CN103793585B - 一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法，该方法的步骤包括：(1)电网络数据采集：将要计算线损的电网络数据采集到线损计算总服务器；(2)模式识别处理：补充缺失数据时刻的理论线损值；(3)状态估计处理：将生数据处理成精度高且完整可靠的熟数据；(4)平衡节点选取：利用节点重要度模型，通过节点凝聚度、注入功率和节点度数综合判断节点重要度，得到合适的平衡节点；(5)进行潮流计算得到精确理论线损计算结果。本发明方法通过模式识别处理及状态估计处理能得到逼近电网真实情况的线损数据，进而提高理论线损计算的准确性，平衡节点选取处理找出合适的平衡节点，使理论线损计算中的潮流计算收敛性和结果更好。

Description

一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法

技术领域

本发明属于电网理论线损计算领域，具体涉及的是一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法。

背景技术

电力网络损耗是电能在传输过程中产生功率损耗。线损率是电力企业的一项重要的经济技术指标，也是衡量电力企业综合管理水平的重要标志，努力降低线损是电网和供电企业的一项重要工作，也是取得经济效果的主要手段。影响一个企业或一个电网线损的主要因素在哪里，各个环节或各个电压等级甚至各种设备所占的比例是多少，合理的损耗是多少，需要投人多少人力、物力、财力去降低线损等等这些问题，这些需要通过理论计算后的网损分析找出问题所在，对症下药采取相应的措施来解决。

理论线损计算对于衡量电网经济运行情况、评价电网结构和布局的合理性、找出电网薄弱环节制定降损措施、合理下达线损考核指标等具有重要的作用，理论线损计算是电力企业线损管理工作中的重要内容。为了指导和开展理论线损计算工作，已研究了大量理论线损计算的方法，开发了相应的应用软件，并且在线损计算与管理工作中已发挥了很大作用。

然而，一些理论线损计算的软件存在计算出的理论线损值与实际值有很大出入。影响理论线损计算准确性的重要因素是软件所录入电网络数据不全、精度不够和理论线损计算时平衡节点选取不合理。由于电网电压等级多，接入电网的设备繁多，线损理论计算需要的数据量庞大，在进行数据采集时不可避免的会出现误差和采集不全，这些会直接影响理论线损计算的准确性。同时在理论线损计算时，至少需要一个平衡节点来平衡发电功率与负荷功率和网损的功率偏差，并且该平衡节点的电压幅值和相角需要给定以作为其它节点的电压参考，通常在潮流计算前进行平衡节点设置，在潮流计算后根据计算结果对平衡节点进行适当的调整，直至得到满意的结果。但随着电力系统自动化程度的提高和信息化技术的发展，潮流计算已逐步转入实时计算，当电网运行方式改变时，用户很少对计算实施干预，这就需要在潮流计算前对平衡节点的设置尽可能准确。实际潮流计算的数据多少都存在一些误差，平衡节点的设置将影响潮流计算的收敛性，不适当的设置甚至使计算不收敛。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法，实施该方法所使用的硬件设备包括总服务器,在总服务器上设置有Oracle 10g数据库，在Oracle 10g数据库中又包含A数据库及B数据库，该方法的步骤如下：

⑴电网络数据采集：将要计算线损的电网络数据采集到线损计算总服务器,其中，将要计算线损的电网络数据包括关口注入功率、变压器负荷、用户负荷、节点电压、变压器分接头位置、电容器电抗器投运容量、站用变损耗、开关状态通过接口,以自动导入方式采集到总服务器的A数据库中；

⑵模式识别处理：补充缺失数据时刻的理论线损值,并将补充后的电网络数据存储到A数据库中，其中，模式识别处理的补充缺失数据时刻的理论线损值的具体步骤为：

①置开始计算时刻K，K为24小时中的任意整点时刻；

②判断A数据库中K时刻的电网络数据是否为缺数据：

a缺数据就把K放入缺数据时刻的集合M中；

b不缺数据就把K放入不缺数据时刻的集合N中；

③判断K是否是最终时刻24：

a不是最终时刻则K+1返回步骤(2)中的②步；

b是最终时刻24：

I取集合M中S时刻(S＝1,2，…24)的电网络数据与集合N中各个时刻的对应电网络数据做差，然后求差值的均方根；

II取集合M中的第S时刻(S＝1,2，…24)，从集合N中取出S所作差后求出的差值均方根值最小的时刻J，把J时刻对应的电网络数据赋给S时刻；

④合并数据：将集合M及集合N中每一时刻的数据合并在统一的A数据库中；

⑶状态估计处理：从A数据库中提取生数据，将生数据处理成熟数据，然后将熟数据存储到B数据库中，其中，状态估计处理由生数据得到熟数据，并存储到B数据库中的具体步骤为：

①连接A数据库，并从A数据库中取数；

②数据粗检：包括检测开关状态、数据是否匹配、拓扑分析、越限判断及平衡检测；

③生成量测:包括生成全部量测及量测粗检；

④可观测性分析：采用最小支撑树分析法判断量测量是否覆盖到每个状态量，以保证所计算的节点能够获得收敛电压；

⑤最小二乘法：

a电压赋初值、设置参考节点、给量测赋权值；

b运用最小二乘算法进行状态估计：通过最小化误差的平方和寻找电网络数据的最佳函数匹配；

c运用加权残差法对功率数据进行检测辨识；

d回馈开关数据:状态估计收敛后，算出各个开关的功率；

e状态估计结束得到电网络熟数据；

⑥将得到的电网络熟数据存储到B数据库中；

⑷平衡节点选取：利用节点重要度模型，通过节点凝聚度、注入功率和节点度数综合判断节点重要度，得到合适的平衡节点，其中，平衡节点选取，得到合适的平衡节点的具体实施步骤是：

①电网拓扑分析，分析需要进行理论线损计算的电网的网架结构；

②粗选备用节点；选择电网中具有调频功能的发电机节点和外网等值机，作为备选平衡节点；

③计算备选平衡节点到其它所有节点的权值为电抗的无向图最短路径；

④计算备选节点的凝聚度；

⑤计算节点度数；

⑥计算备选节点综合重要度；

⑦选择平衡节点：选择综合重要度最大的节点作为平衡节点；

⑸进行潮流计算：得到精确理论线损计算结果。

本发明的优点和积极效果是：

1、本发明中的模式识别处理能在数据采集不全的情况下，通过模式识别技术，找出与缺失数据时刻相近的另外一个时刻，用这一时刻对应的电网络数据赋给缺数据的时刻，以使得理论线损计算得以完成。

2、本发明经模式识别处理数据，再通过状态估计进一步的处理，能得到逼近电网真实情况的线损数据，进而提高理论线损计算的准确性，平衡节点粗选模块利用节点重要度模型能找出合适的平衡节点，使理论线损计算中的潮流计算收敛性和结果更好。

附图说明

图1是本发明整体设计框图；

图2是本发明中状态估计处理的逻辑框图；

图3是本发明中模式识别处理的逻辑框图；

图4是本发明中平衡节点选取处理的逻辑框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明实施例做进一步详述：需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。

一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法，实施该方法所使用的硬件设备包括总服务器,在总服务器上设置有Oracle 10g数据库，在Oracle 10g数据库中又包含A数据库及B数据库。如图1所示，实施该方法的步骤如下：

⑴电网络数据采集：将要计算线损的电网络数据采集到线损计算总服务器；

⑵模式识别处理：补充缺失数据时刻的理论线损值,并将补充后的电网络数据存储到A数据库中；

⑶状态估计处理：从A数据库中提取低精度、不完整、并含有不良数据的生数据，将生数据处理成精度高且完整可靠的熟数据，然后将熟数据存储到B数据库中；

⑷平衡节点选取：利用节点重要度模型，通过节点凝聚度、注入功率和节点度数综合判断节点重要度，得到合适的平衡节点；

⑸进行潮流计算：得到精确理论线损计算结果。

本发明方法的具体执行步骤为：

上述步骤⑴中网络数据采集是将将要计算线损电网的电网络数据，包括关口注入功率、变压器负荷、用户负荷、节点电压、变压器分接头位置、电容器电抗器投运容量、站用变损耗、开关状态等通过接口,以自动导入方式采集到总服务器的A数据库中，用于电网线损的计算。

如图2所示，上述步骤⑵中模式识别处理的补充缺失数据时刻的理论线损值的具体步骤为：

①置开始计算时刻K，K为24小时中的任意整数；

②判断A数据库中K时刻的电网络数据是否为缺数据：

a缺数据就把K放入缺数据时刻的集合M中；

b不缺数据就把K放入不缺数据时刻的集合N中；

③判断K是否是最终时刻24：

a不是最终时刻则K+1返回步骤②；

b是最终时刻24：

I取集合M中S时刻(S＝1,2，…24)的电网络数据与N中各个时刻的对应电网络数据做差，然后求差值的均方根；

II取集合M中的第S时刻(S＝1,2，…24)，从集合N中取出S所作差后求出的差值均方根值最小的时刻J，把J时刻对应的电网络数据赋给S时刻；

④合并数据：将集合M及集合N中每一时刻的数据合并在统一的A数据库中，这样也就是补齐了一天24小时中每一整点时刻的电网络数据，模式识别处理结束。

如图3所示，上述步骤⑶中状态估计处理由生数据得到熟数据，并存储到B数据库中的具体步骤为：

①连接A数据库，并从A数据库中取数；

②数据粗检：它包括检测开关状态和数据是否匹配、拓扑分析、越限判断，其具体步骤是：

a修正开关状态错误：开关状态为断开，但有开关数据，则修正开关状态；开关状态为闭合，但无开关数据，则标注为缺少开关数据；

b拓扑分析：网络拓扑分析是依据实时开关状态将网络结点模型化为用于计算的母线模型，包括拓扑节点与电网元件对应关系、拓扑支路与电网元件对应关系、节点连接关系；

c越限判断：如果开关电压幅值越限则剔除该节点电压数据，如果开关功率越限则剔除该节点功率数据；

d平衡检测：包括线路时刻平衡、母线时刻平衡、厂站时刻平衡、变压器时刻平衡及电厂关口；

③生成量测:

a生成量测包括生成全部量测；

b量测粗检；主要利用母线、线路和变压器等电网原件是否平衡进行粗检；

④可观测性分析：采用最小支撑树分析法判断量测量是否覆盖到系统中的每个状态量，以保证所计算的节点能够获得收敛电压；

⑤最小二乘法:

a电压赋初值、设置参考节点、给量测赋权值；

b运用最小二乘算法进行状态估计：通过最小化误差的平方和寻找电网络数据的最佳函数匹配；

C运用加权残差法对功率数据进行检测辨识；

d回馈开关数据:状态估计收敛后，算出各个开关的功率；

e状态估计结束得到精度较高的电网络数据；

⑥将得到的精度较高的电网络数据存储到B数据库中。

如图4所示，上述步骤⑷中平衡节点选取，得到合适的平衡节点的具体实施步骤是：

①电网拓扑分析，分析需要进行理论线损计算的电网的网架结构；

②粗选备用节点；选择电网中具有调频功能的发电机节点和外网等值机，作为备选平衡节点；

③计算备选平衡节点到其它所有节点的权值为电抗的无向图最短路径；电网在潮流计算前为无向网络，将节点间多条线路按并联处理，求出各节点间的线路电抗作为权值,利用Dijkstra算法计算备选平衡节点到其它所有节点的权值为电抗的无向图最短路径；

④计算备选节点的凝聚度α_i；节点凝聚度α_i定义为α_i＝1/nL_i，(n为网络节点数量；d_ij为节点i到节点j的最短路径)

⑤计算节点度数d_i；d_i为i节点所连接的节点数；

⑥计算备选节点综合重要度C_i；C_i＝H_id_i，H_i＝ωα_i+(1-ω)σp_i，ω，1-ω分别为节点凝聚度和节点功率的权重；p_i为节点的注入功率，本方法取有功功率的绝对值,σ为单位转换系数，该系数通过平均凝聚度和平均注入有功功率的比值求得；

⑦选择平衡节点：选择综合重要度最大的节点作为平衡节点。

本发明方法的原理是：在理论线损计算所需数据不完整的情况下，利用模式识别技术根据缺数据时刻不完整的数据信息，匹配出与当下时刻模式最相近模式的时刻，并取该时刻对应的电网络数据补充给缺数据的时刻，进而提高了电网络数据的完整性。经模式识别模块处理后的电网络数据，在经状态估计模块进行处理，状态估计模块利用其测量系统的冗余信息相互校验其正确性，以提高电网络数据的精度和理论线损计算的速度，自动识别随机干扰所引起的错误信息，将处理过的数据用来进行理论线损计算。之后再进行平衡节点粗选，利用节点重要度模型，通过节点凝聚度、注入功率和节点度数综合判断节点重要度，选出合适的平衡节点，提高潮流计算的收敛性。经过这三个模块的处理来提高理论线损计算的完整性和准确性。

Claims (1)

1.一种提高理论线损计算完整性和准确性的方法，实施该方法所使用的硬件设备包括总服务器,在总服务器上设置有Oracle 10g数据库，在Oracle 10g数据库中又包含A数据库及B数据库，其特征在于：该方法的步骤如下：

⑴电网络数据采集：将要计算线损的电网络数据采集到线损计算总服务器,其中，将要计算线损的电网络数据包括关口注入功率、变压器负荷、用户负荷、节点电压、变压器分接头位置、电容器电抗器投运容量、站用变损耗、开关状态通过接口,以自动导入方式采集到总服务器的A数据库中；

⑵模式识别处理：补充缺失数据时刻的理论线损值,并将补充后的电网络数据存储到A数据库中，其中，模式识别处理的补充缺失数据时刻的理论线损值的具体步骤为：

①置开始计算时刻K，K为24小时中的任意整点时刻；

②判断A数据库中K时刻的电网络数据是否为缺数据：

a缺数据就把K放入缺数据时刻的集合M中；

b不缺数据就把K放入不缺数据时刻的集合N中；

③判断K是否是最终时刻24：

a不是最终时刻则K+1返回步骤(2)中的②步；

b是最终时刻24：

I取集合M中S时刻(S＝1,2，…24)的电网络数据与集合N中各个时刻的对应电网络数据做差，然后求差值的均方根；

II取集合M中的第S时刻(S＝1,2，…24)，从集合N中取出S所作差后求出的差值均方根值最小的时刻J，把J时刻对应的电网络数据赋给S时刻；

④合并数据：将集合M及集合N中每一时刻的数据合并在统一的A数据库中；

⑶状态估计处理：从A数据库中提取生数据，将生数据处理成熟数据，然后将熟数据存储到B数据库中，其中，状态估计处理由生数据得到熟数据，并存储到B数据库中的具体步骤为：

①连接A数据库，并从A数据库中取数；

②数据粗检：包括检测开关状态、数据是否匹配、拓扑分析、越限判断及平衡检测；

③生成量测:包括生成全部量测及量测粗检；

④可观测性分析：采用最小支撑树分析法判断量测量是否覆盖到每个状态量，以保证所计算的节点能够获得收敛电压；

⑤最小二乘法：

a电压赋初值、设置参考节点、给量测赋权值；

b运用最小二乘算法进行状态估计：通过最小化误差的平方和寻找电网络数据的最佳函数匹配；

c运用加权残差法对功率数据进行检测辨识；

d回馈开关数据:状态估计收敛后，算出各个开关的功率；

e状态估计结束得到电网络熟数据；

⑥将得到的电网络熟数据存储到B数据库中；

⑷平衡节点选取：利用节点重要度模型，通过节点凝聚度、注入功率和节点度数综合判断节点重要度，得到合适的平衡节点，其中，平衡节点选取，得到合适的平衡节点的具体实施步骤是：

①电网拓扑分析，分析需要进行理论线损计算的电网的网架结构；

②粗选备用节点；选择电网中具有调频功能的发电机节点和外网等值机，作为备选平衡节点；

③计算备选平衡节点到其它所有节点的权值为电抗的无向图最短路径；

④计算备选节点的凝聚度；

⑤计算节点度数；

⑥计算备选节点综合重要度；

⑦选择平衡节点：选择综合重要度最大的节点作为平衡节点；

⑸进行潮流计算：得到精确理论线损计算结果。