行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告
結合停限電管理系統與模糊彩色派翠網路於配電系統主變
壓器設置規劃之研究
研究成果報告(精簡版)
計 畫 類 別 : 個別型
計 畫 編 號 : NSC 95-2221-E-151-058-
執 行 期 間 : 95 年 08 月 01 日至 96 年 07 月 31 日
執 行 單 位 : 國立高雄應用科技大學電機工程系
計 畫 主 持 人 : 李宗恩
計畫參與人員: 碩士班研究生-兼任助理:李宗恩、曹志豪、蔡志緯
報 告 附 件 : 出席國際會議研究心得報告及發表論文
處 理 方 式 : 本計畫可公開查詢
中 華 民 國 96 年 08 月 31 日
行政院國家科學委員會補助專題研究計畫
■ 成 果 報 告
□期中進度報告
結合停限電管理系統與模糊彩色派翠網路於配電系統主變壓器
設置之研究
Application of outage management system(OMS) to support
distribution expansion planning
計畫類別:□ 個別型計畫 ■ 整合型計畫
計畫編號:NSC
95-2221-E-151-058
執行期間: 95 年 8 月 1 日至 96 年 7 月 31 日
計畫主持人: 李宗恩
共同主持人:
計畫參與人員: 研究生- 曹志豪 蔡志緯
成果報告類型(依經費核定清單規定繳交):■精簡報告 □完整報告
本成果報告包括以下應繳交之附件:
□赴國外出差或研習心得報告一份
□赴大陸地區出差或研習心得報告一份
□出席國際學術會議心得報告及發表之論文各一份
□國際合作研究計畫國外研究報告書一份
處理方式:除產學合作研究計畫、提升產業技術及人才培育研究計畫、列
管計畫及下列情形者外,得立即公開查詢
□涉及專利或其他智慧財產權,□一年□二年後可公開查詢
執行單位:國立高雄應用科技大學
中 華 民 國 九 十 六 年 七 月 三十一 日
摘要 近年來各種能源價格日益高漲,致使電力系統的投資及營運成本提高。因此,當今主要的工 作就是尋找替代能源,及如何降低成本與提高系統的可靠度為主要目標。 結合台電公司營業區處之停限電管理系統,依實際的地理環境與街道背景,建立配電系統 元件設備相關數位化資料,發展配電系統於配電圖資相關應用,其內容包含變電所主變壓、饋 線、開關及負載相關資料。根據停限電管理系統之饋線架構及其與地理位置之關係,並利用用 戶資訊系統(CIS)中的用戶契約、用電類別及用電量資料等,建立饋線及主變壓器之負載資料, 經由饋線負載轉供可行性之研判後,再利用模糊派翠網路(Fuzzy Petri Net,FPN)進行主變壓 器擴充或新設之時程規劃。
中文關鍵詞: 派翠網路,彩色派翠網路,模糊控制
Abstract
With the high tech component in the industrial, commercial, and residential customers, the enhancement of power quality has become a very critical issue for power utilities. The expansion of transformers is used to reduce the risk of overloads. The expansion planning of main transformers by proposed methodology can provide better cost effectiveness of transformer investment to satisfy the service reliability as well as the system peak loading.
目錄
一、 前言……… 1 二、 研究目的……… 1 三、 研究方法……… 1 四、 範例模擬……… 6 五、 成果自評……… 8 六、 參考文獻……… 8前言–由於配電系統日漸複雜,元件設備數量 繁多,電力公司積極推展自動化方案,其中停限電 管理系統(OMS)以自動圖資支援配電自動化及用 戶自動化功能,以達到資料一致化目標。 本計畫結合台電公司營業區處之停限電管理 系統,依實際的地理環境與街道背景,建立配電系 統元件設備相關數位化資料,發展配電系統於配電 圖資相關應用,其內容包含變電所主變壓、饋線、 開關及負載相關資料。根據停限電管理系統之饋線 架構及其與地理位置之關係,並利用用戶資訊系統 (CIS)中的用戶契約、用電類別及用電量資料等, 建立饋線及主變壓器之負載資料,經由饋線負載轉 供可行性之研判後,再利用模糊派翠網路(Fuzzy Petri Net,FPN)進行主變壓器擴充或新設之時程 規劃。 一、 研究目的 近年來各種能源價格日益高漲,致使電力系統 的投資及營運成本提高。因此,當今主要的工作就 是尋找替代能源,及如何降低成本與提高系統的可 靠度為主要目標。 電力公司利用擴充或新增設變電所主變壓器 來解決電力供需事宜,但由於主變壓器設置為配電 系統運轉成本的主要因素,若規劃不當將使得主變 壓器之裝設容量使用率偏低,造成設備投資成本的 浪費並造成損失的增加,故妥善的變電所主變壓器 裝設時程之規劃對降低供電成本、提升供電效益及 可靠度具有相當大的助益。 二、 研究方法 目前電力公司對變電所主變壓器裝設原則為 考量負載預測值及供電可靠度為主,本計劃利用模 糊理論與派翠網路並結合停限電管理系統,提出同 時考量負載預測值、供電可靠度、穩定度、供電成 本、設備裝置成本之推論模型,來降低設備投資及 營運成本,以提高規劃效率及準確度。 圖1為本計畫所提出之變電所主變壓器裝設 時程規劃流程,首先讀入系統已知條件,其中包括 各變電所間之連接架構、各變電所之逐年負載預測 值及各變電所內可安裝及既有主變壓器容量,以做 為規劃時參考運用。其次進行過載判斷,若主變壓 器過載,則進行負載轉供,如果無法轉供則新設主 變壓器以解決過載問題。在決定各變電所主電變壓 器裝設數量、容量及安裝地點之前必須先對各變電 所主變壓器已/未裝設狀況分類,及建立變電所裝 設主變壓器之優先順序並計算供需容量差值,再利 用模糊理論決定備載容量係數 y*,藉由 y*的判斷 就可決定各變電所主電變壓器裝設數量、容量及安 裝地點。之後更新各變電所主變壓器安裝狀態,依 次規劃各年度至目標年為止。 2.1 停限電管理系統 配電管理系統之發展,將以配電系統自動圖資 為核心,根據應用程式之資料需求,完成配電分析 資料庫(DASDB)、即時運轉資料庫(RTDB)及配電 自動化資料庫,其系統架構如圖四所示。本計畫利 用台電公司已經建置完成之停限電管理系統(OMS) 資料庫中之配電設備元件之連結關係,進行拓樸處 理,以建立配電系統架構而探討用戶與供電區之對 應關係並計算供電區負載值,來做為本計畫實際規 劃參考資料,其中停限電管理系統實際網路架構如 圖 2 所示。 圖 1 變電所主變壓器裝設時程規劃流程圖
圖 2 停限電網路架構 2.2 變電所主變壓器設置原則及備載容量推論 模糊理論已在人工智慧、自動控制、圖像識 別、醫療診斷、心理學、決策支援、管理科學、氣 象預報、環境評估等各種領域的應用,均已獲得豐 碩之成果,基於此,本計劃運用模糊理論進行評估 函數的計算,以達規劃之目的。 2.2.1 主變壓器設置選定原則及評估函數 規劃變電所逐年應裝設之總供電容量及主變 壓器數量,屬於離散式多重可行解(multiple feasible solutions)的問題。以變電所主變壓器裝置時程模糊 派翠網路模型為例,於各變電所每年之供電變壓器 選定時,可行解包括分別由二種容量規格之主變壓 器來搭配滿足當年之負載需求量。而負載需求量之 決定乃考量逐年負載成長預測值及變電所之地理 位置之模糊指標加以運算推論得之。 本計劃之變壓器選定因素包括變壓器之容 量、負載需求量及相鄰變電所之數目。其優先選定 原則歸納如下: 1.已安裝之變壓器優先選定。 2.變電所主變壓器之裝設容量須大於負載需求量。 3.相鄰變電所較多者之變電所優先選定。 結合上述之選定原則,本計劃所採用之評估函數如 式(1)及式(2):
( )
( )
*
( )
Ct k
=
Sload k
+
y
×
∑
Li k
(1) 其中 Ct(k):第 t 變電所第 k 年之變電所負載需求。 Sload(k):變電所第 k 年之負載預測值。 y*:為備載容量係數。 Li(k):第 i 個鄰近變電所第 k 年負載預測值。 變電所主變壓器之裝設容量(含新設)必須滿足各 年度之負載需求,如式(2)所示,且儘可能減少新設 主變壓器,以獲得較佳之配電變壓器裝置建議。
_
( )
( )
Ins Tr k
>
Ct k
(1) 其中 Ct(k):第 k 年之變電所負載需求。 Ins_Tr (k):第 k 年之主變壓器裝置容量。 2.3 備載容量係數 y*之推論 本計畫提出影響備載容量係數 y*高低的四個 考量條件歸屬函數之建立,其條件包括鄰近變電所 數量
μ
A( )
x
、主變壓器裝設容量與負載需求量差 值μ
B( )
x
、變電所地價高低μ
C( )
x
及變電所周圍 住民反對程度情形μ
D( )
x
等,其建立過程分為資 料模糊化、建立模糊規則式、模糊推論及解模糊化 等模糊推論過程,分析如下: 2.3.1 資料模糊化 本 劃 計 僅 就 鄰 近 變 電 所 數 量 之 歸 屬 函 數( )
Ax
μ
的計算方式做說明,其餘主變壓器裝設容 量與負載需求量差值之歸屬函數μ
B( )
x
、變電所 地價高低之歸屬函數μ
C( )
x
、變電所周圍住民反 對程度之歸屬函數μ
D( )
x
等計算方法類似。 考慮鄰近變電所數量之歸屬函數μ
A( )
x
的目 的在於由於郊區人口分佈不如都市集中,相對的變 電所間之距離大,相鄰變電所數量自然不多,一旦 有饋線或變電所發生故障無法供電,其所轄之負載 需由少數幾座變電所來承擔,故變電所之備載容量 必須被適量的增加,方足以應付對未來可能發生的 突發狀況。反之,都會區中人口密度高,變電所之 鄰近變電所數量多,若有一變電所或饋線故障無法 正常供電,則可分擔故障區負載之變電所多,故變 電所之備載容量可適量的減少。基於上述理由,如 圖 3 所示,為本計劃建立之鄰近變電所數量關係的 模糊歸屬函數。其中,橫軸表相鄰近之變電所總 數;縱軸表相鄰變電所數目之歸屬程度,歸屬程度 介於 0.3~1,其方程式如式(3)所示。例如:假設 某供電區域由 10 座變電所負責供電,且某變電所 與三個變電所間有四路開關連接,依方程式(3)所 示之歸屬函數計算,其某變電所擁有鄰近變電所數 目之歸屬度為 0.767。圖 3 鄰近變電所數量關係的模糊關係函數 2.3.2 建立模糊規則式 本計劃考量影響變電所備載容量係數 y*的四 個因素,建立二個規則推論式,其規則式之文字敘 述分別如式(4)及式(5)所示。 規則一: IF (鄰近變電所數量少) AND (裝置容量與負載需 求之差大) THEN (提供較高之備載容量) (4) 規則二: IF (變電所地價低) AND (變電所周圍住民反對程 度低) THEN (提供較高之備量) (5) 此二規則分別選擇採用「鄰近變電所數量」、 「裝置容量與負載需求之差值」與「變電所地價」、 「變電所周圍住民反對程度」等影響備載容量決策 因素,於『條件部』中做模糊交集運算,其模糊推 論圖解架構,如圖 4 及圖 5 表示,圖中,x1 表輸入 之鄰近變電所數量;x2 表輸入之已裝設主變壓器容 量與負載需求之差值;x3 表輸入之變電所土地價 格;x4 表輸入之變電所周圍住民反對程度,其程度 值可由問券調查表獲得。此四組明確模糊輸入變 數,分別為模糊規則式中規則一及規則二蘊含式的 前題部(條件部)輸入值,其所對應之模糊指標分別 為
μ
A( 1)
x
、μ
B( 2)
x
、μ
C( 3)
x
及μ
D( 4)
x
,其 推論方式後述說明。 圖4 規則一之模糊推論圖解架構 圖5 規則二之模糊推論圖解架構 2.3.3 模糊推論 依據所建立之各項歸屬函數,分別將收集到的 四筆明確資料模糊化後,再以前述規則推論出,變 電所備載容量需求之建議。本計畫中之模糊推論方 式,採用由 Mamdanl 所提出之 Min-Min-Max,假 設某變電所為某供電區域負責供電的 10 座變電所 之一,針對某變電所收集之相關資料為:擁有 3 座相鄰變電所;已裝設主變壓器容量與負載需求之 差為 35 MVA;每坪土地價格為 15 萬元;變電所 周圍住民反對程度為「高」,問卷回收有 75 份堅決 表示會反對。根據上述之假設條件,配合本計畫所 提之模糊推論系統,其推論過程及結果可簡略以圖 6 所示。 2.3.4 解模糊化 本計畫利用離散重心法對模糊推論結果進行 解模糊化工作,如圖 7 所示,為考量減少解模糊化 所需之計算時間,將輸出論域 Y 範圍 0~15%,以 1%為一單位分成 30 個離散值。 (3) 圖 6 備載容量 y*推論快速圖解圖7 備轉容量y*之推論結果分析圖 2.4 主變壓器裝設之模糊脆網路模型分析 配電系統主變壓器規劃問題屬於多條件並行 考量之問題,本計畫討論主變壓器設置需同時考 量裝設時間、位置及容量。由於派翠網路模型是 一種以圖形及數學模型描述系統運作狀態的工 具,它擁有物件結合規則導向之能力,並具有並 行處理、即時處理、分散處理及不確定性處理等 特性,因此,極適合分散式條件相關問題之求解。 本計畫提出可同時規劃主變壓器裝設時程、位置 及容量之模糊派翠網路推論模型。依圖 3 之變電 所主變壓器裝設時程規劃流程所提出之模糊派翠 網路推論模型如圖 8 所示,其推論網路依區塊編 號可分為 A.資料輸入、B.年度控制、C.變電所主 變壓器已/未裝設狀況分類、D.建立變電所優先順 序並決定備載容量係數 y*、E.各變電所主變壓器 裝設數量及容量之選定等五部份。
…….
…….
N N N N datS/S S/S S/S Set Set Set
Ins N In Y_ loa yea Sol Pri tem t Sta t_s t ss t_s t_se t_se t_te t In t N In t_Sol t YrLd A A B C D E 圖 8 變電所主變壓器裝設時程規劃模糊派翠網路 模型 表示含有標記之狀態節點,data 為狀態 節點名稱。 表示未包含標記之狀態節點,S/S1為狀 態節點名稱。 表示名稱為 t_ss1之轉移節點。 表示 N 條具方向性之線段。 S/S1 ~ S/Sn 表示讀入之資料含有 n 個變電所。 2.5 主變壓器負載轉供之彩色派翠網路分析 當系統於尖峰負載期間,變電所主變壓器有可 能發生過載問題,某些饋線負載可能超過其額定容 量,藉由主變壓器間之負載轉供,將其中主變壓器 之過載饋線透過某些開關操作組合將部份負載釋 放給其它鄰近的饋線,以解決主變壓器可能發生之 過載問題。 2.5.1 過載判斷推論網路 變電所過載判斷網路,圖 9 所示,首先將變電 所各主變壓器安裝容量存放於狀態節點 Tr,負載量 放置於狀態節點 L,連接線 A1 為判斷主變壓器的 裝置容量是否與主變壓器負載量相等之推論。當轉 移節點 T1 激發後,則進行狀態節點 L 上之各主變 壓器負載量與狀態節點 Tr 上之各主變壓器安裝容 量判斷過載與否,將判斷結果轉移至狀態節點 Ss。 依供電區域之所有主變壓器之供電狀態,並將各主 變壓器之負載情形存放至相對應之狀態節點 S1、 S2、…、Sn。 當轉移節點 T2 激發後,將狀態節點 Ss 上之各 主變壓器供電狀態,分別轉移至相對應的負載點供 電主變壓器上。其中在連接線上使用的變數 Sx、S、 S1、S2……Sn 表示負載點之主變壓器名稱,變數 o、n 表示各主變壓器過載或正常供電,變數 v、v1 表示各主變壓器之過載量或剩餘容量,變數 c 表示 各主變壓器之安裝容量,變數 ld 表示各主變壓器之 負載量。 圖 9 變電所過載判斷網路 S/S1 t_ss1 N
連接線 A2 為主變壓器過載判斷,並將結果傳 至狀態節點 Ss。連接線 A1、A2 分別如式 6、式 7 所示: 連接線 A1 的判斷式: If Sx = S Then (Sx,c) Else empty 連接線 A2 的判斷式: Case of c > ld ⇒ (S, n, v, i) and v = c – ld Case of c < ld ⇒ (S, o, v, i) and v = ld – c 當轉移節點 T2 激發後,連接線 A3 將各主變 壓器過載狀態或正常狀態及過載量等結果,分別傳 回相對應之狀態節點 S1、S2……Sn。連接線 A3 如 式 8 所示 連接線 A3 的判斷式: If Sn=S Then (S, o, v, i) Else (Sn,n,v1,i) 2.5.2 主變壓器負載轉供推論網路 圖 10 為變電所負載轉供推論基本網路。圖中 以分段開關來劃分負載點,分段開關與負載點間即 為負載轉供所需之供電區段。當主變壓器負載量達 到額定容量 80%時,需選擇其主變壓器之最大負載 量的饋線來作為轉供的饋線,或當主變壓器上有饋 線過載時,進行饋線負載轉供,以達到主變壓器上 所有饋線均不會過載。 主變壓器之饋線負載轉供推論,如圖 11 所 示。當轉移節點 T3 激發後,根據各連接線表示式 和狀態節點上的彩色標記,推論出適當的開關狀 態,並改變各狀態節點上之彩色標記。 圖 10 變電所負載轉供基本推論網路 圖 11 主變壓器饋線負載轉供推論彩色派翠網路 表 1 轉移節點 T3 激發前後各狀態節點之彩色標記 狀 態 節 點 模式1 模式 2 模式 3
Sw CLOSE CLOSE OPEN
F1 (fy1,n,v1,i) (fy1,o,v1,i) (fy1,s1,v1,i)
F2 (fy2,o,v2,i) (fy2,n,v2,i) (fy2,s2,v2,i)
L1 (fx1,p1,i) (fx1,p1,i) (fx1,p1,i)
3
T
節 點 激 發前 L2 (fx2,p2,i) (fx2,p2,i) (fx2,p2,i)
Sw OPEN OPEN CLOSE
F1 (fy1,n,v1,i) (fy2,n,v2,i) (fy1,s1,v1,i)
F2 (fy1,n,v1,i) (fy2,n,v2,i) (fy2,s2,v2,i)
L1 (fx1,p1,i) (fx2,p1,i) (fx1,p1,i)
3
T
節 點 激 發後 L2 (fx1,p2,i) (fx2,p2,i) (fx2,p2,i)
如表 1 所示,模式 1 所示,當轉移節點 T3 激發後, 若分段開關之狀態為關閉(CLOSE)、分段開關兩側 供電饋線名稱不同、F1側供電饋線為正常供電、F2 側為過載、F1側供電饋線可轉供裕度大於 F2側饋 線過負載量等狀況同時成立時,則進行主變壓器之 饋線負載轉供,此時將分段開關改變為打開(OPEN) 狀態,並將結果傳回狀態節點 SW;模式 1 和模式 2 差別在於 F1、F2過載側不同,其餘的推論方式如 模式 1;當模式 1 或模式 2 進行完轉供動作後,必 須進行模式 3 來打開兩饋線間的常開開關,當分段 開關之狀態為 OPEN,且下一段分段開關兩側供電 饋線名稱不同及饋線供電裕度大於鄰近饋線過載 量 等 三 個 條 件 成 立 時 , 則 將 分 段 開 關 改 變 為 (6) (7) (8)
CLOSE 狀態成為常閉開關,並將結果傳回狀態節 點 SW,並傳送修正過的負載點資料給負載點 L1、 L2,藉以改變電力網路結構。 連接線 A5的動作為,當轉移節點 T3 激發後, 若分段開關的狀態改變時,則將結果傳回給狀態節 點 SW;連接線 A6、A7之動作為,當轉移節點 T3 激發後,分別改變分段開關左右側饋線之狀態,並 將結果傳回狀態節點 F1、F2;連接線 A8、A9之動 作為,當轉移節點 T3 激發後,分別改變分段開關 左右側負載點之狀態,並將結果傳回狀態節點 L1、 L2。對於轉移節點 T3 激發前後,各狀態節點上之 彩色標記分別如表 1 所示。其中連接線 A5、A6、 A7、A8、A9之規則表示式如下: A5: IF ((分段開關狀態為 OFF)且(開關兩側供電饋線名 稱不同)且(饋線過載)或且(饋線供電裕度≧饋線過 載量)) THEN (閉合開關使開關之狀態為 ON) IF ((分段開關狀態為 ON)且(開關兩側饋線名稱不 同)且(兩邊饋線負載量均為過載)) THEN (打開開關使開關之狀態為 OFF) A6、A7: IF ((分段開關狀態為 OFF)且(開關兩側供電饋線 名稱不同)且(fy1 正常供電)且(fy2 饋線過載)且(fy1 饋線供電裕度≧fy2 饋線過載量)) THEN (傳送彩色標記(fy1, s1, v1, i) 到狀態節點 T3) IF ((分段開關狀態為 ON)且(開關兩側供電饋線名 稱不同)) THEN (傳送彩色標記(fy1, s1, v1, i) 到狀態節點 T3) A8、A9: IF ((分段開關狀態為 OFF)且(開關兩側供電饋線 名稱不同) 且(fy1 正常供電)且(fy2 饋線過載)) THEN (由狀態節點 T3 傳送彩色標記(fx1, p1, i)到 p1) IF ((分段開關狀態為 ON)且(開關兩側供電饋線名 稱不同)) THEN (由狀態節點 T3 傳送彩色標記(fx1, p1, i) 到 p1) 2.7 範例模擬 圖 12 為台電鳳山供電區域變電所開關連接 圖,包含五甲、鳳山、鳳農、衛武、凱旋等變電所 圖 12 模擬系統 OMS 圖資 如表 2 所示之台電鳳山營業區處所轄供電區 內之各個變電所民國 94 年~103 年負載預測值,其 中鳳山供電區域內之衛武、鳳山、凱旋等變電所於 民國 96 年即將過載,五甲變電所於民國 94 年其負 載值達到過載。 表 2 台電鳳山區處所轄供電區各個變電所預測值 因此,我們需要針對過載的變電所進行負載轉 供,假如在負載轉供之後能無法解決過載情形時, 則需要於變電所內新增主變壓器或尋找新的空地 來新設變電所。同理,旗山供電區域亦可按照上述 的方法來進行變電所負載轉供與新設規劃。 圖 13 為逐年之負載率,第一年為負載成長初 始階段,因此負載率小於 70%,但是因為鳳山地區 為縣政府所在地,商場均在此地座落,附近又緊鄰 工業重鎮,因此第二年以後負載呈現上升趨勢,到 了第五年時,其負載率超過達到 70%,甚至在第十 年更達到 80%;旗山地區因為工商業數量稀少,所 以負載率變動不大,但往後此一地區為觀光休閒發 展重地,因此未來負載的成長依舊會是慢慢呈現上 94 年 95 年 96 年 100 年 101 年 102 年 103 年 衛武 53.48 55.89 58.4 65.07 67.18 68.73 70.31 鳳農 17.96 18.77 19.62 22.06 22.56 23.08 23.61 五甲 100.49 105.01 109.73 123.38 129.12 129.12 132.09 鳳山 86.09 86.96 94.01 105.7 110.62 110.62 113.17 凱旋 84.46 88.46 92.45 103.94 108.78 108.78 111.28 旗山 43.99 44.65 46.67 50.42 51.94 51.94 52.72 高屏 13.84 13.99 14.69 15.87 16.35 16.35 16.59 竹門 15.69 15.99 16.64 17.89 18.52 18.52 18.8 美濃 17.39 17.83 18.45 19.93 20.53 20.53 20.84
升的趨勢。 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 年(year) 負載利用率( % ) 鳳山供電區域 旗山供電區域 圖 13 逐年負載率 利用本文所提的主變壓器轉供方法來進行負載轉 供,變電所之負載值如表 3 所示。其中衛武、鳳山、 凱旋等三座變電所在轉供之前有過載現象,經過轉 供之後此三座變電所均能滿足負載的需求,但是五 甲變電所還是無法提供足夠的電力滿足其負載。因 此,必須進行五甲變電所新設主變壓器。 表 3 鳳山區處所轄供電區各個變電所負載轉供值 由式(1)與(2)可推掄出鳳山與旗山供電區域各個變 電所主變壓器之擴充,如表 4 及 5 所示。 表 4 鳳山供電區各個變電所主變壓器之推論 衛武 鳳農 五甲 鳳山 凱旋 負載需求量 54.48 84.96 124.59 85.49 84.66 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 94 裝置容量(新設) 75 120 135 120 120 負載需求量 54.89 88.77 129.51 88.56 89.46 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 95 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 49.40 86.62 134.23 96.71 97.45 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 96 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 50.27 90.24 135.75 98.72 100.40 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 97 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 51.20 94.89 137.37 101.82 102.46 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 98 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 47.19 90.56 139.11 105.03 100.61 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 99 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 47.67 94.06 139.88 108.40 101.94 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 100 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 49.18 95.56 140.72 108.83 102.34 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 101 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 49.73 100.08 141.62 109.32 104.78 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 102 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 負載需求量 51.31 103.61 142.59 110.87 106.28 裝置容量(既有) 75 120 135 120 120 103 裝置容量(新設) 75 120 195 120 120 表 5 旗山供電區各個變電所主變壓器之推論 旗山 高屏 竹門 美濃 負載需求量 50.99 16.52 33.69 33.59 裝置容量(既有) 75 25 50 50 94 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 58.31 22.94 28.16 28.11 裝置容量(既有) 75 25 50 50 95 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 52.67 21.37 25.64 25.65 裝置容量(既有) 75 25 50 50 96 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 52.65 20.67 26.99 26.03 裝置容量(既有) 75 25 50 50 97 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 53.65 20.99 27.35 26.43 裝置容量(既有) 75 25 50 50 98 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 54.67 22.31 26.71 26.83 裝置容量(既有) 75 25 50 50 99 裝置容量(新設) 75 25 50 50 94 年 95 年 96 年 100 年 101 年 102 年 103 年 衛武 39.48 39.84 34.40 32.67 34.18 34.73 36.31 鳳農 60.96 `64.77 62.62 70.06 72.56 76.08 79.61 五甲 97.59 102.51 107.23 112.88 113.72 114.62 115.59 鳳山 61.49 64.56 72.71 84.40 84.83 85.32 86.87 凱旋 60.66 65.46 73.45 77.94 78.34 80.78 82.28 旗山 35.99 43.31 37.67 41.42 41.17 41.94 41.72 高屏 11.52 17.94 16.37 16.55 16.78 17.03 17.27 竹門 23.69 18.16 15.64 16.98 17.25 18.52 17.80 美濃 23.59 18.11 15.65 17.13 17.43 16.73 18.04
負載需求量 56.42 21.55 26.98 27.13 裝置容量(既有) 75 25 50 50 100 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 56.17 21.78 27.25 27.43 裝置容量(既有) 75 25 50 50 101 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 56.94 22.03 28.52 26.73 裝置容量(既有) 75 25 50 50 102 裝置容量(新設) 75 25 50 50 負載需求量 51.31 103.61 142.59 110.87 裝置容量(既有) 75 120 135 120 103 裝置容量(新設) 75 120 195 120 三、 計畫成果自評 工商業與新興社區不斷的發展而造成負載用 電量逐年的成長,為確保提供充分且穩定的電力, 因此需要提高配電系統之容量。然而變電所的投資 占整個配電系統的成本甚巨,若考慮變電所長期的 運轉之下與新設變電所的成本需求,精確的提出配 電系統規劃時程,配合實際負載需求,合理的增設 變電所,則可降低配電系統營運成本的投資。 根據台電負載轉供不停電的法則之下,因此我 們建立主變壓器負載轉供之啟示性規則,利用彩色 派翠網路狀態與狀態之間推論的特性,推論出主變 壓器合適的開關操作,以減少於轉供情形之下的負 載損失,並完成主變壓器間不停電轉供之彩色派翠 網路推論模式。 近年來因為整個台電系統全面電腦化的因素 下,未來可運用停限電管力系統(OMS)與用戶資訊 系統(CIS),將各個變電所主變壓器之間的架構、 負載的電壓、電流、負載量與開關狀態來輔助對於 配電系統的分析,如此一來於負載轉供推論時能更 佳的精確。 參考文獻
[1]Cavati C.R., Ekel P.Ya.,“A Fuzzy Decision Making for the Distribution System Planning”, IEEE Power System Technology, Proceedings, POWERCON”98. 1998 International Conference on, Vol. 1, pp. 233-236, August. 1998.
[2]Lang B.P., Pahwa A., “Power Distribution System Reliability Planning Using a Fuzzy Knowledge-Based Approach”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 15, No. 1, pp. 279-284, January 2000.
[3]Nazarko J., Zalewski W., “The Fuzzy Regression Approach to Peak Load Estimation in Power
Distribution Systems”, IEEE Transactions on Power System, Vol. 14, No. 3, pp.809-814, August 1999.
[4]Zurawski R., MengChu Zhou, “Petri nets and industrial applications: A tutorial”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 41, No. 6, pp. 567-583, December 1994.
[5]Ignacio J., Ramirez-Rosado, Turan Gonen, “Pseudo-dynamic Planning For Expansion of Power Distribution System”, IEEE Transactions on Power System, Vol. 6, No.1, pp.245-254, February 1991.
[6]Tadao Murata, “Petri Nets:Properties, Analysis and applications”, Proceedings Of the IEEE, Vol. 77, No.4, April 1989.
[7]Ahson S.I., “Petri net models of fuzzy neural networks”, IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 20, No. 7, July 1994.
[8]RicHard Zurawski, MengChu Zhou, “Petri Nets and Industrial Application : A Tutorial”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 41, No. 6, pp. 567-583, December, 1994.
[9] Lo K.L., Ng H.S., Trecat J., “Power Systems Fault Diagnosis using Petri Nets”, IEE Proceedings-Generation, Transmission and Distribution, Vol. 144, No. 3, May 1997.
[10]Jaw-Shyang Wu, Chen-Ching Liu, Kan-Lee Liou, Ron F. Chu, “A Petri Net Algorithm for Scheduling of Generic Restoration Actions”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 12, No. 1, pp. 69-76, February 1997.
[11]Jaw-Shyang Wu, “A Petri Net Algorithm for Multiple Contingencies of Distribution System Operation”, IEEE Transactions on Power Systems, Vol. 13, No. 3, pp. 1164 – 1171, August 1998.
[12]Shyi-Ming Chen, Jyh-Sheng Ke, Jin-Fu Chang, “Knowledge Representation Using Fuzzy Petri Nets”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 2, No. 3, pp. 311-319, September 1990.
[13]C.G Looney, “Fuzzy Petri Net for Rule-Based Decision making”, IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, Vol. 18, No. 1, pp. 178-183, January 1988.
[14]S.M. Chen, J.S. Ke, J.F. Chang, “Knowledge Representation Using Fuzzy Petri Nets”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 2, No. 3, pp.311-319, September 1990.
[15]Dale M. Crawford, Stewart B. Holt, Jr., “A Mathematical Optimization Technique For Locating And Sizing Distribution Substations, And Deriving Their Optimal Service Areas”, IEEE Transactions on Power Apparatus and systems, Vol. PAS-94, No. 2, pp.230-235, March/April 1975.
[16]Thompson G. L., Wall D. L., “A Branch And Bound Model For Choosing Optimal Substation Locations”, IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol. PAS-100, No. 5, pp. 2683-2688, May 1981.
S1 S2 S3 S4 S5 S 6 S7 S8 S9 S10 S11 S 12 S13 S 14 S 15 S16 S17 S18 S19 S 20 S21 S22 S23 S24 S25 S26 S 27 S28 S 30 S39 S44 S45 S48 S49 D /S D /S Z1 Z 2 Z3 Z 4 Z5 Z6 Z7 Z 8 Z9 Z10 Z12 Z13 Z14 Z15 Z16 Z 17 Z 18 Z19 Z 20 Z21 Z 22 Z23 Z24 Z 25 Z26 Z27 Z39 Z 40 Z41 Z 42 Z43 Z44 Z 45 Z 46 Z47 Z48 Z 11 S 29 S31 S33 S34 S35 S 36 S37 S38 Z28 Z29 Z3 0 Z 31 Z32 Z33 Z34 Z36 Z 37 Z38 Z35 S 32 S42 S43 S46 S47 S40 S41 S51 S50 S53 S52 S54 S55 S56 S 57 S58 S59 S60 S61 S 62 S63 S64 S92 S93 S94 S95 S96 S65 S66 S67 S68 S 70 Z 51 Z52 Z53 Z 54 Z55 Z 56 Z 57 Z 58Z59 Z61 Z62 Z63 Z64 Z65 Z 66 Z67 Z68 Z69 Z70 Z 71 Z 72 Z50 Z60 S 69 S71 S79 S80 S81 S 82 S83 S84 Z73 Z 74 Z75 Z76 Z77 Z 78Z79 Z81 Z82 Z83 Z80 S78 Z 49 S85 S 86 S87 S 88 Z84 Z85 Z86 Z 87 S90 Z88 Z89 Z90 S89 S91 S72 S73 S74 S 75 Z92 Z93 Z 94 Z91 Z95 Z96 S76 S77 S 97 S 98 S99 S100 Z98 S124 S125 S126 S127 S128 S129 S130 S131 D /S D /S S351 S104 S 105 S106 Z100 Z102 Z103 Z 124 Z121 Z122 Z123 Z125 Z126 Z127 Z193 Z343 CB 2 CB 2 Z120 S 118 S119 S120 S121 S122 S 123 Z118 Z115 Z116 Z117 Z119 Z 114 S112 S113 S114 S 115 S116 S117 Z112 Z109 Z110 Z111 Z 113 Z 108 S110 S111 Z 104 Z106 Z 107 S 108 S109 S107 Z105 Z101 S157 S158 S159 S160 Z155 S134 S136 S135 S137 Z132 Z134 Z 133 Z131 Z129 Z130 S352 S133 Z128 S132 S138 S140 S139 S141 Z136 Z138 Z137 Z135 S 142 S 144 S 143 S 145 Z140 Z 142 Z141 Z 139 S146 S148 S147 S149 Z 144 Z146 Z 143 S150 S 151 Z147 Z145 Z 148 Z 148 Z149 S152 S 153 S156 S154Z 151 Z153 Z152 Z150 S156 Z154 S164 S166 S 165 S 167 Z160 Z162 Z161 Z159 Z 157 Z158 S162 S163 S168 S169 S170 S171 Z 164 Z166 Z167 Z163 Z165 Z156 S161 S172 S173 S174 S175 Z169 S176 S178 S177 S179 Z171 Z173 Z172 S180 S182 S 181 S 183 Z 175 Z176 Z 177 Z174 Z 168 Z170 S191 S193 Z186 Z187 Z188 S187 S189 S188 S190 Z179 Z181 Z180 Z185 Z189 S192 S 194 S196 Z190 Z 191 Z192 S184 S185 Z182 Z184 Z184 Z183 S 186 Z178 S195 S197 S206 S208 S207 S209 Z199 Z201 Z200 S210 S211 S 212Z 203 Z204 Z202 S213 S214 Z205 Z206 Z206 Z207 S215 Z 208 S200 S201 Z197 Z198 CB 3 CB 3 CB 1 CB 1 S198 S 199 D/S D/S CB 4 CB 4 S217 S216 S218 Z216 S335 S 336 S337 S338 Z 328 S220 S219 S221 S222 Z218 S224 S223 S226 S225 Z 222 S228 S227 S229 Z226 S101 S102 Z194 Z 195 Z 195 S103 S231 S230 S233 S232 Z229 Z217 Z 221 Z 225 Z228 Z215 Z219 Z 223 Z224 Z230 Z231 Z 227 Z232 S238 S235 S237 S236 Z 233 S242 S239 S241 S240 Z 237 S245 S244 Z241 S243 S246 S248 S247 S249 Z245 Z246 Z244 S253 S255 S254 S256 Z252 Z254 Z 253 Z251 S257 S259 S258 S260 Z 256 Z 258 Z 257 Z255 S261 S262 S263 Z259 Z260 Z344 S264 S266 S265 S 267 Z 262 Z264 Z 263 Z261 S268 S270 S 269 S271 Z345 Z267 Z266 Z 265 S272 S274 S273 S275 Z 269 Z271Z270 Z 268 S234 Z 235 Z 234 Z238 Z239 Z242 Z243 S343 S340 S342 S 341 Z 331 S347 S344 S346 S345 Z 335 S350 S348 Z 339 S349 S 339 Z332 Z 333 Z336 Z337 Z342 Z341 S252 S250 S251 Z248 Z250 Z249 Z220 Z236 Z240 Z247 S134 S136 S135 S 137 Z132 Z134 Z133 Z131 S134 S136 S135 S 137 Z132 Z134 Z133 Z131 Z 329 S332 S313 S331 S333 S 334 Z324 S315 Z309 S314 Z 325 Z 326 Z330 Z334 Z338 Z 327 Z 349 S 310 S312 S298 S299 S300 S301 S302 S303 S304 S305 S306 S307 S308 S309 S311 Z 294 Z295 Z296 Z297 Z298 Z299 Z300 Z 302 Z 303 Z 304 Z305 Z306 Z307 Z301 S316 S318 S325 S324 S327 S326 S321 S 320 S323 S322 S317 S319 Z 317 Z319Z318 Z 316 Z 313 Z315 Z 314 S329 S328 S330 Z 321 Z 322 Z312 Z 311 Z348 Z347 Z310 Z308 Z320 Z323 S281 S277 S280 S282 S283 Z277 S278 S278 Z273 S276 Z278 Z 275 Z274 S287 S286 S288 S289 Z283 Z285 Z284 Z272 Z276 Z282 S 284 S285 Z280 Z281 S291 S293 S 294 S295 S 296 Z 287 Z289 Z290 Z 291 S290 S292 S297 S297 Z288 Z286 Z293 Z346 CB 5 CB 5 Z214 Z99 Z279 Fd7 Fd8 Fd 9 Fd10 Fd 11 Fd 12 Fd13 Fd14 Fd15 Fd7 Fd7 Fd8 Fd8 Fd 9 Fd 9 Fd10 Fd10 Fd 11 Fd 11 Fd 12 Fd 12 Fd13 Fd14 Fd14 Fd15 Fd15 S202 S204 S203 S205 Z210 Z 213 Z 212 Z211 Z 209
D/S D/S C B1C B6 D /S D /S CB 2 CB 7
[17]Sakaguchi T., Matsumoto K., “Development of a Knowledge Based System for Power System Restoration”, IEEE Transactions Power Apparatus and Systems, Vol. 102, pp.320-329, 1983.
[18]Liu C.C., Tomsovic K., “An Expert System Assisting Decision-Making of Reactive Power/Voltage Control”, IEEE Transactions PWRS, Vol. 1, No. 3, pp. 195-201, 1986.
[19]C. Fuki, J. Kawakami, Ackeman, Steve Pope, “An Expert System as a Dispatchers’ aid for the [20]Wollenberg B.F., “Feasibility Study for an
Energy Management System Intelligent Alarm Processor”, IEEE Transactions PWRS, Vol. 1, No. 2, pp. 241-247, 1986.
[21]George J. Klir, Bo Yuan, 2003, Fuzzy Sets And Fuzzy Logic Theory And Applications, Prentice Hall. [22]李允中,王小璠,蘇木春,2004,模糊理論及 其應用,初版二刷,全華科技圖書股份有限公 司,台北。 [23]楊英魁,孫宗瀛,鄭魁香,林建德,蔣旭堂, 2002,模糊控制理論與技術,初版再刷,全華 科技圖書股份有限公司,台北。 [24]楊英魁,中國生產力中心技術引進服務組, 1995,FUZZY 實用化範例-用 C 語言,初版三 刷,全華科技圖書股份有限公司,台北。
[25]Michael Negnevitsky, 2004, Artificial Intelligence, Second Edition,Prentice Hall.
[26]Jiann-Liang Chen, Yuan Yih Hsu, “An Expert System for Load Allocation in Distribution Expansion Planning”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 4, No. 3, July 1989.
[27]Yuan Yih Hsu, Jiann-Liang Chen, “Distribution Planning Using a Knowledge-Based Expert System”, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 5, No. 3, July 1990.
[28]K.K. Li, G.J. Chen, T.S. Chung, G.Q. Tang, ”Distribution Planning Using a Rule-Based Expert System Approach”, IEEE International Conference on Proceedings of Electric Utility Deregulation, Restructuring and Power Technologies, Vol. 2, pp. 814-819, April 2004. [29]Yu Yixin, Huang Chunhua, Wang Chengshan, Ge
Shaoyun, Xiao Jian, Zhou Yi, Xin Rui, “Optimal Planning of Distribution Substation Locations and Sizes-Model and Algorithm”, IEEE TENCON Proceedings Conference on Computer, Communication, Control and Power Engineering, Vol. 5, No. 0, pp. 351-354, October 1993.
[30]W.M. Lin, M.T. Tsay, S.W. Wu, “Load Assignment for Determining Substation Service Areas with the air of Digital Mapping”, IEEE, TECON, 1993.