CN105046584B - 一种基于k-means算法的理想线损率的计算方法 - Google Patents
一种基于k-means算法的理想线损率的计算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105046584B CN105046584B CN201510487723.3A CN201510487723A CN105046584B CN 105046584 B CN105046584 B CN 105046584B CN 201510487723 A CN201510487723 A CN 201510487723A CN 105046584 B CN105046584 B CN 105046584B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- power grid
- line loss
- value
- power
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 15
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 12
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 12
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 6
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 3
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 claims description 3
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910000808 amorphous metal alloy Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 7
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 4
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于K‑MEANS算法的理想线损率的计算方法,包括下列步骤:步骤一,建立影响线损电量及线损率的综合指标体系;步骤二,建立步骤一中所述指标体系的各个指标的数学模型;步骤三,计算出各个指标的指标值;步骤四,对各指标的指标值进行数据的标准化;步骤五,将各个指标的指标值作为N维向量,在N维空间中利用K‑MEANS算法计算出不同电网的相同指标之间的差异,从而进行线损同类划分;步骤六,在同一类别中将各电网的各指标值进行区间折算,并结合各线损影响指标权重计算各电网线损的综合测评值,最后根据各电网综合测评值与实际线损率的排序差异,找出各同类电网的标杆电网,并以标杆电网为基准计算各电网的理想线损率。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法。
背景技术
线损率指标是电力企业的一项重要综合性技术经济指标,它反映了一个电力网的规划设计、生产技术和运营管理水平,线损管理的范围贯穿了电网规划设计、设备选型、调度运行、技术改造、计量管理、营销管理等全方面。
目前,电网企业线损管理的主要依据是本单位历史年份的统计线损和理论线损结果,同时考虑统计口径和用电结构的变化、节能发电调度的影响、新能源的发展状况、过网电量的大小以及电网基建及技改项目的实施等对电网线损的影响。现有技术中,一方面未全面考虑电网结构、设备状况、电网运行等其它影响线损因素,另一方面在进行各省、市或县级公司之间线损率指标比较时缺乏比较依据。
本申请人于2015年02月13日提交的申请号为201510079085.1的发明专利公开了一种基于K-MEANS算法的线损同类划分方法,其中,划分到同一类别的电网,经过测评后只能大致知道其管理水平高低,也就是只知道某电网线损方面是管理到位还是不到位,至于管理不到位的有多大降损空间,线损降到多少算合适,还无法解决,而这些问题也正是目前线损管理者比较关注的问题。
发明内容
针对上述问题,本发明提供一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法,在线损同类划分基础上,确定线损完成标杆单位,计算各电网理想线损率,对督促其它电网企业加强和完善各项线损管理制度、为节能降损工作提供量化依据,具有非常重要的现实意义。
名词解释:
理想线损率:在现有运行状态下,各电网通过加强管理有望能达到的标杆线损率。
为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本发明通过以下技术方案实现:
一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法,其特征在于:包括下列步骤:
步骤一,建立影响线损电量及线损率的综合指标体系,包括电压等级及层次、线路平均长度、导线截面积、配变设备状况、无功补偿配置、负荷时间分布、单位变电容量负载率、电网最大自然无功负荷系数、分压售电量、无损电量占比、农村面积占比、非工业GDP占比以及供电密度;
步骤二,通过收集上一年度电网基础数据,提取和线损相关的数据,并建立步骤一中所述指标体系的各个指标的数学模型;
步骤三,根据步骤二中建立的各个指标的数学模型分别计算出各个指标的指标值;
步骤四,对各指标的指标值进行数据的标准化;
步骤五,将步骤四中标准化后的各个指标的指标值作为N维向量,N表示指标个数,在N维空间中利用K-MEANS算法计算出不同电网的相同指标之间的差异,从而进行线损同类划分;
步骤六,根据步骤五的线损同类划分结果,在同一类别中将各电网的各指标值进行区间折算,并结合各线损影响指标权重计算各电网线损的综合测评值,最后根据各电网综合测评值与实际线损率的排序差异,找出各同类电网的标杆电网,并以标杆电网为基准计算各电网的理想线损率。
优选:步骤四采用的标准化方法为z-score标准化。
优选:步骤六中,指标折算值Yi折算的计算公式为:
其中:M为同类电网组成的集合;ηmax为同类电网中综合线损率最大值;ηmin为同类电网中综合线损率最小值;Yi为各指标计算结果;Ymax为同类电网中某指标计算结果的最大值;Ymin为同类电网中某指标计算结果的最小值。
优选:步骤六中,综合测评值Y的计算公式为:
其中:n为指标数量;Qi为各线损影响指标权重。
优选:步骤六中,理想线损率ηm理想的计算公式为:
ηm理想=Ym×min{ηm/Ym,m∈M}
其中:ηm为同类电网中m电网的综合线损率;Ym为同类电网中m电网的综合测评值。
优选:步骤六中,各指标影响权重的计算采用专家打分法和层次分析法确定,对于指标的权重系数,选定相关专家对各层次指标的重要程度进行打分,打分值为Satty标度值,收集所有专家的打分,建立各层次指标的判断矩阵A;根据A计算指标的权重值进行一致性校验;若不满足一致性要求,则通过向各专家反馈、修正的方法,直至获得满足一致性要求的权重值。
本发明的有益效果是:
通过引入各电网的电网结构特征、设备物理参数、电网运行特征、用电结构特征、自然及社会发展状况等影响线损的综合因素,构建影响线损的综合指标体系,并建立各指标的数学模型,为了消除各指标之间量纲的差异,对指标进行标准化,将各电网标准化后的指标值作为N维向量,利用K-MEANS聚类算法迭代计算出各电网指标之间的差异性,将线损自然禀赋类似的电网划分到同一类别,在同一类别中进行线损指标的区间折算,结合各指标的影响权重计算各电网线损的综合测评值。根据各电网综合测评值与实际线损率的排序差异,找出各同类电网的标杆电网,并以标杆电网为基准计算各电网的理想线损率,从而量化各电网的降损空间,为线损管理者下达线损指标计划提供强有力的理论依据。
附图说明
图1是本发明一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法的流程图;
图2是本发明电网线损同类划分指标体系的示意图;
图3是本发明K-MEANS聚类算法的流程图;
图4是本发明权重系数的获取方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述,以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法,如图1所示,包括下列步骤:
步骤一,建立影响线损电量及线损率的综合指标体系,根据以往经验及理论分析,影响电网线损因素可分成电网结构特征、设备物理参数、电网运行特征、用电结构特征、自然及社会发展状况等五大类,如图2所示,包括电压等级及层次、线路平均长度、导线截面积、配变设备状况、无功补偿配置、负荷时间分布、单位变电容量负载率、电网最大自然无功负荷系数、分压售电量、无损电量占比、农村面积占比、非工业GDP占比以及供电密度。
步骤二,通过收集上一年度电网基础数据,利用大数据技术提取和线损紧密相关的数据,并建立步骤一中所述指标体系的各个指标的数学模型;
步骤三,根据步骤二中建立的各个指标的数学模型分别计算出各个指标的指标值;
步骤四,由于各个指标的量纲不同,数量级也不相同,如果不将数据进行标准化,会导致划分结果偏离真实情况,为消除不同指标间量纲的差异,对各指标的指标值进行数据的标准化;
步骤五,将步骤四中标准化后的各个指标的指标值作为N维向量,N表示指标个数,在N维空间中利用K-MEANS算法计算出不同电网的相同指标之间的差异,将线损自然禀赋类似的电网划分到同一个类别,从而完成线损同类划分,K-MEANS算法是硬聚类算法,如图3所示。
步骤六,根据步骤五的线损同类划分结果,在同一类别中将各电网的各指标值进行区间折算,并结合各线损影响指标权重计算各电网线损的综合测评值,最后根据各电网综合测评值与实际线损率的排序差异,找出各同类电网的标杆电网,并以标杆电网为基准计算各电网的理想线损率,从而量化各电网的降损空间,为线损管理者下达线损指标计划提供强有力的理论依据。
其中,如图4所示,各指标影响权重的计算采用专家打分法和层次分析法确定,对于指标的权重系数,选定相关专家对各层次指标的重要程度进行打分,打分值为Satty标度值,收集所有专家的打分,建立各层次指标的判断矩阵A;根据A计算指标的权重值进行一致性校验;若不满足一致性要求,则通过向各专家反馈、修正的方法,直至获得满足一致性要求的权重值。
优选,步骤四采用的标准化方法为z-score标准化,经z-score标准化后的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,在保证指标间固有关系的前提下,消除不同指标间量纲的差异。
优选,步骤六中,指标折算值Yi折算的计算公式为:
其中:M为同类电网组成的集合;ηmax为同类电网中综合线损率最大值;ηm i n为同类电网中综合线损率最小值;Yi为各指标计算结果;Ymax为同类电网中某指标计算结果的最大值;Ymin为同类电网中某指标计算结果的最小值。
优选,步骤六中,综合测评值Y的计算公式为:
其中:n为指标数量;Qi为各线损影响指标权重。
优选,步骤六中,理想线损率ηm理想的计算公式为:
ηm理想=Ym×min{ηm/Ym,m∈M}
其中:ηm为同类电网中m电网的综合线损率;Ym为同类电网中m电网的综合测评值。
优选,步骤二中各个数学模型如下:
电压等级及层次YDYDJ的数学模型计算公式为:
YDYDJ=∑Lossi
其中,i=500~10kV各电压等级;Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;如果待划分的是省级电网,则Lossi为全国范围内i电压等级分压线损率;如果待划分的是县级电网,则Lossi为所在省份全省范围内i电压等级分压线损率。
线路平均长度YXLCD的数学模型计算公式为:
其中:Li为待划分电网i电压等级下的线路长度;Ni为待划分电网i电压等级线路总条数;
导线截面积YDXJM的数学模型计算公式:
YDXJM=∑Lossiqk(qiaLika+qibLikb+qicLikc)
其中:k为导线类型序号,当k=1时,表示架空线,k=2时,表示电缆;qk为导线类型权重,按架空线和电缆的长度比例,q1、q2推荐值分别为90%、10%,如果某电网无电缆,则q1取100%;Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;Lika、Likb、Likc为待划分电网的i电压等级架空线路或电缆的截面与待划分电网i电压等级线路长度的比,将导线按截面积大小分为Ⅰ截面、Ⅱ截面、Ⅲ截面三种截面,其中Ⅰ截面的截面积小于Ⅱ截面的截面积、Ⅱ截面的截面积小于Ⅲ截面的截面积,a、b、c分别代表Ⅰ截面、Ⅱ截面、Ⅲ截面;qia、qib、qic分别代表i电压等级a、b、c截面导线对线损影响的权重系数。
配变设备状况YPBZK的数学模型计算公式:
YPBZK=qdTd+qeTe+qfTf
其中:Ta、Tb、Tc为各种型号配变容量比例,d、e、f分别代表高耗型号、普通型号、节能型号,高耗型号为S7以下,普通型号为S9~S11,节能型号为S11以上,其中非晶合金变及单相变的容量合并归入S11以上型号参与计算;
无功补偿配置YWGBC的数学模型计算公式为:
YWGBC=∑Lossi(1-Wi)
其中:Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;Wi为各电网的i电压等级无功补偿配置系数,主变所配置电容器容量与主变容量的比值;
负荷空间分布YFHSJ的数学模型计算公式:
其中:Ci为各电网的月负荷均匀程度,即月最大峰谷差与月平均负荷之比值。
单位变电容量负载率YZBFZ的数学模型计算公式为:
其中:Gi为i电压等级变压器下送电量;G500、G330、G220、G110分别对应500kV、330kV、220kV、110kV电压等级变压器的下送电量;ηi为i电压等级变压器的损耗率;P0i为i电压等级变压器空载损耗的典型值;P1i为i电压等级变压器负载损耗的典型值;Si为i电压等级变压器额定容量的典型值;Pi为i电压等级变压器的下送功率;Bi为i电压等级变压器的容量;
最大自然无功负荷系数YZRWG的数学模型计算公式:
其中:Q为电网的最大无功能力,P为电网最大统调有功负荷;
电网的最大无功能力为:
Q=QG+QC+QR+QL
其中:QG为发电机的无功功率,QC为容性无功补偿总容量,QR为邻网输入或输出无功,QL为线路和电缆的充电功率;
分压售电量YFYDL的指标计算公式:
其中:Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;Ai为电网i电压等级供电量;A为电网的总供电量。
优选,步骤二中:
无损电量YWSDL的数学模型计算公式:
YWSDL=1-W
其中:W为各电网无损电量占比;
农村面积占比YNCMJ的数学模型计算公式为:
YNCMJ=S’
其中:S’为各电网农村面积占比;
非工业GDP占比YFGY的数学模型计算公式为:
YFGY=G
其中:G为各电网非工业GDP占比;
供电密度YGDMD的数学模型计算公式为:
其中:A为电网的总供电量,S为各电网供电面积。
下面以省级电网理想线损率的计算方法实施为例来说明本发明中方法的应用。
省级电网指标值的计算:
利用各指标的数学模型计算各指标的指标值,省级电网各指标值计算结果及排序如表1-13所示。
表1.指标1(电压等级及层次)计算结果及排序
表2.指标2(线路平均长度)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标2-线路平均长度 | 排序 | 省份 | 指标2-线路平均长度 |
1 | R<sub>24</sub> | 10.0149 | 14 | R<sub>3</sub> | 4.7917 |
2 | R<sub>25</sub> | 7.7858 | 15 | R<sub>22</sub> | 4.7614 |
3 | R<sub>16</sub> | 6.6034 | 16 | R<sub>2</sub> | 4.7123 |
4 | R<sub>6</sub> | 6.2118 | 17 | R<sub>10</sub> | 4.3545 |
5 | R<sub>5</sub> | 6.1494 | 18 | R<sub>15</sub> | 4.3545 |
6 | R<sub>14</sub> | 5.9052 | 19 | R<sub>4</sub> | 4.3517 |
7 | R<sub>17</sub> | 5.7053 | 20 | R<sub>20</sub> | 4.3152 |
8 | R<sub>19</sub> | 5.4466 | 21 | R<sub>26</sub> | 3.9675 |
9 | R<sub>12</sub> | 5.4146 | 22 | R<sub>9</sub> | 3.7262 |
10 | R<sub>18</sub> | 5.3299 | 23 | R<sub>8</sub> | 3.6197 |
11 | R<sub>1</sub> | 4.9094 | 24 | R<sub>21</sub> | 3.0822 |
12 | R<sub>23</sub> | 4.8907 | 25 | R<sub>11</sub> | 2.3047 |
13 | R<sub>13</sub> | 4.8684 | 26 | R<sub>7</sub> | 1.7472 |
表3.指标3(导线截面积)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标3-导线截面积 | 排序 | 省份 | 指标3-导线截面积 |
1 | R<sub>5</sub> | 13.7651 | 14 | R<sub>4</sub> | 8.1121 |
2 | R<sub>20</sub> | 10.3195 | 15 | R<sub>1</sub> | 7.7728 |
3 | R<sub>21</sub> | 10.3195 | 16 | R<sub>22</sub> | 7.6313 |
4 | R<sub>16</sub> | 9.8546 | 17 | R<sub>13</sub> | 7.5750 |
5 | R<sub>19</sub> | 9.8293 | 18 | R<sub>2</sub> | 7.5410 |
6 | R<sub>10</sub> | 9.6374 | 19 | R<sub>18</sub> | 7.4007 |
7 | R<sub>14</sub> | 9.6016 | 20 | R<sub>26</sub> | 6.8530 |
8 | R<sub>24</sub> | 9.4748 | 21 | R<sub>6</sub> | 6.7075 |
9 | R<sub>23</sub> | 9.2241 | 22 | R<sub>9</sub> | 6.2654 |
10 | R<sub>15</sub> | 9.1061 | 23 | R<sub>7</sub> | 6.0371 |
11 | R<sub>17</sub> | 9.0551 | 24 | R<sub>3</sub> | 5.3290 |
12 | R<sub>12</sub> | 8.8300 | 25 | R<sub>11</sub> | 5.2163 |
13 | R<sub>25</sub> | 8.5360 | 26 | R<sub>8</sub> | 4.9897 |
表4.指标4(配变设备状况)计算结果及排序
表5.指标5(无功补偿配置系数)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标5-无功补偿配置系数 | 排序 | 省份 | 指标5-无功补偿配置系数 |
1 | R<sub>23</sub> | 12.7799 | 14 | R<sub>25</sub> | 8.5504 |
2 | R<sub>13</sub> | 12.0493 | 15 | R<sub>15</sub> | 6.7876 |
3 | R<sub>17</sub> | 11.7987 | 16 | R<sub>14</sub> | 6.1700 |
4 | R<sub>2</sub> | 11.4459 | 17 | R<sub>10</sub> | 6.0876 |
5 | R<sub>26</sub> | 11.3125 | 18 | R<sub>8</sub> | 6.0233 |
6 | R<sub>11</sub> | 11.0162 | 19 | R<sub>16</sub> | 5.7571 |
7 | R<sub>12</sub> | 10.8334 | 20 | R<sub>1</sub> | 5.4186 |
8 | R<sub>3</sub> | 10.3183 | 21 | R<sub>4</sub> | 5.2977 |
9 | R<sub>20</sub> | 9.9002 | 22 | R<sub>19</sub> | 4.7609 |
10 | R<sub>5</sub> | 9.5894 | 23 | R<sub>21</sub> | 4.0809 |
11 | R<sub>9</sub> | 9.4536 | 24 | R<sub>18</sub> | 4.0266 |
12 | R<sub>7</sub> | 9.3765 | 25 | R<sub>22</sub> | 2.6413 |
13 | R<sub>6</sub> | 9.3095 | 26 | R<sub>24</sub> | 0.9764 |
表6.指标6(负荷时间分布)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标6-负荷时间分布 | 排序 | 省份 | 指标6-负荷时间分布 |
1 | R<sub>16</sub> | 9.1805 | 14 | R<sub>13</sub> | 5.7869 |
2 | R<sub>7</sub> | 9.0288 | 15 | R<sub>19</sub> | 5.7676 |
3 | R<sub>18</sub> | 8.8605 | 16 | R<sub>3</sub> | 5.6122 |
4 | R<sub>9</sub> | 8.5297 | 17 | R<sub>5</sub> | 5.4288 |
5 | R<sub>15</sub> | 8.3350 | 18 | R<sub>8</sub> | 5.4215 |
6 | R<sub>11</sub> | 7.4056 | 19 | R<sub>2</sub> | 4.4355 |
7 | R<sub>17</sub> | 7.3550 | 20 | R<sub>24</sub> | 4.3681 |
8 | R<sub>10</sub> | 6.9129 | 21 | R<sub>6</sub> | 3.1448 |
9 | R<sub>14</sub> | 6.6762 | 22 | R<sub>25</sub> | 3.1388 |
10 | R<sub>12</sub> | 6.1040 | 23 | R<sub>1</sub> | 3.1086 |
11 | R<sub>4</sub> | 6.0802 | 24 | R<sub>23</sub> | 2.7739 |
12 | R<sub>20</sub> | 5.8660 | 25 | R<sub>22</sub> | 2.0002 |
13 | R<sub>26</sub> | 5.7930 | 26 | R<sub>21</sub> | 1.5895 |
表7.指标7(单位变电容量负载率)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标7-单位变电容量负载率 | 排序 | 省份 | 指标7-单位变电容量负载率 |
1 | R<sub>26</sub> | 0.2100 | 14 | R<sub>14</sub> | 0.1446 |
2 | R<sub>1</sub> | 0.1970 | 15 | R<sub>18</sub> | 0.1390 |
3 | R<sub>8</sub> | 0.1886 | 16 | R<sub>7</sub> | 0.1388 |
4 | R<sub>16</sub> | 0.1881 | 17 | R<sub>5</sub> | 0.1364 |
5 | R<sub>22</sub> | 0.1873 | 18 | R<sub>6</sub> | 0.1260 |
6 | R<sub>10</sub> | 0.1855 | 19 | R<sub>23</sub> | 0.1244 |
7 | R<sub>9</sub> | 0.1785 | 20 | R<sub>3</sub> | 0.1102 |
8 | R<sub>24</sub> | 0.1777 | 21 | R<sub>25</sub> | 0.0949 |
9 | R<sub>2</sub> | 0.1734 | 22 | R<sub>21</sub> | 0.0904 |
10 | R<sub>11</sub> | 0.1563 | 23 | R<sub>12</sub> | 0.0867 |
11 | R<sub>15</sub> | 0.1457 | 24 | R<sub>19</sub> | 0.0630 |
12 | R<sub>17</sub> | 0.1453 | 25 | R<sub>13</sub> | 0.0622 |
13 | R<sub>4</sub> | 0.1453 | 26 | R<sub>20</sub> | 0.0550 |
表8.指标8(最大自然无功负荷系数)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标8-最大自然无功负荷系数 | 排序 | 省份 | 指标8-最大自然无功负荷系数 |
1 | R<sub>19</sub> | 2.4686 | 14 | R<sub>9</sub> | 0.6289 |
2 | R<sub>7</sub> | 1.1172 | 15 | R<sub>6</sub> | 0.6098 |
3 | R<sub>12</sub> | 1.0373 | 16 | R<sub>14</sub> | 0.5867 |
4 | R<sub>15</sub> | 1.0123 | 17 | R<sub>17</sub> | 0.5400 |
5 | R<sub>8</sub> | 0.9223 | 18 | R<sub>22</sub> | 0.5398 |
6 | R<sub>26</sub> | 0.8194 | 19 | R<sub>18</sub> | 0.5389 |
7 | R<sub>4</sub> | 0.8096 | 20 | R<sub>20</sub> | 0.5316 |
8 | R<sub>16</sub> | 0.7962 | 21 | R<sub>24</sub> | 0.5311 |
9 | R<sub>2</sub> | 0.7954 | 22 | R<sub>21</sub> | 0.5286 |
10 | R<sub>11</sub> | 0.7604 | 23 | R<sub>10</sub> | 0.5158 |
11 | R<sub>13</sub> | 0.7484 | 24 | R<sub>23</sub> | 0.4825 |
12 | R<sub>1</sub> | 0.6486 | 25 | R<sub>25</sub> | 0.4725 |
13 | R<sub>3</sub> | 0.6387 | 26 | R<sub>5</sub> | 0.2697 |
表9.指标9(分压售电量)计算结果及排序
表10.指标10(无损电量占比)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标10-无损电量占比 | 排序 | 省份 | 指标10-无损电量占比 |
1 | R<sub>1</sub> | 0.5441 | 14 | R<sub>26</sub> | 0.0223 |
2 | R<sub>25</sub> | 0.4684 | 15 | R<sub>19</sub> | 0.0170 |
3 | R<sub>6</sub> | 0.3577 | 16 | R<sub>13</sub> | 0.0068 |
4 | R<sub>2</sub> | 0.3061 | 17 | R<sub>16</sub> | 0.0062 |
5 | R<sub>22</sub> | 0.2360 | 18 | R<sub>9</sub> | 0.0006 |
6 | R<sub>10</sub> | 0.2219 | 19 | R<sub>7</sub> | 0.0000 |
7 | R<sub>14</sub> | 0.1831 | 20 | R<sub>11</sub> | 0.0000 |
8 | R<sub>5</sub> | 0.1790 | 21 | R<sub>4</sub> | 0.0000 |
9 | R<sub>20</sub> | 0.1555 | 22 | R<sub>18</sub> | 0.0000 |
10 | R<sub>17</sub> | 0.1356 | 23 | R<sub>12</sub> | 0.0000 |
11 | R<sub>23</sub> | 0.0932 | 24 | R<sub>21</sub> | 0.0000 |
12 | R<sub>8</sub> | 0.0838 | 25 | R<sub>3</sub> | 0.0000 |
13 | R<sub>15</sub> | 0.0236 | 26 | R<sub>24</sub> | 0.0000 |
表11.指标11(农村面积占比)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标11-农村面积占比 | 排序 | 省份 | 指标11-农村面积占比 |
1 | R<sub>13</sub> | 0.9887 | 14 | R<sub>23</sub> | 0.8875 |
2 | R<sub>16</sub> | 0.9827 | 15 | R<sub>24</sub> | 0.8503 |
3 | R<sub>22</sub> | 0.9772 | 16 | R<sub>9</sub> | 0.8020 |
4 | R<sub>17</sub> | 0.9499 | 17 | R<sub>12</sub> | 0.8017 |
5 | R<sub>15</sub> | 0.9471 | 18 | R<sub>2</sub> | 0.7682 |
6 | R<sub>6</sub> | 0.9242 | 19 | R<sub>10</sub> | 0.7023 |
7 | R<sub>21</sub> | 0.9219 | 20 | R<sub>5</sub> | 0.7004 |
8 | R<sub>20</sub> | 0.9204 | 21 | R<sub>8</sub> | 0.6314 |
9 | R<sub>4</sub> | 0.9119 | 22 | R<sub>25</sub> | 0.6060 |
10 | R<sub>14</sub> | 0.9093 | 23 | R<sub>3</sub> | 0.5277 |
11 | R<sub>18</sub> | 0.9009 | 24 | R<sub>26</sub> | 0.5165 |
12 | R<sub>1</sub> | 0.8932 | 25 | R<sub>7</sub> | 0.0978 |
13 | R<sub>19</sub> | 0.8892 | 26 | R<sub>11</sub> | 0.0000 |
表12.指标12(非工业GDP占比)计算结果及排序
表13.指标13(供电密度)计算结果及排序
排序 | 省份 | 指标13-供电密度 | 排序 | 省份 | 指标13-供电密度 |
1 | R<sub>11</sub> | 0.1930 | 14 | R<sub>16</sub> | 0.0127 |
2 | R<sub>10</sub> | 0.0692 | 15 | R<sub>21</sub> | 0.0120 |
3 | R<sub>3</sub> | 0.0587 | 16 | R<sub>26</sub> | 0.0116 |
4 | R<sub>8</sub> | 0.0548 | 17 | R<sub>15</sub> | 0.0110 |
5 | R<sub>7</sub> | 0.0539 | 18 | R<sub>17</sub> | 0.0089 |
6 | R<sub>9</sub> | 0.0308 | 19 | R<sub>18</sub> | 0.0086 |
7 | R<sub>2</sub> | 0.0237 | 20 | R<sub>14</sub> | 0.0074 |
8 | R<sub>22</sub> | 0.0212 | 21 | R<sub>23</sub> | 0.0070 |
9 | R<sub>4</sub> | 0.0194 | 22 | R<sub>20</sub> | 0.0034 |
10 | R<sub>1</sub> | 0.0191 | 23 | R<sub>19</sub> | 0.0025 |
11 | R<sub>12</sub> | 0.0183 | 24 | R<sub>25</sub> | 0.0012 |
12 | R<sub>13</sub> | 0.0158 | 25 | R<sub>24</sub> | 0.0007 |
13 | R<sub>6</sub> | 0.0138 | 26 | R<sub>5</sub> | 0.0006 |
省级电网指标值的标准化:
由于各省电网设备台帐管理程度不同,经分析比较,无功补偿设备这一指标在计算时发现个别省份数据不全,再加上农村面积占比对线损影响较小,因此在聚类时,选取了除无功补偿设备和农村面积占比外的十一个指标,将每个省级电网11个指标计算结果作为一个11维向量,R1~R26对应的向量分别为X1~X26汇总结果如下:
X1=[12.01,4.9094,7.7728,1.3932,3.1086,0.0071,0.6486,0.0313,0.5441,0.4610,0.0191]
X2=[12.01,4.7123,7.5410,1.2313,4.4355,0.0101,0.7954,0.0378,0.6939,0.4854,0.0237]
X3=[10.84,4.7917,5.3290,1.1206,5.6122,0.0149,0.6387,0.0370,1.0000,0.4936,0.0587]
X4=[12.01,4.3517,8.1121,1.2650,6.0802,0.0105,0.8096,0.0446,1.0000,0.4640,0.0194]
X5=[13.88,6.1494,13.7651,1.1428,5.4288,0.0115,0.2697,0.0304,0.8210,0.4709,0.0006]
X6=[10.84,6.2118,6.7075,1.2757,3.1448,0.0074,0.6098,0.0348,0.6423,0.4698,0.0138]
X7=[12.01,1.7472,6.0371,1.3091,9.0288,0.0037,1.1172,0.0517,1.0000,0.7768,0.0539]
X8=[12.01,3.6197,4.9897,1.0000,5.4215,0.0048,0.9223,0.0405,0.9162,0.4117,0.0548]
X9=[12.01,3.7262,7.8851,1.1564,8.5297,0.0039,0.6289,0.0485,0.9994,0.4746,0.0308]
X10=[12.01,4.3545,9.6374,1.1581,6.9129,0.0046,0.5158,0.0458,0.7781,0.4800,0.0692]
X11=[12.01,2.3047,5.2163,1.1303,7.4056,0.0169,0.7604,0.0456,1.0000,0.6284,0.1930]
X12=[12.01,5.4146,8.8300,1.6659,6.1040,0.0384,1.0373,0.0410,1.0000,0.4535,0.0183]
X13=[12.01,4.8684,7.5750,1.1895,5.7869,0.0058,0.7484,0.0278,0.9932,0.4462,0.0158]
X14=[12.01,5.9052,9.6016,1.2549,6.6762,0.0056,0.5867,0.0414,0.8169,0.5066,0.0074]
X15=[12.01,4.3545,9.1061,1.2781,8.3350,0.0056,1.1023,0.0423,0.9764,0.5148,0.0110]
X16=[12.01,6.6034,9.8546,1.2867,9.1805,0.0056,0.7962,0.0448,0.9938,0.4650,0.0127]
X17=[12.01,5.7053,9.0551,1.3010,7.3550,0.0059,0.5400,0.0390,0.8644,0.4829,0.0089]
X18=[12.01,5.3299,7.4007,1.2232,8.8605,0.0061,0.5389,0.0438,1.0000,0.4945,0.0086]
X19=[13.88,5.4466,9.8293,1.4267,5.7676,0.0779,2.4686,0.0344,0.9830,0.4982,0.0025]
X20=[9.97,4.3152,10.3195,1.4477,5.8660,0.0083,0.5316,0.0419,0.8445,0.4717,0.0034]
X21=[9.97,3.0822,10.3195,1.2464,1.5895,0.0054,0.5286,0.0391,1.0000,0.4730,0.0120]
X22=[13.77,4.7614,7.6313,1.2113,2.0002,0.0043,0.5398,0.0225,0.7640,0.5068,0.0212]
X23=[13.77,4.8907,9.2241,1.2362,2.7739,0.0082,0.4825,0.0240,0.9068,0.5499,0.0070]
X24=[12.6,10.0149,9.4748,1.2078,4.3681,0.0067,0.5311,0.0278,1.0000,0.4659,0.0007]
X25=[12.52,7.7858,8.5360,1.1941,3.1388,0.0140,0.4725,0.0186,0.5316,0.4268,0.0012]
X26=[12.52,3.9675,6.8530,1.2600,5.7930,0.0058,0.8194,0.0374,0.9777,0.4446,0.0116]
为了消除不同指标间量纲的差异,必须对各指标的指标值进行预处理,本发明中采用的处理方法是标准差(z-score)标准化,经z-score标准化后的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准化为1。该种标准化可以在保证指标间固有关系不变的前提下,消除不同指标间量纲的差异。标准化后的结果如下所示:
X’1=[-0.0944,-0.0392,-0.2911,1.0900,-1.1965,-0.2878,-0.2368,-0.7313,2.7307,-0.4500,-0.1798]
X’2=[-0.0944,-0.1585,-0.4119,-0.1802,-0.5884,-0.0924,0.1268,0.0402,1.2094,-0.1060,-0.0623]
X’3=[-1.2671,-0.1105,-1.5656,-1.0487,-0.04911,0.2236,-0.2613,-0.0520,-0.7477,0.0096,0.8362]
X’4=[-0.0944,-0.3770,-0.1141,0.0842,0.1654,-0.0632,0.1617,0.8550,-0.7477,-0.40777,-0.1732]
X’5=[1.7798,0.7121,2.8341,-0.8752,-0.1332,0,-1.1752,-0.8441,0.3964,-0.3102,-0.6563]
X’6=[-1.2671,0.7499,-0.8467,0.1678,-1,1799,-0.2700,-0.3329,-0.3129,1.5391,-0.3265,-0.3157]
X’7=[-0.0944,-1.9550,-1.1963,0.4295,1.5167,-0.5119,0.9236,1.7043,-0.7477,3.9983,0.7137]
X’8=[-0.0944,-0.8205,-1.7425,-1.9952,-0.1365,-0.4427,0.4409,0.3695,-1.1449,0.7361,-0.2117]
X’9=[-0.0944,-0.7560,-0.2325,-0.7678,1.2879,-0.4983,-0.2855,1.3190,-0.7442,-0.2589,0.1195]
X’10=[-0.0944,-0.3753,0.6814,-0.7549,0.5470,-0.4558,-0.5658,1.0011,0.6707,-0.1828,1.1053]
X’11=[-0.0944,-1.6172,-1.6244,-0.9733,0.7728,0.3568,0.0399,0.9717,-0.7477,1.9076,4.2823]
X’12=[-0.0944,0.2670,0.2603,3.2290,0.1763,1.7692,0.7256,0.4241,-0.7477,-0.5551,-0.2014]
X’13=[-0.0944,-0.0640,-0.3942,-0.5088,0.0310,-0.3763,0.0102,-1.1582,-0.7042,-0.6578,-0.2642]
X’14=[-0.0944,0.5642,0.6627,0.0049,0.4385,-0.3884,-0.3901,0.4752,0.4231,0.1922,-0.4817]
X’15=[-0.0944,-0.3753,0.4043,0.1866,1.1987,-0.3871,0.6639,0.5794,-0.5969,0.3072,-0.3890]
X’16=[-0.0944,0.9872,0.7946,0.2538,1.5862,-0.3865,0.1286,0.8753,-0.7083,-0.3937,-0.3436]
X’17=[-0.0944,0.4430,0.3777,0.3665,0.7496,-0.3656,-0.5059,0.1861,0.1193,-0.1413,-0.4416]
X’18=[-0.0944,0.2156,-0.4851,-0.2443,1.4395,-0.3555,-0.5084,0.7647,-0.7477,0.0219,-0.4506]
X’19=[1.7798,0.2863,0.7815,1.3528,0.0221,4.3608,4.2703,-0.3710,-0.6388,0.733,-0.6052]
X’20=[-2.1391,-0.3991,1.0371,1.5171,0.0672,-0.2126,-0.5266,0.5351,0.2463,-0.2995,-0.5837]
X’21=[-2.1391,-1.1461,1.0371,-0.0619,-1.8926,-0.4022,-0.5340,0.1983,-0.7477,-0.2808,-0.3618]
X’22=[1.6695,-0.1288,-0.3649,-0.3376,-1.7044,-0.4704,-0.5063,-1.7961,0.7610,0.1958,-0.1275]
X’23=[1.6695,-0.0505,0.4658,-0.1422,-1.3499,-0.2185,-0.6481,-1.618,-0.1519,0.027,-0.4919]
X’24=[0.4969,3.0540,0.5966,-0.3647,-0.619,-0.3173,-0.5278,1.160,-0.1519,08027,-0.4919]
X’25=[0.4167,1.7035,0.1070,-0.4723,-1.1826,0.641,-0.6728,-2.2522,.2471,-0.9317,-0.6387]
X’26=[0.4167,-0.6098,-0.7708,0.045,0.0337,-03721,0.1862,-0.0034,-0.6054,-0.6811,-0.3718]
省级电网线损同类划分:
将X’1~X’26利用K-MEANS聚类算法,通过多次迭代计算出各个电网指标之间的差异性,从而将线损自然禀赋类似的电网划分到同一类别,便于电网企业在同一类别中对各电网线损率水平进行评价比较,结果如表14:
表14.同一类别中对各电网线损率水平进行评价比较结果
同类电网中指标的区间折算计算如表15-18所示:
表15.“聚类Ⅰ”线损同类省指标折算值计算结果
表16.“聚类Ⅱ”线损同类省指标折算值计算结果
表17.“聚类Ⅲ”线损同类省指标折算值计算结果
表18.“聚类Ⅳ”线损同类省指标折算值计算结果
指标权重计算结果如表19所示:
表19.指标权重计算结果
综合测评值和理想线损率的计算如表20所示:
表20.“聚类Ⅰ”线损同类省单位列表
备注:“↑”表示实际线损率比综合测评值排序靠后,“↓”表示实际线损率比综合测评值排序靠前,“√”表示实际线损率与综合测评值排序一致,下同。
从表20可知,R21、R1、R20、R17综合线损率排名比测评结果排名靠后;R10、R14综合线损率排名比测评结果排名靠前;R13、R6、R2、R18两种排序一致。选取R10为标杆单位,计算出“Ⅰ类”线损同类省的理想线损率结果如上表所示。
(2)线损同类省“聚类Ⅱ”如表21所示:
表21.“聚类Ⅱ”线损同类省单位列表
从上表可知,R8、R3综合线损率排名比测评结果排名靠后;R9、R11综合线损率排名比测评结果排名靠前。选取R9为标杆单位,计算出“Ⅱ类”线损同类省的理想线损率结果所上表所示。
(3)线损同类省“聚类Ⅲ”如表22所示:
表22.“聚类Ⅲ”线损同类省单位列表
从上表可知,R4综合线损率排名比测评结果排名靠后;R12综合线损率排名比测评结果排名靠前;R26、R16、R15两种排序一致。选取R16为标杆单位,计算出“Ⅲ类”线损同类省的理想线损率结果所上表所示。
(4)线损同类省“聚类Ⅳ”如表23所示:
表23.“聚类Ⅳ”线损同类省单位列表
从上表可知,R25、R22、R23、R5、R24的综合线损率与测评结果两种排序一致。选取R22为标杆单位,计算出Ⅳ类线损同类省的理想线损率结果如上表所示。
本发明通过引入各电网的自然状况、网络结构、用电结构、电网运行特性等影响线损的综合因素,将以往仅考虑线损率数值大小的单一指标变为由众多影响线损的指标组成的指标体系,利用K-MEANS聚类算法通过多次迭代计算出各电网指标之间的差异性,从而将线损自然禀赋类似的电网划分到同一类别,并在此基础上,提出了理想线损率的计算方法,为线损的精细化管理提供了理论依据。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或者等效流程变换,或者直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (2)
1.一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法,其特征在于:包括下列步骤:
步骤一,建立影响线损电量及线损率的综合指标体系,包括电压等级及层次、线路平均长度、导线截面积、配变设备状况、无功补偿配置、负荷时间分布、单位变电容量负载率、电网最大自然无功负荷系数、分压售电量、无损电量占比、农村面积占比、非工业GDP占比以及供电密度;
步骤二,通过收集上一年度电网基础数据,提取和线损相关的数据,并建立步骤一中所述指标体系的各个指标的数学模型;
步骤三,根据步骤二中建立的各个指标的数学模型分别计算出各个指标的指标值;
步骤四,对各指标的指标值进行数据的标准化;
步骤五,将步骤四中标准化后的各个指标的指标值作为N维向量,N表示指标个数,在N维空间中利用K-MEANS算法计算出不同电网的相同指标之间的差异,从而进行线损同类划分;
步骤六,根据步骤五的线损同类划分结果,在同一类别中将各电网的各指标值进行区间折算,并结合各线损影响指标权重计算各电网线损的综合测评值,最后根据各电网综合测评值与实际线损率的排序差异,找出各同类电网的标杆电网,并以标杆电网为基准计算各电网的理想线损率;
步骤六中,指标折算值Yi折算的计算公式为:
其中:M为同类电网组成的集合;ηmax为同类电网中综合线损率最大值;ηmin为同类电网中综合线损率最小值;Yi为各指标计算结果;Ymax为同类电网中某指标计算结果的最大值;Ymin为同类电网中某指标计算结果的最小值;
综合测评值Y的计算公式为:
其中:n为指标数量;Qi为各线损影响指标权重;
理想线损率ηm理想的计算公式为:
ηm理想=Ym×min{ηm/Ym,m∈M}
其中:ηm为同类电网中m电网的综合线损率;Ym为同类电网中m电网的综合测评值;
步骤二中:
电压等级及层次YDYDJ的数学模型计算公式为:
YDYDJ=∑Lossi
其中,i=500~10kV各电压等级;Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;
线路平均长度YXLCD的数学模型计算公式为:
其中:Li为待划分电网i电压等级下的线路长度;Ni为待划分电网i电压等级线路总条数;
导线截面积YDXJM的数学模型计算公式:
YDXJM=∑Lossiqk(qiaLika+qibLikb+qicLikc)
其中:k为导线类型序号,当k=1时,表示架空线,k=2时,表示电缆;qk为导线类型权重,按架空线和电缆的长度比例,如果某电网无电缆,则q1取100%;Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;Lika、Likb、Likc为待划分电网的i电压等级架空线路或电缆的截面与待划分电网i电压等级线路长度的比,将导线按截面积大小分为Ⅰ截面、Ⅱ截面、Ⅲ截面三种截面,其中Ⅰ截面的截面积小于Ⅱ截面的截面积、Ⅱ截面的截面积小于Ⅲ截面的截面积,a、b、c分别代表Ⅰ截面、Ⅱ截面、Ⅲ截面;qia、qib、qic分别代表i电压等级a、b、c截面导线对线损影响的权重系数;
步骤二中:
配变设备状况YPBZK的数学模型计算公式:
YPBZK=qdTd+qeTe+qfTf
其中:Td、Te、Tf为各种型号配变容量比例,d、e、f分别代表高耗型号、普通型号、节能型号,高耗型号为S7以下,普通型号为S9~S11,节能型号为S11以上,其中非晶合金变及单相变的容量合并归入S11以上型号参与计算;
无功补偿配置YWGBC的数学模型计算公式为:
YWGBC=∑Lossi(1-Wi)
其中:Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;Wi为各电网的i电压等级无功补偿配置系数,主变所配置电容器容量与主变容量的比值;
负荷空间分布YFHSJ的数学模型计算公式:
其中:Ci为各电网的月负荷均匀程度,即月最大峰谷差与月平均负荷之比值;
步骤二中:
单位变电容量负载率YZBFZ的数学模型计算公式为:
其中:Gi为i电压等级变压器下送电量;G500、G330、G220、G110分别对应500kV、330kV、220kV、110kV电压等级变压器的下送电量;ηi为i电压等级变压器的损耗率;P0i为i电压等级变压器空载损耗的典型值;P1i为i电压等级变压器负载损耗的典型值;Si为i电压等级变压器额定容量的典型值;Pi为i电压等级变压器的下送功率;Bi为i电压等级变压器的容量;
最大自然无功负荷系数YZRWG的数学模型计算公式:
其中:Q为电网的最大无功能力,P为电网最大统调有功负荷;
电网的最大无功能力为:
Q=QG+QC+QR+QL
其中:QG为发电机的无功功率,QC为容性无功补偿总容量,QR为邻网输入或输出无功,QL为线路和电缆的充电功率;
分压售电量YFYDL的指标计算公式:
其中:Lossi为待划分电网全范围内i电压等级分压线损率;Ai为电网i电压等级供电量;A为电网的总供电量;
步骤二中:
无损电量YWSDL的数学模型计算公式:
YWSDL=1-W
其中:W为各电网无损电量占比;
农村面积占比YNCMJ的数学模型计算公式为:
YNCMJ=S’
其中:S’为各电网农村面积占比;
非工业GDP占比YFGY的数学模型计算公式为:
YFGY=G
其中:G为各电网非工业GDP占比;
供电密度YGDMD的数学模型计算公式为:
其中:A为电网的总供电量,S为各电网供电面积;
步骤六中,各指标影响权重的计算采用专家打分法和层次分析法确定,对于指标的权重系数,选定相关专家对各层次指标的重要程度进行打分,打分值为Satty标度值,收集所有专家的打分,建立各层次指标的判断矩阵A;根据A计算指标的权重值进行一致性校验;若不满足一致性要求,则通过向各专家反馈、修正的方法,直至获得满足一致性要求的权重值。
2.根据权利要求1所述的一种基于K-MEANS算法的理想线损率的计算方法,其特征在于:步骤四采用的标准化方法为z-score标准化。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510487723.3A CN105046584B (zh) | 2015-08-10 | 2015-08-10 | 一种基于k-means算法的理想线损率的计算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510487723.3A CN105046584B (zh) | 2015-08-10 | 2015-08-10 | 一种基于k-means算法的理想线损率的计算方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105046584A CN105046584A (zh) | 2015-11-11 |
CN105046584B true CN105046584B (zh) | 2019-10-22 |
Family
ID=54453107
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510487723.3A Active CN105046584B (zh) | 2015-08-10 | 2015-08-10 | 一种基于k-means算法的理想线损率的计算方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105046584B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105488589A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-13 | 江苏省电力公司电力科学研究院 | 一种基于遗传模拟退火算法的电网线损管理评价方法 |
CN105740611B (zh) * | 2016-01-27 | 2018-07-06 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种线缆损耗的计算方法及系统 |
CN106372212B (zh) * | 2016-09-05 | 2019-08-16 | 国网江苏省电力公司南通供电公司 | 面向配网规划的海量数据多指标综合可视化方法 |
CN106779282B (zh) * | 2016-11-14 | 2020-11-06 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种考核期内网损基准值修正方法 |
CN107103415B (zh) * | 2017-04-17 | 2018-06-26 | 中国南方电网有限责任公司 | 配电网资源配置方法和系统 |
CN110827311B (zh) * | 2019-11-05 | 2023-07-21 | 中铁十一局集团电务工程有限公司 | 一种基于成像法的电缆导体截面积测量方法及系统 |
CN111160404B (zh) * | 2019-12-09 | 2024-01-23 | 国网北京市电力公司 | 配电网线损标杆合理值的分析方法及装置 |
CN111503720B (zh) * | 2020-04-17 | 2021-10-29 | 华北电力大学 | 一种基于电压监测的电采暖设备控制方法及系统 |
CN112598319A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-02 | 重庆源道建筑规划设计有限公司 | 一种基于bim的智慧桥梁运维管理方法、系统、计算机设备及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101546912A (zh) * | 2009-04-28 | 2009-09-30 | 江苏省电力试验研究院有限公司 | 电网线损同类划分与评估方法 |
CN103942727A (zh) * | 2014-04-10 | 2014-07-23 | 国家电网公司 | 一种基于电网特征差异的线损水平评价方法 |
CN104699959A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-06-10 | 国家电网公司 | 一种基于k-means算法的线损同类划分方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006340552A (ja) * | 2005-06-03 | 2006-12-14 | Toshiba Corp | 電力品質評価システムとその方法、およびプログラム |
-
2015
- 2015-08-10 CN CN201510487723.3A patent/CN105046584B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101546912A (zh) * | 2009-04-28 | 2009-09-30 | 江苏省电力试验研究院有限公司 | 电网线损同类划分与评估方法 |
CN103942727A (zh) * | 2014-04-10 | 2014-07-23 | 国家电网公司 | 一种基于电网特征差异的线损水平评价方法 |
CN104699959A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-06-10 | 国家电网公司 | 一种基于k-means算法的线损同类划分方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
标杆管理在A供电企业线损管理中的应用;王凤林;《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》;20081115;第4章 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105046584A (zh) | 2015-11-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105046584B (zh) | 一种基于k-means算法的理想线损率的计算方法 | |
CN103942727B (zh) | 一种基于电网特征差异的线损水平评价方法 | |
CN104699959B (zh) | 一种基于k‑means算法的线损同类划分方法 | |
CN108280539A (zh) | 基于农网典型台区线损计算的无功补偿等降损优化方法 | |
CN103679544A (zh) | 一种智能配电网运行综合评估方法 | |
CN106779277B (zh) | 一种配电网网损的分类评估方法及装置 | |
CN106991524A (zh) | 一种台区线损率预估方法 | |
CN104504508B (zh) | 基于层次分析与小波回归的台区闭环数据分析方法 | |
CN105096207B (zh) | 一种基于层次分析法的重要电力用户供电可靠性评估方法 | |
CN106505593A (zh) | 一种基于大数据的配变三相不平衡分析与负荷调整的方法 | |
CN110675042B (zh) | 基于K-Means聚类算法的工业用户储能建设研判方法 | |
CN109377093A (zh) | 配电网项目投资效益评价方法 | |
CN113794200B (zh) | 一种用于虚拟电厂的多类型负荷资源聚合方法 | |
CN105373963A (zh) | 一种基于组合权重electre评价模型的发电计划评估方法 | |
CN106777005A (zh) | 基于大数据技术改进聚类算法的用户用电行为分析方法 | |
CN103956732B (zh) | 一种基于行业平均峰谷差率进行组合供电的方法 | |
CN105488589A (zh) | 一种基于遗传模拟退火算法的电网线损管理评价方法 | |
CN109389272A (zh) | 一种用于电压协调控制策略效果的综合评估方法及系统 | |
CN104657909B (zh) | 一种基于层次分析法的中低压配电网电能损耗综合评估方法 | |
CN105225021A (zh) | 配电网待建项目的优化选择方法 | |
CN110011358A (zh) | 一种配电网负荷状态调节控制器 | |
CN106951993A (zh) | 一种电能量数据预估方法 | |
CN105741049A (zh) | 一种面向时空全过程的线损变动分析方法 | |
CN103761680B (zh) | 具有风电场的交直流互联大电网网省调度方法及系统 | |
CN105354761B (zh) | 一种风电接入电网的安全与效能评估方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |