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分時分相線損曲線分析模型研究與應用

2024-01-12 08:59:46楊菊芳徐遠強姬德森
江西電力 2023年6期

楊菊芳,徐遠強,熊 濤,熊 坤,姬德森

(1.國網(wǎng)江西省電力有限公司南昌市青山湖區(qū)供電分公司,江西 南昌 330006;2.國網(wǎng)江西省電力有限公司供電服務管理中心,江西 南昌 330032)

0 引言

降低線損是電網(wǎng)企業(yè)降低碳排放、提升電網(wǎng)效益的重要措施。準確分析線損異常相別對線損精益管理有積極意義。隨著高速電力線載波(high speed power line carrier,HPLC)在配網(wǎng)的高比例推廣應用,基于HPLC 高頻采集的分相線損異常診斷分析愈發(fā)被重視。針對這問題,發(fā)揮HPLC 優(yōu)勢提高臺區(qū)分相線損異常診斷準確性,是國內(nèi)外學者研究的重點之一。

國內(nèi)外學者對該主題做了相關(guān)研究。文獻[1]提出基于電壓及電量曲線的多維度分析方法,提高HPLC 用戶相別識別準確性。不足是未能運用分相數(shù)據(jù)開展異常診斷。文獻[2]提出基于相關(guān)性度量算法的配電網(wǎng)分時分段線損異常定位方法,快速定位線損異常。不足是通過感應設備捕捉異常信號,增加額外投資。文獻[3]提出基于配網(wǎng)拓撲分段模型,融合分鐘級量測數(shù)據(jù),實現(xiàn)分時分段線損計算與分析,準確定位線損異常時間和區(qū)段。不足是缺乏戶變關(guān)系異常識別。文獻[4]提出引入分相分段技術(shù),可準確掌握低壓臺區(qū)線損真實情況。不足是前置條件多,操作流程復雜。文獻[5]提出基于智能電能表和用電信息采集系統(tǒng)的低壓臺區(qū)分相線損計算方法,準確定位低壓臺區(qū)線損偏高的節(jié)點。不足是對臺區(qū)檔案準確性要求高,增加操作難度。

以上研究共性問題在于缺乏高效的分時分相線損曲線數(shù)據(jù)分析診斷,前置條件多且操作復雜,不容易推廣。因此,文中結(jié)合線損技術(shù)及業(yè)務邏輯,構(gòu)建HPLC 臺區(qū)分時分相線損計算模型,在此基礎上建立基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的線損曲線分析診斷模型,開展異常溯源,通過工程實際驗證模型有效性。

1 分時分相線損曲線分析診斷模型

1.1 分時分相線損計算

HPLC臺區(qū)的相位識別能力,以及每日96點或者更高頻率的采集數(shù)據(jù),為HPLC 臺區(qū)分時分相線損計算奠定了必要的基礎。借助分相檔案、高頻采集數(shù)據(jù),可分析臺區(qū)分時分相電量(kW·h,下同)與線損率(%,下同)。臺區(qū)輸入電量作為供電量,包含臺區(qū)關(guān)口表正向電量、光伏用戶上網(wǎng)電量、普通用戶反向電量。臺區(qū)輸出電量作為售電量,包含臺區(qū)關(guān)口表反向電量、光伏用戶用電量、普通用戶正向電量。關(guān)聯(lián)用戶類別、計量點用途,可獲取臺區(qū)分時分相電量。公式為:

式中:Win,j為臺區(qū)第j相分時供電量;Win,j,Δti為臺區(qū)第j相第i個時間間隔供電量總和;Wout,j,Δti(k)為第j相第k個電能表第i個時間間隔供電量;Wout,j為臺區(qū)第j相分時售電量;Wout,j,Δti為臺區(qū)第j相第i個時間間隔售電量總和;Wout,j,Δti(k)為第j相第k個電能表第i個時間間隔售電量。

通過分析供電量與售電量之差,獲取臺區(qū)分時分相線損。公式為:

式中:Win,j為臺區(qū)第j相分時供電量;Wout,j為臺區(qū)第j相分時售電量;Wloss,j為臺區(qū)第j相分時線損電量;rj為臺區(qū)第j相分時線損率。

基于上述公式,調(diào)整時間間隔,可計算不同時間間隔下的臺區(qū)分時分相線損數(shù)據(jù)。

1.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)

皮爾遜相關(guān)系數(shù),又稱皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù),是用于度量兩個變量線性相關(guān),其值介于-1 與1 之間。絕對值越大,說明相關(guān)性越高,正值表示正相關(guān),負值表示負相關(guān)。皮爾遜相關(guān)系數(shù)可分別計算線損曲線、電量曲線相關(guān)性。公式為

式中:rP為皮爾遜相關(guān)系數(shù),無量綱;為向量的均值;xi、yi為向量的元素;n為向量的長度;i為元素序號,i∈[1n]。

1.3 線損診斷模型

供、售電量數(shù)據(jù)受檔案、計量、采集等因素影響。對任意t時刻,線損曲線f(t)發(fā)生異常波動e,總能在供電量f1(t)、售電量f2(t)曲線里面找到偏差值d,使得f(t)與線損合理值A波動幅度超過了e。即

當供、售電量曲線偏差大,將造成線損電量數(shù)據(jù)偏大。如圖1所示。

圖1 線損曲線異常

圖1 中,在08:00-09:00時間段內(nèi),當售電量少計算,或供電量多計算,將引起線損偏高。反之亦然。依據(jù)式(1)至式(4),分析線損波動量e、供售電量曲線偏差值d,可分析引起線損異常的因素。

只有當供、售電量曲線偏差值小于d,才能使得線損曲線f(t)異常波動在合理值范圍內(nèi)。即

1.4 線損診斷異常溯源

供、售電量由多個方面因素構(gòu)成,各因素發(fā)生波動,都會在線損曲線有所體現(xiàn)?;诜謺r分相線損曲線及皮爾遜相關(guān)系數(shù)的線損異常診斷,可以診斷線損異常,但診斷結(jié)論的準確性需要通過異常溯源分析驗證,增加現(xiàn)場檢驗準確概率,也可提前分析出線損治理預期效果。

對于任意一個診斷結(jié)論,如果按照結(jié)論進行逆向測算,使得波動量e、供售電量曲線偏差值d相匹配,線損能夠回歸正常,那么診斷結(jié)論準確。

根據(jù)式(2)、(5),正常狀態(tài)下,線損電量、供售電量維持動態(tài)平衡。

式中:Df為線損電量增量;Df1為供電量增量;Df2為售電量增量。對于任意供電增量Df1,存在售電量增量Df2,使得線損率在合理區(qū)間0-7%。結(jié)合式(2)、(6)有

否則,將存在線損異常因素滿足式(4)特征。

2 臺區(qū)線損分析診斷流程

流程如圖2所示。

圖2 流程圖

圖2 中,首先分析HPLC 臺區(qū)分相檔案,并參考文獻[1]完成相位識別準確性檢驗。其次,調(diào)整分時線損時間步長Δt,依據(jù)式(1)、式(2)繪制電量曲線,依據(jù)式(3)至式(7)進行線損診斷及溯源分析。最后,如果線損測算正常,即返回診斷結(jié)論,結(jié)束。

3 算例

3.1 算例1

某HPLC臺區(qū)容量630 kVA。臺區(qū)檔案記錄只有1 戶單相表B 相,其余為三相表。每日持續(xù)高損。通過現(xiàn)有線損稽查工具未能發(fā)現(xiàn)異常。分時分相線損計算發(fā)現(xiàn),最近8天A相線損高,如圖3所示。

圖3 分時分相線損曲線

臺區(qū)檔案記錄只有1 戶單相表B 相,其余為三相表,A相高損,根據(jù)式(4),可判斷:A相售電量少計,A相漏電或計量點售電量未被計算。參考文獻[1]進行HPLC臺區(qū)相位識別準確性檢驗,發(fā)現(xiàn)A相40戶計量點檔案設置錯誤,售電量未被計入。調(diào)整計量點檔案后,臺區(qū)線損恢復正常。

3.2 算例2

某臺區(qū)甲的臺區(qū)容量400 kVA,損失電量4743 kW·h,線損率5.6%;某臺區(qū)乙臺區(qū)容量630 kVA,損失電量5381 kW·h,線損率9.8%。分時分相線損計算結(jié)果如圖4所示。

圖4 分時分相線損曲線

圖4 中,甲臺區(qū)A 相高損B 相負損,乙臺區(qū)A 相負損B 相高損。根據(jù)式(3)、(4)分析可判斷:甲臺區(qū)有12 戶用電量被計算到乙臺區(qū),造成甲臺區(qū)高損,乙臺區(qū)線損低。由于12個B、C 相用戶電量計算關(guān)系錯誤,導致甲臺區(qū)B、C 相負損,乙臺區(qū)B、C 相高損。調(diào)整計量點關(guān)系,線損率恢復正常,如圖5 所示。相位辨識與分相線損計算結(jié)果吻合。

圖5 線損率正常

4 結(jié)語

文中結(jié)合技術(shù)及業(yè)務邏輯,計算HPLC 臺區(qū)分時分相線損,并采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析線損曲線相關(guān)性,展開線損異常診斷與逆向溯源分析。結(jié)合2個算例進行分時分相線損計算與診斷,驗證模型有效性。

1)對臺區(qū)線損進行分時分相計算分析,結(jié)合HPLC 相位識別,可提高線損診斷的準確性,在工程實際中有借鑒意義。

2)在采集時鐘不同步導致電量曲線平移,以及在電量曲線平直的狀態(tài)下,相關(guān)系數(shù)的計算將失效,導致結(jié)論錯誤。在后續(xù)的研究中進一步拓延伸。

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