基于行业用电特性的用户报装容量饱和度分析

肖　晶，陈　晋，李　雪，王蓓蓓，沈培锋

（1.国网南京供电公司，南京　210008；2.东南大学电气工程学院，南京　210096）



基于行业用电特性的用户报装容量饱和度分析

肖晶1，陈晋2，李雪1，王蓓蓓2，沈培锋1

（1.国网南京供电公司，南京210008；2.东南大学电气工程学院，南京210096）

摘要：基于行业用电特性构建了2个报装容量饱和度指标，即实用系数和阶段系数。在此基础上结合行业分类、K-均值聚类算法提出了报装容量饱和度分析模型。通过分析用户实用系数的统计规律，得到用户实用系数的分布和行业实用系数的差异；通过阶段系数的聚类分析，得到不同类型用户实际负荷的发展情况，为配网建设提供指导依据。最后通过对南京地区用户报装容量饱和度分析，验证了该模型的实用性。

关键词：饱和度分析；实用系数；阶段系数；K-均值聚类

改革开放以来经济飞速发展，用户数量和负荷增长迅速，经济技术开发区、商业中心、政府机构、交通枢纽等负荷急速膨胀，其负荷特性和对供电可靠性的要求与周边地区的现存负荷密度及特性存在较大差异。城市负荷特性分析和研究是城市电网发展规划以及决策的重要依据，其精度将直接影响电网规划质量［1］。

目前，负荷特性研究主要是对相关指标进行研究［2—4］。文献［5］研究了国家电网年负荷率、最大负荷利用小时数、月不均衡系数、月均日负荷率、典型日负荷等相关指标，得到了国家电网负荷特性。文献［6］基于分形理论研究了电力系统负荷特性，通过同一地区不同月份的电力系统负荷分形维数，研究了相同空间尺度下电力系统负荷的自相似性，通过不同地区相同时间尺度下电力系统负荷分形维数，研究了相同时间尺度下电力系统负荷的自相似性。

现有负荷特性研究基本没有涉及用户报装容量与实际负荷之间的关系。在配网实际现状中，用户报装容量远超实际负荷，造成变电站10 kV供电方案较为粗放，变电站出线间隔利用率过低。特别是目前城市业扩报装容量不断增加，导致变电站规划建设与负荷实际运行数据不相符，容量投资浪费。

本文从用户报装容量与实际负荷之间的关系着手，分析用户报装容量的饱和度，研究用户报装容量的利用率，重点分析用户负荷发展特性，为配电网络规划提供决策依据。

1　行业分类

用电行业分类主要按照用电性质行业属性进行分类，根据供电公司用电划分可分为八大行业。第一类是建筑行业，包括房地产开发经营、建筑装饰、建筑材料制造等；第二类是农林牧渔，包括畜牧服务业、农业服务业、排灌等；第三类是公共事业，包括教育事业、政府部门、社会团体组织等；第四类是工业，包括各类加工业和制造业；第五类是商业，包括各类旅游业、批发零售业等；第六类是软件业，包括计算机服务业、软件行业等；第七类是金融业，包括保险、银行、证券等行业；第八类是交通运输业，包括城市公共交通、电气化铁路等行业。

2　报装容量饱和度指标

报装容量饱和度分析方法是自下而上的方法，有2个重要的指标：一是实用系数，表示报装容量的利用率；二是阶段系数，表示相对实用系数的年变化值。报装容量饱和度分析以用户的负荷发展信息为基础，确定每一类用电负荷的实用系数，通过各年份的负荷信息确定每一类用电负荷的阶段系数。

2.1实用系数

实用系数表征了报装容量与实际负荷之间的关系，其数值的大小反映了用户相对报装容量的实际负荷水平，其计算步骤如下。

（1）针对负控用户负荷信息进行数据筛选，将异常数据删除，特别是所选取年份中间有缺失负荷的电力用户，由于销户等原因，已经不产生负荷，因此这一类电力用户不在研究之列，设有N个电力用户，则Pij为i用户在第j年的年最大负荷。

（2）按照区域和行业对所选电力用户进行分类。

（3）每一用户终期年份的年最大负荷除以报装容量即得用户终期实用系数，计算公式如下

式中：ηi表示i用户的终期实用系数，Pijmax表示i用户终期年份j的年最大负荷，Pibz表示i用户的报装容量。

（4）对于区域行业内的所有电力用户，按照容量大小进行加权平均，即可得到区域行业实用系数，计算公式如下

式中：ηm表示m行业终期实用系数，n表示m行业中有n个用户样本。

实用系数为电力公司分析用户报装容量合理性提供了依据，有助于避免投资浪费。

2.2阶段系数

阶段系数反映了负荷年实用系数与终期实用系数之间的关系，其计算是用当年实用系数除以终期实用系数。计算步骤如下。

（1）计算电力用户各年份的实用系数，以当年最大负荷除以报装容量，即得用户当年实用系数，计算公式如下

（2）用户当年实用系数除以终期实用系数即可得用户阶段系数，计算公式如下

式中：γij是i用户第j年的阶段系数。

（3）根据所得用户阶段系数，进行归一化处理。

通过用户阶段系数的观察，可以看到负荷逐年发展的情况。阶段系数逐年增大，则负荷呈现增长状态；阶段系数逐年减小，则负荷呈现下降状态；阶段系数波动变化，则负荷呈现年波动状态。

3　报装容量饱和度趋势分析模型

计及用户报装容量信息，通过合理统计估算某一区域内各用户的负荷时空特性，按照供电公司行业划分标准进行电力用户行业分类，对电力用户终期实用系数作统计分析，从整体上把握用户实际负荷与报装容量之间的关系；对电力用户阶段系数作聚类分析，从用户实际负荷发展的角度描述用户报装容量饱和度趋势。

3.1 K-均值聚类算法

聚类分析法是一种新兴的多元统计方法，是当代分类学与多元统计分析的结合，也是非监督模式识别的一个重要分支［7］。K-均值聚类算法［8］是聚类分析中的一种基本划分方法，由MacQueen在1967年首次提出。

K-均值聚类算法流程如下［8］：

输入：数据集X={x1，x2，…，xn}，聚类数目为k。输出：k个类簇，Cj，j=1，2，…，k。

（1）令I=1，随机选取k个数据点作为k个类簇的初始簇中心，mj(I)，j=1，2，…，k。

（2）计算每一个数据点与这k个簇中心的距离d(xi，mj(I))，i=1，2，…，n，j=1，2，…，k，如果满足

d(xi，mj(I))=min{d(xi，mj(I))，

j=1，2，…，k（5）

则xi∊Cj。

（3）计算k个新的聚类中心

（4）判断：若mj(I+1)≠mj(I)，j=1，2，…，k，则I=I+1，返回第2步，否则算法结束。

K-均值聚类算法是一种目前最常用的聚类算法，其算法思想简便，比较容易实现，能够满足本文需求。

报装容量饱和度分析方法为自下而上的方法，研究用户的用电负荷特性，建立有效的负荷分类方法及负荷特性指标，分析各类用户最终用电指标和实际负荷发展情况，确定每一类用户用电负荷的实用系数和阶段系数，以用户的负荷发展信息为基础，可得用户未来负荷预测，用下式表示

Pfij=Pibz×ηi×γij（7）

式中：Pfij为i用户j年份负荷预测值。

4　算例分析

4.1数据选取

本文算例数据采集自南京地区负控中心，选取2010年新增用户作为本文研究对象，合计1 815户电力用户。

4.2终期实用系数分析

4.2.1终期实用系数概况

现代风险导向审计的涵义一般是指注册会计师通过对被审单位进行风险职业的分析，从而对被审单位进行风险控制的评价，最后得出剩余的风险系数，然后进行后续的追加审计程序，把剩余的风险指数降到最低。

计算用户终期实用系数，图1是用户终期实用系数的频数分布图。

图1　南京地区用户终期实用系数分布

从图1中可以看到，随着终期实用系数的增大，用户分布呈现减少的趋势，根据统计结果，终期实用系数小于0.4的用户占比达到60%，超过一半的用户存在“报大用小”的现象，造成了容量投资浪费，也有一小部分用户存在“报小用大”的现象，导致容量紧张。

4.2.2终期实用系数与行业的关系

按照行业划分，计算行业终期实用系数，结果如表1。

表1　行业终期实用系数

从表1中可以看到，按照行业划分，工业的终期实用系数最高，达到了0.4以上，农林牧渔、商业以及软件业终期实用系数均达到了0.2以上，建筑和公共事业终期实用系数接近0.2，金融业和交通运输业终期实用系数较低。

根据统计结果，大部分行业终期实用系数较低，如果减少报装容量，提高终期实用系数，将会大大降低配网建设成本，并且能极大提高电网的运行效率。

4.3阶段系数分析

4.3.1阶段系数聚类分析

计算用户阶段系数，采用K-均值聚类算法进行聚类分析。经分析，K-均值聚类算法中k值取5，聚类结果如表2所示。

表2　阶段系数聚类分析

下降型聚类结果如图2所示。

图2　下降型聚类结果

从表2和图2可得，下降型中，阶段系数逐年减小，其中第一年到第二年减幅最大，之后减幅变小，趋于平稳。

波动型聚类结果如图3所示。

从表2和图3可得，波动型中，阶段系数在第三年达到最大，但是在第四年和第五年又出现下降趋势，波动较大。

缓升型聚类结果如图4所示。

从表2和图4可得，快升型中，阶段系数前3年较小，且较少波动，后2年开始增加，且增幅较大。

快升型聚类结果如图5所示。

从表2和图5可得，第四类中，阶段系数经过第二年的降低，第三年增加较多，后面趋于平稳。

图3　波动型聚类结果

图4　缓升型聚类结果

图5　快升型聚类结果

稳定型聚类结果如图6所示。

图6　稳定型聚类结果

从表2和图6可得，稳定型中，阶段系数第一年有增长，从第二年开始趋于平稳，变化幅度较小。

4.3.2阶段系数与行业的关系

统计各行业中各类型阶段系数的用户数占比，结果如表3所示。

表3　阶段系数与行业的关系%

从表3中可以看到，各行业中，各阶段系数类型大体分布较为相似，说明各行业用户阶段系数类型中存在随机性。各行业也有相对独立的特点。比如：交通运输业，稳定型占比为各行业中最高的；工业和软件业快升型占比较其他行业要高；农林牧渔业下降型占比是各行业中最高的。

通过聚类分析，可以较清楚的看到各行业用户阶段系数逐年变化的规律。通过对不同类型阶段系数的分析，有助于配网规划建设时序的安排，对于不同类型的阶段系数宜采用不同的建设时序安排。对于下降型，更多要考虑刚申请时用户实际负荷；对于波动型，则需要考虑2～3年的实际负荷的变化；对于缓升型，则需要考虑用户4～6年的实际负荷发展情况，逐步配置容量；对于快升型，则需要考虑负荷第一年以及第二年之后的用户实际负荷发展情况；对于稳定型，则需要考虑前2年用户实际负荷的发展情况。

5　结束语

本文将用户报装容量作为切入口，分析用户实际负荷与报装容量的关系，建立了报装容量饱和度分析模型。

首先构建了报装容量饱和度分析模型的2个指标，即实用系数和阶段系数。实用系数反映了用户报装容量的使用率，阶段系数反映了用户实际负荷发展情况。

以南京地区2010年新增用户为研究对象，通过实用系数的统计发现，用户报装容量的使用率普遍偏低，大量的容量闲置，

造成了容量投资的浪费。通过分行业讨论，发现不同行业实用系数有所差别。在阶段系数的分析中，引入K-均值聚类算法，将阶段系数分为5类，不同类别反映了用户负荷不同的发展情况，为配电网建设提供了参考。

参考文献：

［1］兰宇，谭剑中，李轩，等.地区电网负荷特性研究［J］.能源技术经济，2010，22（7）：30-35.

［2］鄢安河，付红军，张鹏飞，等.河南电网重要负荷特性研究［J］.电网技术，2007，31（5）：75-78.

［3］罗路平，杨超，程虹.江西电网负荷特性研究［J］.电网技术，2013，37（6）：51-54.

［4］魏磊，张琳，姜宁，等.西北地区电网负荷特性研究［J］.电网与清洁能源，2010，26（7）：57-62.

［5］陈伟，周峰，韩新阳，等.国家电网负荷特性分析研究［J］.电力技术经济，2008，20（4）：25-30.

［6］崔和瑞，武瑞梅.基于分形理论的电力系统负荷特性研究［J］.电力学报，2012，27（3）：181-185.

［7］彭显刚，赖家文，陈奕.基于聚类分析的客户用电模式智能识别方法［J］.电力系统保护与控制，2014，42 （19）：68-73.

［8］Macqueen. Some methods for c1assification and ana1ysis of mu1tivariate observations［C］. Proc. 5th Berke1ey Symp. Math. Statist，1967，（1）：281-297.

◆能效与负荷管理◆

Saturabi1ity ana1ysis of new user capacity based on industria1 e1ectricity characteristics

XIAO Jing1，CHEN Jin2，LI Xue1，WANG Bei-bei2，SHEN Pei-feng1
（1. Nanjing Power Supp1y Company，Nanjing 210008，China；2. Southeast University，Nanjing 210096，China）

Abstract：This paper estab1ishes two saturabi1ity indexes of new capacity based on e1ectricity industry characteristics. They are practica1 coefficient and staged coefficient. This paper proposes an ana1ytica1 mode1 of new capacity saturabi1ity with c1assification of industry and K-mean c1ustering. Through ana1yzing statistica1 regu1arities of user practica1 coefficient，it obtains distribution of user practica1 coefficient and difference among industry practica1 coefficients. Through c1ustering ana1ysis of staged coefficient，it obtains deve1opment situation of actua1 1oad among different kinds of users，providing guidance for construction of distribution network. In the end，this paper verifies the mode1 practicabi1ity with ana1yzing saturabi1ity of new capacity in Nanjing area.

Key Words：saturabi1ity ana1ysis；practica1 coefficient；staged coefficient；K-mean c1ustering

作者简介：肖晶（1981），女，江苏徐州人，工学硕士，高级工程师，从事电网规划工作；陈晋（1989），男，江苏扬州人，硕士研究生，主要研究方向为电力市场和需求侧管理；李雪（1979），女，江苏淮安人，工学硕士，高级工程师，从事电网规划工作；王蓓蓓（1979），女，安徽蒙城人，博士，副教授，主要研究方向为电力市场和需求侧管理。

基金项目：国家电网公司科技项目（柔性负荷参与地区电网调度的关键技术研究与应用）

收稿日期：2015-10-29；修回日期：2015-11-02

中图分类号：TM714

文献标志码：A