[发明专利]一种考虑主变负载特性的主变负载影响因素分析方法

说明书

本发明公开了一种考虑主变负载特性的主变负载影响因素分析方法，该方法为：收集数据信息，构建主变负载影响因素评价数据库，通过建立考虑典型时间、考虑电网拓扑结构、考虑停电计划、考虑主变参数、考虑气象信息、考虑主变过载特性、考虑主变重载特性、考虑主变负荷特性、考虑季节特性的主变负载影响因素评价模型，计算主变负载数据信息以及主变负载影响因素分析模型的相关系数，根据强关联主变负载影响因素评价因子，获得主变负载重要影响因素数据集。本发明大大提升主变负荷预测精度，并降低全网主变计算时会产生计算量，提高计算效率。

技术领域

本发明涉及电力设备监控分析技术领域，具体涉及一种考虑主变负载特性的主变负载影响因素分析方法。

背景技术

随着电网的快速发展，用电需求量不断增加，电网的用电负荷也逐年攀升。变压器作为核心电气设备，对电能的经济传输、灵活分配、安全稳定等具有重要意义。数据规模日益扩大，复杂程度不断增长。如何运用数据分析技术及时发现、总结变压器重过载运行的主要影响因素，对即将发生的重过负载变压器进行有效预测，对提高供电质量、供电可靠率和优质服务水平显得尤为重要。

在电网中，主变之间由于用电性质、负荷变化趋势、网架结构变化等信息特点不尽相同，因此现有主变负荷预测中，可以全面考虑主变所受因素影响情况，利用主变负载影响因素分析模型全面主变负载预测输入变量来提升主变负荷预测精度。仅依靠直接获取的数据，在评价方面还不够全面。现有技术中均未考虑主变负载特性等因素，由于主变负载特性是直接影响主变负荷预测的重要依据，因此未全面考虑主变负载特性会导致主变负荷预测精度受输入变量未完全涵盖数据特征的影响、训练得到的主变负荷预测模型精度低等问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种考虑主变负载特性的主变负载影响因素分析方法，以解决现有技术中仅依靠直接获取的数据，在评价方面还不够全面，未考虑主变负载特性等因素，未全面考虑主变负载特性会导致主变负荷预测精度受输入变量未完全涵盖数据特征的影响、训练得到的主变负荷预测模型精度低等问题。同时全面考虑主变所受因素影响，主变负荷预测模型的输入变量过多，导致模型容易陷入过拟合，降低模型的准确性，并且过多的特征也会导致模型变得更加复杂，在训练和预测时的计算耗时增多,无法识别影响因素因子与主变负荷数据的关联关系，对全网主变计算时会产生计算量大、计算效率低等问题。

本发明采取的技术方案为：一种考虑主变负载特性的主变负载影响因素分析方法，该方法为：收集全面分析与主变负载特性有关的数据信息，构建主变负载影响因素评价数据库，通过建立考虑典型时间的主变负载影响因素评价模型ξ1、考虑电网拓扑结构的主变负载影响因素评价模型ξ2、考虑停电计划的主变负载影响因素评价模型ξ3、考虑主变参数的主变负载影响因素评价模型ξ4、考虑气象信息的主变负载影响因素评价模型ξ5，考虑主变过载特性的主变负载影响因素评价模型ξ6，考虑主变重载特性的主变负载影响因素评价模型ξ7，考虑主变负荷特性的主变负载影响因素评价模型ξ8，考虑季节特性的主变负载影响因素评价模型ξ9，构建全面的主变负载影响因素分析模型，计算主变负载数据信息以及主变负载影响因素分析模型的相关系数，根据强关联主变负载影响因素评价因子，获得主变负载重要影响因素数据集。

一种考虑主变负载特性的主变负载影响因素分析方法构建方法包括以下具体步骤：

步骤1：收集主变负载数据信息以及全面分析主变负载特性有关的数据信息，构建主变负载影响因素评价数据库。

步骤2：利用步骤1得到的主变负载影响因素评价数据库，建立考虑典型时间的主变负载影响因素评价模型ξ1。

其中，考虑典型时间的主变负载影响因素评价模型ξ1包括长时间模型ξ11，短时间评价模型ξ12。

长时间评价模型ξ11包括春季评价因子、夏季评价因子、秋季评价因子、冬季评价因子。

短时间评价模型ξ12包括节日评价因子、双休日评价因子、工作日评价因子、特殊时期(如国庆、高考、重大会议等时期)保供电评价因子。