配电网理论线损概率分布函数的计算与分析

线损是衡量配电系统节能减排和运行效率的重要指标。随着“双碳”目标的提出,大量随机性和间歇性的可再生能源接入配电网,给配电网的线损计算带来新的挑战。该文从概率角度出发,在基于高斯混合模型的节点注入电流基础上,结合广义非中心卡方分布推导了任意电流分布下配电网理论线损概率分布的解析表达式,并首次给出配电网理论线损的均值、方差和矩生成函数的准确表达式。考虑到理论线损概率分布难以直接计算,提出一种基于Raphaeli级数的线损概率密度函数和累积概率分布函数的数值计算方法。基于IEEE 33节点系统的算例分析表明,提出的线损计算公式能够准确、高效地计算线损均值和概率分布函数。

基于用电信息采集数据的低压台区异常线损诊断新方法

低压配电网台区的线损分析对发现和解决异常线损问题,减小用电损失以及用户的精细化管理具有重要意义。文章基于全事件用电信息采集系统采集的真实台区数据,提出了一种新的低压台区线损诊断方法。该方法利用电网诊断规则对所采集的原始数据进行质量分析,并通过对台区线损特征地提取和分类,建立了基于电压信息的二分K-means聚类诊断算法和基于电量信息的全局搜索诊断算法,实现了对台户异常电能表的快速定位及台区线损异常的治理。通过剔除异常电能表和实际检验表明该方法具有较高的准确性和一定的实用性。

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。

灰狼算法优化SVR的10kV配网线损率预测研究

有效控制线损率不仅能为电力企业带来经济效益,而且能进一步提高一次能源的利用率。为了实现对10 kV配电网线损率的准确预测,提出基于灰狼算法(Gray Wolf Optimizer)优化支持向量机回归(Support Vector Regression)的10 kV配电网线损率预测方法;采用基于马氏距离的异常值检验及主成分分析法(Principal Components Analysis)对原始数据进行预处理,保证数据的清洁性的同时剔除原始数据中的冗余信息。利用GWO算法强搜索性的特点与SVR进行结合建立模型,通过与原始SVR、ABC-SVR、BP神经网络模型的预测结果进行比较,GWO-SVR模型的预测精度最高,其均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.2332和0.1958,最大相对误差为14.4%,并且该模型具有最快的运算速度。

基于状态估计的配电网线损分析

当前电站自动化覆盖率高,可提供大量数据进行分析计算,为此提出一种基于状态估计的配电网线损分析方法,并分析该方法所用的信息管理系统的结构和功能。通过状态估计方法对采集数据进行处理,同时满足潮流计算的约束,消除误差和丢包带来的影响,得出较为精确的节点注入功率,以此计算配电网的线损率。

最优解逼近下配电网线损故障诊断方法设计

针对单纯以一次阈值思路计算引起线损异常导致故障诊断准确率不高问题,设计最优解逼近的配电网线损故障诊断方法。使用等效容量法计算配电变压器容量的分配比值,并根据全网线损功率的变化情况计算接入DG后的配电网线损参数。搭建三层BP神经网络结构,利用拓扑匹配方法对配电网的异常损耗进行匹配,当判定为异常状态时,通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,对线损的异常类型进行标记和定位,得到线损异常点的定位结果,根据定位结果进行线损故障诊断。实验结果表明,使用所提方法对配电网线损故障进行诊断,诊断准确率较高,具有较好的应用价值。

新型电力系统下大规模新能源接入配电网的线损变化趋势分析

分布式光伏发电具有随机性、波动性、地域性等特点,接入配电网中会造成功率波动,进而影响配电网的电能损耗。但是现有的电网线损计算分析并未考虑大规模新能源接入对线损的影响,如果沿用现有方法进行计算及开展接入工作则会造成较大的误差。本文针对分布式光伏发电近年来在贵州爆发式增长的现状及当前并网情况,从分布式光伏发电特征、台区用电特征等方面展开分析,并对光伏接入对台区线损影响进行理论计算与仿真分析;文中以光伏接入电网的实际台区为例,通过历史数据比对和现场应用情况分析,从接入位置、接入容量等方面进行相关验证;最后,总结分布式光伏接入配电网对分线、分台区线损的影响趋势并提出相应策略,为贵州电网10千伏及以下分布式光伏接入系统的方案提供参考依据。

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。

基于可再生能源的配电网电力调度优化模型研究

为了降低线路损耗与运行越限风险,构建基于可再生能源的配电网电力调度优化模型。针对可再生能源的波动性,以最低线路损耗与运行越限风险为目标函数,以电压约束、储能功率约束、潮流约束、结构调整约束为约束条件,建立配电网电力调度优化模型,利用基于帝国分裂的帝国竞争算法求解电力调度优化模型,获取最低线路损耗与运行越限风险对应的电力调度策略。实验证明:该模型可有效完成配电网电力调度,降低线路损耗与运行越限风险,抑制电压波动;在不同可再生能源渗透率时,该模型也可有效完成配电电力调度,提升电能质量。

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。

基于量测数据处理的中低压配电网线损分析方法研究

为了提升电力网络中低压配电网网络线损的预测精度,文中对神经网络的结构、训练方法等基本理论进行了研究。针对传统神经网络在复杂结构下训练时梯度消失和陷入局部最优的现象,引入了一种自适应遗传算法(AGA)。该算法通过网络的基本结构来确定染色体上的基因位数,使用一种可变交叉、变异概率策略,从而有效提升了训练时的稳定性及效率。基于配电网的关键指标体系,对某10 kV配电网络完成数据采集,并使用量测数据进行了算法的性能仿真实验。实验结果表明,在相同的迭代条件下,改进后的算法相比传统神经网络算法对330条配电线路的平均预测精度提高了2.20%。此外,算法在迭代过程中的稳定性更强,即使在更低的目标精度下,也不会出现过拟合现象。

基于径向基函数的配电网不平衡线损预测方法

为解决因不平衡电量分配而造成的配电网线损率过大的问题,设计基于径向基函数的配电网不平衡线损预测方法。根据径向基函数表达式,确定电压径流指标、电流径流指标的具体数值,统计配电网电量径流。根据统计结果定义电信号缺失数据,依据所得数值的时空分布特征控制异常值参量的实际求解范围,实现对配电网不平衡线损的预测。实验结果表明,在径向基函数的作用下,有功功率做功量超过了电信号做功总量的90%,能够较好地解决因不平衡电量分配而造成的配电网线损率过大的问题。

基于分布式电源的配电网线损计算与降损技术

文章介绍了基于分布式电源接入的配电网线损计算方法,分别阐述了等效容量法及前推回代法,在前推回代法介绍时,在传统方法的基础上进行了进一步改进,并给出了具体的计算步骤。而后以10kV配电网为例,对接入分布式光伏电源后配电网降损的技术展开了探讨,提出合理选择分布式光伏电源的接入位置、接入容量、能量存储装置三个有效降损方法,还介绍了几种具有降损效果的其他技术措施,旨在为电力企业有效控制接入分布式电源的配电网线损率提供参考。

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。

计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究

当前配电网线路交流融冰过程中,大多只考虑成本进行融冰优化,忽略了部分属性因子,使得优化后线路最大覆冰厚度依旧较大。因此,提出计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究。由于线路损耗发热量会抑制覆冰增长,建立计及线损的覆冰增长模型,描述配电网线路覆冰变化情况。以最小交流融冰运行成本、最小覆冰厚度为目标,定义线路交流融冰优化目标函数,并提出电流约束、电压约束、融冰启动约束、覆冰厚度约束和融冰紧急性约束。运用禁忌搜索算法对目标函数进行不断求解,通过全局逐步寻优生成交流融冰优化决策。算法例分析结果表明:所提方法得出的优化决策实施后,配电网线路覆冰最大厚度仅为15.67mm,满足了输电网络安全运行要求。

高渗透率新能源接入电力系统对线损的影响及降损措施

随着新能源渗透率的不断提升,电力电量平衡、电力市场等电网运行不确定因素增加,新能源出力的随机性、波动性将引起更加复杂的电网损耗机理及降损问题[1],使电网线损管理工作面临严峻挑战。文章以输电网、配电网为研究对象,分析高渗透率新能源接入对其线损的影响并提出降损措施。

混合不同数据采样密度的配电网线损连续算法研究

文章针对分布式电源接入配电网的理论线损计算问题,提出了一种结合不同数据采样密度的混合计算方法。该方法通过利用分布式电源的高密度实时数据采集,计算配电网各节点负荷的实时输出功率,有效弥补了传统线损算法只依赖负荷电量信息的不足,提高了线损计算的精度。在IEEE 17节点配电网系统中的算例分析结果表明,该算法具有较高的准确性。仿真结果显示,该方法在多种场景下都能有效减小误差,充分利用了配电网中的高密度采集数据,具备较强的实用性。通过该方法,电网公司可以更精确地进行线损管理,提高电网运行的经济效益,并为电网的精益化管理提供了可靠的技术支持。

配电网电能损耗计算与降损措施分析

配电网电能损耗是衡量配电网运行效率和经济性的关键指标,准确计算配电网电能损耗并制定有效的降损措施,对于提高电能利用率、节约能源成本以及促进电网经济运行具有重要意义。文章以理论线损计算和统计线损计算为研究对象,深入分析了两种方法的原理、数学模型、适用条件、精度以及实际应用效果等,揭示了各自的优势和局限性。在此基础上,从优化网架、无功补偿以及自动化建设等方面,提出全面的配电网降损措施。文章研究成果可为配电网规划设计、运行管理以及降损增效提供重要的理论依据和实践指导,具有广阔的工程应用前景。

配电网线损新型定位技术的开发与应用

文章旨在探讨一种新型的配电网线损定位技术,旨在提高电力系统的运行效率,减少能源损失。文章介绍了线损的概念和影响因素,分析了新型定位技术的核心和实施流程,并验证了该技术的可行性和有效性。

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。