10kV配电网的线损管理与降损措施分析

随着能源短缺和环境污染问题日益严重,节能减排已成为全球共同关注的焦点。电力行业作为能源消耗和污染物排放的主要行业之一,促进其节能减排的重要性不言而喻。10kV配电网作为电力系统的末梢环节,其线损管理对于整个电力系统的节能减排具有重要影响。然而,当前10kV配电网的线损管理仍存在诸多问题,如线损率高、管理不规范、技术落后等。因此,加强10kV配电网的线损管理和采取有效的降损措施是当前亟待施行的办法。

大数据分析在配电网线损管理中的应用

配电网线损管理是提升能效、减少损失、优化运营的关键环节。其意义包括提高电能传输效率、环境保护、优化电网运作、延长设备寿命、降低运营成本和提升经济效益等。大数据技术能够提供强大的数据处理支持,但配电网线损管理目前面临智能化水平不高、降损改造专业水平有限和运维管理不够细化等问题。为此,需要采用高效的数据采集与处理平台、智能化线损诊断与优化决策及建立综合性线损管理系统来应对这些挑战,以提高线损管理的效率和精度,实现配电网的高效运行。

分时域10 kV配电网极限线损计算分析

配电网线损为电力系统经济运行的重要指标之一,体现着配电网的规划设计和运营水平。文中完善10kV配电网极限线损概念,利用均方根电流法基于配电网入口端负荷约束等式和负载端最大负荷约束条件建立配电网极限线损数学模型,利用遗传算法求解目标函数,分析极限线损最大最小值变化区间及趋势,比较最小线损率情况下的各负荷节点最优功率值,从能耗的角度分析配电网规划的合理性及改进方向。研究表明,10kV配电网极限线损的最大最小值计算结果处于合理区间,该拓扑结构下的配电网线损处于极限线损区间内,对供电公司下达综合线损率指标提供了有力的理论支撑。

10kV配电网的线损管理及降损措施分析

为落实国家节能减排政策,提高电力企业效益和管理水平,在实际的电网运行中必须采取线损管理、处理措施,减少不必要的电能损耗,在显著提高供电效率的同时,尽可能的节约成本,实现经济效益最大化。本文就10kV配电网的线损管理及降损措施作简要的分析、探讨。

10kV配电网同期线损管理及降损策略研究

本文旨在研究10kV配电网同期线损管理及降损策略。介绍了10kV配电网的线损构成和分类,并分析了影响管理线损的基本因素。针对这些因素,提出了降低同期线损的有效措施。最后,总结了研究内容和结果,并展望未来10kV配电网同期线损管理的发展方向。该研究对提高电力系统的运行效率和节能减排具有一定的参考价值。

基于大数据技术的35kV配电网线损无功补偿方法

当前的35 kV配电网线损无功补偿约束条件一般为单层级,导致无功补偿极限损耗值加大,为此,提出了基于大数据技术的35 kV配电网线损无功补偿方法。利用大数据技术的配电网线损补偿节点定位,构建35 kV配电网线损无功补偿模型,设定配电网线损多阶约束条件,求解35 kV配电网线损无功补偿模型,从而实现35 kV配电网线损无功补偿。设计对比实验,实验结果证明该方法的无功补偿极限损耗值均被较好地控制在了150 kW以下,在无功补偿的过程中控制效果更佳,具有实际的应用价值。

农电配电网线损节能措施分析

伴随国民经济的不断发展,对能源的需求量也在不断增加,对节能的要求也在不断提高,利用现代技术进行节能已经成了一种不可避免的发展方向。在目前的电力分配系统中,线损占到了电力分配系统的绝大多数,要想减少电力分配系统的线损,就必须对其进行优化。为了减少电力输送过程中的损失,针对农电输送过程中的线损进行了研究。对农村配电网线损进行了分析,并进行了降损增效最优方案的探讨,实现了对电网中的电能线损进行了有效的调控,对促进电力企业的发展有着非常重大的意义。

配电网线损管理中大数据分析的应用

线损管理作为配电网运行控制的重要步骤,会影响电网运行状态。文章重点介绍配电网线损管理的必要性与管理现状,探讨大数据分析技术在线损管理中的运用方法,如搭建综合线损管理系统、设计智能化诊断装置、高效处理线损数据及定向推送管理数据等,明确该技术在线损管理中的发展方向,从而提高配电网线损管理效率,保障区域配电网运行安全。

配电网中基于大数据分析的线损检测与减少策略研究

随着能源及环境保护需求不断增加,电力系统效率优化特别是降低配电网线损成为研究热点。文章围绕配电网中的线损问题展开,研究配电网中基于大数据分析的线损检测与减少策略。文章简要阐述线损的分类及成因,明确线损对整个电力系统的负面影响。在此基础上,深度剖析大数据技术在识别降低线损方面的应用潜力,如数据收集、预处理、特征提取等,提出基于大数据的线损减少策略,涉及网络优化、负荷管理、设备状态监测等内容,旨在通过这些策略的有效实施,推动智能电网的发展并实现能源的可持续利用。

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。

10kV配电网线损分析及降损措施研究

首先分析了10 kV配电网线损的构成及分类,进而从规划降损、运行降损、技术降损以及管理降损等多个角度分别提出了10 kV配电网的降损措施。

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。

10kV配电网线损的快速计算法

本文针对 1 0 k V配电网的实际情况 ,提出全网电压相位相近的情况下 ,用基尔霍夫电流定律和对称分量法得到每条线段电流 ,直接计算三相不对称潮流的线路损耗。避免了潮流计算过程以及复杂的网络电阻的等值问题 ,并通过 RTDS仿真模拟计算 ,说明此计算方法的快速。

基于MIS的配电网线损分析系统

结合县级电力局管理信息系统(MIS)开发实践,针对线损分析与MIS集成进行了研究。设计了配电网综合数据库,该数据库能同时满足配电网管理需求和电气分析计算需求。给出了线损子系统与其它子系统的数据交换图及线损分析系统实现框架和系统的主要运行界面。开发的基于MIS的配电网线损分析系统适应了当前MIS集成需求,已应用于多家县级电力局。

基层0.4kV配电网的线损管理及降损对策分析

文章分析了基层0.4kV配电网线损的原因,探析了基层0.4kV配电网的线损管理,提出了降低线损的有效对策,以供参考。

农村10kV配电网线损偏高的原因分析

在10kV配电网工程中,线损即为电阻、电导消耗的有功功率,作为我国供电企业重要的经济指标,不仅是经济效益的保障,也是我国电力事业发展的衡量标准。在农村,由于各种内在原因和外在原因,导致10kV配电网线损偏高,严重影响了偏远山区经济的发展,本文针对偏远山区10kV配电网线损偏高的原因进行系统地分析。

配电网线损理论计算与分析系统的开发研制

文章介绍了配电网线损理论计算与分析系统的设计思想及功能和数学模型,除传统的等值电阻法外,还开发成功了等效容量法和改进迭代法,以提高计算的实用性和精确性。

配电网理论线损计算与分析系统的研制

以Powerbuilder 6.5为开发平台 ,研制了一套利用均方根电流法进行配电网理论线损计算与分析系统。引入“等效容量”的概念处理配电网中的小电源 (小水电和小火电 ) ,使含小电源的配电网线损计算简便可行 ;定义了完整的结构数组表示节点的信息 ,使计算结果中包含所有节点和支路的理论线损信息 ;并提出一种基于队列的算法进行线损计算用以提高计算效率。系统基于Windows系统 ,可以提供配电网理论线损管理中所需报表。

10KV配电网线损的原因分析和解决措施

在电力系统中电网的电能损失率也就是线损率的大小直接关系到用户的用电水平和电力系统的正常运行,同时也是电力企业对于电力系统的生产运行水平和管理水平的一个重要体现,还是电力企业经济水平的一项重要指标。而10KV配电网又是电力系统的重要组成部分,其线损的大小在整个电力系统中有着至关重要的地位。本文主要对10KV配电网线损的原因进行了分析,并就如可降低10KV配电网的线损率提出了一些有效的解决措施。

基于馈线区间和GIS的配电网网损计算拓扑分析方法

结合配电自动化的工程实际问题 ,提出将馈线区间作为一个图 ,并将区间内各节点作为图的顶点 ,节点间线段作为图的弧 ,以线路潮流的方向作为弧的方向 ,并由此建立了配电网馈线区间的数学模型。在该模型的基础上定义了区间的网基结构矩阵和有向描述矩阵 ,并将其进一步结构化。从而得到能与GIS平台拓扑分析功能紧密结合的数据结构和计算分析方法。最后 ,描述了基于该方法的网损计算过程 ,并讨论了对不完整量测数据的处理问题。