CN109286188A - 一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，该方法针对配电网内外部多源数据，搭建配电网大数据与理论线损的动态数据映射结构，并迁移用于拓扑结构未知或开关状态不确定情况下配电网元件线损计算。本发明依据分元件线损计算原则，将线损划分为线路线损和配电网变压器线损，将未知线损元件的基本信息与多源数据集中元件基本信息进行匹配，计算相似度，以相似度高低位标准选取训练集，利用数据挖掘中神经网络算法，建立未知线损元件线损计算数据模型，实现未知线损元件的线损率计算。本发明为拓扑结构未知或者开关状态不明确的情况下配电网元件线损提供一种新的途径。

Description

一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法
技术领域
本发明属于电力损耗计算，具体涉及一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法。
背景技术
随着工业化、城镇化进程加快和消费结构持续升级，现阶段对于电能的需求呈现刚性增长趋势。配电网处于电力系统的末端，直接与用户相连接，具有地域分布广、电网规模大、设备种类多、网络连接多样、运行方式多变等鲜明特点，配电网电能损耗一直居高不下。目前在原有电能量采集系统、用电采集系统、营销基础数据平台的基础上统一研发推广了一体化电量及线损管理系统，实现了同期/理论线损管理、电量计算与统计、电量与线损监测分析、线损重点工作检查等功能，能够初步满足各层级日常线损分析和管理需求。但是针对拓扑结构不明确的配电网，理论线损计算仍需要进一步的研究。
当前配电网规模较大，大多数呈辐射状分布，环网运行较少，网内包含变压器数量多，变压器的容量、负荷率、功率因数等参数与运行数据也不相同，因此配电网理论线损计算是一件复杂繁复的工作。当前10kV配电网理论线损的主流计算方法分为等值电阻法和前推回代潮流计算方法，等值电阻法虽然精度不及潮流计算的结果，但由于其对于所需要采集信息的要求低，而且计算精度与计算速度都符合工程的要求，因此在目前的线损计算中应用最为广泛，潮流计算是目前为止计算理论线损最为精确的方法，但对实时测量配置要求较高，计算也相对更复杂。目前配电网理论线损计算的主流方法均需要知道配电网拓扑结构，针对拓扑结构不明确或者开关状态位置的情况，目前仍缺少有效的理论线损计算方法。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，能够计算拓扑结构未知或者开关状态不明确的配电网元件线损率。
技术方案：一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，包括如下步骤：
(1)对配电网进行多源数据集采集融合与预处理；
(2)从多源数据集中提取配电网各元件信息；
(3)基于配电网拓扑结构和各元件信息，且通过潮流计算获取各元件的线损率；
(4)对未知线损元件与已有的多源数据集中的元件进行相似度计算，从多源数据集中选取未知线损元件所对应的相似数据集；
(5)基于相似数据集，通过数据挖掘算法建立未知线损元件的理论线损计算模型并获取对应线损率。
进一步的，所述元件包括配电线路和配电变压器，所述线损分为线路线损和配电网变压器线损，包括将配电网按照拓扑结构和各元件线损的清晰程度将拓扑结构明确、信息采集全的配电网作线损的计算为一类，将拓扑结构未知或者信息采集不全的配电网及未知线损元件线损的计算作为另一类。
进一步的，所述步骤(1)中多源数据集采集融合与预处理包括：
(11)从营销系统、用电信息采集系统、PMS系统、配电自动化系统、天气预报系统等多信息系统中采集数据；
(12)将其中的时间序列数据通过时间戳进行融合；
(13)针对异常数据进行筛选并删除，对于由于数据采集或者传输引起的数丢失情况,若缺失数据记录大于三条以上,则直接删除,若数据低于三条并包括三天,可以通过插值方法,利用上下相关数据,进行插值填补。
进一步的，所述步骤(2)从多源数据集中提取的元件信息包括元件基本信息和元件实测信息，所述元件基本信息为配电线路型号规格、长度、使用年限、电压等级以及配电变压器型号规格、长度、使用年限、电压等级、空载损耗、短路损耗、额定容量等，元件实测信息包括元件对应负荷曲线，元件附近节点负荷有功抄见电量和无功抄见电量、三相电流以及三相有功功率。
进一步的，步骤(3)通过潮流计算获取元件线损率包括通过前推回代潮流计算方法，利用配电网拓扑结构和多源数据集，精确地计算各元件在不同工况下的线损率，用于之后建立元件信息与元件线损率之间的数据映射关系。
进一步的，所述步骤(4)中未知线损元件的相似数据集的选取步骤如下：
(41)针对未知线损元件，利用该元件的基本信息，与多源数据集中元件进行信息匹配，计算相似度；
(42)根据设定的相似度阈值，选取高于相似度阈值的元件；
(43)被选取元件多源数据集中的相关线损率数据记录组成相似度数据集。
进一步的，所述步骤(5)中未知线损元件的线损率求取包括：
(51)基于步骤五中选取的相似度数据集，将相似元件的实测信息作为输入，将相似元件的对应的线损率作为输出，利用数据挖掘算法，建立相似元件信息与线损率之间的数据映射模型；
(52)将未知线损元件有限实测信息输入，求取对应的未知线损元件的线损率。
进一步的，所述线损的计算是基于拓扑结构明确、信息采集较全的配电网元件数据建立数据模型，并通过相似度匹配迁移到拓扑结构未知或者信息采集缺失的配电网元件，计算未知线损元件的线损率。
有益效果：本发明相比现有技术相比，其显著的效果在于：第一，本发明可以适用拓扑结构未知或者信息采集缺失的配电网理论线损计算方法，利用电力多源数据集，基于拓扑结构明确的配电网元件数据建立的数据模型，实现未知线损元件线损率的计算。第二，为当前配电网理论线损计算提供新的方法，补充拓扑结构不明确情况下理论计算的缺口，进一步辅助加强了线损的管理和促进了电力大数据在电力领域的应用。
附图说明
图1是本发明的步骤流程图。
图2是本发明未知线损元件的相似元件选取流程图。
具体实施方式
为了详细的说明本发明公开的技术方案，下面结合说明书附图及具体实施例做进一步的阐述。
本发明提供了一种10kV中压配电网理论线损计算方法，其步骤流程如图1所示，具体如下：
步骤(1)：选取拓扑结构明确、信息采集较全的配电网，进行多源数据集采集融合与预处理；
步骤(2)：从多源数据集中提取配电网各元件信息；
步骤(3)：基于配电网拓扑结构和各元件信息，利用潮流计算获取各元件的线损率；
步骤(4)：对于拓扑结构未知或者信息采集不全的配电网未知线损元件，将其与已有的多源数据集中的元件进行相似度计算，从多源数据集中选取未知线损元件所对应的相似数据集；
步骤(5)：基于相似数据集，利用数据挖掘算法，建立未知线损元件的理论线损计算模型并获取对应线损率。
具体的说，步骤(1)中多源数据集采集融合与预处理包括从营销系统、用电信息采集系统、PMS系统、配电自动化系统、天气预报系统等多信息系统中进行多源数据采集；然后通过时间戳将其中的时间序列数据进行融合，最后针对异常数据进行筛选并删除，针对小范围数据缺失进行插值填补。
步骤(2)中从多源数据集中提取的元件信息包括：
(21)元件信息(配电线路和配电变压器)包括元件基本信息和元件实测信息；元件基本信息为配电线路型号规格、长度、使用年限、电压等级以及配电变压器型号规格、长度、使用年限、电压等级、空载损耗、短路损耗、额定容量等；
(22)元件实测信息包括元件对应负荷曲线，元件附近节点负荷有功抄见电量和无功抄见电量、三相电流以及三相有功功率。
步骤(3)中利用潮流计算获取元件线损率包括通过前推回代潮流计算方法，利用配电网拓扑结构和多源数据集，精确地计算各元件在不同工况下的线损率，用于之后建立元件信息与元件线损率之间的数据映射关系。
步骤(4)中未知线损元件的相似数据集的选取包括针对未知线损元件，利用该元件的基本信息，与多源数据集中元件进行信息匹配，计算相似度；然后根据设定的相似度阈值，选取高于相似度阈值的元件；最后被选取元件多源数据集中的相关线损率数据记录组成相似度数据集。
步骤(5)中未知线损元件的线损率求取包括基于步骤五中选取的相似度数据集，将相似元件的运营信息作为输入，将相似元件的对应的线损率作为输出，利用数据挖掘算法，建立相似元件信息与线损率之间的数据映射模型；然后将未知线损元件实测信息输入，求取对应的未知线损元件的线损率。
本发明所述计算方法是基于拓扑结构明确、信息采集较全的配电网元件数据建立数据模型，并通过相似度匹配迁移到拓扑结构未知或者信息采集缺失的配电网元件，计算未知线损元件的线损率。
实施例1
10kV中压拓扑结构未知配电网理论线损计算的详细实现如下：
(一)已知线损元件的多源数据集融合与特征提取
由于电网单个系统的数据相对单一，并存在采集量不全的情况，元件线损模型的建立需要配电网多系统测量数据支持。
利用配电网内部数据源和外部数据源，包括配电自动化系统、用电信息采集系统、生产管理系统、营销系统、天气预报系统等数据，针对线损相关因素分析与潮流计算，进行数据融合。
对于包含配电网实测信息的配电自动化系统、用电信息采集系统、营销系统、天气预报系统，将其数据周期保持15分钟一个采样点周期。
针对各系统数据类型不规范、精度不统一、时间不一致的问题，对数据进行校验，包括非空校验、数据类型校验，通过列校验对数据项与数据项之间的关系进行校验，包括对比校验、累计值校验、四则运算校验和复杂公式校验；通过行校验对数据表中行与行之间的关系进行校验，包括合计值校验和重点数据漏报校验。
针对数据表中数据缺失问题，采用拉格朗日插值法，进行消缺处理。
将配电网中的元件分为配电线路元件和配电变压器元件，基于多源数据集融合的数据选取拓扑结构明确、实测信息完全的配电网，将该配电网中的元件作为训练集备选元件，用于之后未知线损元件的相似元件选取。
针对训练集备选元件，从多源数据集中提取备选元件的特征，包括元件基本信息与元件实测信息。元件基本信息与元件实测信息分别如表1-表3所示：
表1.备选线路元件基本信息
序号 数据项 数据说明
1 线路名称
2 线路类型 电缆、架空线路、导线
3 型号
4 最大允许电流
5 所属地市
6 投运日期
7 电压等级
8 线路性质
9 资产单位
10 架设方式
11 线路总长度
表2.备选变压器元件基本信息
序号 数据项 数据说明
1 设备名称
2 变压器类型 柱上变、公变、专变
3 投运日期
4 资产性质
5 型号
6 空载损耗
7 空载电流
8 短路损耗
9 电压等级
10 电系铭牌运行库ID
11 额定容量
12 设备状态
表3备选元件实测信息
序号 数据项
1 A相电压
2 B相电压
3 C相电压
4 A相电流
5 B相电流
6 C相电流
7 正向有功电量96点读数
8 正向有功功率96点读数
9 功率因数96点读数
10 母线电压幅值
(二)未知线损元件的相似元件选取
参见图2，基于表1和表2中的元件基本信息，将未知线损元件的基本信息对备选元件集中进行搜索匹配。
先通过元件类型(线路类型或者变压器类型)和型号，筛选出相同的类型的元件。
由于元件基本信息在各个指标的数值大小差异较大，以余弦夹角为衡量标准，计算未知线损元件与备选元件的相似度。
对于未知线损元件x＝[x1,x2,…,xi]与第n个备选元件yn＝[yn,1,yn,2,…,yn,i]，两者的相似度有：
以相似度进行排序，将高于相似度阈值的备选元件选出，作为未知线损元件的相似元件。
(三)未知线损元件的线损数据模型建立
基于相似度计算获取的相似元件，构建相似数据集。
以相似元件大量的实测信息作为输入，采用兼具快速和稳定特性的前推回代法进行配电网潮流计算，计算每条实测信息对应的元件线损率。
以相似元件的实测信息与对应线损率构建未知线损元件的相似数据集。
以相似元件的实测信息作为输入，对应线损率作为输出，采用数据挖掘神经网络模型训练，建立实测信息与线损率的数据映射关系，实现未知线损元件的线损数据模型构建。
将未知线损元件的部分实测信息输入到线损数据模型，即可获得未知线损元件对应的线损率。
实施例2
10kV中压拓扑结构未知配电网理论线损计算的实际案例详细说明：
本案例以天津市城南小站西花园的西32和西37的10kV线路2018年4月代表日线损理论计算分析为例。通过分析发现变压器的损失率远大于线路损失率，因此，本案例以变压器理论元件线损计算为为例，进行拓扑结构未知配电网元件理论线损计算。
西32线路共有变压器27台，其中公用变压器26台，专用变压器1台。变压器型号和其基本信息如表4所示。
表4西32线路变压器基本信息
西37线路共有变压器41台，其中公用变压器21台，专用变压器20台。变压器型号和其基本信息如表5所示。
表4西32线路变压器基本信息
由于数据量越大，基于数据算法学习到的元件理论线损数据模型越精确，因此，这里以变压器数量最多的S11-M-630/10为例。西32线与西37线的拓扑结构已知，能够通过潮流计算出各元件的理论线损的准确值，先假设西32线的拓扑结构未知，但能够获取变压器低压端电量。现通过潮流计算获取西37线中S11-M-630/10元件理论线损值，用于搭建数据模型，利用搭建的数据模型，基于西32线中的变压器低压端电量值来计算西32线中S11-M-630/10元件理论线损值，并与通过潮流计算获取的S11-M-630/10理论线损准确值进行比较，验证本专利方法的有效性。
基于前推回代法计算获取的西32线与西37线中S11-M-630/10元件理论线损值，以下描述以变损和变损率表示变压器损耗和变压器损耗率，如表5所示。表中低压端电量为1天总电量，24点实时电量由于数据较多，这里不做展示。
表5基于潮流计算的西32线与西37线中S11-M-630/10元件理论线损值
线路 编号 低压端电量(kWh) 变损(kWh) 变损率
西32线 1 304.8 19.54 6.41％
西32线 2 205.2 19.49 9.50％
西32线 3 414 19.61 4.74％
西32线 4 417.6 19.61 4.70％
西32线 5 446.4 19.64 4.40％
西32线 6 246 19.5 7.93％
西32线 7 145 19.46 13.42％
西32线 8 223.2 19.6 8.78％
西37线 1 252 19.51 7.74％
西37线 2 270 19.52 7.23％
西37线 3 250 19.51 7.80％
西37线 4 302 19.53 6.47％
西37线 5 254 19.51 7.68％
西37线 6 234 19.5 8.33％
西37线 7 304 19.54 6.43％
西37线 8 222 19.49 8.78％
西37线 9 261 19.51 7.48％
西37线 10 223.2 19.49 8.73％
西37线 11 302.4 19.53 6.46％
西37线 12 416 19.64 4.72％
西37线 13 0 0 0
西37线 14 110 19.45 17.68％
西37线 15 90 19.45 21.61％
西37线 16 0 0 0
由于西37中有两台专用变压器的低压端电量为0，因此这里将其变损和变损率标记为0，将西37线路中的16条数据作为数据集，以代表日24点低压端电量作为输入，以变损作为输出，由于数据集较少，这里采用支持向量机算法作为数据挖掘算法，建立数据模型。
将西32线损中8条数据中的低电压电量数据，输入到数据模型，得到对应的变损，再以估算的变损计算变损率，结果如表6所示。
表6基于数据挖掘算法的数据模型计算结果
通过表6中的结果展示，可以看出，实际变损和变损率与通过数据模型估算的变损与变损率十分相近，因此，本专利中提出的10kV中压拓扑结构未知配电网元件理论线损计算方法是可行的。

Claims (8)

1.一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)对配电网进行多源数据集采集融合与预处理；
(2)从多源数据集中提取配电网各元件信息；
(3)基于配电网拓扑结构和各元件信息，且通过潮流计算获取各元件的线损率；
(4)对未知线损元件与已有的多源数据集中的元件进行相似度计算，从多源数据集中选取未知线损元件所对应的相似数据集；
(5)基于相似数据集，通过数据挖掘算法建立未知线损元件的理论线损计算模型并获取对应线损率。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：所述方法基于拓扑结构明确、信息采集较全的配电网元件数据建立数据模型，并通过相似度匹配迁移到拓扑结构未知或者信息采集缺失的配电网元件，计算未知线损元件的线损率。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：所述元件包括配电线路和配电变压器，所述线损分为线路线损和配电网变压器线损，包括将配电网按照拓扑结构和各元件线损的清晰程度进行分类，将拓扑结构明确、信息采集全的配电网作线损的计算为一类，将拓扑结构未知或者信息采集不全的配电网或未知线损元件线损的计算作为一类。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：所述步骤(1)中多源数据集采集融合与预处理包括：
(11)从营销系统、用电信息采集系统、PMS系统、配电自动化系统、天气预报系统等多信息系统中采集数据；
(12)将其中的时间序列数据通过时间戳进行融合；
(13)针对异常数据进行筛选并删除，对于由于数据采集或者传输引起的数丢失情况,若缺失数据记录大于三天及其以上,则直接删除,若数据不大于三天通过插值方法,利用上下相关数据,进行插值填补。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：所述步骤(2)从多源数据集中提取的元件信息包括元件基本信息和元件实测信息，所述元件基本信息包括配电线路型号规格、长度、使用年限、电压等级以及配电变压器型号规格、长度、使用年限、电压等级、空载损耗、短路损耗、额定容量等，元件实测信息包括元件对应负荷曲线，元件附近节点负荷有功抄见电量和无功抄见电量、三相电流以及三相有功功率。
6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：步骤(3)通过潮流计算获取元件线损率包括通过前推回代潮流计算方法，利用配电网拓扑结构和多源数据集，精确地计算各元件在不同工况下的线损率，用于之后建立元件信息与元件线损率之间的数据映射关系。
7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：步骤(4)中未知线损元件的相似数据集的选取步骤如下：
(41)针对未知线损元件，利用该元件的基本信息，与多源数据集中元件进行信息匹配，计算相似度；
(42)根据设定的相似度阈值，选取高于相似度阈值的元件；
(43)被选取元件多源数据集中的相关线损率数据记录组成相似度数据集。
8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据集的10kV配电网理论线损计算方法，其特征在于：所述步骤(5)中未知线损元件的线损率求取步骤如下：
(51)基于步骤(4)中选取的相似度数据集，将相似元件的实测信息作为输入，将相似元件的对应的线损率作为输出，利用数据挖掘算法，建立相似元件信息与线损率之间的数据映射模型；
(52)将未知线损元件有限实测信息输入，求取对应的未知线损元件的线损率。
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