配电网损的“三分、累加”计算方法

本文提出了配电网的全线路按分段计算,全电量按分量计算,时间上分时计算,然后累加的所谓'三分、累加'的计算方法。

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。

配电网中的电能计量与线损策略分析

阐述电能计量原理、配电网络中线损原因。提出配电网电能计量和线损管理措施,包括建立健全线损管理制度、改进理论线损计算方法、加强线损安全管理、搭建运行平台调整设备配置。

基于海量数据的低压配电网线损预测与窃电诊断研究

电力行业一直是现代社会的重要支柱,而低压配电网线路、设备情况复杂,其配电网台区线损和电力窃漏问题一直困扰着电力系统的可靠性和经济性。本研究旨在利用海量数据分析技术和机器学习方法,以提高低压配电网线损的预测准确性和电力窃漏的识别效率。研究采用了一个综合性的方法,通过数据采集、特征提取、模型训练和窃电识别等多个步骤,构建了一个强大的数据分析框架。通过对真实电力系统数据的实验验证,证明了所提出的方法在低压配电网线损预测和窃电识别方面的有效性。这一方法有望在提高电力系统的可靠性和经济性方面产生深远影响,为电力行业的发展提供了新的思路和方法。

考虑新能源接入下的配电网线损综合检测方法

双碳目标的提出,促进了电网朝着清洁低碳和安全可控等方向发展,线损是节能减排的直接体现和重要技术指标,针对现有配电网线损异常检测方法存在的检测精度差和效率低等问题,在线损异常检测系统的基础上,提出了一种结合灰色关联分析、改进K-means算法和孤立森林算法的配电网线损异常检测方法。通过灰色关联分析和改进K-means算法优化孤立森林算法,灰色关联分析完成特征属性的筛选,改进K-means算法完成数据聚类处理,提高了孤立森林算法异常检测的准确率和效率。结果表明,所提方法与常规方法相比,在多项指标上具有最优的检验效果,检验精度达到100%,平均检测时间为0.0402 s,为双碳目标实现提供了一定的支持。

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。

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。

基于分布式电源接入的配电网线损监测技术研究

设计了基于分布式电源的配电网线损监测系统,系统架构包括数据采集层、数据处理层以及系统应用层,实现了对配电网线损的精准监测和动态管理。经过测试,验证了系统的性能和准确性。实验结果表明,设计方法与传统方法相比,在中负荷和高负荷异常运行状态下的异常检测准确率、线损监测精度以及突变点识别率方面均明显提升,表现出较高的精度和稳定性。

基于改进核心向量机的配电网理论线损计算方法

为了提高配电网理论线损计算的精度,提出了一种基于改进核心向量机(quantum genetic algorithm-core vectormachine,QGA-CVM)的智能化理论线损计算方法。QGA-CVM方法将理论线损的计算抽象成回归分析问题进行求解,把理论线损已知的线路构造成样本集,以其做为CVM的数据来源加以训练,进而获得回归分析问题的拟合函数。在CVM训练过程中,利用QGA搜寻CVM的最优训练参数,以克服CVM训练参数选取的盲目性,提高了QGA-CVM的计算精度。最后通过实验验证了QGA-CVM理论线损计算方法的有效性,与传统方法相比,QGA-CVM方法在线损计算精度和速度等方面拥有更好的性能。

配电网数据采集与线损自动化系统研究

该文探讨了在GPRS／CDMA通讯模式下,利用国网最新2004版负控规约进行10kV配电网数据采集和线损分析的原理、构架和实现方法。本文重点分析了主站系统功能规范,配电网线损分析模型建立、主站系统软件包开发框架及解决方案等技术问题。以大连市内供电局为例,给出了具体的实施过程。

应用高度集成的配电网线损监测分析系统设计

针对配电网线损监测分析系统应用集成度低的问题,提出一套新的线损系统设计方案。系统集电能数据采集、负荷控制、线损监测与分析应用于一体,实现不同通信方式、通信协议的采集终端的一体化接入。通过实际电网的试运行表明该系统是进行配电网线损监测与分析的可靠高效的工具,并有助于降低线损、进行准确的市场分析和保证有序用电。

负荷数据不完全的配电网降损优化方法

为减小配电网网损,本文对不完全配电网负荷数据情况下的多种类型分布式电源出力优化方法进行了研究。首先,依据配电网拓扑结构、支路参数和部分有监测装置节点的负荷数据,计算出其他节点的负荷功率;其次,以多种类型分布式电源的出力为决策变量,以网络节点电压和支路电流不越限为约束条件,以配电网线路总体损耗最小为目标建立优化模型,采用罚函数方法处理约束条件,结合优化目标函数确定适应度函数;最后,采用粒子群优化算法进行优化模型求解。通过某10 kV馈线中的仿真算例验证了所提出方法的正确性和有效性。

基于GIS的可视化配电网理论线损计算子系统

搞好线损管理工作对电力系统有重要的经济意义。论述了如何应用Ar cGIS开发可视化线损管理系统。系统运用Esri公司的ArcObject (AO)作为控件 ,用VB语言进行开发。关于理论线损的计算 ,主要描述了按配变容量分配负荷算法的实现 ,矩阵A的构建是整个算法的核心。本系统已经过中国电力科学研究院有关专家的测试 。

基于灰色关联分析和改进神经网络的10 kV配电网线损预测

为更全面、准确地评估10 kV配电网线损水平,提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线线损预测方法。通过灰色关联分析方法定量分析了15个电气指标与10 kV配电网线损的关联性,再经过实际10 kV配电网数据的预测校验,最终确定了最佳的电气特征指标体系;其次使用十折交叉验证法结合试凑法计算分析不同神经网络结构下的模型预测性能,确定了最佳的网络结构,解决了BP神经网络(BPNN)隐含层节点数目多凭经验确定的缺点。考虑到传统的BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用自适应遗传算法改进BP神经网络(AGABPNN)的方法,进行学习和预测,并对比分析了该方法和径向基神经网络(RBFNN)、传统的BP神经网络的收敛性和预测准确性。通过某地区329条10kV线路实例计算,3种方法最小预测误差分别为6.71%、12.95%、17.05%,验证了AGA-BPNN具有更好的收敛性和泛化能力。

光伏并网发电系统对配电网电压及网损影响的研究

对光伏并网发电系统进行了仿真研究,针对光伏发电系统不同接入位置、不同接入容量,分析了光伏发电系统对配电网电压分布的影响,然后研究了光伏发电系统对配电网网损的影响,并得出了相应的影响规律.

配电网洪涝地质灾害的灾损特点及防灾技术研究

暴雨引发的洪涝和地质灾害将会造成配电网严重停电和灾损。首先结合实例对福建省洪涝地质灾害的灾损进行了技术分析;其次对架空线路、配电装置的灾损特点及防灾措施进行了分析;最后结合实际情况,提出了网络优化及防灾差异化设计的技术措施。

同伦 BP 网络及其在配电网线损计算中的应用

提出用结构电阻来表达网络结构和运行方式对配电网线损的影响，并应用反向传播神经网络和连续同伦学习算法拟合一个中压配电网有代表性的线损数据．同伦算法具有全局收敛特性，迭代次数比常规迭代算法大大减少，且达到较高收敛精度．

浅谈影响配电网线损因素及降低线损的措施

配电网线损属于电网的终端损失,其在电网损失中占有较大比例,严重影响电力企业的经济效益,也会对电力企业的供电能力产生影响。因此,找出影响配电网线损的因素,并采取有效的降损措施,是提高供电企业经济效益的主要方式。

10kV配电网线损的原因及改进措施分析

电力网电能损失率(简称线损率)的大小直接影响到人们用电的畅通以及电力系统的正常运行,它能够反映出电力网的生产技术以及运行管理水平,是电力企业的一项重要经济指标。10kV供电系统是电力系统中重要的一部分,它的配电网线损在整个电力网线损中占有非常重要的地位,其是构成全部线损的主要部分,因此如何降低10kV配网线损是目前的一项重要工作。本文通过分析10kV配电网线损产生的原因,并提出相关的改进措施。

基于GMDH算法的配电网线损数据预处理研究

针对当前配电网线损计算的特点及数据存在缺失、异常等情况,基于数据分组处理算法(GMDH)建立了配电网线损缺失数据的预处理模型,实现对线损缺失数据的预处理。模型基于最邻近算法确定因变量和自变量缺失值的上下限,并进行随机插补,建立所有变量的数据分组处理模型,寻找最优复杂度模型,计算缺失值并进行迭代循环。算例结果表明,模型计算结果误差小、运算速度快,对缺失的线损数据能进行有效的动态更新,提升了数据质量,优化线损计算分析结果。