CN114256838B - 基于聚类分析的线损校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于聚类分析的线损校正方法，包括如下步骤：S1)依据低压台区LVA0与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi同类节点在t时刻即时线损；S2)计算上述节点在t时刻的历史同期线损；S3)计算上述节点以周为计量时间单位计算节点的历史线损；S4)对上述线损进行聚类分析，得出校正系数并用校正系数对即时线损进行校正。本发明利用某个低压台区以及与该台区相邻的低压台区的用电数据进行聚类分析得出线损校正系数并对该台区即时线损进行校正，降低了线损误判，从而减少了人力物力的浪费。

Description

基于聚类分析的线损校正方法
技术领域
本发明涉及电网技术领域。具体地说是一种基于聚类分析的线损校正方法。
背景技术
线路损耗是供电过程中必然发生的，且无法避免的。虽然线路损耗无法避免，但是一些因素导致的线路损耗可以，例如线路老化、接头氧化等问题导致的线路损耗。线路损耗为供电量与售电量之差，然后根据线损率对线损进行分析，分析线损产生的原因。但是仅凭实际线损率和线损率阈值之间的差异来对线损进行分析，再确认线损偏大的原因，实际上会存在较大分析错误，这就会导致一些线损异常的情况未被及时发现，一些实际上线损是正常的线损却被误认为是异常线损，反复排查也未发现线损异常的问题，这就会造成一些非必要的人力物力耗费。
发明内容
为此，本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于聚类分析的线损校正方法，利用某个低压台区以及与该台区相邻的低压台区的用电数据进行聚类分析得出线损校正系数并对该台区即时线损进行校正，降低了线损误判，从而减少了人力物力的浪费。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
基于聚类分析的线损校正方法，包括如下步骤：
S1)依据低压台区LVA0中节点L0在t时刻的用电数据计算节点L0在t时刻的即时线损ΔP0，依据与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi内与节点L0属于同类型的节点Li在t时刻的用电数据计算节点Li在t时刻的即时线损ΔPi，其中，i＝1，2，3…，n，n为自然数；
S2)依据节点L0的历史用电数据计算节点L0在t时刻的历史同期线损ΔP′0，依据节点Li的历史用电数据计算节点Li在t时刻的历史同期线损ΔP′i；
S3)依据节点L0的历史用电数据并以周为计量时间单位计算节点L0的历史线损ΔP″0，依据节点Li的历史用电数据并以周为计量时间单位计算节点Li的历史线损ΔP″i；
S4)对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i、历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i分别进行聚类分析，依据对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损横向校正系数依据对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损纵向校正系数/>依据下式对即时线损ΔP0进行校正：
其中，ΔP校为校正后的节点L0在t时刻的即时线损。
上述基于聚类分析的线损校正方法，在对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i进行聚类分析时，还对处于历史同期的历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i进行聚类分析。
上述基于聚类分析的线损校正方法，在对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i、历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i分别进行聚类分析时，引入实验室测得的线损作为基准线损ΔP基。
上述基于聚类分析的线损校正方法，设依据对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi聚类分析得出的即时线损横向校正系数为设依据历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i聚类分析得出的即时线损横向校正系数为/>设依据历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i聚类分析得出的即时线损横向校正系数为/>则即时线损横向校正系数/>由下式计算得到：
上述基于聚类分析的线损校正方法，在依据对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损纵向校正系数时，引入环境因素影响系数对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i进行校正。
上述基于聚类分析的线损校正方法，环境因素影响系数至少包括温度影响系数κT与湿度影响系数κW中的一种。
上述基于聚类分析的线损校正方法，在环境因素影响系数中，温度影响系数κT与湿度影响系数κW通过下式复合成温湿度影响系数κ：
其中，为电阻率温度系数；T为日间平均温度；T常为常温20℃；W实为日间平均湿度；W常为日常湿度30％；||为取绝对值。
上述基于聚类分析的线损校正方法，低压台区LVA0和与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi同属于同一个变压电站下的低压台区。
本发明的技术方案取得了如下有益的技术效果：
本发明基于对低压台区及其相邻的低压台区用电数据(包含历史用电数据)进行线损计算分析，并基于时间轴的横向与纵向对线损进行聚类分析，得出对即时线损进行校正的时线损横向校正系数和即时线损纵向校正系数/>然后对即时线损进行校正，利用校正后的即时线损与线损阈值进行对比并对异常线损进行分析，实际异常线损误报率降低了36％，漏报率降低了82％。
附图说明
图1为智能电表运行误差诊断分析方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明基于聚类分析的线损校正方法，包括如下步骤：
S1)依据低压台区LVA0中节点L0在t时刻的用电数据计算节点L0在t时刻的即时线损ΔP0，依据与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi内与节点L0属于同类型的节点Li在t时刻的用电数据计算节点Li在t时刻的即时线损ΔPi，其中，i＝1，2，3…，n，n为自然数；低压台区LVA0和与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi同属于同一个变压电站下的低压台区；
S2)依据节点L0的历史用电数据计算节点L0在t时刻的历史同期线损ΔP′0，依据节点Li的历史用电数据计算节点Li在t时刻的历史同期线损ΔP′i；
S3)依据节点L0的历史用电数据并以周为计量时间单位计算节点L0的历史线损ΔP″0，依据节点Li的历史用电数据并以周为计量时间单位计算节点Li的历史线损ΔP″i；
S4)对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i、历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i分别进行聚类分析，依据对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损横向校正系数依据对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损纵向校正系数/>依据下式对即时线损ΔP0进行校正：
其中，ΔP校为校正后的节点L0在t时刻的即时线损；
在对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i、历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i分别进行聚类分析时，引入实验室测得的线损作为基准线损ΔP基。
为了更好且更准确地反映区域特性(如气温、湿度)对线损的影响，在对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i进行聚类分析时，还对处于历史同期的历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i进行聚类分析。
本实施例中，设依据对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi聚类分析得出的即时线损横向校正系数为设依据历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i聚类分析得出的即时线损横向校正系数为/>设依据历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i聚类分析得出的即时线损横向校正系数为/>则即时线损横向校正系数/>由下式计算得到：
在依据对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损纵向校正系数时，引入环境因素影响系数对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i进行校正，环境因素影响系数至少包括温度影响系数κT与湿度影响系数κW中的一种。
对于温度变化和湿度变化比较大的地区，应当同时考虑温度以及湿度对线损的影响。而同时考虑温度以及湿度对线损的影响时，在环境因素影响系数中，温度影响系数κT与湿度影响系数κW通过下式复合成温湿度影响系数κ：
其中，为电阻率温度系数；T为日间平均温度；T常为常温20℃；W实为日间平均湿度；W常为日常湿度30％；||为取绝对值。
鉴于南宁地区冬季有一段时间为高温低温，因此在利用聚类分析方法对即时线损、历史同期线损以及历史线损进行分析时将温湿度影响考虑在内，其原因在于，高温低温不利于裸线或者有绝缘皮的导线升温至常温进行导电，这就提高了一定的损耗，而高温低温对线损的影响是一种随着湿度下降或者温度升高而消失的影响，因此在对因高湿低温而产生的异常线损应无需进行处理。
利用本发明基于聚类分析的线损校正方法对于刚维修过的五条线路的线损进行校正后，发现三条线路存在线损异常，现场检查发现线损原因为接线头不牢固且存在半虚接，接线头半虚接导致电流流通截面面积变小，进而导致接线头电阻过大，增加了线损，而经过对施工人员的询问，发现半虚接的接线头有一半是为了赶工期，还有一部分为尽早收工，剩下的是业务操作不标准导致的。而利用现有线损分析方法进行分析时，这三条线路的线损异常则会被忽视了。
通过利用本发明基于聚类分析的线损校正方法对南宁地区某低压台区进行线损校正，在对校正后的线损进行分析，12月份内排除七处异常线损误报，这七处异常线损误报均为高湿低温引发的，其中有三处为接线头处的绝缘胶皮上有水凝结，发现了六处漏报的异常线损，这六处异常线损漏报是由于导线与地面或建筑物在风力作用下发生摩擦并产生了较严重的磨损引发的。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本专利申请权利要求的保护范围之中。

Claims (8)

1.基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1)依据低压台区LVA0中节点L0在t时刻的用电数据计算节点L0在t时刻的即时线损ΔP0，依据与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi内与节点L0属于同类型的节点Li在t时刻的用电数据计算节点Li在t时刻的即时线损ΔPi，其中，i＝1，2，3…，n，n为自然数；
S2)依据节点L0的历史用电数据计算节点L0在t时刻的历史同期线损ΔP′0，依据节点Li的历史用电数据计算节点Li在t时刻的历史同期线损ΔP′i；
S3)依据节点L0的历史用电数据并以周为计量时间单位计算节点L0的历史线损ΔP″0，依据节点Li的历史用电数据并以周为计量时间单位计算节点Li的历史线损ΔP″i；
S4)对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i、历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i分别进行聚类分析，依据对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损横向校正系数依据对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损纵向校正系数/>依据下式对即时线损ΔP0进行校正：
其中，ΔP校为校正后的节点L0在t时刻的即时线损。
2.根据权利要求1所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，在对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i进行聚类分析时，还对处于历史同期的历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i进行聚类分析。
3.根据权利要求1所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，在对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi、历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i、历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i、历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i分别进行聚类分析时，引入实验室测得的线损作为基准线损ΔP基。
4.根据权利要求1所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，设依据对即时线损ΔP0和即时线损ΔPi聚类分析得出的即时线损横向校正系数为设依据历史同期线损ΔP′0和历史同期线损ΔP′i聚类分析得出的即时线损横向校正系数为/>设依据历史线损ΔP″0和历史线损ΔP″i聚类分析得出的即时线损横向校正系数为/>则即时线损横向校正系数/>由下式计算得到：
5.根据权利要求1所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，在依据对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i的聚类分析得出即时线损纵向校正系数时，引入环境因素影响系数对历史线损ΔP″0以及历史线损ΔP″i进行校正。
6.根据权利要求5所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，环境因素影响系数至少包括温度影响系数κT与湿度影响系数κW中的一种。
7.根据权利要求6所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，在环境因素影响系数中，温度影响系数κT与湿度影响系数κW通过下式复合成温湿度影响系数κ：
其中，为电阻率温度系数；T为日间平均温度；T常为常温20℃；W实为日间平均湿度；W常为日常湿度30％；||为取绝对值。
8.根据权利要求1～7任一所述的基于聚类分析的线损校正方法，其特征在于，低压台区LVA0和与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi同属于同一个变压电站下的低压台区。
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