遥测信息进行纠正，重新判断故障种类的时间；各个事件发生的概率；

9)利用信息环节量化修正模块，根据所述步骤2)至7)中的结果以及步骤8)中采集的数据，对所述步骤7)中所有子事件进行量化建模计算，并对计算过程进行修正；

10)利用“三遥”功能影响分析模块，根据上述步骤2)至步骤9)的结果对配电自动化终端装置在馈线上的具体布点位置进行优化配置，在给定配电终端配置数量的基础上，利用上述各配置情况的停电负荷建立目标函数，以供电可靠性条件为约束，进而得到馈线配电终端布点规划结果；并有效指导分析“三遥”功能对系统停电时间、综合经济成本以及对配电终端部署位置的影响。

本发明提供的考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法在故障定位、人工故障隔离和故障修复阶段均引入信息环节数据传输有误影响，提出了相应的可靠性指标修正模型和修正策略，可以对配电终端在馈线上的具体布点位置进行优化配置，并可以有效指导分析“三遥”功能对系统停电时间、综合经济成本以及对配电终端部署位置的影响，有助于更好地提高电网的供电可靠性与电压质量，提升配电终端的管理效率，对提高我国配电自动化水平、推进我国智能电网建设具有指导性意义。

附图说明

图1为本发明提供的考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法流程图。

图2-1为未装设联络开关的馈线图。

图2-2为存在联络开关的馈线图。

图3为本发明实施例所采用的馈线示意图。

图4-1为三遥正确率对系统停电时间和综合经济成本的影响示意图。

图4-2为遥信正确率对配电终端布点位置优化结果的影响示意图。

图4-3为遥测正确率对配电终端布点位置优化结果的影响示意图。

图4-4为遥控正确率对配电终端布点位置优化结果的影响示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明提供的考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法进行详细的描述。

如图1所示，本发明提供的考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法包括按顺序进行的下列步骤：

1)首先根据配电自动化系统中配电终端配置数量规划(刘健等.电力系统自动化，2013，37(12)：44-50)的内容，初步计算出待分析的馈线所需配置的配电终端数量，然后设置执行本考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法所需模块，包括：馈线种类划分模块、配电终端部署配置划分模块、故障状况划分模块、数据采集模块、量化计算模块、配电终端布点规划模块、数据有误事件划分模块、信息环节数据采集模块、信息环节量化修正模块和“三遥”功能影响分析模块；

2)利用馈线种类划分模块，根据馈线上是否安装联络开关而将馈线分为以下两类：①未装设联络开关的馈线，如图2-1所示；②存在联络开关的馈线，如图2-2所示；图2-1和图2-2中所示馈线含有m-1个线路分段开关(不计线路出口开关z₁)，被分为m段，同时含有n个联络开关(一般m≥n)；i为分段区域的编号；y_n代表联络开关；

3)利用配电终端部署配置划分模块，将配电终端的配置情况划分为以下三类：①全部配置“三遥”配电终端；②全部配置“二遥”配电终端；③混合配置“三遥”和“二遥”配电终端；

4)利用故障状况划分模块，将故障发生后对故障的处理分为三个阶段，①故障定位阶段；②人工故障隔离阶段；③故障修复阶段；

5)利用数据采集模块，根据所述步骤2)、3)和4)中的结果，对在上述三类配电终端配置情况下，两类馈线的三个故障处理阶段内的系统停电时间和停电负荷量化建模计算所需数据进行采集，所需数据包括：馈线上分段开关数量及所处位置、馈线上联络开关数量及所处位置、故障率、馈线各分段长度、与分段区域相连的等效负荷之和、故障定位时间、人工故障隔离时间和故障修复时间；

6)利用量化计算模块，根据所述步骤2)、3)和4)中的结果及步骤5)中采集的数据，对在上述三类配电终端配置情况下，两类馈线的三个故障阶段内的系统停电时间和停电负荷进行量化建模计算，其中，系统停电时间和停电负荷的量化建模计算包括：①未装设联络开关的馈线的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；②存在联络开关的馈线的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

①未装设联络开关的馈线的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算按照配电终端的配置情况分为以下三类：a.全部配置“三遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；b.全部配置“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；c.混合配置“三遥”和“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

a.全部配置“三遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算步骤如下：(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算：

第i段区域线路故障的故障定位阶段对应的系统停电时间为：

式中，T_1i代表第i段区域线路故障的故障定位阶段对应的系统停电时间，t_1i为第i段区域的故障定位时间，U_i代表第i段区域供电的用户总数；l_i代表第i段区域的等效线路长度；f_i代表第i段区域的等效设备故障率，单位为次/km·a；m代表馈线的分段数量；

故障定位阶段对应的系统停电时间T₁为：

相应的系统停电负荷为：

式中，E_1i代表第i段区域线路故障的故障定位阶段对应的系统停电负荷，P_i代表第i段区域供电的全部负荷的等效负荷之和；

故障定位阶段对应的系统停电负荷E₁为：

(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算：

第i段区域线路故障的人工故障隔离阶段对应的系统停电时间为：

式中，T_2i代表第i段区域线路故障的人工故障隔离阶段对应的系统停电时间，t_2i为第i段区域的人工故障隔离时间；

人工故障隔离阶段对应的系统停电时间T₂为：

相应的系统停电负荷为：

式中，E_2i代表第i段区域线路故障的人工故障隔离阶段对应的系统停电负荷；

人工故障隔离阶段对应的系统停电负荷E₂为：

(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算：

第i段区域线路故障的故障修复阶段对应的系统停电时间为：

式中，T_3i代表第i段区域线路故障的故障修复阶段对应的系统停电时间，t_3i为第i段区域的故障修复时间；z_k＝0代表相应位置配置配电终端，z_k＝1代表相应位置不配置配电终端；

故障修复阶段对应的系统停电时间T₃为：

相应的系统停电负荷为：

式中，E_3i代表第i段区域线路故障的故障修复阶段对应的系统停电负荷；

故障修复阶段对应的系统停电负荷E₃为：

(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算：

T＝T₁+T₂+T₃ (13)

式中，T为整个故障处理阶段对应的系统停电时间，单位h；T₁、T₂和T₃分别对应上述故障定位阶段、人工故障隔离阶段和故障修复阶段的系统停电时间，单位均为h；

E＝E₁+E₂+E₃ (14)

式中，E为整个故障处理阶段对应的系统停电负荷，单位kWh；E₁、E₂和E₃分别对应上述故障定位阶段、人工故障隔离阶段和故障修复阶段的系统停电负荷，单位均为kWh；

b.全部配置“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算步骤如下：(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(1)—(4)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i不为0，因此计算结果不为0；

(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(5)—(8)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i不为0，因此计算结果不为0；

(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(9)—(12)一致；

(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(13)和(14)一致。

c.混合配置“三遥”和“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算步骤如下：(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(1)—(4)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i不为0，因此计算结果不为0；

(2)人工故障隔离阶段系统系统停电时间和停电负荷的量化建模计算：

首先，假设配置“三遥”配电终端的线路分段开关共M-1个，则基于所有“三遥”配电终端线路分段开关划分得到的“三遥”区域共M个。为分析人工故障隔离阶段的系统停电时间和停电负荷，用Ω_i’表示第i’个“三遥”配电终端区域内的负荷集合，|Ω_i’|为该区域内的用户总数；用事件组W＝(w₁,w₂,…,w_2i’-1,w_2i’,…,w_2M-1,w_2M)代表故障位置所处的“三遥”配电终端所确定的区域及区域中“二遥”配电终端装置的配置情况，共包括2M个事件，具体表示为：

w_2i’-1：故障发生在第i’个“三遥”配电终端所确定的区域，且该区域内配置有“二遥”配电终端；

w_2i’：故障发生第i’个“三遥”配电终端所确定的区域，但区域内未配置有“二遥”配电终端；

则第i段区域线路故障的人工故障隔离阶段对应的系统停电时间为：

相应的系统停电负荷为：

(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(9)—(12)一致。

(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(13)和(14)一致。

②存在联络开关的馈线的系统停电时间和停电负荷建模计算按照配电终端的配置情况分为以下三类：a.全部配置“三遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；b.全部配置“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；c.混合配置“三遥”和“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

a.全部配置“三遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算步骤如下：(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(1)—(4)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i为0，因此计算结果为0；

(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(5)—(8)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i为0，因此计算结果为0。

(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算：

第i段区域线路故障的故障修复阶段对应的系统停电时间为：

式中，T_3i代表第i段区域线路故障的故障修复阶段对应的系统停电时间，t_3i为第i段区域的故障修复时间；

故障修复阶段对应的系统停电时间计算公式与式(10)一致。

相应的系统停电负荷为：

式中，E_3i代表第i段区域线路故障的故障修复阶段对应的系统停电负荷；

故障修复阶段对应的系统停电负荷计算公式与式(12)一致。

(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(13)和(14)一致。

b.全部配置“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算步骤如下：(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(1)—(4)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i不为0，因此计算结果不为0；

(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(5)—(8)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i不为0，因此计算结果不为0；

(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(10)、(12)、(19)和(20)一致；

(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(13)和(14)一致；

c.混合配置“三遥”和“二遥”配电终端时的系统停电时间和停电负荷的量化建模计算步骤如下：(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算；

(1)故障定位阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(1)—(4)一致，但由于每一段区域的人工故障负荷隔离时间t_2i为0，因此计算结果为0；

(2)人工故障隔离阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(15)—(18)一致；

(3)故障修复阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(10)、(12)、(19)和(20)一致；

(4)故障处理阶段系统停电时间和停电负荷的量化建模计算公式与式(13)和(14)一致；

7)利用数据有误事件划分模块将信息环节数据传输有误事件进行划分：①事件A——配电终端的遥信-遥控有误但遥测无误；②事件B——遥信-遥控无误但遥测有误；③事件C——遥信-遥控和遥测均有误。

①事件A包括以下三类子事件：a.事件A1：遥控信息无误，但遥信信息有误。b.事件A2：遥控信息有误，但遥信信息无误；c.事件A3：遥控信息有误，且遥信信息有误。

②事件B包括以下三类子事件：a.事件B1：遥测信息错误影响故障位置的确定。b.事件B2：遥测信息错误影响故障种类的确定。c.事件B3：遥测信息错误同时影响故障位置和种类的确定。

③事件C包括由事件A和事件B所确定的九类子事件：a.事件C1：遥控信息无误，但遥信信息有误，且遥测信息错误影响故障位置的确定；b.事件C2：遥控信息无误，但遥信信息有误，且信息错误影响故障种类的确定；c.事件C3：遥控信息无误，但遥信信息有误，且遥测信息错误同时影响故障位置和种类的确定；d.事件C4：e.遥控信息有误，但遥信信息无误，且遥测信息错误影响故障位置的确定；事件C5：遥控信息有误，但遥信信息无误，且信息错误影响故障种类的确定；f.事件C6：遥控信息有误，但遥信信息无误，且遥测信息错误同时影响故障位置和种类的确定；g.事件C7：遥控和遥信信息均有误，且遥测信息错误影响故障位置的确定；h.事件C8：遥控和遥信信息均有误，且遥测信息错误影响故障种类的确定；i.事件C9：遥控和遥信信息均有误，且遥测信息错误同时影响故障位置和种类的确定。

8)利用信息环节数据采集模块，根据所述步骤2)至步骤7)中的结果，对步骤7)中所划分事件的量化建模计算所需数据进行采集，所需数据包括：对遥信功能进行检查并对信息进行修正的时间；对遥控信息进行检查修正并重新对故障进行隔离处理所需的时间；对遥控和遥信的功能及信息进行检查修正重新对故障进行隔离处理所需的时间；对遥测功能进行检查并对信息进行纠正，人工寻找定位正确的故障位置的时间；对遥测信息进行纠正，重新判断故障种类的时间；各个事件发生的概率；

9)利用信息环节量化修正模块，根据所述步骤2)至7)中的结果以及步骤8)中采集的数据，对所述步骤7)中所有子事件进行量化建模计算，并对计算过程进行修正；

所有子事件的量化修正模型具体步骤如下：

①事件A(设其发生概率为p₁)量化修正模型包括三类事件的量化修正模型：

a.事件A1(设其发生的概率为p₁₁)：当该事件发生时，相对于上述步骤6)中故障修复阶段的量化计算公式，其中的故障修复时间需修正为：

式中，为对遥信功能进行检查并对信息进行修正的时间。

b.事件A2(设其发生的概率为p₁₂)：当该事件发生时，相对于上述步骤6)中人工故障隔离阶段的量化模型，其中的人工故障隔离阶段的系统停电负荷表示为：

式中，t₂”＝t₂¹²为对遥控信息进行检查修正并重新对故障进行隔离处理所需的时间。

c.事件A3(设其发生的概率为p₁₃)：当该事件发生时，相对于上述步骤6)中故障修复阶段的量化计算公式，其中的人工故障隔离阶段的系统停电负荷计算公式与式(22)一致，此时式中的t₂”需要使用t₂¹³替换，t₂¹³表示对遥控和遥信的功能及信息进行检查修正并重新对故障进行隔离处理所需的时间。

②事件B(设其发生概率为p₂)量化修正模型包括三类事件的量化修正模型：

b.事件B1(设其发生的概率为p₂₁)：当该事件发生时，相对于上述步骤6)中故障定位阶段的量化计算公式，其中的故障定位时间需修正为：

其中，t₁²¹为对遥测功能进行检查并对信息进行纠正，人工寻找定位正确的故障位置的时间。

b.事件B2(设其发生的概率为p₂₂)：当该事件发生时，相对于上述步骤6)中故障定位阶段的量化计算公式，其中的故障定位时间需修正为：

其中，t₁²²为对遥测信息进行纠正，重新判断故障种类的时间。

c.事件B3(设其发生的概率为p₂₃)：当该事件发生时，相对于上述步骤6)中故障定位阶段的量化计算公式，其中的故障定位时间需修正为：

③事件C量化修正模型包括九类事件的量化修正模型：

由于事件C中的九类子事件是由事件A中三类子事件与事件B中三类子事件组合而成，因此这九类事件发生的时间量化修正模型为：

a.事件C1(设其发生的概率为p₃₁)：

t_C11＝t_3i+t₃¹¹ (26)

t_C12＝t_1i+t₁²¹ (27)

t_C1＝t_C11+t_C12 (28)

b.事件C2(设其发生的概率为p₃₂)：

t_C21＝t_3i+t₃¹¹ (29)

t_C22＝t_1i+t₁²² (30)

t_C2＝t_C21+t_C22 (31)

c.事件C3(设其发生的概率为p₃₃)：

t_C31＝t_3i+t₃¹¹ (32)

t_C32＝t_1i+t₁²¹+t₁²² (33)

t_C3＝t_C31+t_C32 (34)

d.事件C4(设其发生的概率为p₃₄)：

t_C41＝t_2i+t₂¹² (35)

t_C42＝t_1i+t₁²¹ (36)

t_C4＝t_C41+t_C42 (37)

e.事件C5(设其发生的概率为p₃₅)：

t_C51＝t_2i+t₂¹² (38)

t_C52＝t_1i+t₁²² (39)

t_C5＝t_C51+t_C52 (40)

f.事件C6(设其发生的概率为p₃₆)：

t_C61＝t_2i+t₂¹² (41)

t_C62＝t₁+t_1i²¹+t₁²² (42)

t_C6＝t_C61+t_C62 (43)

g.事件C7(设其发生的概率为p₃₇)：

t_C71＝t_2i+t₂¹³ (44)

t_C72＝t_1i+t₁²¹ (45)

t_C7＝t_C71+t_C72 (46)

h.事件C8(设其发生的概率为p₃₈)：

t_C81＝t_2i+t₂¹³ (47)

t_C82＝t_1i+t₁²² (48)

t_C8＝t_C81+t_C82 (49)

i.事件C9(设其发生的概率为p₃₉)：

t_C91＝t_2i+t₂¹³ (50)

t_C92＝t_1i+t₁²¹+t₁²² (51)

t_C9＝t_C91+t_C92 (52)

假设遥控信息的正确率为p_c；遥信信息的正确率为p_s；遥测信息的正确率为p_m，其中，p_m又可以表示为：

(1-p_m)＝p_m1+p_m2+p_m3 (53)

其中，p_m1代表遥测有误影响故障位置但不影响故障种类确定的事件发生的概率；p_m2代表遥测有误影响故障种类但不影响位置确定的事件发生的概率；p_m3代表遥测有误影响故障种类和位置确定的事件发生的概率。

因此，各子事件发生的概率可以表示为：

p＝1-p_m·p_c·p_s (54)

其中，p为数据有误事件发生的概率。

p₁＝(1-p_c·p_s)p_m (55)

p₂＝(1-p_m)·p_c·p_s (56)

p₃＝(1-p_c·p_s)·(1-p_m) (57)

p₁₁＝p_c·(1-p_s)·p_m (58)

p₁₂＝(1-p_c)·p_s·p_m (59)

p₁₃＝(1-p_c)(1-p_s)·p_m (60)

p₂₁＝p_c·p_s·p_m1 (61)

p₂₂＝p_c·p_s·p_m2 (62)

p₂₃＝p_c·p_s·p_m3 (63)

p₃₁＝p_c·(1-p_s)·p_m1 (64)

p₃₂＝p_c·(1-p_s)·p_m2 (65)

p₃₃＝p_c·(1-p_s)·p_m3 (66)

p₃₄＝(1-p_c)·p_s·p_m1 (67)

p₃₅＝(1-p_c)·p_s·p_m2 (68)

p₃₆＝(1-p_c)·p_s·p_m3 (69)

p₃₇＝(1-p_c)(1-p_s)·p_m1 (70)

p₃₈＝(1-p_c)(1-p_s)·p_m2 (71)

p₃₉＝(1-p_c)(1-p_s)·p_m3 (72)

运用期望值分析法对各阶段时间进行修正，修正后配置有“三遥”终端情况下修正的时间如下：

①故障定位阶段的时间修正：

整理后得到：

②人工故障隔离阶段的时间修正：

③故障修复阶段的时间修正：

将修正后的时间带入上述步骤6)中式(1)至式(20)中。

10)利用“三遥”功能影响分析模块，根据上述步骤2)至步骤9)的结果对配电自动化终端装置在馈线上的具体布点位置进行优化配置，在给定配电终端配置数量的基础上，利用上述各配置情况的停电负荷建立目标函数，以供电可靠性条件为约束，进而得到馈线配电终端布点规划结果；并有效指导分析“三遥”功能对系统停电时间、综合经济成本以及对配电终端部署位置的影响。

具体步骤如下：

a.根据步骤7)中得到的公式(74)～(76)替换步骤6)中相应阶段的停电时间，根据步骤6)获得的停电负荷建立目标函数，并采用遗传算法求解目标函数，进行遗传操作；目标函数如下：

式中，C_E为单位电量停电损失；N₂和N₃为“二遥”和“三遥”配电终端的配置数量；C₂和C₃为“二遥”和“三遥”配电终端的初始投资单价；i₂和i₃为“二遥”和“三遥”配电终端投资的折现率；a₂和a₃为“二遥”和“三遥”配电终端的经济使用年限；

b.根据遗传算法中的适应度值判断是否达到迭代终止条件，方法是构建适应度函数，将可靠性约束条件以罚函数的形式加到式(77)所示的目标函数中，作为遗传个体的适应度评价函数；

其中，可靠性约束条件采用设定的供电可靠性阈值约束条件，即

β₁＞β_set (78)

其中，β_set为馈线的供电可靠率要求；β₁为配电终端某布点方案下的供电可靠率，具体表达式如式(23)所示：

其中，T考虑信息系统的影响利用公式(13)与公式(74)～(76)计算得到；

c.当连续m代均不满足可靠性约束条件时，则返回步骤1)，重新调整馈线上所需配置的配电终端数量；否则结束，输出馈线配电终端最优布点规划结果。

现以图3所示的IEEE33节点的馈线为例对本发明提供的考虑信息环节数据传输有误影响的配电终端布点优化方法进行说明。并以具有普遍意义的“三遥”和“二遥”配电终端相结合配置为例，图3中母线—节点0馈线出口开关，节点1-2、2-3、4-5、8-9和14—15间线路分段开关(需进行配电自动化终端布点优化的选备位置)及联络开关将该系统分为6个分段区域，分别如图中z₁,z₂,..,z₆所示。各分段区域内负荷P₁,P₂…,P₅依次为100kW、400kW、400kW、500kW、2500kW、400kW；分段区域用户数均为10，等效线路长度l₁,l₂,..,l₆依次为1.275km、0.26km、0.108km、0.17km、0.09km、0.22km；馈线故障率为0.23次/km·年；对应故障定位阶段、人工故障隔离阶段和故障修复阶段的故障处理时间t₁,t₂,t₃依次为1h、0.5h、4h；考虑“三遥”配电终端和“二遥”配电终端的采购价格分别为5万元和1万元；配电终端投资回报率取0.1，寿命20年，取单位电量停电损失C_E＝5元。设该系统供电区域供电可靠率要求β_set为99.9％。首先根据上述配电自动化系统中配电终端配置数量规划的内容初步计算出该馈线上所需配置的配电终端数量为3。。

设该系统供电区域供电可靠率要求为99.9％。同时为便于对比分析，考虑如下三个场景：(1)场景一：遥测和遥控正确率恒定为100％，遥信正确率改变；(2)场景二：遥信和遥控正确率恒定为100％，遥测正确率改变；(3)场景三：遥信和遥测正确率恒定为100％，遥控正确率改变。并设数据信息有误事件A₁,A₂,A₃,B₁,B₂所对应的时间修正依次为t₃¹¹＝0.2h，t₂¹²＝0.4h，t₂¹³＝0.6h，t₁²¹＝0.15h，t₁²²＝0.15h，假设遥测信息有误所对应的三个事件发生的概率p_m1,p_m2,p_m3相同，即p_m1＝p_m2＝p_m3＝(1-p_m)/3。

采用本发明方法，考虑信息环节数据传输有误影响对量化计算模型进行修正后，结果如图4-1—图4-4和表1-1—表1-3所示：

(1)对系统停电时间与综合经济成本的影响

当配电终端配置恒定为在z₂和z₆处配置“二遥”配电终端，z₅处配置“三遥”配电终端时，图4-1给出了场景一、二、三对系统停电时间和综合经济成本的影响状况。从图4-1可见，“三遥”功能的正确率同时影响着系统的综合经济成本与停电时间，并且综合经济成本与停电时间随“三遥”功能正确率的提高而降低。具体的增幅比例情况如表1-1—表1-3所示。从表1-1—表1-3的纵向对比上看，随着遥信功能正确率的降低，系统的经济成本和停电时间的增幅比例基本不变；随着遥测正确率的降低，系统的经济成本和停电时间的增幅比例略有减少；随着遥控正确率的降低，系统的经济成本和停电时间降低幅度较大，说明在遥控正确率较高时，系统可获得较大的经济性和可靠性收益。从表1-1—表1-3的横向对比上看，遥控、遥测和遥信功能的正确率对系统可靠性和经济成本影响程度呈现很明显的依次递减趋势，说明在相同的初始投资情况下，保证遥控功能的正确率可获得较大的经济和可靠性收益。

表1-1遥信正确率变化对综合经济成本和系统停电时间的影响

表1-2遥测正确率变化对综合经济成本和系统停电时间的影响

表1-3遥控正确率变化对综合经济成本和系统停电时间的影响

(2)对配电自动化终端部署位置的影响

由于信息有误对系统可靠性的影响相对较小，因此在考察“三遥”功能的正确率对配电终端布点优化影响时，本发明将99.992％设定为供电可靠率要求的阈值，低于该阈值则需要对配电终端布点配置方案进行修正。图4-2—图4-4分别给出了“三遥”功能正确率的变化对配电终端布点优化结果的影响。

如图4-2所示，随着遥信正确率升高，配电终端的综合经济成本降低，供电可靠率升高；由于供电可靠率均满足99.992％的要求限制，因此布点优化配置结果随遥信和遥测正确率的改变均未发生变化，均为z₂和z₆处配置“二遥”配电终端，z₅处配置“三遥”配电终端。由图4-3和图4-4可见，随着遥测和遥控正确率的提升，配电终端综合经济成本降低，供电可靠率升高；遥控正确率低于70％时，供电可靠率小于99.992％；遥测成功率低于40％时，供电可靠率小于99.992％；采取修正措施后，供电可靠率有明显改善，但所需投入的经济成本提高；布点规划结果也随遥控和遥测正确率的变化而改变，当30％≤p_c<35％时，配置方案为z₂和z₆处配置“二遥”配电终端，z₄处配置“三遥”配电终端；当35％≤p_c<70％时，配置方案为z₅和z₆处配置“二遥”配电终端，z₂处配置“三遥”配电终端；当p_c≥70％时，配电终端配置方案为原配置方案；当30％≤p_m<40％时，配置方案为z₅和z₆处配置“二遥”配电终端，z₂处配置“三遥”配电终端装置，当p_m≥40％时，配电终端配置方案为原配置方案。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中方法的各个步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。