[发明专利]一种基于大数据的配变三相不平衡分析与负荷调整的方法

摘要

本发明提供了一种基于大数据的配变三相不平衡分析与负荷调整的方法，包括步骤100，对配变台区进行分类；步骤200，从电力系统中抽取数据；步骤300，对电量波动开展相关性分析；步骤400，定位三相不平衡波动与低压配变台区线损波动相关性强的配变台区，查找电量波动相关性强的低压用户；步骤500，核实判断三相不平衡原因，并开展三相负荷调整；步骤600，评估降损效果，如果无效则转入步骤200，如果有效则结束。本发明可以满足企业电力生产、经营管理和电力服务在提高质量、效益、效率方面的需要，促进电力资源的优化配置和高效服务。

主权项

一种基于大数据的配变三相不平衡分析与负荷调整的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤100，对配变台区进行分类；步骤200，根据步骤100的分类结果，从电力系统中抽取数据；步骤300，采用大数据技术对电量波动开展相关性分析，其中所述相关性分析包括以下步骤320至步骤380：步骤320，选择相关性分析模式，所述相关性分析模式包括第一模式和第二模式，其中第一模式为两种数据之间的相关性的单相关分析，第二模式为三种或者以上数据之间的相关性分析的多重相关性分析；步骤340，如果相关性分析模式为第一模式，那么转入步骤360；如果相关性分析模式为第二模式，那么转入步骤380；步骤360，分析第p种数据与第q种数据的相关度，获取第p种数据集合为{Dp}，{Dp}＝{Dp(t1),Dp(t2),...,Dp(tr)}，{Dp(ts)}为第p种数据在第s个时间点的取值，第q种数据集合为{Dq}，{Dq}＝{Dq(t1),Dq(t2),...,Dq(tr)},计算第p种数据与第q种数据在第s个时间点的相关度，记为Rpqs=Δminpq+ρpqΔmaxpqΔopqs+ρpqΔmaxpq]]>其中为第s个时间点第p种数据与第q种数据的差值，Δminpq为第p种数据与第q种数据差值的最小值，Δmaxpq为第p种数据与第q种数据差值的最大值，ρpq为第p种数据与第q种数据间的分辨系数，ρpq∈[0,1]；计算第p种数据与第q种数据的相关度Rpq，Rpq=1rΣs=1rRpqs,]]>如果Rpq≥0.9，则说明第p种数据与第q种数据相关度高；步骤380；计算三种或者以上数据之间的综合相关指数R，方法为：R=2N(N-1)ΣRpq-Σ(Rpq-2N(N-1)ΣRpq)2]]>其中N为计算综合相关指数用到的数据数量，1≤p,q≤N,p≠q；步骤400，根据步骤300分析结果，定位三相不平衡波动与低压配变台区线损波动相关性强的配变台区，查找电量波动相关性强的低压用户；步骤500，现场核实判断以上低压用户是否为造成三相不平衡原因，并开展三相负荷调整；步骤600，持续跟踪监控三相负荷平衡率和线损率，评估降损效果，如果无效则转入步骤200，如果有效则结束。