CN106058854B - 一种配网电流三相不平衡度的评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配网电流三相不平衡度的评价方法，其技术特点是包括以下步骤：步骤1、采用BP神经网络算法对配网三相交流系统的三相电流采集数据进行突变数据修正；步骤2、根据修正的配网三相电流采集数据，在每月的工作日和非工作日中分别选取最大负荷日的为典型日，得到一年24个典型日的配网三相电流采集数据；步骤3、分别评价24个典型日的配网电流三相不平衡度；步骤4、计算一年24个典型日的配网电流三相不平衡度取的平均值，从而得出年配网电流三相不平衡度。本发明在计算配网电流三相不平衡度时综合考虑季节、是否工作日以及一天当中不同时刻的电流值等多种变动因素，因此使评价结果更加准确客观。

Description

一种配网电流三相不平衡度的评价方法

技术领域

本发明涉及配电网运行技术领域，特别是一种配网电流三相不平衡度的评价方法。

背景技术

理想的配网三相交流电力系统中，三相电流应具有相同的大小，这样配网三相交流系统中的中性线就不会流经电流，也不会产生中性线上的损耗。而在实际的配网三相交流系统中由于各相负荷不均匀，导致这些不平衡电流除在相线上引起损耗外，还将在中性线上引起损耗，增加总的损耗。为此提出利用电流三相不平衡度的大小来进行负荷平衡的分析评估工作，而现有的关于电流三相不平衡度的评价方法未能有效解决负荷季节性、瞬变性以及采集数据误差的问题，不能反映配电网实际运行情况，从而造成不能有效的指导日常工作，且无法解决实际的工作问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、综合考虑多种变动因素、采集数据误差小且评价结果可信度高的一种配网电流三相不平衡度的评价方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种配网电流三相不平衡度的评价方法，包括以下步骤：

步骤1、采用BP神经网络算法对配网三相交流系统的三相电流采集数据进行突变数据修正；

步骤2、根据修正的配网三相电流采集数据，在每月的工作日和非工作日中分别选取最大负荷日的为典型日，得到一年24个典型日的配网三相电流采集数据；

步骤3、分别评价24个典型日的配网电流三相不平衡度，其评价公式为:

上式中，I_av.i表示第i组采集值的三相电流平均值；I_ij表示第i组采集值第j相的电流值；β表示典型日电流三相不平衡度；D表示一个典型日的采集点总数。

步骤4、计算一年24个典型日的配网电流三相不平衡度取的平均值，从而得出年配网电流三相不平衡度。

其中，1≤K≤24

上式中，β_k表示第K个典型日电流三相不平衡度。

而且，所述步骤1包括如下具体步骤：

(1)建立配网三相交流电力系统模型；

(2)通过配网三相电流的历史数据的训练构建合适的BP神经网络；

(3)对BP神经网络进行初始化，并将三相电流采集数据输入BP神经网络进行训练直至误差减小到符合期望要求时训练结束，进而实现对三相电流采集数据进行突变数据修正的目的。

本发明的优点和积极效果是：

1、本发明通过BP神经网络算法对配网三相电流采集数据中的突变数据进行合理性判断，进而修正该采集数据；根据修正的配网三相电流采集数据得到每年24个典型日的配网三相电流采集数据；再对典型日数据采用离散程度分析的基础上得到配网电流三相不平衡度评价方法。本发明通过引入典型日的概念，利用典型日的概念来评价三相电流不平衡度，通过选取典型日并计算每个典型日配网电流三相不平衡度，不仅有利于实际工作的需要而且还提高了电流三相不平衡度评价的科学合理性；通过借鉴离散程度的相关理论得到评价电流三相不平衡度的评价方法，避免了以往评价的不客观。

2、本发明在计算配网电流三相不平衡度时考虑季节、是否工作日以及一天当中不同时刻的电流值等多种变动因素，因此其技术结果能综合反映电流的三相不平衡度，使评价结果更加准确客观。

具体实施方式

以下对本发明实施例作进一步详述：

一种配网电流三相不平衡度的评价方法，包括以下步骤：

步骤1、采用BP神经网络算法对配网三相交流系统的三相电流采集数据进行突变数据修正；

所述步骤1的具体步骤包括：

(1)建立配网三相交流电力系统模型；

(2)通过配网三相电流的历史数据的训练构建合适的BP神经网络；

(3)对BP神经网络进行初始化，并将三相电流采集数据输入BP神经网络进行训练直至误差减小到符合期望要求时训练结束，进而实现对三相电流采集数据进行突变数据修正的目的。

步骤2、根据修正的配网三相电流采集数据，在每月的工作日和非工作日中分别选取最大负荷日的为典型日，得到一年24个典型日的配网三相电流采集数据；

步骤3、分别评价24个典型日的配网电流三相不平衡度，其评价公式为:

上式中，I_av.i表示第i组采集值的三相电流平均值；I_ij表示第i组采集值第j相的电流值；β表示典型日电流三相不平衡度；D表示一个典型日的采集点总数。

步骤4、计算一年24个典型日的配网电流三相不平衡度取的平均值，从而得出年配网电流三相不平衡度。

其中，1≤K≤24

上式中，β_k表示第K个典型日电流三相不平衡度。

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，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (1)

1.一种配网电流三相不平衡度的评价方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、采用BP神经网络算法对配网三相交流系统的三相电流采集数据进行突变数据修正；

步骤2、根据修正的配网三相电流采集数据，在每月的工作日和非工作日中分别选取最大负荷日的为典型日，得到一年24个典型日的配网三相电流采集数据；

步骤3、分别评价24个典型日的配网电流三相不平衡度，其评价公式为:

上式中，I_av.i表示第i组采集值的三相电流平均值；I_ij表示第i组采集值第j相的电流值；β表示典型日电流三相不平衡度；D表示一个典型日的采集点总数；

步骤4、计算一年24个典型日的配网电流三相不平衡度的平均值，从而得出年配网电流三相不平衡度；

其中，1≤K≤24

上式中，β_k表示第K个典型日电流三相不平衡度；

所述步骤1包括如下具体步骤：

(1)建立配网三相交流电力系统模型；

(2)通过配网三相电流的历史数据的训练构建合适的BP神经网络；

(3)对BP神经网络进行初始化，并将三相电流采集数据输入BP神经网络进行训练直至误差减小到符合期望要求时训练结束，进而实现对三相电流采集数据进行突变数据修正的目的。