基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法、系统、应用技术方案

本发明专利技术属于电网规划技术领域，公开了基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法、系统、应用。该方法包括：划分供电区域，获取边远供电区域的现状数据并进行分析；基于分析后的结果数据，进行配电网的电力电量数据修正系数计算，优化配置参数，对选择的供电区域进行当前电力电量预测，并获取当前负载率确定配电网络运行的优化目标函数；通过目标函数和遗传算法计算得到边远供电区域的现状情况，建立配电网电压优化控制模型，基于配电网电压优化控制模型进行供电情况的数据调整和优化，得到对应的修正数据和配置数据。本发明专利技术实现了延长配电变压器的寿命，优化配电网络安全运行的目的。优化配电网络安全运行的目的。优化配电网络安全运行的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法、系统、应用


[0001]本专利技术属于电网规划
，尤其涉及基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法、系统、应用。

技术介绍

[0002]现有的配电网划分的供电区域大多依据行政区域或者运维人员的经验划分，显然已经无法满足我国电网高速发展的需求。
[0003]近年来，配电变压器对电力的需求持续增长，由于传统能源的短缺，电力行业也在积极地开发新能源。为了满足配电变压器的需求，分布式电源开始在配电网中使用。分布式电源是与周边环境兼容的独立电源，能够利用天然气、煤层气等燃料，或利用沼气、焦炉煤气等废气资源，或利用风能、太阳能、水能等可再生资源进行发电，为配电网供电，从而能够调节用电高峰，为边远配电变压器或商业区和居民区送电。现阶段，将利用太阳能进行发电的光伏发电设备作为分布式电源较为普遍。
[0004]由于配电网的阻抗比较大，有功功率和无功功率的耦合性较强，因此有功潮流的分布和无功潮流的分布均对配电网的有功网络损耗和电压质量有较大影响。配电网引入分布式电源后，使配电网从单电源供电发展为多电源供电改变了配电网的潮流分布，增加了配电网的有功网络损耗。潮流分布改变后的配电网中的分布式电源的输出会产生电压波动，甚至会产生电压越限的现象，从而降低了配电网的运行安全性。
[0005]同时对于边远区域负荷配电网电力电量现有技术准确预测与调控效果差。
[0006]而纵观配电网电力电量优化挖掘运用到电力系统的应用，大多是基于无功电压划分的供电区域，将配电网抽象成拓扑网络，把线路间阻抗、电压等信息作为网络中边的权重，利用最传统的算法进行挖掘，缺少对实时负荷状态自身性质的考虑；或者以边远区域负荷的核心实时负荷状态发现关键实时负荷状态，利用区间连边发现关键线路，还有就是用边远区域负荷结构对子区域进行划分，缺少对电网拓扑结构和实时负荷状态本身数据的联合考察，划分的供电区域的准确性还有待提升。
[0007]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0008](1)现有技术中，对各类地区大规模配电网的电力电量预测的准确度低。
[0009](2)现有技术中，对运行中的负荷设备不能进行有效保护，不能延长设备的使用寿命，而且配电网络运行安全性低。

技术实现思路

[0010]为克服相关技术中存在的问题，本专利技术公开实施例提供了一种基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法、系统、应用。
[0011]所述技术方案如下：一种基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法包括以下步骤：
[0012]S1，划分供电区域，获取边远供电区域的现状数据并进行分析；所述边远供电区域
的现状数据包括配电网的电力电量数据；
[0013]S2，基于分析后的结果数据，进行配电网的电力电量数据修正系数计算，优化配置参数，对选择的供电区域进行当前电力电量预测，并获取当前负载率确定配电网络运行的优化目标函数；
[0014]S3，通过目标函数和遗传算法计算得到边远供电区域的现状情况，建立配电网电压优化控制模型，基于配电网电压优化控制模型进行供电情况的数据调整和优化，得到对应的修正数据和配置数据。
[0015]在一个实施例中，在步骤S2中，基于分析后的结果数据，进行配电网的电力电量数据修正系数计算，优化配置参数，对选择的供电区域进行当前电力电量预测，并获取当前负载率确定配电网络运行的优化目标函数包括：
[0016]步骤1，获取边远供电区域和实时负荷状态的数据，并对获取的数据进行预处理；
[0017]步骤2，基于预处理后的数据进行边远区域负荷挖掘，得到电力电量超负荷的边远区域负荷；基于得到的电力电量超负荷的边远区域负荷，获取非电力电量超负荷边远区域负荷；
[0018]步骤3，根据划分的供电区域结果提取边远区域负荷特征，给出配电变压器或者柔性开关接入方式的建议并输出。
[0019]在一个实施例中，步骤1中，所述对获取的数据进行预处理包括：
[0020]建立实时负荷状态网络，读取实时负荷状态电压、负荷数据，将得到的数据代入实时负荷状态网络进行验证；利用随机森林对空缺数据进行预测和填补，得到完整的数据；并将每个实时负荷状态的电压、有功负荷和无功负荷数据转换成RGB彩色图像；
[0021]所述数据包括配电变压器有功负荷、无功负荷和三相平均电压变化数据。
[0022]在一个实施例中，步骤2中，所述基于预处理后的数据进行边远区域负荷挖掘包括：
[0023](1)将实时负荷状态以度数排序，优先挖掘度数大的实时负荷状态；所述实时负荷状态度数{D}为网络中与实时负荷状态相连的边的总数；判断是否所有实时负荷状态都被归入到某边远区域负荷，若否，则转向步骤(2)；若是，则结束；
[0024](2)将排序最靠前的还未划分入任何一个边远区域负荷的实时负荷状态N1加入边远区域负荷C，将N1的邻实时负荷状态加入邻域B；
[0025](3)将N1的图像逐个与B中实时负荷状态图像利用指纹哈希算法进行对比，得到图像相似度最高的实时负荷状态N2，计算将N2加入C后的局部组件度增量
△
R，判断
△
R是否大于0，如果
△
R>0，转向步骤(4)；如果
△
R<0，从C中剔除N2；
[0026](4)将N1加入C，从邻域中删除N2，将N2的邻实时负荷状态加入B；重复步骤(3)至步骤(4)，直至邻域B为空；重复步骤(2)至步骤(4)，直至所有实时负荷状态都归属到某一边远区域负荷。
[0027]在一个实施例中，所述步骤(3)局部组件度其中，{I}表示边远区域负荷内部边的边数，{T}表示连接边远区域负荷内实时负荷状态所有边的边数；
[0028]所述基于得到的电力电量超负荷的边远区域负荷，获取非电力电量超负荷边远区域负荷包括：
[0029]将得到的重叠实时负荷状态随机划分到任意一个所属边远区域负荷；计算此时网络的优化目标函数，遍历每一个重叠实时负荷状态，将其依次划入其他所属边远区域负荷，得到优化目标函数增量{
△
Q}最大的时的边远区域负荷划分；
[0030]所述网络的优化目标函数计算公式如下：
[0031][0032]其中，{m}表示配电网络所有边权值的和，{A
ij
}表示i、j连边的权重，{k
i
}表示实时负荷状态i的度，{δ(c
i
，c
j
)}当实时负荷状态i、j属于同一个边远区域负荷时为1，反之为0。
[0033]在一个实施例中，步骤3中，所述根据划分的供电区域结果提取边远区域负荷特征，给出配电变压器或者柔性开关接入方式的建议包括：
[0034]利用得到的划分的供电区域结果，将每个边远区域负荷内的实时负荷状态数据相加取均值，得到代表这个边远区域负荷的数据特征，在边远区域负荷内部利用指纹哈希算法计算每个实时负本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1，划分供电区域，获取边远供电区域的现状数据并进行分析；所述边远供电区域的现状数据包括配电网的电力电量数据；S2，基于分析后的结果数据，进行配电网的电力电量数据修正系数计算，优化配置参数，对选择的供电区域进行当前电力电量预测，并获取当前负载率确定配电网络运行的优化目标函数；S3，通过目标函数和遗传算法计算得到边远供电区域的现状情况，建立配电网电压优化控制模型，基于配电网电压优化控制模型进行供电情况的数据调整和优化，得到对应的修正数据和配置数据。2.根据权利要求1所述的基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法，其特征在于，在步骤S2中，所述对选择的供电区域进行当前电力电量预测包括：步骤1，获取边远供电区域和实时负荷状态的数据，并对获取的数据进行预处理；步骤2，基于预处理后的数据进行边远区域负荷挖掘，得到电力电量超负荷的边远区域负荷；基于得到的电力电量超负荷的边远区域负荷，获取非电力电量超负荷边远区域负荷；步骤3，根据划分的供电区域结果提取边远区域负荷特征，给出配电变压器或者柔性开关接入方式的建议并输出。3.根据权利要求2所述的基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法，其特征在于，步骤1中，所述对获取的数据进行预处理包括：建立实时负荷状态网络，读取实时负荷状态电压、负荷数据，将得到的数据代入实时负荷状态网络进行验证；利用随机森林对空缺数据进行预测和填补，得到完整的数据；并将每个实时负荷状态的电压、有功负荷和无功负荷数据转换成RGB彩色图像；所述数据包括配电变压器有功负荷、无功负荷和三相平均电压变化数据。4.根据权利要求2所述的基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法，其特征在于，步骤2中，所述基于预处理后的数据进行边远区域负荷挖掘包括：(1)将实时负荷状态以度数排序，优先挖掘度数大的实时负荷状态，实时负荷状态度数{D}为网络中与实时负荷状态相连的边的总数；判断是否所有实时负荷状态都被归入到某边远区域负荷，若否，则转向步骤(2)；若是，则结束；(2)将排序最靠前的还未划分入任何一个边远区域负荷的实时负荷状态N1加入边远区域负荷C，将N1的邻实时负荷状态加入邻域B；(3)将N1的图像逐个与B中实时负荷状态图像利用指纹哈希算法进行对比，得到图像相似度最高的实时负荷状态N2，计算将N2加入C后的局部组件度增量
△
R，判断
△
R是否大于0，如果
△
R>0，转向步骤(4)；如果
△
R<0，从C中剔除N2；局部组件度其中，{I}表示边远区域负荷内部边的边数，{T}表示连接边远区域负荷内实时负荷状态所有边的边数；(4)将N1加入C，从邻域中删除N2，将N2的邻实时负荷状态加入B；重复步骤(3)至步骤(4)，直至邻域B为空；重复步骤(2)至步骤(4)，直至所有实时负荷状态都归属到某一边远区域负荷。5.根据权利要求2所述的基于边远区域负荷配电网电力电量优化方法，其特征在于，在
步骤2中，所述基于得到的电力电量超负荷的边远区域负荷，获取非电力电量超负荷边远区域负荷包括：将得到的重叠实时负荷状态随机划分到任意一个所属边远区域负荷；计算此时网络的优化目标函数，遍历每一个重叠实时负荷状态，将其依次划入其他所属边远区域负荷，得到优化目标函数增量{
△
Q}最大的时的边远区域负荷划分；所述网络的优化目标函数计算公式如下：其中，{m}表示配电网络所有边权值的和...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭良松，徐闯，赵建光，张小安，张创昌，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司和田供电公司，
类型：发明
国别省市：