[发明专利]一种基于多源数据选取典型负荷特性变电站的方法

说明书

本发明涉及电力系统负荷建模技术领域，具体涉及到一种基于多源数据选取典型负荷特性变电站的方法。该方法包括对目标电网同一电压等级下的变电站进行负荷特性普查，得到负荷特性数据，负荷特性数据包括负荷类型数据和行业组成数据；根据负荷类型数据对变电站做类型聚类分析，对变电站进行负荷分类得到若干组负荷特性相似的变电站组；根据行业组成数据对变电站组做行业聚类分析，对变电站进行行业分类；根据负荷分类和行业分类选取能够表征负荷特性的典型变电站。本发明将聚合理论方法用于典型站点的选取中，按隶属关系给出选取典型站点的依据，为建模人员在选取典型站点的过程中提供科学的依据。

技术领域

本发明涉及电力系统负荷建模技术领域，具体涉及到一种基于多源数据选取典型负荷特性变电站的方法。

背景技术

电力系统负荷建模工作成为电力行业热点与重点领域，电力系统由发电厂、输电网络和电力负荷组成，电力负荷根据用电主体的不同可以分为工业负荷、居民负荷、商业负荷、农业负荷和其它负荷，在电力系统负荷建模的研究和应用领域，通过统计综合法建立负荷模型的方法因为物理模型清晰、模型精度高的优点在实际建模工作中广泛使用。但由于负荷的复杂性、分散性和随机性的特点，对电力系统中所有的负荷完成详细调查再进行综合的工作量太大，不具有实际可操作性。将同一电网不同负荷点以及不同时间段中负荷特性接近或相似的综合负荷归为一类，并用同一负荷模型描述该“分类”的负荷特性，故需要通过选取典型变电站代替具有相似负荷特性的变电站实现统计综合法负荷建模，可解决统计综合法负荷建模工作量冗余的问题。依据个人经验在选取典型变电站中往往会因差异产生偏差，故需要通过筛选算法实现典型变电站选取过程。而按季节、时间、负荷水平或负荷构成等将负荷分成几个大的类型，针对每类负荷分别建模，则是一个合理的选择，负荷的差异的变化表现为一种连续性，差异对象之间并没有一个截然区别的界限，所以变电站分类的本身具有模糊性的特点，在负荷建模领域开展负荷特性分类与综合具有必要性及可行性，可选取变电站的负荷构成作为特征向量实现选取典型变电站。在全社会的用电结构中工业用电占据较大比重，导致负荷峰谷差较大，不同行业的主要用电设备不同，导致不同变电站所带负荷的特性差异较大，为进一步提高典型变电站的所具有的代表性，应在选取过程中考虑工业负荷中的行业组成情况，不足之处是采用一次普查结果具有随机性和进行负荷分类与综合会造成一定的误差。

因此，有必要提出一种较为准确的选取典型负荷特性变电站的方法。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种基于多源数据选取典型负荷特性变电站的方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种基于多源数据选取典型负荷特性变电站的方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，对目标电网同一电压等级下的变电站进行负荷特性普查，得到负荷特性数据，负荷特性数据包括负荷类型数据和行业组成数据；

步骤2，根据负荷类型数据对变电站做类型聚类分析，对变电站进行负荷分类得到若干组负荷特性相似的变电站组；

步骤3，根据行业组成数据对变电站组做行业聚类分析，对变电站进行行业分类；

步骤4，根据负荷分类和行业分类选取能够表征负荷特性的典型变电站。

进一步的，在所述步骤1中，具体包括：

步骤1.1，对目标电网依据地市划分调查范围；

步骤1.2，对该地市辖区同一电压等级所有变电站进行负荷普查；

步骤1.3，调查各变电站承担的负荷类型、各负荷类型消耗的有功功率及所占比例，得到负荷类型数据，负荷类型包括工业负荷、居民负荷、商业负荷、农业负荷和其它负荷；

步骤1.4，调查各变电站的工业负荷中具体的行业类型及所占比例，得到行业组成数据。

进一步的，在所述步骤2中，具体包括：