基于大数据的分布式中压配电网空间负荷分配方法研究

分布式中压配电网空间负荷分配涉及的数据量较大,当前分配方法通常为经验法或简单类比法,分配结果不可靠,无法达到用户要求。为此,提出一种新的基于大数据的分布式中压配电网空间负荷分配方法,在GIS平台上完成对空间信息的提取,将经数字化处理后的配电网空间地图分割为若干层,针对各子空间求出用户密度因素。对规则条件进行判断,选择能够使规则产生最佳效应的规则推理,针对能够被添加至当前规则集合中的所有节点,求出启发式函数的值,对全部路径节点信息素浓度进行更新,以获取配电网电力负荷元胞转换规则,确定各空间适于发展各类负荷的程度。以大数据为基础,通过全局最优分配法实现分布式中压配电网空间负荷分配。实验结果表明,所提方法分配结果佳,能够满足用户要求。

网格化规划系统中电气计算核心算法的实现

为解决目前国内外电气计算方法对规划电网输入参数要求过高的难题,将地块预测负荷转变成电气计算负荷,提出对地块未来负荷进行空间分配的实现方法;并在研究经典可靠性公式的基础上提出综合故障率的概念,给出了更具实用性的可靠性工程计算公式,简化了经典公式的使用条件。将电气一体化计算(含潮流、短路、可靠性及N-1校验)、负荷预测和负荷空间分配等核心算法应用在德州晶华网格化规划项目中,结果表明,该工程化实现方法准确、快速,能满足电网规划工作的需要。