基于多源数据融合的配电网线损研究

多源数据是一种综合多个信息源的复杂数据类型,其主要特点是不同的信息源从不同的角度刻画了样本以及样本之间的关系(具体到配电网领域,不同量测系统针对同一节点所得到的数据是不同的,甚至存在较大差异)。提出了一种适用于配电网线损计算的多源数据综合利用方法,为便于数据融合,对多源量测数据进行转换;为保证量测时间断面一致性,选择同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)某一量测时刻作为基准,对数据采集与监视控制(supervisory control and data acquistion,SCADA)系统数据进行时间配准与数据填充操作,对智能电表数据采用“量测值+预测值”方式进行时标对齐;对时序数据进行滤波,获得较为准确的配电网数据;基于登普斯特-沙夫特(dempster-shafter,D-S)证据理论法实现多源数据融合。以某10 kV配电网为算例分析计算了配电网线损,结果表明,所提方法可较好地完成多源数据的综合利用,提高配电网线损计算的准确性。

同期线损管理诊断模型的构建与应用

线损管理是供电单位堵漏增收、降本增效的重要措施,也是评价供电单位经营管理水平的重要标尺。国网陕西公司计划以同期线损为抓手,引领营销计量、采集运维、营业管理、用电检查、配电运检、配电规划等专业提升精益化管理水平,推动业绩和管理双提升。2023年初,以国网陕西省电力有限公司(以下简称“国网陕西公司”)企管部为主导,发展部、铜川供电公司、铜川市耀州区供电分公司(以下简称“耀州供电公司”)协同配合,构建了基层供电单位通用的同期线损管理诊断模型.

基于数据物理融合驱动配电网三相线性化潮流及线损分析应用

分布式电源规模化并网引入了下垂控制等非光滑本地控制约束,易导致传统基于前推回代法的潮流计算方法收敛失败,且由于分布式电源并网改变系统潮流方向,导致传统等值电阻法、压降法等理论线损计算方法不再适用。为解决上述问题,提出计及有载调压变压器调压、分布式光伏下垂控制的光滑化模型,构建了基于数据物理融合驱动的三相配电网线性化理论线损快速计算模型。在传统基于稳态运行特性线性化、一阶泰勒展开线性化的基础上,利用偏最小二乘法补偿线性化误差。相比纯物理驱动线性化,在负荷重载条件下仍具有较高精度;相比于纯数据驱动线性化,能够保留支路拓扑信息,适用于开关状态变化场景。所提模型仅对线性化误差进行拟合补偿,在保证线性化精度的前提下,极大地提高了潮流模型的收敛性与计算效率,且能够适应不同负荷水平实现精确误差补偿。基于实际42节点三相配电网系统仿真,验证了所提模型具有较高精度,且能够实现配电网理论线损鲁棒、快速计算。

关联驱动下配电网同期线损异常数据辨识

配电网同期线损数据的可靠性对于有效实现电网降损与节能是非常关键的,辨识异常数据能够提升配电网同期线损数据的可靠性。为此,设计了关联驱动下配电网同期线损异常数据辨识方法。采用基于多值属性的关联规则挖掘算法,挖掘配电网同期线损数据。利用改进小波阈值去噪算法,对挖掘的配电网同期线损数据实施去噪处理。基于K-means聚类算法、改进型萤火虫算法与聚类可靠性评估指标,设计线损异常数据辨识模型,实现配电网同期线损异常数据辨识。测试结果表明,设计方法的平均误辨识点数和漏辨识点数分别低于10个和5个,平均相对辨识误差保持在1.0以下,具有较好的同期线损异常数据辨识性能。

同期线损系统中的数据分析

阐述同期线损系统中的大数据分析技术,及其在反窃电中的应用,提出数据驱动的窃电行为识别模型、实时监测与预警系统构建、跨域数据整合与分析优化方案。

35 kV及以上分线同期线损管理与采集运维消缺研究

受线损和设备运行状态的影响,线路的运行性能偏低,为此,提出35 kV及以上分线同期线损管理与采集运维消缺研究。构建35 kV及以上分线同期线损数据的影响因素序列曲线,并根据实际线损数据状态调整对应的状态因素参数,分别从电力线路、三相平衡、用电负荷状态角度入手,实现对采集运维的消缺处理。结果表明,设计方法下的线损电量下降了80 MW,对应的功率因数达到了0.95,且线损率仅为20%,电压不平衡度下降了3%。

HPLC技术在智能电网台区同期线损监测中的应用

阐述数字化供电系统中的台区同期线损管理现状和特点,探讨基于宽带电力线载波通信HPLC技术的数字化台区同期线损监测步骤,并通过案例验证其有效性。

低压台区同期线损异常分析方法与应用

经济发展促进了电力行业的发展和进步,促使低压台区同期线损异常分析成为一项关键任务。线损是指在电力输配过程中因为电流通过导线、变压器等设备而产生的热量和电磁能量的消耗现象,线损率的高低直接关系到电力系统的经济效益和供电质量。鉴于此,文章就低压台区同期线损异常分析的方法展开研究,这对于提高电力系统运行效率、降低能源消耗具有重要意义。

数据知识融合下的输电线路线损计算及异常分析

以数据知识融合为基础,提出了输电线路线损计算方法,并结合GBDT模型进行建模和优化。通过提取EWMA特征、时序曲线特征、线路杆塔特征,多维度地分析影响线损的因素。采用基于数据知识融合的GBDT模型,结合理论计算和实际影响因素,构建了线损计算模型。引入BOA算法优化XGBoost模型参数,提高了电网损耗计算的精度。结果表明,在负载率较小、电流互感器误差较高的状态下,输送电量、电流平均值和功率变化对异常的贡献尤为显著,同时环境因素也会对导线电阻产生影响。

浅谈山区县同期线损管控

1山区县同期线损存在的问题及原因。新县地处河南省信阳市大别山腹地、长江淮河分水岭地带,是典型的山区县和林业县。基于县域地形地理和经济社会发展制约,新县山区电网特性、农村电网特性、新能源资源丰富三重特性明显,是同期线损管控难的主要问题和症结。

竞赛与实战相融合 提升线损管理水平

遵义是全国著名的红色文化旅游区、国家文明城市,是西南除省会以外的第一大经济体,也是贵州的第二大用电量地区。为进一步全面提升指标实力,结合国家发展战略和公司三年降损行动方案,遵义供电局推出“竞赛实战化”管理模式,采用“以赛代帮、以赛代学、以赛代治”的新型管理模式。推动职工创新,激发员工开展降损增效及节能减碳,持续提升基层人员的线损管理水平,加强线损业务对标和交流培训,培育线损技术专家和管理人才.

基于数据融合共享的同期线损管理系统建设

在长期运行过程中,电网会出现不同程度的线损情况,而线损会影响电力企业的经济效益,只有加强线损管理才能够减少资源浪费与经济损失。文章利用调查法、文献资料法等方法对基于数据融合共享的同期线损管理系统进行了研究与探讨。在探究过程中发现,在建设同期线损管理系统时应坚持标准统一、数据统一、数据共享、数据挖掘等原则,且需要构建系统保障体系、优化系统结构、完善系统功能、提高线损四分管理水平、提高中低压营配调数据质量,从而完善同期线损管理系统。

台区线损的计量管理系统设计与实现

阐述台区线损的计量管理系统采用先进的计量设备和技术,能够实时监测和记录低压台区的电量信息,并通过数据分析和处理,计算得出准确的线损情况。系统具备良好的用户界面和操作便利性。

一体化电量与线损管理系统提升配网经济运行率指标应用

围绕国家电网有限公司同期线损配网经济运行率指标考核要求,针对目前线损率监测指标失真问题,提出指标稳控和提升的应对解决方案,经实例应用验证该方案可以提升配网经济运行率指标,为各级市县供电公司配网线损指标提升提供了参考。

基于功率或电量预测的智能配电网统计线损同期化方法

智能配电网中电量采集数据缺失、遗漏导致按月线损统计不是严格意义上的自然月。为解决线损统计不同期问题,提出基于功率或电量预测的方法来改善配网线损统计。通过挖掘售电量数据,提出了一种基于年度售电量的灰色预测结果。再根据季度、月度层级占比得到月售电量的预测方法,与实际值的平均相对误差仅为1.94%,证明此方法简单有效适合电力各部门的广泛应用。将月售电量预测结果应用于线损统计,结合供电比例系数法,改善表计供、售电量不对应的问题,使得同期化,对按月实时分析网损有实际意义。

同期线损异常特征的电网降损在线监测系统

为有效监测配电网输电线路同期线损状况,降低电能损耗,保障配电网降损监测效果,设计了考虑同期线损异常特征的配电网降损在线监测系统。系统通过数据感知层采集配电网电力数据,通过网络通讯层上传到监控中心;利用电量监测数据获取模块配置的SCADA、DMIS与GIS配电运行设备,及时接收监测数据;利用线损模块计算线损后,将数据存储至异常监测数据库。实验结果表明,该系统可以有效监测配电网输电线路同期线损,监测结果与实际线损值接近,且系统监测损耗较低,降损监测效果较好。

基于数据知识融合的输电线路线损计算方法及算例分析

为了提高输电线路线损计算的精确度,该文的研究针对传统理论计算方法的弊端,建立了基于数据知识融合的BOA-GBDT线损计算模型,将线路杆塔特征、运行曲线特征、线损数据的指数加权移动平均值特征纳入计算范围,实现了理论线损计算指标与非理论影响量的深度融合。经过算例分析,新建立的线损计算模型在精确度上达到了优秀水平,并且线损计算过程增加了非理论影响量的权重,使其计算模式更合理。

基于同期线损的低压配电线路电量异常监测系统设计

为了保证低压配电网稳定运行,降低配电线路电能损耗,设计一种基于同期线损的低压配电线路电量异常监测系统。以Visual C^(++)为开发语言,系统实时检测模块包含多串口单片机的数据接收器。数据接收器经总线RS-485采集智能电表的电量数据信息,通过GPRS网络传输器将电量数据信息传送至线损模块。线损模块计算线损处理服务器利用改进等值电阻法计算低压配电线路同期线损,提取出电量异常线路,并利用数据库表显示线损分析结果。通过监测结果发布模块的终端服务器主机,呈现并预警低压配电线路电量异常监测结果。经实验结果验证,该系统可以实现同期线损的精准监测,实现电量异常监测和电量异常线路可视化预警。

基于数据融合与智能计算的电网线损管控关键技术研究

为了提升线损管控的效率,文中对数据融合与智能计算技术进行了深入研究。基于电路叠加原理及牛顿-拉夫逊算法构建了以DBN为基础的融合模型,该模型将电网模型节点的有功及无功功率、节点电压作为模型输入,以线路的线损值为输出,并通过梯度上升法进行训练。在训练过程中根据不同的网络结构采取在线学习的方式对训练参数加以调整,进而保证了损失函数的收敛速度及网络参数的更新效率。在实际电力运行环境下进行的线损计算仿真结果表明,相较于BP网络,所提模型的MAPE提升了4.019%,而RMSE降低了74.40%,对于线损的计算能力显著提升。

基于数据特征的配电网同期线损异常辨识方法

当前配电网同期线损异常辨识方法存在辨识结果不精准的问题,提出了基于数据特征的配电网同期线损异常辨识方法。确定配电网同期线损数据正“秩和”与负“秩和”近似相等特征关系,分析配电网同期线损异常情况,动态管控配电线路。构造密度指峰函数,避免出现相距较近的聚类中心,聚类数据特征向量。计算待辨识向量与实际向量之差,构建支线回路关联矩阵,判断数据是否为异常数据,实现配电网同期线损异常辨识。实验结果表明,所提方法的异常数据变化曲线与实际异常数据变化曲线一致,且在0~8、0~9支线上,只存在1个异常数据辨识误差,具有精准的辨识结果。