用于新能源接入配电网的电网线损评估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及电网线损评估的技术领域，特别是涉及一种用于新能源接入配电网的电网线损评估方法及系统，其规范统一且评估精准；所述方法包括：获取发电设备接入配电网所用到的辅助电力设备参数信息；所述辅助电力设备包括导电线缆、逆变器、计量设备、电网侧连接设备、变压器和直流开关设备；基于机器学习算法，构建辅助电力设备损耗特征识别模型，利用辅助电力设备损耗特征识别模型对所有辅助电力设备参数信息进行特征识别，获得电网线损要素设备集合，所述电网线损要素设备集合包括对新能源接入配电网造成电网线损的所有辅助电力设备；基于机器学习算法，构建辅助电力设备损耗参数提取模型。取模型。取模型。

【技术实现步骤摘要】
用于新能源接入配电网的电网线损评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网线损评估的
，特别是涉及一种用于新能源接入配电网的电网线损评估方法及系统。

技术介绍

[0002]新能源发电是利用可再生能源或清洁能源的方式进行发电，以替代传统的化石燃料发电；在多样性的新能源发电方式中利用较多的为太阳能发电，由于其丰富的资源、环保的特点、经济可行性以及灵活性与可扩展性，太阳能发电在多样性的新能源发电方式中得到了广泛应用。随着技术的进一步提升和成本的降低，太阳能发电在未来的能源转型中将继续发挥重要作用。
[0003]在太阳能发电设备选址安装过程中，需要对新能源发电设备在接入配电网之前的电网线损进行评估，并根据评估结果制定合理的设备选址和安装计划。在实际操作中，往往需要经验丰富的电气工程师或电力系统专家提供专业的评估和建议，由于在评估过程中不同的工程师对线损影响因素的侧重点有所不同，导致评估结果可能会有一定的差异，因此，亟需一种规范统一且评估精准的用于新能源接入配电网的电网线损评估方法。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种规范统一且评估精准的用于新能源接入配电网的电网线损评估方法。
[0005]第一方面，本专利技术提供了用于新能源接入配电网的电网线损评估方法，所述方法包括：获取发电设备接入配电网所用到的辅助电力设备参数信息；所述辅助电力设备包括导电线缆、逆变器、计量设备、电网侧连接设备、变压器和直流开关设备；基于机器学习算法，构建辅助电力设备损耗特征识别模型，利用辅助电力设备损耗特征识别模型对所有辅助电力设备参数信息进行特征识别，获得电网线损要素设备集合，所述电网线损要素设备集合包括对新能源接入配电网造成电网线损的所有辅助电力设备；基于机器学习算法，构建辅助电力设备损耗参数提取模型，利用辅助电力设备损耗参数提取模型对电网线损要素设备集合进行参数特征提取，获得电网线损要素参数集合，所述电网线损要素参数集合包括各个辅助电力设备的电阻损耗参数和部分辅助电力设备的电磁损耗参数；获取发电设备安装节点历史环境信息以及发电设备性能参数信息；基于发电设备性能与安装节点历史环境信息，构建月发电功率计算模型，利用月发电功率计算模型遍历一个自然年内的发电设备安装节点历史环境信息，获得该自然年内每个月的发电功率；基于电阻损耗参数和电磁损耗参数，构建月损耗功率计算模型，将每个月的发电
功率代入至月损耗功率计算模型中，获得该自然年内每个月的损耗功率；考虑环境因素对线损的影响，对每个月份的平均环境进行评估，获得每个月的环境影响权重；对每个月的损耗功率、发电功率和环境影响权重进行综合计算得到电网线损率。
[0006]另一方面，本申请还提供了用于新能源接入配电网的电网线损评估系统，所述系统包括：信息获取模块，用于获取发电设备接入配电网所需的辅助电力设备参数信息、发电设备安装节点历史环境信息以及发电设备性能参数信息，并发送；其中所述辅助电力设备包括导电线缆、逆变器、计量设备、电网侧连接设备、变压器和直流开关设备；损耗特征识别模块，用于接收辅助电力设备参数信息，并利用预先存储的辅助电力设备损耗特征识别模型对所有辅助电力设备参数信息进行特征识别，输出电网线损要素设备集合，并发送；损耗参数提取模块，用于接收电网线损要素设备集合，并利用预先存储的辅助电力设备损耗参数提取模型对电网线损要素设备集合进行参数提取，输出电网线损要素参数集合，并发送；数据处理模块，用于接收发电设备安装节点历史环境信息以及发电设备性能参数信息，并利用预先存储的月发电功率计算模型遍历一个自然年内的发电设备安装节点历史环境信息，输出每个月的发电功率，并发送；同时将每个月的发电功率代入至预先存储的月损耗功率计算模型中，获得该自然年内每个月的损耗功率；根据每个月的发电功率和每个月的损耗功率，并结合当月的环境影响权重进行综合计算得到电网线损率，并发送；展示模块，用于接收电网线损率，并将电网线损率与所要建设的发电设备相关联，并将关联结果展示给工作人员。
[0007]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
[0008]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
[0009]进一步地，所述对每个月的损耗功率、发电功率和环境影响权重进行综合计算得到电网线损率的计算公式，包括：；其中，L
i
表示第i个月的损耗功率；P
i
表示第i个月的发电功率；W
i
表示第i个月环境因素对损耗功率的影响权重；R表示新能源接入配电网的电网线损率。
[0010]进一步地，所述辅助电力设备包括导电线缆、逆变器、计量设备、电网侧连接设备、变压器和直流开关设备。
[0011]进一步地，构建所述辅助电力设备损耗参数提取模型的方法，包括：收集与辅助电力设备相关的数据，包括各个辅助电力设备的制造商提供的技术规
格书、性能参数和损耗数据；对收集到的数据进行处理和特征提取，选择的特征包括电压、电流、功率因数和温度，并结合领域专家的经验进行特征工程和选择；采用机器学习算法建立辅助电力设备损耗参数提取模型；将收集到的数据分为训练集和验证集，使用训练集对辅助电力设备损耗参数提取模型进行训练和调整模型参数；使用验证集对辅助电力设备损耗参数提取模型进行评估和验证，直至达到预期目标；将损耗参数提取模型应用于电网线损要素设备集合中的所有辅助电力设备，提取出电阻损耗参数和电磁损耗参数。
[0012]进一步地，所述发电设备的性能参数信息包括发电设备的额定发电功率；发电设备将太阳能转化为电能的转换效率；发电设备在不同温度下的温度系数。
[0013]进一步地，所述月发电功率计算模型的运算公式如下：；其中P为月发电功率；Pr为发电设备的额定功率；η为转换效率；TC为温度系数；Ta为实际温度，表示该月份下发电设备所处的实际温度；Ts为标准温度，根据设备规格或制造商提供的标准温度条件；AF为环境调整系数，根据环境因素进行调整的修正系数。
[0014]进一步地，所述月损耗功率计算模型的运算公式如下：；其中，L为该月份发电设备造成的总损耗功率；P为该月份的发电功率；H为电阻损耗参数，表示辅助电力设备造成的电阻损耗的评价参数；J为电磁损耗参数，表示辅助电力设备造成的磁化损耗和磁滞损耗的评价参数；C、D、E 是用于考虑发电功率平方项、立方项和温度影响的系数, Ta为实际温度；项和项分别表示发电功率的平方和立方对损耗功率的影响，用于考虑辅助电力设备的非线性特性；项表示温度对损耗功率的影响，用于考虑温度的变化导致辅助电力设备工作状态的改变。
[0015]与现有技术相比本专利技术的有益效果为：本专利技术利用机器学习技术构建辅助电力设备损耗特征提取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于新能源接入配电网的电网线损评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取发电设备接入配电网所用到的辅助电力设备参数信息；基于机器学习算法，构建辅助电力设备损耗特征识别模型，利用辅助电力设备损耗特征识别模型对所有辅助电力设备参数信息进行特征识别，获得电网线损要素设备集合，所述电网线损要素设备集合包括对新能源接入配电网造成电网线损的所有辅助电力设备；基于机器学习算法，构建辅助电力设备损耗参数提取模型，利用辅助电力设备损耗参数提取模型对电网线损要素设备集合进行参数特征提取，获得电网线损要素参数集合，所述电网线损要素参数集合包括各个辅助电力设备的电阻损耗参数和部分辅助电力设备的电磁损耗参数；获取发电设备安装节点历史环境信息以及发电设备性能参数信息；基于发电设备性能与安装节点历史环境信息，构建月发电功率计算模型，利用月发电功率计算模型遍历一个自然年内的发电设备安装节点历史环境信息，获得该自然年内每个月的发电功率；基于电阻损耗参数和电磁损耗参数，构建月损耗功率计算模型，将每个月的发电功率代入至月损耗功率计算模型中，获得该自然年内每个月的损耗功率；考虑环境因素对线损的影响，对每个月份的平均环境进行评估，获得每个月的环境影响权重；对每个月的损耗功率、发电功率和环境影响权重进行综合计算得到电网线损率。2.如权利要求1所述的用于新能源接入配电网的电网线损评估方法，其特征在于，所述对每个月的损耗功率、发电功率和环境影响权重进行综合计算得到电网线损率的计算公式，包括：；其中，L
i
表示第i个月的损耗功率；P
i
表示第i个月的发电功率；W
i
表示第i个月环境因素对损耗功率的影响权重；R表示新能源接入配电网的电网线损率。3.如权利要求1所述的用于新能源接入配电网的电网线损评估方法，其特征在于，所述辅助电力设备包括导电线缆、逆变器、计量设备、电网侧连接设备、变压器、直流开关设备中的一种或多种。4.如权利要求1所述的用于新能源接入配电网的电网线损评估方法，其特征在于，构建所述辅助电力设备损耗参数提取模型的方法，包括：收集与辅助电力设备相关的数据，包括各个辅助电力设备的制造商提供的技术规格书、性能参数和损耗数据；对收集到的数据进行处理和特征提取，选择的特征包括电压、电流、功率因数和温度，并结合领域专家的经验进行特征标注和选择；采用机器学习算法建立辅助电力设备损耗参数提取模型；将收集到的数据分为训练集和验证集，使用训练集对辅助电力设备损耗参数提取模型进行训练和调整模型参数；使用验证集对辅助电力设备损耗参数提取模型进行评估和验证，直至达到预期目标；将损耗参数提取模型应用于电网线损要素设备集合中的所有辅助电力设备，提取出电
阻损耗参数和电磁损耗参数。5.如权利要求1所述的用于新能源接入配电网的电网线损评估方法，其特征在于，所述发电设备的性能参数信息包括发电设备的额定...

【专利技术属性】
技术研发人员：任奇，王精变，王黎军，柴敬，文琛臣，裴鑫岩，薛映霞，张龙瑞，王冲，仝泽仁，许平，贺晟楠，王焕，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司运城供电公司，
类型：发明
国别省市：