CN111030126B - 一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法 - Google Patents

一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及配电网技术领域，具体涉及一种基于负荷‑电压灵敏度的配电网低电压预警方法。本发明可以实现对配电台区各用户的电压、负荷数据并行采集,并对采集的数据进行实时处理,确定出台区当前的负荷‑电压灵敏度,根据当前台区负荷的变化，预测出各用户是否产生低电压以及低电压发生的具体时间，同时对出现低电压的用户及大致区域进行提前预警。采用本发明能够满足居民生活用电的需求，同时也可验证低电压改造工程的时效性。

Description

一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法
技术领域
本发明涉及配电网技术领域，具体涉及一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法。
背景技术
近年来，随着经济的快速发展，用电需求剧增，同时配电网的网架相对滞后导致低电压问题层出不穷。电压值低于国家标准所规定的电压下限值，简称“低电压”。低电压会对用电设备和电力系统的运行产生危害并且会增大电网的损耗，提高供电成本。
导致配电网出现低电压问题的原因主要是负荷的快速增长而配网的网架结构相对薄弱。线路的电压损耗∆U与用电负荷P成正比，当其他条件恒定不变时，电压损耗∆U会随用电负荷P的增长而增多，从而出现配电网电压偏低的现象。因此，随着用电负荷P的增长，当前正常运行的配网台区有可能会出现低电压现象。根据当前台区的运行状况及负荷的增长特性，对可能产生低电压现象的台区用户进行提前预警有着重要意义。
发明内容
为了解决电网台区低电压预警的问题，本发明提供了一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，具体技术方案如下：
一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，包括以下步骤：
S1：收集台区用户电压数据以及电能负荷数据，同时对采集到的原始数据进行数据清洗；
S2：根据清洗后的原始数据计算出不同负荷下的台区综合电压偏差以及台区总负荷；
S3：根据清洗后的原始数据对台区负荷进行预测，得到预测后的台区负荷，采用预测后的台区负荷与原来的台区负荷做差，得到预测出的负荷变化量；
S4：利用基于神经网络的数据挖掘方法对步骤S2中的台区综合电压偏差、台区总负荷进行推算，确定出该台区在不同负荷下的负荷-电压灵敏度；
S5：根据步骤S3中的台区负荷特性所预测出的负荷变化量与步骤S4中所得当前状态下的台区负荷-电压灵敏度，确定台区负荷变化后的台区综合电压偏差的变化量；
S6：根据步骤S5中所得台区综合电压偏差的变化量作用于用户侧，根据步骤S1中所统计当前用户的电压数据以及台区综合电压偏差的变化量与台区负荷变化后用户电压的变化量具有相同的值，从而得出负荷变化后各台区用户的电压值；
S7：对步骤（6）中台区各用户的电压值进行统计，对出现低电压现象的用户及大致区域进行提前预警。
优选地，所述步骤S1中的数据清洗具体是采用格拉布斯方法对错误数据识别并剔除。
优选地，所述数据清洗还包括采用拉格朗日插值法对缺失的数据进行补充。
优选地，所述步骤S2中台区综合电压偏差为台区内所有电压用户的电压偏差经累加取平均所得，具体计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为第i个用户的电压偏差；n为用户数；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为用户的实测电压；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为用户的额定电压；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
为台区综合电压偏差。
优选地，所述步骤S4中台区负荷-电压灵敏度为台区负荷变化所引起台区综合电压偏差的变化量，具体计算如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
；
式中
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为负荷的变化量，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为电压变化量；
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为台区负荷-电压灵敏度。
本发明的有益效果为：本发明可以实现对配电台区各用户的电压、负荷数据并行采集,并对采集的数据进行实时处理,确定出台区当前的负荷-电压灵敏度,根据当前台区负荷的变化，预测出各用户是否产生低电压，同时对出现低电压的用户及大致区域进行提前预警。采用本发明能够满足居民生活用电的需求，同时也可验证低电压改造工程的时效性。
附图说明
附图1是本发明的流程示意图；
附图2是利用神经网络算法对台区综合电压偏差与台区负荷进行数据挖掘，确定出台区负荷-电压灵敏度的示意图；
附图3是神经网络算法输入输出的结构示意图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明：
如图1所示，一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，包括以下步骤：
S1：收集台区用户电压数据以及电能负荷数据，同时对采集到的原始数据进行数据清洗；
数据清洗具体是：
S11：采用格拉布斯方法对错误数据识别并剔除；
S12：采用拉格朗日插值法对缺失的数据进行补充。
其中采用格拉布斯方法对错误数据识别并剔除的具体步骤为：
S111：排列原始数据；
S112：求原始数据的平均值、标准差；
S113：计算Gi值：每个数据与平均值的残差/标准差；
S114：用这个Gi值与格拉布斯临界表表中的临界值比较，若Gi值大于对应临界值，则表示对应数据异常，则需剔除；
S115：重复步骤S114，直至所有数据无异常数据。
采用拉格朗日插值法对缺失的数据进行补充的具体步骤为：
S121：求已知的过n个点的n-1次多项式：
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；
S122：将n个点的坐标
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
Figure DEST_PATH_IMAGE018
Figure DEST_PATH_IMAGE020
代入多项式函数，得：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
；
S123：解出拉格朗日多项式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
；
S124：将缺失的函数值对应的点
Figure DEST_PATH_IMAGE026
代入插值多项式得到缺失值的近似值
Figure DEST_PATH_IMAGE028
。
S2：根据清洗后的原始数据计算出不同负荷下的台区综合电压偏差以及台区总负荷；台区综合电压偏差为台区内所有电压用户的电压偏差经累加取平均所得，具体计算公式为：
Figure 12867DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure 15458DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 742105DEST_PATH_IMAGE003
为第i个用户的电压偏差；n为用户数；
Figure 437529DEST_PATH_IMAGE004
为用户的实测电压；
Figure 882417DEST_PATH_IMAGE005
为用户的额定电压；
Figure 626382DEST_PATH_IMAGE006
为台区综合电压偏差。
S3：根据清洗后的原始数据对台区负荷进行预测，得到预测后的台区负荷，采用预测后的台区负荷与原来的台区负荷做差，得到预测出的负荷变化量。负荷预测的方法为现有技术，在此不再赘述。
S4：利用基于神经网络的数据挖掘方法对步骤S2中的台区综合电压偏差、台区总负荷进行推算，如图2-3所示，确定出该台区在不同负荷下的负荷-电压灵敏度。台区负荷-电压灵敏度为台区负荷变化所引起台区综合电压偏差的变化量，具体计算如下：
Figure 535432DEST_PATH_IMAGE007
；
式中
Figure 824593DEST_PATH_IMAGE008
为负荷的变化量，
Figure 819094DEST_PATH_IMAGE009
为电压变化量；
Figure 101171DEST_PATH_IMAGE010
为台区负荷-电压灵敏度。
S5：根据步骤S3中的台区负荷特性所预测出的负荷变化量与步骤S4中所得当前状态下的台区负荷-电压灵敏度，确定台区负荷变化后的台区综合电压偏差的变化量。
S6：根据步骤S5中所得台区综合电压偏差的变化量作用于用户侧，根据步骤S1中所统计当前用户的电压数据以及台区综合电压偏差的变化量与台区负荷变化后用户电压的变化量具有相同的值，从而得出负荷变化后各台区用户的电压值。
S7：对步骤（6）中台区各用户的电压值进行统计，对出现低电压现象的用户及大致区域进行提前预警。
本发明不局限于以上所述的具体实施方式，以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：收集台区用户电压数据以及电能负荷数据，同时对采集到的原始数据进行数据清洗；
S2：根据清洗后的原始数据计算出不同负荷下的台区综合电压偏差以及台区总负荷；所述步骤台区综合电压偏差为台区内所有电压用户的电压偏差经累加取平均所得，具体计算公式为：
Figure FDA0003535098980000011
Figure FDA0003535098980000012
其中，Δui为第i个用户的电压偏差；n为用户数；ui为用户的实测电压；uN为用户的额定电压；ΔU为台区综合电压偏差；
S3：根据清洗后的原始数据对台区负荷进行预测，得到预测后的台区负荷，采用预测后的台区负荷与原来的台区负荷做差，得到预测出的负荷变化量；
S4：利用基于神经网络的数据挖掘方法对步骤S2中的台区综合电压偏差、台区总负荷进行推算，确定出该台区在不同负荷下的负荷-电压灵敏度；
S5：根据步骤S3中的台区负荷特性所预测出的负荷变化量与步骤S4中所得当前状态下的台区负荷-电压灵敏度，确定台区负荷变化后的台区综合电压偏差的变化量；
S6：根据步骤S5中所得台区综合电压偏差的变化量作用于用户侧，根据步骤S1中所统计当前用户的电压数据以及台区综合电压偏差的变化量与台区负荷变化后用户电压的变化量具有相同的值，从而得出负荷变化后各台区用户的电压值；
S7：对步骤(6)中台区各用户的电压值进行统计，对出现低电压现象的用户及大致区域进行提前预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，其特征在于：所述步骤S1中的数据清洗具体是采用格拉布斯方法对错误数据识别并剔除。
3.根据权利要求2所述的一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，其特征在于：所述数据清洗还包括采用拉格朗日插值法对缺失的数据进行补充。
4.根据权利要求1所述的一种基于负荷-电压灵敏度的配电网低电压预警方法，其特征在于：所述步骤S4中台区负荷-电压灵敏度为台区负荷变化所引起台区综合电压偏差的变化量，具体计算如下：
Figure FDA0003535098980000021
式中ΔP为负荷的变化量，Δ(ΔU)为电压变化量；δ为台区负荷-电压灵敏度。
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