CN109742776B - 一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法 - Google Patents

一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法 Download PDF

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Abstract

一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，所述方法通过台区出口三相电流数据和用户日电量数据判断台区三相电流的相关性和用户用电波动性，计算台区三相负荷曲线的相关系数；挑选合适人工调相的用户；通过电量进行人工调相，对用户三相进行平衡分配。所述方法步骤如下（1）计算台区三相负荷曲线的相关系数；（2）挑选合适人工调相的用户；（3）通过电量开展人工调相。本发明以台区出口三相负荷和用户日电量两类最容易获取的数据为基础，判别适用于人工调相的三相不平衡台区，并通过最基本最简单的排序算法按照电量对台区用户的相别进行调整，以最少的用户调整工作量使配变出口三相在用户电量指标上达到基本平衡。

Description

一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法
技术领域
本发明涉及一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，属配用电技术领域。
背景技术
低压台区由于三相接入用户用电容量的不一致、用电时间的不一致及单相用户占比较大等原因造成三相负荷不平衡时常存在，有时还较为严重。由此造成台区电压末端不平衡、线损较大，直接影响了台区用户用电体验和供电公司的运行经济性，零线电流过大造成零线烧断甚至直接影响着用户用电安全，是低压配网电能质量治理的难点问题之一。
三相不平衡的治理主要有三种方法，自动换相开关、无功补偿及人工调相。自动换相开关换相过程存在瞬时停电，可能影响敏感用户用电；无功补偿方法一般针对于配变，低压线路的电压损失和有功损耗难以治理。人工调相方法从三相不平衡的源头治理，不影响用户用电，治理成本低，是一种基础的适用范围广的低压台区三相不平衡治理方法。
现阶段人工调相方法主要有聚类算法等智能算法，聚类等智能算法需要用户的高密度的负荷数据，现阶段难以获取，难以开展大规模推广应用。
发明内容
本发明的目的是，针对现阶段人工调相方法和低压台区三相不平衡治理存在的问题，本发明提出一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法。
本发明实现的技术方案如下，一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，所述方法通过台区出口三相电流数据和用户日电量数据判断台区三相电流的相关性和用户用电波动性，计算台区三相负荷曲线的相关系数；挑选合适人工调相的用户；通过电量进行人工调相，对用户三相进行平衡分配。
所述计算台区三相负荷曲线的相关系数如下：
(1)收集调整前一段时间n天三相电流历史数据，数据粒度为30分钟一个数据点，通过以下公式计算一天中三相电流两相之间的相关系数，共得到3n组相关系数：
Figure BDA0001944139030000021
其中IA为A相电流，
Figure BDA0001944139030000022
为A相电流平均值，IB为B相电流，
Figure BDA0001944139030000023
为B相电流平均值，E表示求平均值，ρ(IA)为A相电流的一天的标准差，ρ(IB)为B相电流一天的标准差。
(2)当3n组相关系数中60％的数据值均大于0.8时，则判断该三相不平衡台区适用于人工调相方法；如果不满足上述条件，说明人工调相不完全适用于该台区，则采取人工调相方式开展部分调整；如继续存在三相不平衡情况，需要采取换相开关或有源补偿方式进一步治理。
所述挑选合适人工调相的用户方法如下：
(1)收集调整前一段时间用户每天的电量，假设共收集了m天n个用户的电量，其中第i个用户第j天的电量为Wij；定义用户i的电量波动值σi为用户m天内电量的标准差与m天的电量均值的比值，即：
Figure BDA0001944139030000024
其中
Figure BDA0001944139030000025
为用户i在m天内电量的均值。
(2)计算用户i在m天电量的均值
Figure BDA0001944139030000031
与台区n个用户在m天内电量均值
Figure BDA0001944139030000032
的比值δi，
Figure BDA0001944139030000033
(3)选择δi大于0.2，且电量波动值σi小于0.4的用户作为人工调相优先用户，可以保证更优的治理效果；电量波动值大于0.4的用户说明每日负荷波动较大，可以采取安装换相开关的方式进行不平衡治理。
所述通过电量开展人工调相的方法如下：
(1)采用排序算法，对挑选出的用户在m天内的用电量之和从大至小进行排序；
(2)计算X、Y、Z三个用户集合电量和的大小，并按照从大至小的顺序重新排列X、Y、Z用户集合，并将用户分配电量最小的用户集合Z；
(3)对每个用户重复第(2)步操作，直至最后一个用户完成第(2)步操作。
本发明的工作原理如下：人工调相与其他几种三相不平衡治理方法相比，其最重要的特征是调整过程的非实时性。三相不平衡台区的人工调相方案一旦实施，短时间内不会再次开展调整，这就要求人工调相台区的大部分用户负荷的规律性较为一致，即大部分用户的用电高峰低谷时间段基本一致，引起三相不平衡的原因只是三相用户的户数和每个用户用电负荷大小的不一致。因此，三相不平衡台区的调整就可以简化为根据台区所有用户的电量将用户平衡分配至台区三相。实际上，大部分的城市居民小区和农村村庄不平衡台区的用电负荷都具备这个特征，是人工调相方法最适用最有效的台区。
要满足台区用户负荷规律基本一致的要求，必然要满足两个条件：一是用户每天的历史电量波动较小，二是台区配变三相负荷曲线具有较强的正相关性。严格意义上来说，满足这两个条件并不能够完全保证台区所有用户的的负荷规律基本一致，因配变某相负荷曲线是该相用户负荷曲线的叠加，有可能存在该相部分用户的用电负荷曲线互补，而使该相总体负荷曲线与另两相负荷曲线达到相似的规律。但从一个较长时间尺度考虑，当用户每天电量波动性均较小且台区出口三相负荷相关性持续性较高时，这种情况出现的可能性较低，可以不予考虑。
如果相关系数大于一定值且用户日电量平稳，说明三相用户的用电规律基本一致且稳定，只是在负荷大小上有所区别。将其中某一用户直接从A相调整到B相，不会改变三相负荷的用电规律，只是调整了三相负荷的大小。将三相用户的电量调整至基本平衡，即可保证三相负荷在大部分时间内基本平衡。
假设X、Y、Z为某台区的三相用户集合，将用户按照电量从大至小的方式分配至X、Y、Z三相中电量和最小的一相，直至最后一个用户。因为每一次分配至电量和最小一相的用户电量都是比上一次更小的用户电量，因此三相电量和的差距在分配的过程中会越来越小，直至最后一个最小的用户电量分配完成，三相电量达到最优的平衡。在将台区所有用户分配至X、Y、Z三相后，通过计算获得X、Y、Z集合与台区实际A、B、C三相之间6种对应关系中调整用户数最少的对应方式，即是工作量最小的用户调整方法。
本发明的有益效果是，本发明以台区出口三相负荷和用户日电量两类最容易获取的数据为基础，判别适用于人工调相的三相不平衡台区，并通过最基本最简单的排序算法按照电量对台区用户的相别进行调整，以最少的用户调整工作量使配变出口三相在用户电量指标上达到基本平衡，特别适用于三相用电规律基本一致的三相四线入户城市居民台区。
附图说明
图1为本发明一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法流程图。
具体实施方式
本发明的具体实施方式如图1所示。根据图1所示的流程，本实施例的实施步骤如下：
1、计算台区三相负荷曲线的相关系数
(1)收集调整前一段时间(一般为一个月或一个季度)n天三相电流历史数据，数据粒度为30分钟一个数据点，通过以下公式计算一天中三相电流两相之间的相关系数，共得到3n组相关系数：
Figure BDA0001944139030000051
其中IA为A相电流，
Figure BDA0001944139030000052
为A相电流平均值，IB为B相电流，
Figure BDA0001944139030000053
为B相电流平均值，E表示求平均值，ρ(IA)为A相电流的一天的标准差，
Figure BDA0001944139030000054
为B相电流一天的标准差。
(2)当3n组相关系数中60％的数据值均大于0.8时，可以判断该三相不平衡台区适用于人工调相方法。
如果不满足上述条件，说明人工调相不完全适用于该台区，可以采取人工调相方式开展部分调整，如继续存在三相不平衡情况，需要采取换相开关或有源补偿方式进一步治理。
2、挑选适合人工调相的用户
(1)收集调整前一段时间(一般为一个月或一个季度)用户每天的电量，假设共收集了m天n个用户的电量，其中第i个用户第j天的电量为Wij。
定义用户i的电量波动值σi为用户m天内电量的标准差与m天的电量均值的比值，即：
Figure BDA0001944139030000061
其中
Figure BDA0001944139030000062
为用户i在m天内电量的均值。
(2)计算用户i在m天电量的均值
Figure BDA0001944139030000063
与台区n个用户在m天内电量均值
Figure BDA0001944139030000064
的比值δi：
Figure BDA0001944139030000065
(3)选择δi大于0.2且电量波动值σi小于0.4的用户作为人工调相优先用户，可以保证更优的治理效果。
电量波动值大于0.4的用户说明每日负荷波动较大，可以采取安装换相开关的方式进行不平衡治理。
3、通过电量开展人工调相
(1)采用排序算法对挑选出的用户在m天内的用电量之和，从大至小进行排序。
(2)计算X、Y、Z三个用户集合电量和的大小，并按照从大至小的顺序重新排列X、Y、Z用户集合，并将用户分配电量最小的用户集合Z。
(3)对每个用户重复第(2)步操作，直至最后一个用户完成第(2)步操作。

Claims (4)

1.一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，其特征在于，所述方法通过台区出口三相电流数据和用户日电量数据判断台区三相电流的相关性和用户用电波动性，计算台区三相负荷曲线的相关系数；挑选合适人工调相的用户；通过电量进行人工调相，对用户三相进行平衡分配；
所述挑选合适人工调相的用户方法如下：
(1)收集调整前一段时间用户每天的电量，假设共收集了m天n个用户的电量，其中第i个用户第j天的电量为Wij；定义用户i的电量波动值σi为用户m天内电量的标准差与m天的电量均值的比值，即：
Figure FDA0003458063130000011
其中
Figure FDA0003458063130000012
为用户i在m天内电量的均值；
(2)计算用户i在m天电量的均值
Figure FDA0003458063130000013
与台区n个用户m天内每个用户每天的电量均值
Figure FDA0003458063130000014
的比值δi，
Figure FDA0003458063130000015
(3)选择δi大于0.2，且电量波动值σi小于0.4的用户作为人工调相优先用户，可以保证更优的治理效果；电量波动值大于0.4的用户说明每日负荷波动较大，可以采取安装换相开关的方式进行不平衡治理。
2.根据权利要求1所述的一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，其特征在于，所述计算台区三相负荷曲线的相关系数如下：
(1)收集调整前一段时间n天三相电流历史数据，数据粒度为30分钟一个数据点，通过以下公式计算一天中三相电流两相之间的相关系数，共得到3n组相关系数：
Figure FDA0003458063130000021
其中IA为A相电流，
Figure FDA0003458063130000022
为A相电流平均值，IB为B相电流，
Figure FDA0003458063130000023
为B相电流平均值，E表示求平均值，ρ(IA)为A相电流的一天的标准差，ρ(IB)为B相电流一天的标准差；
(2)当3n组相关系数中60％的数据值均大于0.8时，则判断该三相不平衡台区适用于人工调相方法；如果不满足上述条件，说明人工调相不完全适用于该台区，则采取人工调相方式开展部分调整；如继续存在三相不平衡情况，需要采取换相开关或有源补偿方式进一步治理。
3.根据权利要求1所述的一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，其特征在于，所述通过电量开展人工调相的方法如下：
(1)采用排序算法，对挑选出的用户在m天内的用电量之和从大至小进行排序；
(2)计算X、Y、Z三个用户集合电量和的大小，并按照从大至小的顺序重新排列X、Y、Z用户集合，并将用户分配电量最小的用户集合Z；
(3)对每个用户重复第(2)步操作，直至最后一个用户完成第(2)步操作。
4.根据权利要求1所述的一种基于排序算法的三相不平衡台区用户调整方法，其特征在于，所述前一段时间，指的是之前的一个月或一个季度。
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