CN116257973A - 基于粒子群算法的低压电网线路阻抗、损耗计算方法及系统 - Google Patents

基于粒子群算法的低压电网线路阻抗、损耗计算方法及系统 Download PDF

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CN116257973A
CN116257973A CN202211520122.4A CN202211520122A CN116257973A CN 116257973 A CN116257973 A CN 116257973A CN 202211520122 A CN202211520122 A CN 202211520122A CN 116257973 A CN116257973 A CN 116257973A
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李源
张健
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刘青
杨同瑶
李彦君
张法业
姜明顺
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Shandong University
Lianyungang Power Supply Co of State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗、线损计算方法及系统，获取变压器二次侧的电参量数据以及各用户端的电参量数据；其中，电参量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；根据获取的电参量数据以及粒子群优化模型，得到低压电网线路的各用户支路的阻抗；其中，粒子群优化模型以均方误差的误差最小为目标函数；所述均方误差的获取，包括：利用各用户端电参量数据得到变压器二次侧电压计算值，各计算值与变压器二次侧电压测量值分别求差，将各差值的平方加和后求均值，得到均方误差；根据阻抗进行线损计算；本发明能够快速精确地计算电网配电线路的各支路阻抗值，提高了计算速度和准确性。

Description

基于粒子群算法的低压电网线路阻抗、损耗计算方法及系统
技术领域
本发明涉及电力工程技术领域，特别涉及一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗、损耗计算方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
随着配电网智能化程度地提高，大量智能电表的安装使用和智能配变终端引入配电网。使得电网端可以获取配电台区的线路阻抗参数，以及电网的拓扑结构。传统的线路潮流计算方法效率低下，计算过程复杂且准确性不高，基于这些，研究基于粒子群算法的低压电网线路阻抗和线损计算方法，将粒子群算法跟传统的线路潮流计算相结合，提出了一种新的线路阻抗计算方法。
配电网的线路阻抗参数，是计算配网线路潮流关系的前提条件之一；潮流计算是电力系统分析中最常见也是最基本的计算之一，包括计算线路上的电压、功率损耗、功率分布等。但是实现这些潮流计算的前提是要已知网络中的线路阻抗参数，有了线路阻抗参数才能够计算出线路的功率损耗和电压降落，进而通过前推回代法等潮流计算方法得到配网的潮流分布；窃电现象是现实生活中经常存在的一种问题，窃电现象会引起台区的线损增大，以往的计算方法中只能根据供电量和耗电量计算整个台区的线损，无法精确到某个表箱甚至某个支路上，造成了排查问题的困难。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗、损耗计算方法及系统，结合粒子群算法和电网线路的潮流计算方法，能够快速精确地计算电网配电线路的各支路阻抗值，具有计算速度快，准确性高的优势。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明第一方面提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法。
一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法，包括以下过程：
获取变压器二次侧的电参量数据以及各用户端的电参量数据；其中，电参量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；
根据获取的电参量数据以及粒子群优化模型，得到低压电网线路的各用户支路的阻抗；
其中，粒子群优化模型以均方误差的误差最小为目标函数；
所述均方误差的获取，包括：利用各用户端电参量数据得到变压器二次侧电压计算值，各计算值与变压器二次侧电压测量值分别求差，将各差值的平方加和后求均值，得到均方误差。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式，均方误差的误差δ为：
Figure SMS_1
其中，T为用于潮流计算的时间序列长度，(Uat)MSE为均方误差，t为当前时刻。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式，均方误差，包括：
Figure SMS_2
其中，a为台区变压器节点，i为第i个用户端节点，n为用户端节点的总数量，Uait为t时刻根据第i个用户端节点计算得到的台区变压器。
作为本发明第一方面可选的一种实现方式，对任意两个相邻的上下游节点，上游节点的电压U上为：
Figure SMS_3
其中，U下为表示下游节点的电压，I下为由上游节点到下游节点的电流，P下下游节点的有功功率，Q下为下游节点的无功功率。
本发明第二方面提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算系统。
一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算系统，包括：
数据获取模块，被配置为：获取变压器二次侧的电参量数据以及各用户端的电参量数据；其中，电参量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；
阻抗计算模块，被配置为：根据获取的电参量数据以及粒子群优化模型，得到低压电网线路的各用户支路的阻抗；
其中，粒子群优化模型以均方误差的误差最小为目标函数；
所述均方误差的获取，包括：利用各用户端电参量数据得到变压器二次侧电压计算值，各计算值与变压器二次侧电压测量值分别求差，将各差值的平方加和后求均值，得到均方误差。
本发明第三方面提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法。
一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法，根据本发明第一方面所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法得到各支路的阻抗；
根据前推回代方式计算各支路的电流和各节点的电压；
根据各节点的电压构建收敛条件判据，根据各支路的阻抗和各支路的电流，得到支路损耗。
作为本发明第三方面的一种实现方式，ij支路损耗Ploss为：
Figure SMS_4
其中，m表示线路节点总数，Zij表示ij支路阻抗，
Figure SMS_5
表示前推回代计算的ij支路电流。
作为本发明第三方面的一种实现方式，前推回代方式，包括：
给节点电压假设初始值，然后从下游节点开始向前求各支路的电流，从上游节点开始计算节点电压，判断是否满足终止迭代条件，若不满足则返回进行前推回代的计算，直至满足判断条件；
所述终止迭代条件，包括：
Figure SMS_6
其中，t为迭代次数；
Figure SMS_7
为第t次迭代时第j个节点电压的修正值，/>
Figure SMS_8
为最大的电压修正值，ε为设定好的阈值，/>
Figure SMS_9
为第t+1次迭代时第j个节点电压共轭值，/>
Figure SMS_10
为第t次迭代时第j个节点电压共轭值。
作为本发明第三方面的一种实现方式，
Figure SMS_11
其中，
Figure SMS_12
为节点i和节点j之间的支路的电流，/>
Figure SMS_13
为节点j的负荷电流，
PLj-jQLj为节点j的负荷功率共轭，
Figure SMS_14
为节点j的电压共轭，/>
Figure SMS_15
指的是首节点是j的直流电流，而当网络的末梢节点是节点j时，N＝0，/>
Figure SMS_16
其中N表示节点j下游的节点数量；
根据前推回代方式计算节点j的电压共轭值，包括：
Figure SMS_17
其中，
Figure SMS_18
为节点i的电压共轭值。
本发明第四方面提供的一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算系统。
一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算系统，包括：
阻抗计算模块，被配置为：根据本发明第一方面所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法得到各支路的阻抗；
前推回代模块，被配置为：根据前推回代方式计算各支路的电流和各节点的电压；
损耗计算模块，被配置为：根据各节点的电压构建收敛条件判据，根据各支路的阻抗和各支路的电流，得到支路损耗。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明结合粒子群算法和电网线路的潮流计算方法，能够快速精确地计算电网配电线路的各支路阻抗值，提高了计算速度和准确性。
2、本发明在计算得到配电线路的各支路阻抗值后，运用前推回代法计算各支路的功率损耗，可以得到电网各支路的功率损耗值，能够实时监控电网各支路的阻抗和线损的变化，及时发现和精准排查故障问题。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗和线损计算方法流程图；
图2为本发明实施例1提供的空值异常数据预处理效果；
图3为本发明实施例1提供的常见的电网提供的拓扑结构；
图4为本发明实施例1提供的配电网线路的阻抗模型；
图5为本发明实施例1提供的配电网线路阻抗精确模型中任意两点间线路阻抗模型；
图6为本发明实施例1提供的电压
Figure SMS_19
与/>
Figure SMS_20
的向量关系图；
图7为本发明实施例1提供的粒子群算法的流程图；
图8为本发明实施例1提供的台区所有支路阻抗变化趋势图；
图9为本发明实施例1提供的所有表箱干路阻抗变化趋势图；
图10为本发明实施例3提供的前推回代法的流程图；
图11为本发明实施例3提供的台区各支路的功率损耗趋势图；
图12为本发明实施例3提供的各表箱干路的功率损耗趋势图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
如图1所示，本发明实施例1提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法，包括以下过程：
S1：采集电网用户数据，进行数据预处理
从电网端采集数据，包括变压器二次侧的电压、电流、有功功率和无功功率，用户端的电压、电流、有功功率和无功功率；
采集系统采集的电量、电压、电流、功率等多元数据，由于采集环境、设备等的问题，采集数据中普遍存在数据缺失的问题；
对于该问题，采用基于GAN网络的数据插补算法进行填充操作，在模拟数据缺失实验中，插补数据与原始数据的MSE(均方误差)仅为0.09，空值异常数据预处理效果如图2所示。
S2：获取电网的拓朴结构，建立配电网线路的阻抗模型
通过电网提供的拓扑结构，一般电网的拓扑结构示意图如图3所示，或者根据采集的数据来得到供电网络的拓扑结构，建立配电网线路的阻抗模型，如图4所示，图中a表示台区变压器，b表示线路节点，Za-1,…,Za-b表示拓朴结构中各支路的阻抗，末端1，2，3……表示用户编号。
S3：基于粒子群算法的阻抗计算方法计算配电网各支路阻抗
对于电网线路的阻抗模型中任意两点间的线路，可以用图5所示模型表示。对于两节点之间的线路阻抗Za-1，本实施例采用复数形式的表达方式如下：
Za-1＝R1+jX1 (1)
其中，R1、X1分别表示该条线路的电阻与电抗。
在任意的t时刻，线路阻抗Za-1线路上的欧姆定律表达式如下：
Figure SMS_21
式中：
Figure SMS_22
分别表示节点a和节点1的电压，/>
Figure SMS_23
表示从节点a流向节点1的电流，Za-1表示该段线路的阻抗。
电压
Figure SMS_28
与/>
Figure SMS_31
的向量关系如图6所示，图中以/>
Figure SMS_35
的方向为参考轴，δ1表示/>
Figure SMS_25
与/>
Figure SMS_29
的夹角，/>
Figure SMS_32
表示/>
Figure SMS_36
与/>
Figure SMS_24
的夹角，将/>
Figure SMS_26
分解为与/>
Figure SMS_30
同方向的/>
Figure SMS_34
和与/>
Figure SMS_27
方向垂直的/>
Figure SMS_33
电压降落的纵分量与横分量的表达式如下：
Figure SMS_37
Figure SMS_38
其中，在计算电压降落的纵分量与横分量时，使用的中间变量是通过分解
Figure SMS_39
得到相互垂直的R1I1和jX1I1，R1I1的方向与/>
Figure SMS_40
的方向相同jX1I1的方向与/>
Figure SMS_41
的方向垂直。
在图4的模型中，用户节点1的功率表达式如下：
Figure SMS_42
Figure SMS_43
其中，U1表示用户电压、I1表示用户电流、P1为有功功率和Q1为无功功率。
根据图6的向量关系，可以得到如下公式：
Figure SMS_44
联立公式(1)至(7)可得：
Figure SMS_45
其中，Ua表示上游节点电压，U1、I1、P1、Q1表示下游节点(即1号客户端节点)的各已知参量。
根据式(8)可知，在任意t时刻上游节点a的Ua的值可表示成关于该线路阻抗的方程，即关于该线路阻抗分量R1和X1的二次方程如式(9)所示：
Ua＝f(Z1)＝f(R1,X1) (9)
对于图4模型中节点a与节点b之间的线路也可以表示为节点a的电压Ua关于节点a与节点b之间的电阻、电抗的方程，其中节点b的Ub和Pb、Qb可以通过b节点下游的所有用户的数据计算得到，Ub可以利用式(8)得到，Pb和Qb等于b点下游的所有的用户功率与损耗功率之和，具体计算方式如下：
Figure SMS_46
Figure SMS_47
其中，m表示b点下游的用户支路总数，Pj、Qj表示下游用户的有功、无功功率，ΔPj、ΔPj表示各下游用户支路对应的损耗功率。
在任意t时刻下，从每个下游用户节点出发，应用式(8)、(10)和(11)进行自下而上的线路潮流计算，每一个用户均可自下而上推导出一个变压器二次侧电压的计算值Uai，所有用户端推导得到的Uai用一个电压矩阵表示[Ua1,Ua2,…Uan]T，其中i＝1，2，…，n-1，n表示下游用户数，n为用户的总数；
电网采集的用户端数据是每隔15分钟采集一次，在不同的时间t下本实施例同样进行以上线路潮流计算，可以得到不同时间下由不同用户端得到的变压器二次侧电压Uait所有时刻下由不同用户端进行潮流计算可以得到电压矩阵如下：
Figure SMS_48
其中，n表示t时刻下的用户总数，T表示第i个用户支路的用于潮流计算的时间序列长度。
在任意t时刻下，从任意用户端开始自下而上的线路潮流计算，可以得到式(12)所示的电压矩阵，为了衡量每个计算值Uait与实际测量值的误差，本实施例采用均方误差(Mean Squared Error，MSE)来表示计算误差，在电压矩阵中同一时刻t下，所有用户计算值的MSE如下所示：
Figure SMS_49
其中，i表示第几个用户端，n表示用户总数，(Uat)measured表示该时刻下变压器二次侧电压的真实测量值。
在整个时间序列下，计算MSE的误差δ如下所示：
Figure SMS_50
其中，T表示时间序列长度，(Uat)MSE表示任意t时刻下所有用户计算值的MSE。
δ的值的大小反映了阻抗计算结果的准确性，δ值越趋近于0表示阻抗计算结果越准确。所以，本实施例利用如下公式作为粒子群算法的目标函数(δ值最小)：
Figure SMS_51
其中，(Uat)measured表示Uat的测量值，(Uat)MSE表示求均方误差的值，δ表示在所有时间维度下的均方误差值。
设X＝[R1,R2,…,Rn,Z1,Z2,…,Zn]为自变量，粒子群中粒子具有两个属性：速度V和位置X，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向；每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值Pbest，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解Gbest，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值Pbest和整个粒子群共享的当前全局最优解Gbest来调整自己的速度和位置。更新速度公式如下所示：
V(i+1)d＝ωVid+C1random(0,1)(Pid-Xid)+C2random(0,1)(Pgd-Xid) (16)
其中，ω称为惯性因子，C1和C2称为加速常数，一般取C1＝C2∈[0,4]。random(0,1)表示区间[0,1]上的随机数，Pid表示第d维的第i个变量的个体极值，Pgd表示第d维的全局最优解。
更新位置公式如下所示：
X(i+1)d＝V(i+1)d+Xid (17)
其中，Xid表示第d维的第i个变量的位置。
在每次迭代运算时更新极值和最优解的方法如下：
Figure SMS_52
Pgd＝min Pid,i＝1,2,3… (19)
其中，F(Xid)表示第d维的第i个变量的目标函数值。
迭代的终止条件如式(20)所示：
K＞Gmax或F(X(i+1)d)-F(Xid)＜E (20)
其中，Gmax表示最大迭代次数，E表示相邻两代之间的偏差的最小值，当满足两个终止条件其一时，迭代终止。
基于粒子群算法的阻抗计算方法计算配电网各支路阻抗的算法流程图如图7所示，基于粒子群算法的阻抗计算方法的步骤如下：
(1)初始化粒子群各参数，惯性因子ω，加速常数C1和C2；
(2)评价粒子，计算目标函数的值F(Xid)；
(3)寻找个体极值Pid；
(4)寻找全局最优解Pgd；
(5)更新粒子的速度V和位置X；
判断是否达到终止条件如式(20)，若没有则返回第(2)步直至达到终止条件。
在一个实施例中，分析了1160#中某7#小区变2#主变台区的2022年5月10日至2022年5月29日的电压、电流、有功功率和无功功率数据，其中1557427427用户在5月20日左右发现有窃电现象。
计算的台区所有支路阻抗变化趋势图如图8所示，为了方便分析单独绘制了台区所有表箱干路的阻抗变化如图9所示，图9中最底层曲线为窃电用户所在表箱的干路阻抗曲线，因为用户窃电期间，该用户的电表读数很小所以计算出的理论阻抗异常于正常支路，正常支路的阻抗会在一定范围内波动，而窃电用户的线路阻抗计算值很小且几乎无波动，这种异常情况可以被明显区分出来达到诊断异常的目的。
实施例2：
本发明实施例2提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算系统，包括：
数据获取模块，被配置为：获取变压器二次侧的电参量数据以及各用户端的电参量数据；其中，电参量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；
阻抗计算模块，被配置为：根据获取的电参量数据以及粒子群优化模型，得到低压电网线路的各用户支路的阻抗；
其中，粒子群优化模型以均方误差的误差最小为目标函数；
所述均方误差的获取，包括：利用各用户端电参量数据得到变压器二次侧电压计算值，各计算值与变压器二次侧电压测量值分别求差，将各差值的平方加和后求均值，得到均方误差。
所述系统的工作方法与实施例1提供的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法相同，这里不再赘述。
实施例3：
本发明实施例3提供了一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法，根据电网采集的数据，在知道用户端的用电功率以及变压器二次侧的电压的情况下通过前推和回代过程来计算各支路的损耗功率，具体的步骤如下：
初始化节点电压，
Figure SMS_53
m指的是网络的节点数量。
进行前推计算，包括：
Figure SMS_54
其中，
Figure SMS_55
是节点i和节点j之间的支路的电流；/>
Figure SMS_56
是节点j的负荷电流；PLj-jQLj是节点j的负荷功率共轭；/>
Figure SMS_57
指的是节点的电压共轭；/>
Figure SMS_58
指的是首节点是j的直流电流，而当网络的末梢节点是节点j时，N＝0，/>
Figure SMS_59
其中N表示节点j下游的节点数量。
进行电压回代计算如下所示：
Figure SMS_60
收敛条件的判断如下所示：
Figure SMS_61
其中，t是指迭代次数；
Figure SMS_62
是每个节点电压的修正值；/>
Figure SMS_63
指最大的电压修正值，ε是设定好的阈值。
利用式(24)来计算线路功率损耗：
Figure SMS_64
其中，i,j表示任意两相邻上下游节点的标号，m表示线路节点总数。Zij表示前一步利用粒子群算法算得的线路阻抗，
Figure SMS_65
表示前推回代计算的支路电流，Ploss表示功率损耗。
前推回代法的流程图如图10所示，首先给节点电压假设初始值，然后从下游开始向前求各支路的电流，从上游开始计算节点电压，判断是否满足终止迭代条件，若不满足则返回进行前推回代的计算，直至满足判断条件。
在图11和图12中，窃电用户支路以及窃电用户所在表箱干路的功率损耗很明显在20号左右异常突出，在月底解决窃电问题后，月底各线路的功率损耗又趋于正常。
实施例4：
本发明实施例4提供的一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算系统，包括：
阻抗计算模块，被配置为：根据本发明第一方面所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法得到各支路的阻抗；
前推回代模块，被配置为：根据前推回代方式计算各支路的电流和各节点的电压；
损耗计算模块，被配置为：根据各节点的电压构建收敛条件判据，根据各支路的阻抗和各支路的电流，得到支路损耗。
所述系统的工作方法与实施例3提供的基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法相同，这里不再赘述。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法，其特征在于，包括以下过程：
获取变压器二次侧的电参量数据以及各用户端的电参量数据；其中，电参量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；
根据获取的电参量数据以及粒子群优化模型，得到低压电网线路的各用户支路的阻抗；
其中，粒子群优化模型以均方误差的误差最小为目标函数；
所述均方误差的获取，包括：利用各用户端电参量数据得到变压器二次侧电压计算值，各计算值与变压器二次侧电压测量值分别求差，将各差值的平方加和后求均值，得到均方误差。
2.如权利要求1所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法，其特征在于，
均方误差的误差δ为：
Figure FDA0003973473990000011
其中，T为用于潮流计算的时间序列长度，(Uat)MSE为均方误差，t为当前时刻。
3.如权利要求1所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法，其特征在于，
均方误差，包括：
Figure FDA0003973473990000012
其中，a为台区变压器节点，i为第i个用户端节点，n为用户端节点的总数量，Uait为t时刻根据第i个用户端节点计算得到的台区变压器。
4.如权利要求1所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法，其特征在于，
对任意两个相邻的上下游节点，上游节点的电压U上为：
Figure FDA0003973473990000021
其中，U下为表示下游节点的电压，I下为由上游节点到下游节点的电流，P下下游节点的有功功率，Q下为下游节点的无功功率。
5.一种基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，被配置为：获取变压器二次侧的电参量数据以及各用户端的电参量数据；其中，电参量数据包括电压、电流、有功功率和无功功率；
阻抗计算模块，被配置为：根据获取的电参量数据以及粒子群优化模型，得到低压电网线路的各用户支路的阻抗；
其中，粒子群优化模型以均方误差的误差最小为目标函数；
所述均方误差的获取，包括：利用各用户端电参量数据得到变压器二次侧电压计算值，各计算值与变压器二次侧电压测量值分别求差，将各差值的平方加和后求均值，得到均方误差。
6.一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法，其特征在于，
根据权利要求1-4任一项所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法得到各支路的阻抗；
根据前推回代方式计算各支路的电流和各节点的电压；
根据各节点的电压构建收敛条件判据，根据各支路的阻抗和各支路的电流，得到支路损耗。
7.如权利要求6所述的基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法，其特征在于，
ij支路损耗Ploss为：
Figure FDA0003973473990000031
其中，m表示线路节点总数，Zij表示ij支路阻抗，
Figure FDA0003973473990000032
表示前推回代计算的ij支路电流。
8.如权利要求7所述的基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法，其特征在于，
前推回代方式，包括：
给节点电压假设初始值，然后从下游节点开始向前求各支路的电流，从上游节点开始计算节点电压，判断是否满足终止迭代条件，若不满足则返回进行前推回代的计算，直至满足判断条件；
所述终止迭代条件，包括：
Figure FDA0003973473990000033
其中，t为迭代次数；
Figure FDA0003973473990000034
为第t次迭代时第j个节点电压的修正值，/>
Figure FDA0003973473990000035
为最大的电压修正值，ε为设定好的阈值，/>
Figure FDA0003973473990000036
为第t+1次迭代时第j个节点电压共轭值，/>
Figure FDA0003973473990000037
为第t次迭代时第j个节点电压共轭值。
9.如权利要求8所述的基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算方法，其特征在于，
Figure FDA0003973473990000041
其中，
Figure FDA0003973473990000042
为节点i和节点j之间的支路的电流，/>
Figure FDA0003973473990000043
为节点j的负荷电流，PLj-jQLj为节点j的负荷功率共轭，/>
Figure FDA0003973473990000044
为节点j的电压共轭，/>
Figure FDA0003973473990000045
指的是首节点是j的直流电流，而当网络的末梢节点是节点j时，N＝0，/>
Figure FDA0003973473990000046
其中N表示节点j下游的节点数量；
根据前推回代方式计算节点j的电压共轭值，包括：
Figure FDA0003973473990000047
其中，
Figure FDA0003973473990000048
为节点i的电压共轭值。
10.一种基于粒子群算法的低压电网线路损耗计算系统，其特征在于，包括：
阻抗计算模块，被配置为：根据权利要求1-4任一项所述的基于粒子群算法的低压电网线路阻抗计算方法得到各支路的阻抗；
前推回代模块，被配置为：根据前推回代方式计算各支路的电流和各节点的电压；
损耗计算模块，被配置为：根据各节点的电压构建收敛条件判据，根据各支路的阻抗和各支路的电流，得到支路损耗。
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