计算线损应具备的技术资料

本文主要对计算线损需要具备的技术资料进行分析。

关口计量装置整改消缺降低计算线损的探讨

电力企业管理水平中重要指标就是线损评价,线损状况能够反映电力企业综合管理效果.管理人员要注重关口计量装置整改,充分的处理好信息管理系统采集工作,对于用电信息进行认真分析,明确其中存在的主要问题.制定有效的整改措施方案,有助于电力企业经济水平持续提升.

应用均方根电流法计算线损及误差分析

农村0.4kV低压配电网的分布错综复杂,且无完整、准确的线路参数和负荷资料.因此,在实际工作中常用均方根电流法进行理论残损的计算,以求简便易行.本文通过实例,对农村低压配网应用均方根电流法计算线损的方法、步骤以及存在计算误差的技术原因进行分析说明.1 实例计算农村某低压配电台区三相四线制供电,代表日的负荷电流实测记录为:0～8时为22 A,9～18时为65 A;19～24时为38 A.该台区配变低压侧计量,月用电量是15000kW·h,运行时间660小时.线路接线及有关参数如下图所示.

基于边缘计算的实时线损监控系统研究

为有效减少数据传输量、降低服务响应时延、增强网络效能,设计了基于边缘计算的实时线损监控系统。系统通过分钟级数据进行小时级的台区线损计算。引入低压故指设备,对分支箱、表箱的进出线冻结电能进行测量,并对台区下各分段线损进行计算,以实现对台区的分级、分层线损的分析和管理。通过仿真与分析,线损计算应用(APP)能够实现实时线损数据计算及监控,计算所得线损率与用采系统中线损率基本一致。仿真结果验证了所提系统的有效性。

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。

基于K-Means聚类和Boosting算法的配电网线损计算方法

传统线损计算方法所需电气参数较多且计算过程烦琐,导致配电网线损计算结果精度较低,因此提出了一种基于K-Means聚类和Boosting算法的配电网线损计算方法。先采用K-Means聚类算法挖掘配电网的线路负荷有功电量、线路负荷无功电量、线路长度及线路负载率等电气特征指标,再将电气特征指标作为Boosting算法线损预测模型的输入数据,经过模型训练完成配电网线损的预测计算。实验结果表明,该设计方法的线损计算值与真实值之间的误差仅为4.27%,具有较高的配电网线损计算精度。

10kV配电网线损计算方法研究

在配电网巡检工作中,线损理论计算是一项重要的工作,其为科学管理线损提供理论依据。本文主要介绍了线损理论计算的均方根电流法、平均电流法、最大电流法、电压损失法、等值电阻法、潮流计算法,并论述了它们在实际应用过程中的优缺点。最后,对这几种计算方法进行总结归纳。

基于自适应蒙特卡罗方法的输电线路损耗计算

输电线路损耗计算除了受线路负载和其他外部输入量(如大气条件)等因素的影响外,还跟测量不确定度密切相关。测量不确定度的常见计算方法有两种,即基于测量不确定度表示指南(GUM)的传统方法和自适应蒙特卡罗(AMC)方法。迄今为止,GUM方法被认为是最准确的方法。揭示了GUM方法计算线损的主要缺点,使用AMC方法可以成功地克服GUM方法的缺点。以电网110kV输电线路为例,对两种方法进行了比较,结果表明,GUM方法电阻和线损计算结果方差较大,AMC法更适合于输电线路电阻和损耗的计算。

基于随机森林与内核岭回归的配电网线损在线计算

针对配电网自动化水平低,其节点电气数据以及拓扑结构变化不能完全做到实时监控,使线损计算困难的问题,提出了基于随机森林(random forest,RF)以及内核岭回归(kernel ridge regression,KRR)的配电网线损在线计算方法。首先,根据配网历史运行情况确定不同拓扑结构下的典型运行模式;其次,通过对不同运行模式的配电系统进行潮流计算,分别构建训练集,通过对内核岭回归模型的训练,充分挖掘支路线损功率与配电网状态之间的映射关系;最后,基于随机森林分类法判断配电网运行模式,进而通过对应运行模式的内核岭回归模型实现配电网线损在线计算。对IEEE 33节点配电网的算例分析结果表明,所提方法具有较高的精度和较好的鲁棒性。

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。

低压台区线损分析及降损措施研究

为保证供电企业在经营过程中的经济效益,供电企业应采取有效的降损技术措施,降低低压台区线损。供电企业应针对影响低压台区线损的因素进行分析,并采取有效的降损技术措施,从而提高供电企业的经济效益。文章对低压台区线损种类进行阐述,分析了影响低压台区线损的原因,并在此基础上提出了降低低压台区线损的措施。

线损计算分析在降低线损中的作用

文章介绍了国网浙江杭州临安电力公司对中压配电网的精益化线损降损体系建设的研究。在调查分析目前存在的问题和降损潜力的基础上,提出了从规划建设、设备装备水平提升、电网运行和管理降损等方面实施具体措施的建议。通过应用实际指标评估影响线损率的因素,构建精益化线损降损体系,进一步提高电网的经济效益。最终成果为《国网浙江杭州临安精益化线损降损体系建设研究》文本及相关图表和清单。该研究有助于实现节能减排和促进降损节能精益化管理工作的深化,推动电网企业向更加低碳环保、智能高效转变的目标实现。

关于光伏消纳范围识别的配电台区理论线损计算方法研究

配电台区理论线损计算方法主要分为传统与潮流两种,其中传统的线损计算方法分为均方根电流法、平均电流法和等值电阻法三种。按照目前我国电网系统的实际情况,综合分析低压配电网络的拓扑与参数变化较大的情况,从而提出关于光伏消纳范围识别的配电台区理论线损计算方法,对有源配电台区域进行拆分,将其变成多个无源电台区域,从而分别对拆分的单个配电区域进行线损的计算。本文首先概述光伏消纳范围识别的基本内容,其中分析电压的降落、出力时刻的相关性,以及综合的关联性;其次阐述光伏消纳范围识别的配电台区的办法,包含利用遗传算法的模型进行求解;最后介绍关于光伏消纳范围识别的配电台区理论线损计算方法。

配电网线损理论计算的实用方法——改进迭代法

文章介绍的“改进迭代法”是以一种新的完全反映配电网络结构特征的动态链表——“节点双亲孩子兄弟链表”为网络结构的基础，以“前推回代”潮流迭代算法为理论基础，适用于目前各种复杂配电网（辐射状、环状或网状）线损理论计算的实用方法。文章通过算例与牛顿法和均方根电流法进行了比较，结果表明改进迭代法比均方根电流法的计算结果不仅更精确。

可视化的配电网线损计算与管理系统

介绍了一个适用于配电管理系统 (DMS)高级应用软件的可视化操作平台 ,并在此平台上开发了全图形化人机界面的配电网线损计算与管理系统 ,提高了配电网大量数据录入的准确性和效率 ,并提供了方便、快捷、直观的查询和统计功能。实现了图形、数据、计算、分析与管理的高度一体化。这里还提出了一种适用于配网潮流计算的改进型前推回代法 ,这种方法具有收敛快、准确、实用等特点。

计算配电网线损的GA与BP结合的新方法

为了克服常规BP算法而陷入局部极小及基本遗传算法GA过早收敛的缺点 ,该文提出一种将神经网络BP算法与GA算法结合的新算法 ,用于计算配电网线损。对于有代表性的配电线路的线损与特征参数 (如线路某时段内通过的有功功率和无功功率供电量 )的样本数据 ,先作标准化处理 ,再进行分群 ,然后用GA与BP结合的新算法映射 (拟合 )线损与特征参数之间的复杂关系。以 6 8条配电线路数据为例 。

关口计量平台的线损计算及其影响因素分析

为提高电网企业的现代化经营管理水平,辽宁电网着手建立了全省统一的关口计量信息管理平台,以采集关口点数据,主要用于购售电管理与线损分析等。在已有研究成果的基础上,结合此平台特点,提出了一种通用、实时的线损计算方法;并借助于梯度与方向导数对模型的参数影响度与灵敏度进行了分析,最后通过算例证明了该方法的正确性与有效性。该研究成果可以有效地为电网规划、运行提供具体的参考指导。

基于动态聚类算法径向基函数网络的配电网线损计算

提出了基于径向基函数网络的计算配电网线损的实用方法。对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,采用一种新的动态聚类算法进行聚类,来确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率。利用RBF网络强的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,使网络学习了配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的趋势规律。以68条配电线路数据为例,仿真结果验证了文中提出的方法具有网络模型简单、学习速度快、线损计算精度高等优点。

基于支持向量回归的配电网线损计算模型

提出了一种基于支持向量回归的计算配电网线损的可行方法,建立了配电网线损计算的支持向量回归模型。针对有代表性的配电线路的线损与特征参数的样本数据,利用支持向量回归的拟合特性映射线损与特征参数之间复杂的非线性关系,找出配电线路的线损随特征参数变化的规律。为了提高支持向量回归机的学习效率,采用样本分类处理的方法分别对其进行训练,使的计算结果更加符合实际。以配电线路数据为实例,仿真结果验证了所提的方法和模型的有效性和实用性。