CN105762818A - 一种基于贪心策略的用户三相不平衡调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于贪心策略的用户三相不平衡调整方法，属于电力系统自动控制领域。通过智能电表测得实测数据，并利用载波通信连接用电采集系统，得到实测的电网数据，提出了基于电荷累积量的三相不平衡广义定义，区分出四线三相电量用户和单相电量用户，根据贪心策略，提出了优化的用户调整模型，针对不同的目标值确定调整方案。所提方法优点体现在：系统的稳定性高、实时性强、可以用于实际的电力系统台区，利用智能化手段自动优选调整方案，简洁实用，能有效地减少电网损耗，提高电能质量。

Description

一种基于贪心策略的用户三相不平衡调整方法

技术领域

本发明属于电力系统自动控制领域，具体涉及一种基于贪心策略的用户三相不平衡调整方法。

背景技术

我国的电力用户众多，分散广阔，三相四线的配电网和两线的配电网同时存在如图1所示，造成了三相负荷不平衡问题。三相不平衡对工农业生产有多种危害，造成无效线损的增加，降低了电能的质量。这类配电变压器供电面积较大，输送线路长，负载分散，且三相负载和单相负载并存，如果各相负载分配不均匀，配电变压器在运行中就必然存在着三相负载不平衡的问题，这是配电生产运行中需要解决的一个重要问题。

同时，三相不平衡造成了局部地区的变压器负载压力过大，变压器温度升高，在一定程度上减少了电气系统的工作寿命。三相不平衡调整的基本策略是调整三相负荷的值，使得台区三相电荷平均分配，理想的目标是使得零相电流接近于零。但是由于用户处的电流计算较难实现、用户电荷差距较大，很难从经典的定义式中求得不平衡度的实际值。

中国电机工程学报2015年9期《配电台区三相负荷不平衡实时在线治理方法研究》提出一种配电台区三相负荷不平衡实时在线治理方法，介绍了该方法总体思路以及适配的低压负荷在线自动换相装置和控制终端的功能实现方案，通过仿真分析验证了方法的有效性。但其方法在实际操作中过于复杂，调节的用户数目多，会造成小用户的反复调节，在实际操作中往往难以实现。

电网技术2010年7期《三相三线制系统电压不平衡度计算方法》在三相三线制供电方式下，分析比较了目前计算三相电压不平衡度方法的精度和优缺点，提出了适用于三相三线制系统的电压不平衡度计算新方法。但是该方法处理的数据过分单一，对多元数据处理效果较差，而且计算精度低，实际数据调配时难以达到15％以下。

已公开的的《三相负荷不平衡自动调整装置》专利(201210181817.4)，研究了一种三相负荷不平衡自动调整装置，包括检测记录模块、逻辑控制模块和执行模块，重点在于自动调整三相负荷不平衡，杜绝因三相负荷不平衡造成的用户设备和配变的烧毁。但是其方法往往考虑大电量用户的权重，得到的不平衡度精度较低。

以上三种方法针对某一时刻的不平衡度进行调整，而实际电网系统中，电压、电流、负荷的变化往往呈现一定的周期性变化，使得不平衡度呈现一种根据采样时间离散变化的趋势，当传感器采集的数据在通信过程中存在误差时，往往不能很好的得到不平衡度的值，在实际场景中的适用范围有限。

发明内容

本发明提供一种基于贪心策略的用户三相不平衡调整方法，以解决实际电网中的三相不平衡问题，通过基于长时间累积量的观测数值，利用贪心策略形成新的负载平衡的调整方式，对台区的电荷值进行了重新分配，能够有效处理实际电网中的三相不平衡问题，为提高配电网台区的电能质量提供有益保障。

本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：

(1)根据实际的电网结构，利用智能电能表载波通信得到A、B、C三相用户电量数据。

(2)基于电荷累积量的三相不平衡广义定义，提出用户调整目标模型；

(3)根据贪心策略，得到最优的调整方案；

(4)利用迭代求解，得到三相电量分配结果。

本发明所述步骤(1)中电量数据说明：

A相有L个用户，A相的用户电量数据为W(A₁),W(A₂)…W(A_L)；B相有M个用户，B相的用户电量数据为W(B₁),W(B₂)…W(B_M)；C相有N个用户，C相的用户电量数据为W(C₁),W(C₂)…W(C_N)；

本发明所述步骤(2)的三相不平衡广义定义，国家电网公司将三相不平衡定义为负荷最大相电流值与负荷最小相电流值的函数，如公式(1)所示：

$S=\frac{I{\left(X\right)}_{max}-I{\left(X\right)}_{min}}{I{\left(X\right)}_{max}}---\left(1\right)$

其中I(X)_max表示三个相别中电流值最大相的电流，I(X)_min表示三个相别中电流值最小相的电流，即：

I(X)_max＝max(I(A),I(B),I(C))(2)

I(X)_min＝min(I(A),I(B),I(C))(3)

I(A)表示A相的电流，I(B)表示B相的电流，I(C)表示C相的电流。通过长时间的观测和理论分析，用户电压基本相等，用户电流与用户电量成正比关系，所以可以通过用户电量表征三相不平衡度。在t₁-t₂时间段内，任意一相用户的电量值W(X)由用户电压和电流决定，如公式(2)所示

$W\left(X\right)={\∫}_{t1}^{t2}U{\left(X\right)}_{t}I{\left(X\right)}_t{\mathrm{cos\φ}}_{t}dt---\left(4\right)$

其中U(X)_t表示t时刻用户电压，I(X)_t表示t时刻用户电流，cosφ_t表示t时刻电压和电流间的相角。由于用户负荷随着时间不断变化，三相不平衡度表现为一个时变值，而三相不平衡对配网损耗等方面的影响表现为长时间累计效应，将各相长时间累计电量的不平衡度定义为电量的不平衡度，依据该值来评价三相负荷的不平衡度得到新的三相不平衡度判定公式，得到了广义三相不平衡度定义，如公式(5)所示：

${\mathrm{\ϵ}}_W=\frac{W{\left(X\right)}_{max}-W{\left(X\right)}_{min}}{W{\left(X\right)}_{max}}---\left(5\right)$

其中W(X)_max表示三个相别中电流值最大相的电量，W(X)_min表示三个相别中电流值最小相的电量，ε_W表示广义三相不平衡度。求多个时间段广义三相不平衡度的均方根的最小值，得到用户调整目标模型，如公式(6)所示：

${\mathrm{\ϵ}}_W^{best}=min\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{W{\left(X\right)}_{max}^i-W{\left(X\right)}_{min}^i}{W{\left(X\right)}_{max}^i}}---\left(6\right)$

其中表示第i个时间段三相中电量值最大相的电量，表示第i个时间段三相中电量值最小相的电量。

本发明所述步骤(3)，具体包括：

作为一种经典的，优化策略，贪心算法最重要的两部分为选择性质和最优子结构，其中选择性质由公式(7)表示：

$\underset{\mathrm{\α}\∈U}{\lim }|S\left(\mathrm{\α}\right)-P|\→0---\left(7\right)$

对于全集U中的元素α，S(α)为元素α代表的数值，P为目标值，寻找最优的元素为最优的元素α，使得S(α)趋近于目标值。最优子结构定义如公式(8)所示：

对于都有

$\frac{|S\left(SetU\right)-P|}{|S(SetU+\mathrm{\&beta;})-P|}<1---\left(8\right)$

其中β是全集U中的元素，不是集合SetU中的元素，集合SetU为最优解，S(SetU)为最优解集合所代表的值。

定义S为三相不平衡的调整目标，设三相电量的总电量优化目标值分别为：

$T\left(A\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)\&times;(1-S/2\&times;K0)---\left(9\right)$

$T\left(B\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)---\left(10\right)$

T(C)＝W(S)-T(A)-T(B)(11)

其中，W(S)为整个台区所有用户的电量值为，则：

$W\left(S\right)=sum(\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}W{\left(A\right)}_l,\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}W{\left(B\right)}_m,\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}W{\left(C\right)}_n)---\left(12\right)$

其中W(A)_l表示A相第l个用户的电量，W(B)_m表示B相第m个用户的电量，W(C)_n表示C相第n个用户的电量；K0为调整系数，满足0≤K0≤1，从大到小以0.1步长递减取值；

如果三相不平衡度小于目标S，即

${\mathrm{\&epsiv;}}_W^{best}<S---\left(13\right)$

则A、B、C三相新集合中的用户即为调整后的用户，从原来相转移到新相的策略为调整方案。

本发明所述步骤(4)，具体如下：

步骤一：对整个台区系统中可调用户电量进行排序，按照从大到小的方式排序，如公式(14)所示：

SetW＝{W(X)_k|k＝1,...,N}(14)

其中，SetW表示A、B、C三相的用户电量集合，W(X)_k为第k个用户的电量，对于任意的k，都有W(X)_k>W(X)_k+1；

步骤二：进行大电量用户判断。计算所有用户元素所占比，表示为每一个用户电量和整体电量的比值：

c_p＝W(X)_p/W(S)(15)

其中c_p表示元素所占比，W(X)_p表示第p个用户的电量，如果c_p>1％，则认为p是一个大电量用户，大电量用户平均分配在三相中；

步骤三：利用局部取得最大值的贪心策略，对每一个用户依次分相，如果加入新用户后，该相电量仍小于该项目标电量，即Q(X)+W(X)_q<W(X)，则将第q个用户加入当前相中；

Q(X)＝Q(X)+W(X)_q(16)

其中Q(X)表示某一相已经分配的电量和，W(X)_q表示第q个元素的电量，W(X)表示某一相目标函数；

步骤四：目标判定，A、B、C相集合的电量和超过目标电量阈值，停止迭代。最终的结束迭代的判定条件如公式(17)所示：

Q(X)+Q(last)>W(X)(17)

Q(last)表示迭代n次后最小电量用户，如果：

W(X)-Q(X)<Q(X)+Q(last)-W(X)(18)

某一相最终分配电量和为Q(X)，否则，某一相最终分配电量和为Q(X)+Q(last)；

步骤五：计算不平衡度，根据新的用户的分相情况，求得三相中的最大电量值、最小电量值，计算不平衡度，并和开始时刻的不平衡度做比较，如果计算的不平衡度小于目标值，停止循环，如果没有达到目标值，更改调整系数，继续循环。如果调整系数取到极值0，实现了最小电量元素分配，停止整个循环过程，当前分组即为最后分组。三相电量分配结果为：

A相有L1个用户A相的用户电量数据为W(A₁₁),W(A₂₁)…W(A_L1)；B相有M1个用户，B相的用户电量数据为W(B₁₁),W(B₂₁)…W(B_M1)；C相有N1个用户，C相的用户电量数据为W(C₁₁),W(C₂₁)…W(C_N1)。

本发明的有益效果是：

(1)本发明基于电量累积量的三相不平衡度定义，将贪心策略引入到配电网三相不平衡中，得到智能化的调整方案，客观指导工程实践，具有一定的普适性。

(2)经过调整后，A、B、C三相的每一天电量值日比较接近，说明三相电量的平均水平都有了很大的提高，有效地降低网损，提高用户电能质量。

附图说明

图1是配电系统示意图；

图2是某台区用户调整前电量曲线；

图3是某台区用户调整后电量曲线。

具体实施方式

包括下列步骤：

(1)根据实际的电网结构，利用智能电能表载波通信得到A、B、C三相用户电量数据。

(2)基于电荷累积量的三相不平衡广义定义，提出用户调整目标模型；

(3)根据贪心策略，得到最优的调整方案；

(4)利用迭代求解，得到三相电量分配结果。

本发明所述步骤(1)中电量数据说明：

A相有L个用户，A相的用户电量数据为W(A₁),W(A₂)…W(A_L)；B相有M个用户，B相的用户电量数据为W(B₁),W(B₂)…W(B_M)；C相有N个用户，C相的用户电量数据为W(C₁),W(C₂)…W(C_N)；

本发明所述步骤(2)的三相不平衡广义定义，国家电网公司将三相不平衡定义为负荷最大相电流值与负荷最小相电流值的函数，如公式(1)所示：

$S=\frac{I{\left(X\right)}_{max}-I{\left(X\right)}_{min}}{I{\left(X\right)}_{max}}---\left(1\right)$

其中I(X)_max表示三个相别中电流值最大相的电流，I(X)_min表示三个相别中电流值最小相的电流，即：

I(X)_max＝max(I(A),I(B),I(C))(2)

I(X)_min＝min(I(A),I(B),I(C))(3)

I(A)表示A相的电流，I(B)表示B相的电流，I(C)表示C相的电流。通过长时间的观测和理论分析，用户电压基本相等，用户电流与用户电量成正比关系，所以可以通过用户电量表征三相不平衡度。在t₁-t₂时间段内，任意一相用户的电量值W(X)由用户电压和电流决定，如公式(2)所示

$W\left(X\right)={\&Integral;}_{t1}^{t2}U{\left(X\right)}_{t}I{\left(X\right)}_t{\mathrm{cos\&phi;}}_{t}dt---\left(4\right)$

其中U(X)_t表示t时刻用户电压，I(X)_t表示t时刻用户电流，cosφ_t表示t时刻电压和电流间的相角。由于用户负荷随着时间不断变化，三相不平衡度表现为一个时变值，而三相不平衡对配网损耗等方面的影响表现为长时间累计效应，将各相长时间累计电量的不平衡度定义为电量的不平衡度，依据该值来评价三相负荷的不平衡度得到新的三相不平衡度判定公式，得到了广义三相不平衡度定义，如公式(5)所示：

${\mathrm{\&epsiv;}}_W=\frac{W{\left(X\right)}_{max}-W{\left(X\right)}_{min}}{W{\left(X\right)}_{max}}---\left(5\right)$

其中W(X)_max表示三个相别中电流值最大相的电量，W(X)_min表示三个相别中电流值最小相的电量，ε_W表示广义三相不平衡度。求多个时间段广义三相不平衡度的均方根的最小值，得到用户调整目标模型，如公式(6)所示：

${\mathrm{\&epsiv;}}_W^{best}=min\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{W{\left(X\right)}_{max}^i-W{\left(X\right)}_{min}^i}{W{\left(X\right)}_{max}^i}}---\left(6\right)$

其中表示第i个时间段三相中电量值最大相的电量，表示第i个时间段三相中电量值最小相的电量。

本发明所述步骤(3)，具体包括：

作为一种经典的，优化策略，贪心算法最重要的两部分为选择性质和最优子结构，其中选择性质由公式(7)表示：

$\underset{\mathrm{\&alpha;}\&Element;U}{\lim }|S\left(\mathrm{\&alpha;}\right)-P|\&RightArrow;0---\left(7\right)$

对于全集U中的元素α，S(α)为元素α代表的数值，P为目标值，寻找最优的元素为最优的元素α，使得S(α)趋近于目标值。最优子结构定义如公式(8)所示：

对于都有

$\frac{|S\left(SetU\right)-P|}{|S(SetU+\mathrm{\&beta;})-P|}<1---\left(8\right)$

其中β是全集U中的元素，不是集合SetU中的元素，集合SetU为最优解，S(SetU)为最优解集合所代表的值。

定义S为三相不平衡的调整目标，设三相电量的总电量优化目标值分别为：

$T\left(A\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)\&times;(1-S/2\&times;K0)---\left(9\right)$

$T\left(B\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)---\left(10\right)$

T(C)＝W(S)-T(A)-T(B)(11)

其中，W(S)为整个台区所有用户的电量值为，则：

$W\left(S\right)=sum(\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}W{\left(A\right)}_l,\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}W{\left(B\right)}_m,\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}W{\left(C\right)}_n)---\left(12\right)$

其中W(A)_l表示A相第l个用户的电量，W(B)_m表示B相第m个用户的电量，W(C)_n表示C相第n个用户的电量；K0为调整系数，满足0≤K0≤1，从大到小以0.1步长递减取值；

如果三相不平衡度小于目标S，即

${\mathrm{\&epsiv;}}_W^{best}<S---\left(13\right)$

则A、B、C三相新集合中的用户即为调整后的用户，从原来相转移到新相的策略为调整方案。

本发明所述步骤(4)，具体如下：

步骤一：对整个台区系统中可调用户电量进行排序，按照从大到小的方式排序，如公式(14)所示：

SetW＝{W(X)_k|k＝1,...,N}(14)

其中，SetW表示A、B、C三相的用户电量集合，W(X)_k为第k个用户的电量，对于任意的k，都有W(X)_k>W(X)_k+1；

步骤二：进行大电量用户判断。计算所有用户元素所占比，表示为每一个用户电量和整体电量的比值：

c_p＝W(X)_p/W(S)(15)

其中c_p表示元素所占比，W(X)_p表示第p个用户的电量，如果c_p>1％，则认为p是一个大电量用户，大电量用户平均分配在三相中；

步骤三：利用局部取得最大值的贪心策略，对每一个用户依次分相，如果加入新用户后，该相电量仍小于该项目标电量，即Q(X)+W(X)_q<W(X)，则将第q个用户加入当前相中；

Q(X)＝Q(X)+W(X)_q(16)

其中Q(X)表示某一相已经分配的电量和，W(X)_q表示第q个元素的电量，W(X)表示某一相目标函数；

步骤四：目标判定，A、B、C相集合的电量和超过目标电量阈值，停止迭代。最终的结束迭代的判定条件如公式(17)所示：

Q(X)+Q(last)>W(X)(17)

Q(last)表示迭代n次后最小电量用户，如果：

W(X)-Q(X)<Q(X)+Q(last)-W(X)(18)

某一相最终分配电量和为Q(X)，否则，某一相最终分配电量和为Q(X)+Q(last)；

步骤五：计算不平衡度，根据新的用户的分相情况，求得三相中的最大电量值、最小电量值，计算不平衡度，并和开始时刻的不平衡度做比较，如果计算的不平衡度小于目标值，停止循环，如果没有达到目标值，更改调整系数，继续循环。如果调整系数取到极值0，实现了最小电量元素分配，停止整个循环过程，当前分组即为最后分组。三相电量分配结果为：

A相有L1个用户A相的用户电量数据为W(A₁₁),W(A₂₁)…W(A_L1)；B相有M1个用户，B相的用户电量数据为W(B₁₁),W(B₂₁)…W(B_M1)；C相有N1个用户，C相的用户电量数据为W(C₁₁),W(C₂₁)…W(C_N1)。

下边通过具体应用例来进一步说明本发明。

选取了吉林省某典型配电网用户数据，配电系统示意图如图1所示。在该配电台区中，根据接线方式不同，所有用户可以分为固定用户和可调用户。三相四线接入用户为可调用户，单相接入用户为固定用户，其中固定用户的相别无法调整，可调用户的相别可以在A、B、C三相中任意调整。

XX台区用户数共计207户，其中包括A相用户37户、B相用户69户、C相用户101户。如图2为XX台区调整三相不平衡前一天各相电量曲线，该图中可以看出C相电量明显偏大，A相电量偏小，引起该台区三相不平衡度超标。利用本文所提方法进行不平衡度的调整，主要有以下步骤：

步骤一：根据实际的电网结构，利用智能电能表载波通信得到A、B、C三相用户电量数据。利用421kHZ中心频率、过零同步机制、线性载波调制方法及帧生成方法、抗长时延多径信道估计方法等技术设计了智能电表载波通信模块。智能电表利用智能电能表载波通信将实测数据传递到用电采集系统。

步骤二：基于电荷累积量的三相不平衡广义定义，提出用户调整目标模型。通过用户电量表征三相不平衡度，在一个月的时间段内，将各相长时间累计电量的不平衡度定义为电量的不平衡度。得到三相电量分别为2050.45kWh、4474.58kWh、7714.85kWh，计算的A、B、C三相不平衡度为73.42％。A、B、C相每个用户的用电量情况如表1所示：

表1调整前每相用户电量

步骤三：根据贪心策略，得到最优的调整方案；

求多个时间段广义三相不平衡度的均方根的最小值，得到用户调整目标不平衡度可以趋近于0。定义S为三相不平衡的调整目标，设三相电量的总电量优化目标值分别为：

$T\left(A\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)\&times;(1-S/2\&times;K0)$

$T\left(B\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)$

T(C)＝W(S)-T(A)-T(B)

计算得到一个月时间段内三相电量和为14239.88kWh；K0为调整系数，满足0≤K0≤1，从大到小以0.1步长递减取值。

选定S取值为5％，初始值K0取1。通过计算得到A相电量的目标值为4637.96kWh、B相电量的目标值为4746.63kWh、C相电量的目标值为4865.29kWh。

如果三相不平衡度小于目标S，即

${\mathrm{\&epsiv;}}_W^{best}<S$

则A、B、C三相新集合中的用户即为调整后的用户，从原来相转移到新相的策略为调整方案。

步骤四：利用迭代求解，得到三相电量分配结果。

1.对整个台区系统中可调用户电量进行排序，按照从大到小的方式排序，公式如下所示：

SetW＝{W(X)_k|k＝1,...,N}

2.进行大电量用户判断。计算所有用户元素所占比，表示为每一个用户电量和整体电量的比值：

c_p＝W(X)_p/W(S)

其中c_p表示元素所占比，W(X)_p表示第p个用户的电量，如果c_p>1％，则认为p是一个大电量用户，判断出大电量用户一共有10个，分别分配在A、B、C三相中。

3.利用局部取得最大值的贪心策略，对每一个用户依次分相，如果加入新用户后，该相电量仍小于该项目标电量，即Q(X)+W(X)_q<W(X)，则将第q个用户加入当前相中。

Q(X)＝Q(X)+W(X)_q

其中Q(X)表示某一相已经分配的电量和，W(X)_q表示第q个元素的电量，W(X)表示某一相目标函数。

4.目标判定，A、B、C相集合的电量和超过目标电量阈值，停止迭代。最终的结束迭代的判定条件如公式(17)所示：

Q(X)+Q(last)>W(X)

Q(last)表示迭代n次后最小电量用户，如果：

W(X)-Q(X)<Q(X)+Q(last)-W(X)

某一相最终分配电量和为Q(X)，否则，某一相最终分配电量和为Q(X)+Q(last)。第一次迭代后不平衡度为8.2％，不满足不平衡度5％的目标要求，第二次迭代后不平衡度为4.40％，满足不平衡度5％的目标，停止循环。三相电量分别为A相4675.36kWh、B相4674.73kWh、C相4889.82kWh，均满足调整目标判断。可见三相中的最大电量值为4889.82kWh、最小电量值为4674.7kWh。计算最终的不平衡度为4.40％，

三相电量分配结果如表2所示：

表2调整后每相用户电量

最终调整的策略如表3所示：

从优化调整结果中可以看出，经过优化后均实现了调整目标，调整后的三相不平衡度分别为4.40％，需要将C相用户中的19个调整到A相，2个调整到B相，共计调整21户。同时对比图2和图3可以发现，经过调整后每日三相电量的平均水平都有了很大的提高，说明本项目所用方法的能够有效降低网损，提高用户电能质量。

Claims (5)

1.一种基于贪心策略的台区三相不平衡调整方法，其特征在于包括下列步骤：

(1)根据实际的电网结构，利用智能电能表载波通信得到A、B、C三相用户电量数据；

(2)基于电荷累积量的三相不平衡广义定义，提出用户调整目标模型；

(3)根据贪心策略，得到最优的调整方案；

(4)利用迭代求解，得到三相电量分配结果。

2.根据权利要求1所述一种基于贪心策略的台区三相不平衡调整方法，其特征在于，步骤(1)中电量数据是：

A相有L个用户，A相的用户电量数据为W(A₁),W(A₂)...W(A_L)；B相有M个用户，B相的用户电量数据为W(B₁),W(B₂)...W(B_M)；C相有N个用户，C相的用户电量数据为W(C₁),W(C₂)...W(C_N)。

3.根据权利要求1所述一种基于贪心策略的台区三相不平衡调整方法，其特征在于，所述步骤(2)的三相不平衡广义定义是，国家电网公司将三相不平衡定义为负荷最大相电流值与负荷最小相电流值的函数，如公式(1)所示：

$S=\frac{I{\left(X\right)}_{max}-I{\left(X\right)}_{min}}{I{\left(X\right)}_{max}}---\left(1\right)$

其中I(X)_max表示三个相别中电流值最大相的电流，I(X)_min表示三个相别中电流值最小相的电流，即：

I(X)_max＝max(I(A),I(B),I(C))(2)

I(X)_min＝min(I(A),I(B),I(C))(3)

I(A)表示A相的电流，I(B)表示B相的电流，I(C)表示C相的电流，通过长时间的观测和理论分析，用户电压基本相等，用户电流与用户电量成正比关系，所以通过用户电量表征三相不平衡度，在t₁-t₂时间段内，任意一相用户的电量值W(X)由用户电压和电流决定，如公式(2)所示：

$W\left(X\right)={\&Integral;}_{t1}^{t2}U{\left(X\right)}_{t}I{\left(X\right)}_t{\mathrm{cos\&phi;}}_{t}dt---\left(4\right)$

其中U(X)_t表示t时刻用户电压，I(X)_t表示t时刻用户电流，cosφ_t表示t时刻电压和电流间的相角，由于用户负荷随着时间不断变化，三相不平衡度表现为一个时变值，而三相不平衡对配网损耗等方面的影响表现为长时间累计效应，将各相长时间累计电量的不平衡度定义为电量的不平衡度，依据该值来评价三相负荷的不平衡度得到新的三相不平衡度判定公式，得到了广义三相不平衡度定义，如公式(5)所示：

${\mathrm{\&epsiv;}}_W=\frac{W{\left(X\right)}_{max}-W{\left(X\right)}_{min}}{W{\left(X\right)}_{max}}---\left(5\right)$

其中W(X)_max表示三个相别中电流值最大相的电量，W(X)_min表示三个相别中电流值最小相的电量，ε_W表示广义三相不平衡度，求多个时间段广义三相不平衡度的均方根的最小值，得到用户调整目标模型，如公式(6)所示：

${\mathrm{\&epsiv;}}_W^{best}=min\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}\frac{W{\left(X\right)}_{max}^i-W{\left(X\right)}_{min}^i}{W{\left(X\right)}_{max}^i}}---\left(6\right)$

其中表示第i个时间段三相中电量值最大相的电量，表示第i个时间段三相中电量值最小相的电量。

4.根据权利要求1所述一种基于贪心策略的台区三相不平衡调整方法，其特征在于，所述步骤(3)，最优的调整方案如下：

作为一种经典的，优化策略，贪心算法最重要的两部分为选择性质和最优子结构，其中选择性质由公式(7)表示：

$\underset{\mathrm{\&alpha;}\&Element;U}{\lim }|S\left(\mathrm{\&alpha;}\right)-P|\&RightArrow;0---\left(7\right)$

对于全集U中的元素α，S(α)为元素α代表的数值，P为目标值，寻找最优的元素为最优的元素α，使得S(α)趋近于目标值，最优子结构定义如公式(8)所示：

对于都有：

$\frac{|S\left(SetU\right)-P|}{|S(SetU+\mathrm{\&beta;})-P|}<1---\left(8\right)$

其中β是全集U中的元素，不是集合SetU中的元素，集合SetU为最优解，S(SetU)为最优解集合所代表的值；

定义S为三相不平衡的调整目标，设三相电量的总电量优化目标值分别为：

$T\left(A\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)\&times;(1-S/2\&times;K0)---\left(9\right)$

$T\left(B\right)=\frac{1}{3}W\left(S\right)---\left(10\right)$

T(C)＝W(S)-T(A)-T(B)(11)

其中，W(S)为整个台区所有用户的电量值为，则：

$W\left(S\right)=sum(\underset{l=1}{\overset{L}{\&Sigma;}}W{\left(A\right)}_l,\underset{m=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}W{\left(B\right)}_m,\underset{n=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}W{\left(C\right)}_n)---\left(12\right)$

其中W(A)_l表示A相第l个用户的电量，W(B)_m表示B相第m个用户的电量，W(C)_n表示C相第n个用户的电量；K0为调整系数，满足0≤K0≤1，从大到小以0.1步长递减取值；

如果三相不平衡度小于目标S，即：

${\mathrm{\&epsiv;}}_W^{best}<S---\left(13\right)$

则A、B、C三相新集合中的用户即为调整后的用户，从原来相转移到新相的策略为调整方案。

5.根据权利要求1所述一种基于贪心策略的台区三相不平衡调整方法，其特征在于，所述步骤(4)，具体步骤如下：

步骤一：对整个台区系统中可调用户电量进行排序，按照从大到小的方式排序，如公式(14)所示：

SetW＝{W(X)_k|k＝1,...,N}(14)

其中，SetW表示A、B、C三相的用户电量集合，W(X)_k为第k个用户的电量，对于任意的k，都有W(X)_k>W(X)_k+1；

步骤二：进行大电量用户判断，计算所有用户元素所占比，表示为每一个用户电量和整体电量的比值：

c_p＝W(X)_p/W(S)(15)

其中c_p表示元素所占比，W(X)_p表示第p个用户的电量，如果c_p>1％，则认为p是一个大电量用户，大电量用户平均分配在三相中；

步骤三：利用局部取得最大值的贪心策略，对每一个用户依次分相，如果加入新用户后，该相电量仍小于该项目标电量，即Q(X)+W(X)_q<W(X)，则将第q个用户加入当前相中；

Q(X)＝Q(X)+W(X)_q(16)

其中Q(X)表示某一相已经分配的电量和，W(X)_q表示第q个元素的电量，W(X)表示某一相目标函数；

步骤四：目标判定，A、B、C相集合的电量和超过目标电量阈值，停止迭代，最终的结束迭代的判定条件如公式(17)所示：

Q(X)+Q(last)>W(X)(17)

Q(last)表示迭代n次后最小电量用户，如果：

W(X)-Q(X)<Q(X)+Q(last)-W(X)(18)

某一相最终分配电量和为Q(X)，否则，某一相最终分配电量和为Q(X)+Q(last)；

步骤五：计算不平衡度，根据新的用户的分相情况，求得三相中的最大电量值、最小电量值，计算不平衡度，并和开始时刻的不平衡度做比较，如果计算的不平衡度小于目标值，停止循环，如果没有达到目标值，更改调整系数，继续循环；如果调整系数取到极值0，实现了最小电量元素分配，停止整个循环过程，当前分组即为最后分组，三相电量分配结果为：

A相有L1个用户A相的用户电量数据为W(A₁₁),W(A₂₁)...W(A_L1)；B相有M1个用户，B相的用户电量数据为W(B₁₁),W(B₂₁)...W(B_M1)；C相有N1个用户，C相的用户电量数据为W(C₁₁),W(C₂₁)...W(C_N1)。