CN105811398A - 基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法及系统，所述方法包括如下步骤：S1、获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据；S2、依据步骤S1获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：P_i＝P_i‑min+(P_i‑max‑P_i‑min)cos(θ‑θ_i)；将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由模型(一)表示，根据模型(一)获取节点i和节点j的最大负荷同时率。本发明提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，可确定较为准确的最大负荷同时率，避免了现有技术中直接使用线路节点最大负荷简单叠加作为最大负荷同时率所带来的误差。

Description

基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法及系统

技术领域

本发明涉及配电网线损计算领域，具体涉及一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法及系统。

背景技术

配电变压器是直接与用户相连的电力设备，其运行数据是配电网基础数据的重要组成部分。实时、准确、可靠地测量各种电力参数在电力系统研究、分析以及继电保护中有着十分重要的作用。传统电能表只能计量用户的用电量，功能单一，无法满足当前对电能质量的监测要求。随着我国配电网系统自动化建设的广泛开展，配电变压器数据采集与监测系统的建设成为配电系统自动化的重要内容。根据配变监测终端在配电自动化系统中所担负的任务以及现场环境、使用操作的具体要求，目前配变监测终端的设计已经可以实现以下功能：实时数据的采集功能，实时监测功能，数据报表及存储功能，实时遥信功能，遥控和遥调功能，数据通信和传输功能，报警与数据显示功能。由于电力系统中各节点负荷的时变性，导致网络潮流分布、网损功率也具有随时间变化的特点。

现有技术中在计算配电网最大负荷同时率时，一般采用各节点最大负荷叠加的方式，这样得到的最大负荷同时率误差较大，准确度较低。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法及系统，以解决现有技术中无法准确确定配电网最大负荷同时率的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，包括如下步骤：

S1、获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据；

S2、依据步骤S1获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：

P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)；

在拟合所述节点i的余弦负荷曲线时，将节点i的最大负荷值作为余弦函数峰值，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度；

其中，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度，包括：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)};$

其中，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，t_i为节点i最大负荷发生的时间，t_f为线路上最大负荷发生的最早时间，t_l为线路上最大负荷发生的最晚时间；

S3、将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由下式模型(一)表示：

P_ij-max＝P_i-min+P_j-min+cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min) (一)；

根据上述模型(一)，获取节点i和节点j的最大负荷同时率为：

$K=\frac{P_{i-\min }+P_{j-\min }+\cos ({\mathrm{\θ}}_i-{\mathrm{\θ}}_j)(P_{i-\max }-P_{j-\min }+P_{j-\max }-P_{j-\min })}{P_{i-\max }+P_{j-\max }};$

其中，K表示最大负荷同时率，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，θ_j为节点j的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，P_i-min，P_i-max分别为节点i的最小负荷值和最大负荷值，P_j-min，P_j-max分别为节点j的最小负荷值和最大负荷值。

优选地，所述方法还包括：

步骤S0、设置配电网数据监测设备每个整点记录各节点的负荷值；

相应地，所述步骤S1根据所述步骤S0中的配电网数据监测设备记录的每个整点各节点的负荷值，获取代表日线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t数据。

优选地，所述步骤S3中节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加后得到的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_ij-px＝P_i-min+P_j-min；另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_ij-kb＝cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)。

优选地，所述步骤S2中节点i的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_px＝P_i-min，另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_kb＝(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)。

第二方面，本发明还供了一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定系统，包括：第一获取单元、拟合单元和第二获取单元；

所述第一获取单元，用于获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据；

所述拟合单元，用于依据所述第一获取单元获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：

P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)；

其中，所述拟合单元在拟合所述节点i的余弦负荷曲线时，将节点i的最大负荷值作为余弦函数峰值，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度；

具体地，所述拟合单元，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度，包括：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)};$

其中，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，t_i为节点i最大负荷发生的时间，t_f为线路上最大负荷发生的最早时间，t_l为线路上最大负荷发生的最晚时间；

所述第二获取单元，用于将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由下式模型表示：

P_ij-max＝P_i-min+P_j-min+cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)(一)；

以及用于根据上述模型(一)，获取节点i和节点j的最大负荷同时率为：

$K=\frac{P_{i-\min }+P_{j-\min }+\cos ({\mathrm{\θ}}_i-{\mathrm{\θ}}_j)(P_{i-\max }-P_{j-\min }+P_{j-\max }-P_{j-\min })}{P_{i-\max }+P_{j-\max }};$

其中，K表示最大负荷同时率，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，θ_j为节点j的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，P_i-min，P_i-max分别为节点i的最小负荷值和最大负荷值，P_j-min，P_j-max分别为节点j的最小负荷值和最大负荷值。

优选地，所述系统还包括：设置单元；

所述设置单元，用于设置配电网数据监测设备每个整点记录各节点的负荷值；

相应地，所述第一获取单元根据所述配电网数据监测设备记录的每个整点各节点的负荷值，获取代表日线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t数据。

优选地，节点i的余弦负荷曲线与所述节点j的余弦负荷曲线叠加后得到的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_ij-px＝P_i-min+P_j-min；另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_ij-kb＝cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)。

优选地，所述节点i的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_px＝P_i-min，另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_kb＝(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)。

由上述技术方案可知，本发明提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，根据线路中每个节点的最大负荷值、最小负荷值、最大负荷发生时间建立求解最大负荷同时率的数据模型，根据建立的数据模型可确定较为准确的最大负荷同时率，避免了现有技术中直接使用线路各节点最大负荷简单叠加作为最大负荷同时率所带来的误差。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明第一个实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法的流程图；

图2是拟合得到的节点i的余弦负荷曲线的示意图；

图3是本发明第三个实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定系统的结构示意图；

图4是本发明第四个实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

根据提取的负荷峰值及其附近数据，对提取的数据进行曲线拟合，可以得到各行业负荷曲线峰值附近负荷变化的拟合函数，根据拟合结果发现，各用电行业负荷变化曲线峰值附近曲线可以近似拟合为三角函数，拟合优度均在0.8以上。因此，本发明采用余弦函数对峰值附近数据进行拟合，用于求取最大负荷同时率，具体处理方式参见下面实施例。

本发明第一个实施例提供了一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，图1示出了本发明第一个实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法的流程图。参见图1，所述方法包括如下步骤：

步骤101：获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据。

步骤102：依据步骤101获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：

P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)；

参见图2，节点i的余弦负荷曲线如图2所示。

其中，在拟合所述节点i的余弦负荷曲线时，将节点i的最大负荷值作为余弦函数峰值，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度；

其中，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度，包括：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)};$

其中，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，t_i为节点i最大负荷发生的时间，t_f为线路上最大负荷发生的最早时间，t_l为线路上最大负荷发生的最晚时间；

在本步骤中，首先找出所述线路所有节点中最大负荷发生时间的最早值t_f及最晚值t_l，例如，某条线路中，某一节点最大负荷发生在凌晨3点，另一节点最大负荷发生在下午14点，其他节点最大负荷发生时间介于凌晨3点与下午14点之间，则对于这条线路，t_f＝3，t_l＝14。

其中，线路最大负荷发生时间总间隔为t_l-t_f，t_f对应角度0，t_l对应角度π/2，其余各时间点所对应角度值按照等差数列分布，则任一节点i的最大负荷发生时间转化为角度可用下式表示：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)}.$

从节点i的余弦负荷曲线P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)可以看出，节点i的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_px＝P_i-min，另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_kb＝(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)。

步骤103：将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由下式模型表示：

P_ij-max＝P_i-min+P_j-min+cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)(一)；

其中，上述模型(一)分为两部分，其中一部分与节点i、j负荷最大值发生时间没有关系，称为平行负荷，用P_px表示；另一部分大小受节点i与节点j负荷最大值发生时间之差的影响，称为可变负荷，用P_kb表示，两部分值的大小分别表示如下：

P_ij-px＝P_i-min+P_j-min；

P_ij-kb＝cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)；

根据上述模型(一)，按照最大负荷同时率的定义，获取节点i和节点j的最大负荷同时率为：

$K=\frac{P_{i-min}+P_{j-min}+cos({\mathrm{\θ}}_i-{\mathrm{\θ}}_j)(P_{i-max}-P_{i-min}+P_{j-max}-P_{j-min})}{P_{i-max}+P_{j-\max }};$

其中，K表示最大负荷同时率，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，θ_j为节点j的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，P_i-min，P_i-max分别为节点i的最小负荷值和最大负荷值，P_j-min，P_j-max分别为节点j的最小负荷值和最大负荷值，单位为kW。

由上述模型的建立可知，只要获取线路中每个节点的最大负荷值、最小负荷值、最大负荷发生时间，即可根据模型求得两节点间最大负荷同时率，从而得到更加接近实际值的叠加曲线最大负荷值。

本实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，根据线路中每个节点的最大负荷值、最小负荷值、最大负荷发生时间建立求解最大负荷同时率的数据模型，根据建立的数据模型可确定较为准确的最大负荷同时率，避免了现有技术中直接使用线路各节点最大负荷简单叠加作为最大负荷同时率所带来的误差。

优选地，在本发明第二个实施例中，所述方法还包括步骤100。

步骤100：设置配电网数据监测设备每个整点记录各节点的负荷值；

相应地，所述步骤101根据所述步骤100中的配电网数据监测设备记录的每个整点各节点的负荷值，获取代表日线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t数据。

由于配电网现有数据监测设备可以记录并保存各节点最大负荷、最小负荷及最大负荷、最小负荷的发生时间。因此本实施例利用实际监测负荷数据，运用曲线拟合的方法，建立了一种计算各节点间最大负荷发生同时率的计算模型，若将该模型运用到配电网线损计算中，即得到一种基于监测负荷的线损计算方法。

本实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，利用配电网自动化数据监测设备采集的数据作为基础，计算过程简单，计算精度高，所采集的负荷数据可靠，可确定配电网最大负荷发生的同时率，可为传统线损计算提供更为准确的线路最大负荷，提高计算精确度，避免直接使用线路各节点最大负荷简单叠加所带来的误差。研究结果使理论运行状态更接近实际运行状态，对传统配电网线损计算具有一定实用价值。

综上可知，本发明实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，通过获取配电网自动监测设备所采集的负荷节点最大负荷发生时间，最大负荷值，最小负荷值等数据，将最大负荷值附近数据点近似拟合为余弦函数，最大负荷值作为余弦函数峰值，并与其他节点负荷拟合函数叠加，得到若干节点负荷叠加后的合成曲线。合成曲线的最大负荷分为两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，由各个节点最小负荷值叠加而得，另一部分为随时间变化的可变负荷，通过可变负荷幅值与余弦函数之间的关系，从而求取最大负荷同时系数。本发明利用配电自动化监测设备所采集的数据计算线路最大负荷同时率，大大降低了人工抄录数据带来的误差与工作量，提高了计算的准确性和可靠性。研究方法简单有效，为配电网的线损计算时考虑最大负荷同时率问题带来一定实用性。

本发明第三个实施例提供了一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定系统，图3示出了本发明第三个实施例提供的基于监测数据的最大负荷同时率的确定系统的结构示意图。参见图3，所述系统包括：第一获取单元31、拟合单元32和第二获取单元33；

所述第一获取单元31，用于获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据；

所述拟合单元32，用于依据所述第一获取单元获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：

P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)；

其中，所述拟合单元32在拟合所述节点i的余弦负荷曲线时，将节点i的最大负荷值作为余弦函数峰值，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度；

具体地，所述拟合单元32，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度，包括：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)};$

其中，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，t_i为节点i最大负荷发生的时间，t_f为线路上最大负荷发生的最早时间，t_l为线路上最大负荷发生的最晚时间；

所述第二获取单元33，用于将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由下式模型表示：

P_ij-max＝P_i-min+P_j-min+cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)(一)；

以及用于根据上述模型(一)，获取节点i和节点j的最大负荷同时率为：

$K=\frac{P_{i-\min }+P_{j-\min }+\cos ({\mathrm{\θ}}_i-{\mathrm{\θ}}_j)(P_{i-\max }-P_{j-\min }+P_{j-\max }-P_{j-\min })}{P_{i-\max }+P_{j-\max }};$

其中，K表示最大负荷同时率，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，θ_j为节点j的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，P_i-min，P_i-max分别为节点i的最小负荷值和最大负荷值，P_j-min，P_j-max分别为节点j的最小负荷值和最大负荷值。

本实施例所述的系统可以用于执行上述第一个实施例所述的方法，其原理和技术效果类似，此处不再详述。

在本发明第四个实施例中，参见图4，所述系统还包括：设置单元34；

所述设置单元34，用于设置配电网数据监测设备每个整点记录各节点的负荷值；

相应地，所述第一获取单元31根据所述配电网数据监测设备记录的每个整点各节点的负荷值，获取代表日线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t数据。

优选地，节点i的余弦负荷曲线与所述节点j的余弦负荷曲线叠加后得到的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_ij-px＝P_i-min+P_j-min；另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_ij-kb＝cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)。

优选地，所述节点i的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_px＝P_i-min，另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_kb＝(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)。

本实施例所述的系统可以用于执行上述第二个实施例所述的方法，其原理和技术效果类似，此处不再详述。

以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据；

S2、依据步骤S1获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：

P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)；

在拟合所述节点i的余弦负荷曲线时，将节点i的最大负荷值作为余弦函数峰值，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度；

其中，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度，包括：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)};$

其中，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，t_i为节点i最大负荷发生的时间，t_f为线路上最大负荷发生的最早时间，t_l为线路上最大负荷发生的最晚时间；

S3、将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由下式模型(一)表示：

P_ij-max＝P_i-min+P_j-min+cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min) (一)；

根据上述模型(一)，获取节点i和节点j的最大负荷同时率为：

$K=\frac{P_{i-min}+P_{j-min}+cos({\mathrm{\θ}}_i-{\mathrm{\θ}}_j)(P_{i-max}-P_{j-min}+P_{j-max}-P_{j-min})}{P_{i-max}+P_{j-\max }};$

其中，K表示最大负荷同时率，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，θ_j为节点j的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，P_i-min，P_i-max分别为节点i的最小负荷值和最大负荷值，P_j-min，P_j-max分别为节点j的最小负荷值和最大负荷值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

步骤S0、设置配电网数据监测设备每个整点记录各节点的负荷值；

相应地，所述步骤S1根据所述步骤S0中的配电网数据监测设备记录的每个整点各节点的负荷值，获取代表日线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加后得到的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_ij-px＝P_i-min+P_j-min；另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_ij-kb＝cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中节点i的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_px＝P_i-min，另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_kb＝(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)。

5.一种基于监测数据的最大负荷同时率的确定系统，其特征在于，包括：第一获取单元、拟合单元和第二获取单元；

所述第一获取单元，用于获取包括代表线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t的负荷数据；

所述拟合单元，用于依据所述第一获取单元获取的负荷数据，拟合线路上任意一节点i的余弦负荷曲线为：

P_i＝P_i-min+(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)；

其中，所述拟合单元在拟合所述节点i的余弦负荷曲线时，将节点i的最大负荷值作为余弦函数峰值，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度；

具体地，所述拟合单元，将节点i的最大负荷发生的时间转化为余弦角度，包括：

${\mathrm{\θ}}_i=\frac{\frac{\mathrm{\π}}{2}(t_i-t_f)}{(t_l-t_f)};$

其中，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，t_i为节点i最大负荷发生的时间，t_f为线路上最大负荷发生的最早时间，t_l为线路上最大负荷发生的最晚时间；

所述第二获取单元，用于将节点i的余弦负荷曲线与节点j的余弦负荷曲线叠加，叠加后的最大负荷附近数据由下式模型表示：

P_ij-max＝P_i-min+P_j-min+cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min) (一)；

以及用于根据上述模型(一)，获取节点i和节点j的最大负荷同时率为：

$K=\frac{P_{i-min}+P_{j-min}+cos({\mathrm{\θ}}_i-{\mathrm{\θ}}_j)(P_{i-max}-P_{i-min}+P_{j-max}-P_{j-min})}{P_{i-max}+P_{j-\max }};$

其中，K表示最大负荷同时率，θ_i为节点i的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，θ_j为节点j的最大负荷发生的时间所对应的余弦角度，P_i-min，P_i-max分别为节点i的最小负荷值和最大负荷值，P_j-min，P_j-max分别为节点j的最小负荷值和最大负荷值。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：设置单元；

所述设置单元，用于设置配电网数据监测设备每个整点记录各节点的负荷值；

相应地，所述第一获取单元根据所述配电网数据监测设备记录的每个整点各节点的负荷值，获取代表日线路各节点最大负荷值P_max，最小负荷值P_min以及最大负荷发生时间t数据。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，节点i的余弦负荷曲线与所述节点j的余弦负荷曲线叠加后得到的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_ij-px＝P_i-min+P_j-min；另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_ij-kb＝cos(θ_i-θ_j)(P_i-max-P_i-min+P_j-max-P_j-min)。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述节点i的余弦负荷曲线包括两部分，一部分为不随时间变化的平行负荷，为P_px＝P_i-min，另一部分为随时间变化的可变负荷，为P_kb＝(P_i-max-P_i-min)cos(θ-θ_i)。