[发明专利]一种基于负荷预测和相序优化的配电台区节能降损方法

说明书

一种基于负荷预测和相序优化的配电台区节能降损方法，包括：采集配电台区的数据；使用EM算法对缺失数据值进行填补；使用调相日当天真实数据，用台区出口三相电流作为各相的日负荷曲线，利用前推回代法计算线路潮流，得到配电台区的理论线损；基于历史数据，利用Elman神经网络预测调相日的出口三相电流和配电台区各用户日电量；搭建配电台区线损最低和换相过程中换相次数最少为目标的最优换相数学模型，使用遗传算法进行求解，得到调相后的各用户相序；对比调整相序前后用户的线路损耗和三相不平衡度变化。本发明能有效预测配电台区的运行数据，并运用于配电台区的相序调整，从而使得台区能够实现节能降损。

技术领域

本发明涉及电网节能降损技术领域，具体涉及一种基于负荷预测和相序优化的配电台区节能降损方法。

背景技术

节能降损对电力系统的经济运行具有深远的意义，但在三相四线制的低压配电网中，大部分负荷均采用单相接入，单相接入的负荷在运行时间上的差异性以及分布不均性会导致三相负荷不平衡情况的出现，进而产生中性线电流引起线路损耗和配变电能损耗加重等问题，引起配电网高损。我国的低压配电网结构复杂，负荷性质日趋多样化，使得低压三相负荷不平衡问题愈发突出。

解决低压三相负荷不平衡下的节能降损问题的较为直接和经济的方法就是对用户的接入相序进行优化，调整其接入相序。现有调整接入相序的方法主要有通过智能换相装置进行换相和人工调整相序两种。智能换相装置可以通过切换终端单相负载来实现三相平衡，而且能够保证快速换相，实现换相过程不掉电。但是由于我国配电网台区数量众多，智能换相开关安装不方便，施工停电影响大，所以智能换相开关装置在全国配电台区的普及率较低。大部分的配电台区都是依据传统的人工调相方式进行调相。人工调相方式是通过电工根据计量数据调整三相负荷分配，该方法虽然可以解决三相负荷结构性分配不均的问题，但是是依据历史数据对其进行调整，而配电台区的负荷具有动态变化性，所以基于历史数据的人工调相方式在一定程度上无法有效解决三相负荷不平衡问题。

发明内容

本发明提出的一种基于负荷预测和相序优化的配电台区节能降损方法，可解决基于历史数据的人工调相方式在一定程度上无法有效解决三相负荷不平衡的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于负荷预测和相序优化的配电台区节能降损方法，包括以下步骤：

步骤1、采集配电台区的数据构成原始数据样本集X，所述原始数据样本集X包括：台区网架结构、线路参数、台区出口三相电流、功率因数和配电台区内各用户的日电量数据；

步骤2、对原始数据样本集X中的台区出口三相电流数据进行判断是否有缺失，如有缺失使用最大期望算法对存在数据缺失的样本集X进行填补，得到完整数据集Z；

步骤3、调用完整数据集Z中调相日当天台区出口三相电流，利用其构成各相用户的日负荷曲线，使用前推回代法计算线路潮流，通过潮流计算结果得到配电台区的理论损耗；

步骤4、基于完整数据集Z中三相出口电流数据和各用户的日用电量的历史数据，利用Elman神经网络预测调相日的出口三相电流数据和配电台区各用户日电量；

步骤5、基于步骤4的预测数据，搭建配电台区线损最低和换相过程中换相次数最少为目标的最优换相数学模型，使用遗传算法进行求解，得到调整后的各用户相序；

步骤6、使用真实数据，对比调整相序前后用户的线路损耗和三相不平衡度变化，评价调相效果。

进一步的，所述步骤2、对原始数据样本集X中的台区出口三相电流数据进行判断是否有缺失，如有缺失使用最大期望算法对存在数据缺失的样本集X进行填补，得到完整数据集Z；

具体包括：