CN105719017A - 一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，首先以指标高贡献率及数据易获取性为前提，根据分布式电源的具体接入方案及配网线损的预测需要，建立含分布式电源的配网线损预测指标体系，该体系包含用于预测的输入指标和输出指标；然后收集配网线损预测指标体系内各指标的具体参数值，进行相关数据的一致化处理；其次采用数据包络线法，在保证决策单元有效性的基础上，对不同分布式电源接入方案的配网线损进行预测；最后基于配网线损的预测结果，权衡分布式电源的并网价值。本发明的分析方法能够进行考虑分布式电源接入的配网线损预测，还能够以配网线损最小化及分布式电源方案接入有效为原则，预测分布式电源的并网可行性。

Description

一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法

技术领域

本发明涉及分布式电源并入配网后的电力线损分析领域，特别涉及一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法。

背景技术

分布式电源是指直接接入配网或用户侧，功率等级一般在几十kW到几十MW之间，能够经济、高效、可靠地输出电能的系统。电力网电能损耗(简称线损)，是综合反映电力系统规划、设计、生产技术和经营管理水平的一项重要综合技术经济指标。随着分布式电源并网渗透率的提高，配网的结构和运行都将受到不同程度的影响，分布式电源并入配网在提高其可靠性和经济性的同时，对线损有较大影响。合理的分布式电源并网方案，不仅能够有效提高资源的综合利用效率，还可以减少投资、提高电网公司效益。

针对分布式电源的不同并网方案，如何准确、简便的预测出其线损的高低，有利于高效地拟定出有针对性的降损措施，制订适当的分布式电源接入及线损的考核规划，促进电网的发展向更高效、更绿色的方向转变，推进分布式电源的健康可持续发展，进一步实现企业的精益化管理。

供电企业当前的线损工作，对于分布式电源的接入问题缺乏必要的关注，而且大多数关于线损预测的研究焦点主要集中在主网，对含有分布式电源接入的配网线损分析、预测等相关问题的研究屈指可数，必要的标准、方法、规范等亦十分匮乏。电网线损的高低与用户的经济效益及供电企业的运营效益密切相关，在分析配网线损时，任何影响线损的因素都应考虑在内，但是分布式电源这一重要因素并未得到现有研究的重视，导致供电企业对分布式电源及线损的管理工作存在极大的漏洞。此外，与主网相比，含分布式电源接入的配网线损指标纷繁复杂，影响因素种类繁多，导致线损预测工作所涉及的维度较高，要找出复杂指标间的具体关系式对相关技术管理人员来说，更是一项巨大的挑战。

针对上述问题，本专利首先研究如何从纷繁复杂的含分布式电源并网的配网线损指标中，在最大限度的考虑到现实数据获取难易情况的基础上，筛选出对线损贡献率较高及充分体现分布式电源渗透率的指标，建立考虑分布式电源并网的含输入指标和输出指标的配网线损预测指标体系，用于进行分布式电源不同并网方案的配网线损预测工作；然后，采用数据包络线分析法，对不同分布式电源并网方案条件下的线损有效输出进行验证性预测，并且在一定程度上评价不同分布式电源并网方案的价值。

数据包络线分析法(DataDnvelopmentAnalysis，简称DEA)是一种用数学规划来对具有多输入、多输出的一个或同(类)系统(方法中定义为决策单元DecisionMakingUnit，简称DMU)进行效率评价或预测的新方法。DEA把多种输入、多种输出转化为效率比率的分子和分母，可以不需要转换成相同的单位就清晰地说明输入和输出的组合，避开了计算每项输出的标准输入，大幅提高了算法的计算效率。本专利将其推广应用到考虑分布式电源接入的配网线损预测领域，DEA以效率最大化为原则，通过比较各DMU的效率值，得到线损的最佳预测值，并对不同的分布式电源并网方案的价值进行权衡。

作为处理多目标决策问题的方法，DEA的优点主要有3点：1)多指标预测，无须专家意见假设其主观权重，每一个输入、输出的权重由DMU的实际数据求得最优权重，可以避免结果的主观性；2)以DMU各输入、输出的权重为变量，从最有利于DMU的角度进行有效性计算，避免各指标在优先意义上的权重；3)DEA方法不必确定输入、输出指标之间存在的某种关系的显示表达式。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法。

本发明的目的通过如下技术方案实现：一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，包含以下顺序的步骤：

S1、以指标高贡献率及数据易获取性为前提，根据分布式电源的具体接入方案及配网线损的预测需要，建立含分布式电源的配网线损预测指标体系，该体系包含用于预测的输入指标和输出指标；

S2、收集配网线损预测指标体系内各指标的具体参数值，由于不同指标对线损的贡献方式不同，故要进行相关数据的一致化处理；

S3、采用数据包络线法，在保证决策单元有效性的基础上，对不同分布式电源接入方案的配网线损进行预测；

S4、基于配网线损的预测结果，权衡分布式电源并网方案的价值及其可行性。

所述步骤S1中的输入指标包括：供电半径X₁，指从电源点开始到其供电的最远负荷点之间线路的距离，指供电线路的物理距离，而不是空间距离，单位m；导线截面积X₂，主要反映线路的电阻水平，对于同型号导线，截面积越大，其电阻值越小，绝缘导线比同截面积裸导线电阻值略小，单位mm²；并网容量X₃，指的是单台分布式电源并网的额定容量，单位kW；投运成本X₄，指的是单位分布式电源从投入到运行所需的投资及运行费用，能够衡量分布式电源的经济效益，单位元/kW。

所述步骤S1中的输出指标包括：供电量Y₁，指的是供电生产活动的全部投入电量，它包括输送和分配(变压)电能过程中的损失电量，具有衡量地区电量需求高度及总电量消耗大小的能力，单位kWh；售电量Y₂，指的是电力企业销售给用户用于直接消费的电量，是电力企业的最终产品产量，单位kWh。

所述的步骤S2具体包含以下步骤：

S21、对不同的含分布式电源的配网线损预测指标体系中的输入指标，其与线损贡献率或并网经济效益的相关性不同，即指标类型不同：对于极大型指标，取值越大，线损越大或并网经济效益越低；对于极小型指标，取值越小，线损越小或并网经济效益越高；对于区间型指标，取值落在某一个确定的区间内时，线损将达到最小或并网经济效益达到最高；故要首先根据专家意见，结合线损的分析计算理论，判断含分布式电源的配网线损预测指标体系内输入指标的具体类型；所述输入指标的具体类型包括极大型、极小型和区间型，其中极大型对应输入指标为供电半径、投运成本，极小型对应输入指标为导线截面积，区间型对应并网容量；

S22、确定好指标的类型之后，针对其类型进行所有指标的一致化处理，然后将所有指标都想极大型指标转化，对于极小型指标，这里指导线截面积X2，为简化计算，采用对其进行求倒数计算的方法进行指标的转化：

式中，x₂’指的是一致化后的数据，x₂为原极小型数据；

对于区间型指标，即并网容量X₃，原指标数据x₃一致化处理后的数据x₃’为：

其中，[a，b]为x₃的最佳稳定区间，c＝max{a-m，M-b}，M和m分别为x₃可能取值的最大值和最小值；

S23、将上述经过处理的指标数据合并到极大型指标数据中，建立考虑分布式电源接入的配网线损预测方法的决策单元矩阵。

所述的步骤S3具体包含以下步骤：

S31、定义变量：设采用数据包络线分析法(DEA)进行预测的决策单元有n个，即DMU＝{DMU₁，DMU₂…DMU_j…DMU_n}，对于DMU_j，其输入指标X_j＝(x_1j,x_2j,x_3j,x_4j)^T≥0，输出指标Y_j＝(y_1j,y_2j)^T≥0。假设X＝(x₁,x₂,x₃,x₄)^T，Y＝(y₁,y₂)^T，β_j为权重，则输入与输出的组合可能集为：

给定m维向量X₀，s维向量Y₀，(X₀，Y₀)在预测可能集L内；

S32、基本原理：定义问题LP：

(LP)maxα

S^-≥0，S⁺≥0，

有定理：若(X₀，Y₀)>0，问题(LP)存在最优值，且其值α₀＞0，则(X₀，αY₀)∈L，且它对应的DMU为弱DEA有效；

S33、循环求解：

①设投入指标为X0，任意给定产出指标的初值Y0，令k＝0；

②对决策单元(X₀，Y_k)进行DEA评价，其评价值记为α₀；

③若α₀＝1，则(X₀，Y_k)为DEA有效,就可将(X₀，Y_k)作为投入和产出指标的预测值，且这种投入产出是一种有效的投入产出，停止；否则，进行下一步；

④将(X₀，Y_k)修正为(X₀，α₀Y_k)，根据定理可知，(X₀，α₀Y_k)为DEA有效，若这时决策者对α₀Y_k表示满意，则α₀Y_k可作为产出指标的预测值，且这种产出是一种有效的产出，停止；否则，可适当调整Y_k中认为不满意的部分指标，记为Y_k’，并将其作为新的初值，返回②。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、本发明首次提出建立考虑分布式电源接入的配网线损预测指标体系的研究思路：一方面，能够弥补现有配网线损研究工作中未考虑分布式电源影响的漏洞；另一方面，体系内指标都是在充分考虑其获取难易程度及对线损的贡献率的基础上筛选而得出，能够解决配网运行数据、网络拓扑、线路参数及各分布式电源的运行参数等监测信息获取较难、监测数据颗粒度较大、数据利用率低的问题。

2、本发明首次尝试将DEA分析技术应用到考虑分布式电源的配网线损预测工作中：指标权重为求解线性规划模型所得到的最优解，预测结果不存在主观性的问题，提高预测结果的实用性；由于该方法不必确定输入、输出指标之间关系的显示表达式，大幅提高线损分析工作的效率。

附图说明

图1为本发明所述的考虑分布式电源接入的配网线损预测方法的流程图。

图2为图1所述方法的考虑分布式电源的配网线损预测指标体系图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，如图1所示，基本步骤为：首先，确定预测目标后，选择具体的决策单元；然后，对所建立的含分布式电源的配网线损预测指标体系，收集其相应的输入及输出指标，即供电半径X1、导线截面积X2、并网容量X3、投运成本X4、供电量Y1、售电量Y2的具体数据，将数据输入分析方法中；其次，进行DEA预测分析，调整输入输出指标，直至得到有效结果；最后，分析预测结果，评价不同分布式电源并网方案的并网价值。综上实现对考虑分布式电源接入的配网线损预测工作。

含分布式电源的配网线损预测指标体系。如图2所示，含分布式电源的配网线损预测指标体系，覆盖用于预测的输入及输出两方面指标，相关指标介绍如下：

输入指标包括：供电半径X₁，指从电源点开始到其供电的最远负荷点之间线路的距离，指供电线路的物理距离，而不是空间距离，单位m；导线截面积X₂，主要反映线路的电阻水平，对于同型号导线，截面积越大，其电阻值越小，绝缘导线比同截面积裸导线电阻值略小，单位mm²；并网容量X₃，指的是单台分布式电源并网的额定容量，单位kW；投运成本X₄，指的是单位分布式电源从投入到运行所需的投资及运行费用，能够衡量分布式电源的经济效益，单位元/kW。

输出指标包括：供电量Y₁，指的是供电生产活动的全部投入电量，它包括输送和分配(变压)电能过程中的损失电量，具有衡量地区电量需求高度及总电量消耗大小的能力，单位kWh；售电量Y₂，指的是电力企业销售给用户用于直接消费的电量，是电力企业的最终产品产量，单位kWh。

下面结合实例作进一步的说明，此处选取某供电企业的4个分布式电源并网方案的指标数据作为分析对象。指标数据如表1所示：

表1输入输出指标

下面基于上述指标的模型训练，给定分布式电源并网方案对应的输入、输出指标，进行方案的线损预测。如设输入指标为(14，240，35，36600)，输出指标为(1327200，1224642)，将其代入专利发明的考虑分布式电源接入的配网线损预测方法中进行求解。调用相应的matlab程序所得到的求解结果为：α₀＝1，由此可知，决策单元(X₀，Y₀)＝(14，240，35，36600，1327200，1224642)为DEA有效，即对该分布式电源并网方案的配网线损预测有效，无需进行第二步迭代。

综上所述，由实施例可以得到结论，对于分布式电源并网方案：供电半径X₁＝14m，导线截面积X₂＝240mm²，并网容量X₃＝35kW，投运成本X₄＝36600元/kW，将会得到：供电量Y₁＝1327200kWh，售电量Y₂＝1224642kWh，线损为：

该分布式电源的并网方案将会产生较高的配网线损，故供电企业及相关的分布式电源用户应采取相应的降损措施，降低分布式电源并网对配网线损的影响，提升分布式电源的并网价值。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，其特征在于包含以下顺序的步骤：

S1、以指标高贡献率及数据易获取性为前提，根据分布式电源的具体接入方案及配网线损的预测需要，建立含分布式电源的配网线损预测指标体系，该体系包含用于预测的输入指标和输出指标；

S2、收集配网线损预测指标体系内各指标的具体参数值，由于不同指标对线损的贡献方式不同，故要进行相关数据的一致化处理；

S3、采用数据包络线法，在保证决策单元有效性的基础上，对不同分布式电源接入方案的配网线损进行预测；

S4、基于配网线损的预测结果，权衡分布式电源并网方案的价值及其可行性。

2.根据权利要求1所述的考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，其特征在于：所述步骤S1中的输入指标包括：供电半径X₁，指从电源点开始到其供电的最远负荷点之间线路的距离，指供电线路的物理距离，而不是空间距离，单位m；导线截面积X₂，主要反映线路的电阻水平，对于同型号导线，截面积越大，其电阻值越小，绝缘导线比同截面积裸导线电阻值略小，单位mm²；并网容量X₃，指的是单台分布式电源并网的额定容量，单位kW；投运成本X₄，指的是单位分布式电源从投入到运行所需的投资及运行费用，能够衡量分布式电源的经济效益，单位元/kW。

3.根据权利要求1所述的考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，其特征在于：所述步骤S1中的输出指标包括：供电量Y₁，指的是供电生产活动的全部投入电量，它包括输送和分配(变压)电能过程中的损失电量，具有衡量地区电量需求高度及总电量消耗大小的能力，单位kWh；售电量Y₂，指的是电力企业销售给用户用于直接消费的电量，是电力企业的最终产品产量，单位kWh。

4.根据权利要求1所述的考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，其特征在于：所述的步骤S2具体包含以下步骤：

S21、对不同的含分布式电源的配网线损预测指标体系中的输入指标，其与线损贡献率或并网经济效益的相关性不同，即指标类型不同：对于极大型指标，取值越大，线损越大或并网经济效益越低；对于极小型指标，取值越小，线损越小或并网经济效益越高；对于区间型指标，取值落在某一个确定的区间内时，线损将达到最小或并网经济效益达到最高；故要首先根据专家意见，结合线损的分析计算理论，判断含分布式电源的配网线损预测指标体系内输入指标的具体类型；所述输入指标的具体类型包括极大型、极小型和区间型，其中极大型对应输入指标为供电半径、投运成本，极小型对应输入指标为导线截面积，区间型对应并网容量；

S22、确定好指标的类型之后，针对其类型进行所有指标的一致化处理，然后将所有指标都想极大型指标转化，对于极小型指标，这里指导线截面积X2，为简化计算，采用对其进行求倒数计算的方法进行指标的转化：

$x_2^{,}=\frac{1}{x_2}$

式中，x₂’指的是一致化后的数据，x₂为原极小型数据；

对于区间型指标，即并网容量X₃，原指标数据x₃一致化处理后的数据x₃’为：

$x_3^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{cc}1-\frac{a-x_3}{c},& x_3<a\\ 1,& a\&le;x_3\&le;b\\ 1-\frac{x_3-b}{c},& x_3>b\end{array}\right.$

其中，[a，b]为x₃的最佳稳定区间，c＝max{a-m，M-b}，M和m分别为x₃可能取值的最大值和最小值；

S23、将上述经过处理的指标数据合并到极大型指标数据中，建立考虑分布式电源接入的配网线损预测方法的决策单元矩阵。

5.根据权利要求1所述的考虑分布式电源接入的配网线损预测方法，其特征在于：所述的步骤S3具体包含以下步骤：

S31、定义变量：设采用数据包络线分析法(DEA)进行预测的决策单元有n个，即DMU＝{DMU₁，DMU₂…DMU_j…DMU_n}，对于DMU_j，其输入指标X_j＝(x_1j,x_2j,x_3j,x_4j)^T≥0，输出指标Y_j＝(y_1j,y_2j)^T≥0。假设X＝(x₁,x₂,x₃,x₄)^T，Y＝(y₁,y₂)^T，β_j为权重，则输入与输出的组合可能集为：

$L=\left\{(X,Y)\right|X\&GreaterEqual;\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j{X}_j,Y\&le;\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j{Y}_j,\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j=1,{\mathrm{\&lambda;}}_j\&GreaterEqual;0,j\&Element;J\},$

$L_1=\left\{(X,Y)\right|X\&GreaterEqual;\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j{X}_j,\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j=1,{\mathrm{\&lambda;}}_j\&GreaterEqual;0,j\&Element;J\},$

$L_2=\left\{(X,Y)\right|Y\&le;\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j{Y}_j,\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j=1,{\mathrm{\&lambda;}}_j\&GreaterEqual;0,j\&Element;J\},$

给定m维向量X₀，s维向量Y₀，(X₀，Y₀)在预测可能集L内；

S32、基本原理：定义问题LP：

(LP)maxα

$\begin{array}{cc}s.t.& \underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{X}_j{\mathrm{\&lambda;}}_j+S^{-}=X_0\end{array},$

$\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{Y}_j{\mathrm{\&lambda;}}_j-S^{+}={\mathrm{\&alpha;Y}}_0,$

$\underset{j\&Element;J}{\&Sigma;}{\mathrm{\&lambda;}}_j=1,{\mathrm{\&lambda;}}_j\&GreaterEqual;0,j\&Element;J,$

S^-≥0，S⁺≥0，

有定理：若(X₀，Y₀)>0，问题(LP)存在最优值，且其值α₀＞0，则(X₀，αY₀)∈L，且它对应的DMU为弱DEA有效；

S33、循环求解：

①设投入指标为X0，任意给定产出指标的初值Y0，令k＝0；

②对决策单元(X₀，Y_k)进行DEA评价，其评价值记为α₀；

③若α₀＝1，则(X₀，Y_k)为DEA有效,就可将(X₀，Y_k)作为投入和产出指标的预测值，且这种投入产出是一种有效的投入产出，停止；否则，进行下一步；

④将(X₀，Y_k)修正为(X₀，α₀Y_k)，根据定理可知，(X₀，α₀Y_k)为DEA有效，若这时决策者对α₀Y_k表示满意，则α₀Y_k可作为产出指标的预测值，且这种产出是一种有效的产出，停止；否则，可适当调整Y_k中认为不满意的部分指标，记为Y_k’，并将其作为新的初值，返回②。