考慮負載變化的電力線路線損動態分析與調整方法研究

馬莉

關鍵詞：電力線路線損；負載變化；動態分析；調整方法

中圖分類號：TM714.3 文獻標識碼：A

0 引言

電力線路線損是電力系統運行過程中不可避免的問題，其直接影響電力系統的經濟性和可靠性。隨著電力系統持續快速發展，電力線路的長度和復雜度不斷增加，導致線損問題日益突出，電力系統的運行效率也逐漸降低，使得能源成本大大提升。因此，如何有效降低電力線路線損成為一個亟待解決的問題。

1 負載變化的電力線路線損概述

負載變化指的是電路中的負載電阻在變化[1]。當負載電阻增大時，電路中的電流減小；當負載電阻減小時，電路中的電流增大。這種變化本質上是電路中負載的變化，即負載大時電阻小，負載小時電阻大。在線路運行過程中，由于負載變化而引起的線損就是負載變化的電力線路線損。線損分為可變損失與固定損失。其中，可變損失是隨著電流強度變化而波動的電能損耗，主要與電阻有關；固定損失是始終保持穩定的電能損失，與電流大小無關。當線路中的負載增加時，線損也會相應增加；而當負載減少時，線損也會相應減少。這種線損是由于電流在傳輸過程中受到電阻、電感和電容等的影響而產生的。

2 電力線路線損的成因和影響因素

輸電、變電、配電設備產生的損耗會影響線路的損失。這種能量損失以熱能的形式釋放到周圍環境中，加上一部分客觀存在的管理損耗，構成了電網所有的線損電量。影響電力線路線損的因素主要包括電阻作用、磁場作用和設備問題等。

2.1 電阻作用

導體直流電阻的大小直接影響線損的大小。線路中的導體本身存在一定的電阻，當電流流過時，會因電阻的存在而產生熱量，這種熱量會導致電能的損失，即線損[2]。線損與電流的平方成正比，隨著電流的增大而增大。在電力系統中，由于電阻的存在，線路中的電壓會發生變化，從而影響線損的大小。例如，當線路的長度增加時，線路的電阻也會增加，導致電壓降增大，使得線損增大。此外，電壓波動和閃變也會對線損產生影響。

2.2 磁場作用

在高壓輸電線路中，勵磁損耗是電氣設備在建立和維持磁場的過程中，因磁滯和渦流現象的存在，導致鐵芯中產生額外的熱量損耗。電磁轉換損耗是在交流電路中，當電流流經電氣設備時，會形成一個穩定的磁場，確保電氣設備可以正常運行。受磁場的影響，在這個過程中，由于鐵芯產生的磁滯和渦流現象，鐵芯溫度會隨之升高，損耗更多的電能。該損耗通常出現在變壓器的運行過程中，并且與負載電流的平方成正比。

2.3 設備問題

長期運行的電力設備容易發生老化現象，如絕緣性能下降、接觸不良等，這些問題都會導致設備性能下降，使線路損耗增加。此外，老化的設備容易發生故障，導致設備停機或停電，從而增加線路的損耗。當設備長期處于過載狀態時，會導致設備發熱量增加，加速設備老化，從而增加線路損耗。過載的設備還可能引發設備故障，如電機燒毀等，這些故障不僅增加了線路損耗，還會對電力系統產生不利影響。

3 負載變化的電力線路線損動態分析

由于線路中負載變化可能會對線損產生延遲影響，這種影響可能跨越較長的時間段。長短期記憶（long short-term memory，LSTM）神經網絡基于循環神經網絡（recurrent neural network，RNN），能夠捕捉到數據隨時間變化的模式，包括周期性變化、趨勢變化等，從而更準確地預測負載變化對線損的影響。因此本文采用LSTM 相關模型對電力線路線損進行分析預測。

3.1 LSTM 相關模型的建立

LSTM 是一種特殊的RNN，其設計初衷是為了克服傳統RNN 在處理長序列數據時遭遇的梯度消失、梯度爆炸等問題，從而能夠學習長期依賴關系。LSTM 模型結構如圖1 所示，LSTM 的核心是記憶單元，其允許網絡在序列中保持和傳遞信息。圖1 中，X_t 表示t 時刻的輸入；h_t表示t 時刻的隱藏狀態；C_t表示更新細胞狀態；C_t-1表示候選細胞狀態；σ 表示sigmoid 激活函數；tanh 表示tanh 激活函數。

LSTM 的記憶單元主要由3 種門（遺忘門、輸入門、輸出門）和1 種細胞狀態組成。遺忘門決定哪些信息應該從細胞狀態中丟棄，其接收前一個時刻的隱藏狀態和當前時刻的輸入，并輸出一個介于0 和1 之間的數值，表示保留或遺忘的比例。輸入門決定哪些新信息應該被添加到細胞狀態中，其同樣接收前一個時刻的隱藏狀態和當前時刻的輸入，并產生兩個輸出，分別是候選細胞狀態和更新細胞狀態的權重。輸出門決定下一個隱藏狀態，輸出門接收前一個時刻的隱藏狀態和當前時刻的輸入，并產生一個介于0 和1 之間的數值作為權重，用于控制細胞狀態的哪些部分應該被輸出。

負載變化預測是一種時間序列預測任務，目的是根據歷史負載數據預測未來的負載需求，該預測對于電力系統的規劃和運營至關重要。雙向長短期記憶（bidirectional long short-term memory， Bi-LSTM）神經網絡能夠同時考慮歷史負載數據中的正向和反向信息，這種雙向處理方式使得模型能夠更全面地理解負載變化的模式。因此本文采用LSTM作為基線模型，在此基礎上繼續改進，引入Bi-LSTM 模型進行對比。

Bi-LSTM 由正向LSTM 和反向LSTM 兩層LSTM 組成（圖2）。正向LSTM 用于學習數據的時序和自適應信息（如依存關系），而反向LSTM則學習相反的時序和自適應信息。最終，Bi-LSTM模型將兩者結合起來以得到更準確的輸出。該雙向模型的主要優點是具有對輸入序列正反兩個方向的“記憶”，可以更好地理解上下文，具有更高的魯棒性和泛化能力。相較于單向的LSTM，Bi-LSTM 可以更好地處理給定時序上下文，并提高模型預測的準確性。

3.2 負載變化對線損的分析

本文采集河北省某電網的數據，對其進行分析和對比，發現不同時段輸電線路所處的負載率等級不同。在LSTM 和Bi-LSTM 兩個神經網絡模型下，對不同負載率的線路線損情況進行實驗對比。表1為不同負載等級下LSTM 與Bi-LSTM 模型的預測平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）值。

如表1 所示，在中負載率情況下，Bi-LSTM 網絡模型的表現結果最優。在低負載率和高負載率情況下，線損變化波動較大，不利于神經網絡模型的學習，造成的數據偏差較大。

4 負載變化的電力線路線損調整方法

4.1 優化電網結構

通過合理規劃電網結構，可以降低輸電線路的電阻和電抗，在傳輸過程中盡可能減少電能的消耗[3]。采用分裂導線、增加導線截面積、使用低損耗變壓器等措施可以有效降低線路的電阻和電抗，提高電力系統的運行效率和管理水平，降低線損。從而推動可再生能源發展，降低對傳統能源的依賴，減少環境污染和碳排放，促進電力行業的可持續發展和經濟社會的發展。

4.2 調整運行方式

調整運行方式是降低電力線路線損的重要手段之一。通過調整運行方式，可以優化輸電線路的負荷分布和潮流分布[4]，從而降低線路損耗。采用經濟運行方式、合理分配負荷、調整變壓器擋位等措施，均可以有效降低線路損耗。此外，加強調度運行人員的培訓和管理、加強設備的維護和管理也都是減少線路損耗的必要手段。

4.3 采用無功補償

無功補償是降低電力線路線損的有效方法之一。通過在輸電線路中安裝無功補償裝置，可以平衡線路的無功功率，從而降低線路的損耗。無功補償的兩種方式分別為靜態無功補償和動態無功補償[5]。靜態無功補償是指通過電容器和電感器來補償無功功率的技術，通過調節電容器和電感器的電容量、電感值來控制無功功率的流動，從而實現無功補償。動態無功補償是一種通過電子元器件來補償無功功率的技術，通過控制電子元器件的開關狀態來控制無功功率的流動，從而實現無功補償。

4.4 更新設備和技術

采用新型節能設備、推廣智能電網技術等措施，不僅可以降低設備故障率，減少因設備故障導致的線損問題；而且通過智能化控制系統和數據分析，可以更加精準地確定無功補償需求、優化調度策略。例如，定期對電力線路進行維護和檢修、采用新型節能變壓器等措施，都可以有效降低線路的損耗。

5 結語與展望

本文研究了考慮負載變化的電力線路線損動態分析與調整方法。通過實時監測、數據處理、預測與決策等技術手段的應用，可以有效提高電力線路線損管理的效率和精度，降低電能傳輸過程中的損失。未來將進一步開展優化電網結構、調整運行方式、采用無功補償和更新設備與技術等方面的工作。同時，還需要加強在線監測和數據分析技術的研究與應用，為電力系統的智能化和精細化發展提供有力支持。