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基于K均值聚類算法的電力負(fù)荷分類研究

2017-12-19 07:57:04山東省青州一中蘇浩尊
電子世界 2017年23期
關(guān)鍵詞:變電站分類

山東省青州一中 蘇浩尊

基于K均值聚類算法的電力負(fù)荷分類研究

山東省青州一中 蘇浩尊

本文在闡述負(fù)荷分類及典型行業(yè)負(fù)荷特性的基礎(chǔ)上,以變電站綜合負(fù)荷構(gòu)成占比為負(fù)荷特性分類和綜合的基本特征,提出了基于K均值算法的電力負(fù)荷分類模型。對湖南省48個(gè)變電站進(jìn)行聚類分析,結(jié)果表明模型具有良好的聚類綜合能力,具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。

電力系統(tǒng);負(fù)荷分類;K均值聚類

0 引言

目前,電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜、規(guī)模日益龐大。需求側(cè)負(fù)荷特性的多樣化及其管理技術(shù)的廣泛應(yīng)用,使得電力負(fù)荷分類成為電力系統(tǒng)中基礎(chǔ)且重要的工作[1]。作為電力系統(tǒng)規(guī)劃、錯(cuò)峰管理、分時(shí)電價(jià)、負(fù)荷預(yù)測的基礎(chǔ),一種好的負(fù)荷分類方法能給電力系統(tǒng)提供準(zhǔn)確、合理的依據(jù)和指導(dǎo),對電力系統(tǒng)和電力用戶均有益處。同時(shí),隨著我國電力系統(tǒng)的改革和市場化的推進(jìn),供電公司希望針對客戶特點(diǎn)提供個(gè)性化的服務(wù),對用戶進(jìn)行精準(zhǔn)分類并認(rèn)識各類負(fù)荷的特性變得十分重要?;谝陨显?,本文進(jìn)行電力系統(tǒng)負(fù)荷分類的研究和實(shí)踐探索。

1 電力負(fù)荷基礎(chǔ)

1.1 電力負(fù)荷的分類

(1)按物理性能劃分

電力負(fù)荷按物理性能劃分,可分為有功負(fù)荷和無功負(fù)荷。有功負(fù)荷指的是真實(shí)消耗掉的能量;無功負(fù)荷指的是在電能的輸送、傳遞或轉(zhuǎn)換的過程中建立磁場而消耗的功率,它并不做功。

(2)按電能的劃分

根據(jù)電能的生產(chǎn)過程,電力負(fù)荷可分為發(fā)電負(fù)荷、供電負(fù)荷、用電負(fù)荷。發(fā)電負(fù)荷指的是發(fā)電廠實(shí)際發(fā)電的出力;供電負(fù)荷是指區(qū)域內(nèi)的發(fā)電負(fù)荷減去廠用電負(fù)荷并且加上從區(qū)域外輸入的負(fù)荷,再減去向區(qū)域外輸出的負(fù)荷。用電負(fù)荷指的是地區(qū)供電負(fù)荷減去線路和變壓器的損耗后的負(fù)荷值。

(3)按供電可靠性劃分

供電可靠性能夠?qū)㈦娏ω?fù)荷劃分為幾個(gè)級別:一級負(fù)荷、二級負(fù)荷、三級負(fù)荷等。一級負(fù)荷如果中斷供電將造成人身傷亡,或造成大型設(shè)備不可逆損壞,或?qū)窠?jīng)濟(jì)帶來巨大損失。二級負(fù)荷如果中斷供電將造成較大經(jīng)濟(jì)損失、影響重要單位的正常工作或公共場所秩序混亂。三級負(fù)荷指除一、二級負(fù)荷外的其他負(fù)荷,如果中斷供電造成影響較小。

(4)按用途分類

按照電能的用途,電力負(fù)荷可以分為城市居民負(fù)荷、商業(yè)負(fù)荷、工業(yè)負(fù)荷、農(nóng)業(yè)負(fù)荷、其他負(fù)荷等。城市居民負(fù)荷指居民的家用生活負(fù)荷;商業(yè)負(fù)荷指用于商業(yè)的生產(chǎn)、照明等負(fù)荷;工業(yè)用電負(fù)荷指企業(yè)等用于工業(yè)生產(chǎn)的負(fù)荷;農(nóng)業(yè)負(fù)荷指從事農(nóng)業(yè)活動需要的電力負(fù)荷。

1.2 電力負(fù)荷的特點(diǎn)

電力工業(yè)的產(chǎn)品即電能無法長期大量儲存,電力的生產(chǎn)和消費(fèi)必須同時(shí)進(jìn)行。電力負(fù)荷主要有以下特點(diǎn):

(1)電力負(fù)荷具有連續(xù)性。電力負(fù)荷不能突變,無論增長或降低必須漸變,表現(xiàn)為負(fù)荷曲線連續(xù)變化、沒有奇點(diǎn)。

(2)電力負(fù)荷具有實(shí)時(shí)變化性。負(fù)荷數(shù)據(jù)不是恒定不變的,由于各種因素能夠?qū)ω?fù)荷造成影響,所以其隨時(shí)處在變化之中。

(3)電力負(fù)荷具有周期性。電力負(fù)荷對于季節(jié)、溫度、天氣是十分敏感的,會根據(jù)它們的變化而變化,所以從某種程度上體現(xiàn)出連續(xù)的相同的變化,呈現(xiàn)成一種周期性。

2 電力負(fù)荷特性

2.1 電力負(fù)荷特性指標(biāo)

(1)負(fù)荷率

負(fù)荷率指標(biāo)主要有日負(fù)荷率、月負(fù)荷率、季負(fù)荷率、年負(fù)荷率等指標(biāo)[2]。

日負(fù)荷率定義為日平均負(fù)荷與日最大負(fù)荷之比,能夠反映一天中負(fù)荷的不均衡性,受到用戶的性質(zhì)、類別、組成和系統(tǒng)內(nèi)的各類用電占比等因素的影響,較高的負(fù)荷率代表電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性較好。

月負(fù)荷率定義為月平均日負(fù)荷與月最大負(fù)荷日的日平均負(fù)荷之比,它與該月內(nèi)發(fā)電廠生產(chǎn)人員是否停工休息、設(shè)備檢修安排和發(fā)電用戶數(shù)增減等因素有關(guān),同時(shí)還反映出因生產(chǎn)作業(yè)順序不協(xié)調(diào)或停電引起的停產(chǎn)等因素的影響。

季負(fù)荷率定義為全年各月最大負(fù)荷之和的平均值與年最大負(fù)荷之比,該指標(biāo)反映了負(fù)荷的季節(jié)性變化,其中包含設(shè)備的配置、年度檢修還有負(fù)荷的年增長率等因素。

年負(fù)荷率定義為年平均負(fù)荷與年最大負(fù)荷之比,反映產(chǎn)業(yè)的用電結(jié)構(gòu)的變化。一般來說,年負(fù)荷率會隨著工業(yè)用電比重的增加而增加,隨著服務(wù)業(yè)和居民生活用電比重增加而減小。

(2)峰谷差

峰谷差指的是一段時(shí)間內(nèi)最高負(fù)荷與最低負(fù)荷之差,一般是指有功值。峰谷差能夠反映電網(wǎng)所需的調(diào)峰情況,可以用來選擇調(diào)峰措施、制定調(diào)峰計(jì)劃、為電源規(guī)劃提供參考等。

(3)年最大利用小時(shí)數(shù)

年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)定義為年用電量與年最大負(fù)荷之比,能夠反映負(fù)荷的時(shí)間利用效率。年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)與各產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷占比大小有關(guān)。一般情況下,工業(yè)用電負(fù)荷占比越大的地區(qū),年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)越高,能夠達(dá)到6000~6500小時(shí);而第三產(chǎn)業(yè)用電和居民生活用電占比越大的地區(qū),年最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)越低。

2.2 典型行業(yè)負(fù)荷特性

電力負(fù)荷特性研究時(shí),按照國民經(jīng)濟(jì)行業(yè),可將電力負(fù)荷進(jìn)行分為行業(yè)用電、居民生活用電兩類負(fù)荷。行業(yè)用電負(fù)荷包括第一產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷、第二產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷、第三產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷[3]。

第一產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷主要指的是從事各種農(nóng)、林、牧、漁業(yè)生產(chǎn)活動所需求的電負(fù)荷,它受天氣、季節(jié)、氣溫等自然條件的影響非常大,穩(wěn)定性較差。第二產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷主要指的是工業(yè)用電負(fù)荷,包括重工業(yè)、輕工業(yè)、采掘業(yè)等企業(yè)生產(chǎn)用電。這部分負(fù)荷一般較為恒定,受上述自然條件和季節(jié)的影響較小。第三產(chǎn)業(yè)用電負(fù)荷主要指的是商業(yè)活動用電,包括企業(yè)里的動力、照明、空調(diào)等負(fù)荷。這部分負(fù)荷會隨著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)情況緩慢變化,但由于商業(yè)活動具有季節(jié)性、假日性,商業(yè)用電負(fù)荷也會隨之波動。居民生活用電負(fù)荷主要指的是居民的日常家庭用電,它會隨著該地區(qū)居民的數(shù)量變化而變化,并且隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)逐年增長的特性,具有較為明顯的季節(jié)波動,日負(fù)荷特性與居民的生活、工作規(guī)律相關(guān)。

3 基于K均值聚類算法的電力負(fù)荷分類建模

3.1 聚類分析概念

聚類分析是一種將研究對象分為相對同質(zhì)的組群的統(tǒng)計(jì)分析方法,廣泛應(yīng)用于解決多種數(shù)據(jù)量較大的量化分類問題。根據(jù)物以類聚的原理,在相似的基礎(chǔ)上對樣本進(jìn)行分類的一種多元化統(tǒng)計(jì)分析方法。與普通分類不同的是,聚類分析是將樣本歸到不同的類的一個(gè)過程,要求同一個(gè)類中的元素有較大的相似性,而不同類之間的元素有較大的相異性。聚類分析是通過數(shù)據(jù)建模簡化數(shù)據(jù)的一種方法。

3.2 K均值聚類算法

K-means算法是使用最廣泛的一種聚類算法,它的目的是使每個(gè)樣本與所在類均值的誤差平方和JK達(dá)到最小。

(1)混合樣本數(shù)目為n個(gè),迭代次數(shù)I =1,選取K個(gè)初始的聚合中心,。

(3)計(jì)算個(gè)新的聚合中心:

4 實(shí)例分析

算例實(shí)驗(yàn)湖南省48個(gè)220kV變電站負(fù)荷特性數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)化的湖南省多個(gè)用電行業(yè)的負(fù)荷容量百分比(表1),詳細(xì)數(shù)據(jù)參見文獻(xiàn)[6]附錄。

表1 部分變電站綜合負(fù)荷特性數(shù)據(jù)

SPSS是科學(xué)界公認(rèn)的優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)軟件[7],具有數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)繪圖、統(tǒng)計(jì)報(bào)表和統(tǒng)計(jì)分析的功能。采用SPSS軟件相關(guān)分析模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

表2 聚類結(jié)果

聚類數(shù)需要提前設(shè)定,經(jīng)過對比,將樣本分為5類結(jié)果最佳,聚類結(jié)果如表2所示。

最終聚類中心計(jì)算結(jié)果如表3所示,表中數(shù)據(jù)按列查看,每列數(shù)據(jù)代表該分類中不同用電行業(yè)的負(fù)荷容量占總?cè)萘康陌俜直取?梢钥吹?,第一類變電站是以重工業(yè)負(fù)荷為主,約占45%,其次居民生活占21%;第二類變電站以居民生活負(fù)荷為主,約占55%;第三類變電站以農(nóng)業(yè)負(fù)荷為主,約占41%;第四類變電站以居民生活負(fù)荷為主,約占37%,重工業(yè)、輕工業(yè)、農(nóng)業(yè)所占比重相近,分別約為19%、17%、16%;第五類變電站以重工業(yè)負(fù)荷為主,約占62%,農(nóng)業(yè)和居民生活分別約占14%和11%。

表3 最終聚類中心

5 總結(jié)與展望

本文以變電站綜合負(fù)荷的用電行業(yè)構(gòu)成比例為特征,提出了基于K均值算法的電力負(fù)荷分類模型,研究分析了電力負(fù)荷特性。結(jié)果表明該方法具有良好的聚類綜合能力。成功地解決了負(fù)荷建模中變電站特性分類處理的問題,具有一定理論和應(yīng)用價(jià)值。

[1]周開樂,楊善林.基于改進(jìn)模糊C均值算法的電力負(fù)荷特性分類[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012,40(22):58-63.

[2]霍成軍.電力系統(tǒng)負(fù)荷特性分析研究[D].天津大學(xué),2007.

[3]韓麗娜.杭州地區(qū)電力負(fù)荷特性的分析及預(yù)測[D].浙江大學(xué),2008.

[4]管宇.實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析[M].杭州:浙江大學(xué)出版社,2011.

[5]周潤景,張麗娜.基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2010.

[6]李培強(qiáng),李欣然,陳輝華,等.基于模糊聚類的電力負(fù)荷特性的分類與綜合[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2005,25(24):73-78.

[7]朱紅兵,席凱強(qiáng).SPSS17.0中的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào),2013,25(03):283-288.

蘇浩尊(2000—),男,山東青州人,現(xiàn)為山東省青州第一中學(xué)高二在讀學(xué)生,研究方向是電力系統(tǒng)及其自動化。

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