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基于电力大数据平台的电网理论线损计算与降损管理探究

2019-06-15朱凌霄谭向东袁普中周炎黄和丽星

数字技术与应用 2019年3期

朱凌霄 谭向东 袁普中 周炎黄 和丽星

摘要:本文以云南电网有限责任公司丽江电网的线损管理工作为研究对象,建立基于电力大数据平台及云计算技术的电网降损综合分析系统,实现理论线损实时在线计算,统计线损与理论线损实时监测比对、电网规划模拟改造与降损优化、电力客户线损分摊计算等功能,为智能电网时代的线损计算分析管理提供了新的思路。

關键词:电力大数据平台;理论线损计算;降损管理

中图分类号:TM714 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2019)03-0051-02

1 研究背景

在以往的理论线损计算及降损分析工作中,基本依靠人工收集电网运行数据来形成相应数据模板,之后借助理论计算软件完成线路相关计算,然后用人工手段分析得到结果。这其中会存在着下列几方面问题:

1.1 理论线损计算结果准确度问题

由于理论线损计算工作量巨大,需要耗费大量人力、时间成本,目前南方电网公司各供电局理论线损计算工作均为一至两年开展一次,理论线损计算值参考意义不足。同时,各供电企业基层部门,在每次开展理论线损工作时,人员都会出现变化,接手的人员对于理论线损软件计算原理以及过程熟悉程度较低,加之理论线损计算工作量庞大,造成最终理论线损计算值准确度较低。

1.2 理论线损工作量问题

现今理论线损的计算软件虽然能够将运行参数作为数据模版形式进行导入,线路图纸可以通过HY2000系统进行转化处理。然而HY2000系统因GIS系统、计量自动化系统、营销系统不存在统一性接口,理论计算线路的图纸、电网运行数据依旧需要人工录入,人工录入数据的工作量能够占到理论线损计算总体工作量的60%。

1.3 软件功能问题

现今使用的理论线损计算系统功能较为单一,在降损优化以及线损分析功能上较为薄弱的。在统计线损与理论线损比对、线路线损计算以及电网模拟改造、线损实时监控等工作仅可根据理论线损计算结果通过人工开展评估研究。

2017年云南电网有限责任公司率先开展大数据平台的建立工作,将GIS系统、营销系统、计量自动化系统、调度SCADA系统等电力自动化系统数据集为一体,我们获取的电力参数越来越多,各种数据采集网络所采集的海量实时数据,传统的研究方法已不能满足这些实时数据的分析及管理功能,这就成为了云计算与实时线损分析结合的必然。

2 基于电力大数据平台的降损分析系统功能介绍

2.1 理论线损的在线计算

基于电力大数据平台收集理论线损需要的线路基础数据(装置技术参数与拓扑连接关系)和电网运行数据信息(比如:电流、电压以及关口电量)实现自动化的理论线损计算,根据时间接电对计算结果进行储存,便于开展调取研究工作。其中功能包括:查询线损结果、数据信息维护以及在线的理论线损计算等功能。

2.2 线损的实时监测工作

根据电力大数据平台中获取的统计线损实际值与理论线损计算值进行实时比对,获取线损异常设备的情况,缩小线损异常范围,对线损异常设备进行精确分析,降低线损异常率。同时开展对变电站母线电量不平衡率,主网网损等指标进行监控。所监测的异常信息数据进行实时上报,并传输给相应工作人员,使得工作人员可以迅速处理异常情况。

2.3 线路线损计算以及模拟改造

实现线路网架构造的线路模拟改造工作。例如,线路走向、导线型号、变压器型等进行调节,将调节结果作为一种方案进行保存。适用于各种的改造方案,且以改造方案为基础开展模拟运行数据的录入,完成模拟理论计算工作。模拟方案可以随时进行切换,这样方案之间的比较更加便捷。其主要功能包含:改造方案的评估比较、运行数据调节、线路走向模拟以及改造方案的管理。

2.4 降损优化以及线损分析

选用网架构造、用电量以及运行荷载之类数据视作分类评估的具体根据,进行台区、馈线的分类工作。根据分类结果对线损有效区间进行研究,将其视作评估基线,进而对全部台区与馈线线损展开评估,依照台区、馈线的无损电量以及线损状况展开交叉式分析。综合台区、馈线的线损分布状况(表损、变压器铁损、变压器铜损以及线路耗损)与技术线损的影响因素(导线线径、配变容量、运行形式以及供电半径)对降损空间展开研究,从而为降损工作提供有效根据。

3 基于电力大数据平台的降损分析系统部署介绍

系统平台采用集中部署方式,基于负载均衡组件对外提供服务接口,实现平台的高可靠性、高可扩展性。在供电局层面部署应用服务器、计算服务器和数据库服务器,各县级供电企业通过访问集中的应用服务器,进行降损综合分析与应用。如图1所示。

该系统的集成分析,电力大数据平台的集成要求,应当从电力大数据平台之中获取关于综合线损和理论线损的下列数据信息:

3.1 装置台帐信息

装置台账信息以及装置技术参数。(开关投切情况、导线技术参数以及变压器技术参数)。其数据主要来自安全生产管理系统。

3.2 沿布图及拓扑信息

线路沿布图信息及拓扑连接信息,拓扑连接关系信息及开关站的内部接线图。其数据主要来自GIS系统和营销系统。

3.3 运行信息数据

变电站主变高中低压侧、出线侧电流、电压、电量等计量数据信息。低压台区关口计量数据,低压用户的计量数据。其数据主要来自计量四合一系统与电力营销系统。

4 基于电力大数据平台的降损分析系统的意义

利用基于电力大数据平台的电网理论线损计算与降损综合分析系统,为电网企业广大从事线损管理的人员提供了一套新的管理系统,可基于大数据平台获取电网运行过程中的各类数据,并实时进行数据分析,提供及时有效的降损措施。其实际意义与功能归纳为以下几个方面:(1)提升管理效益。“基于电力大数据平台的电网理论线损计算与降损管理系统”项目建设完成后,能够实现电网实时理论线损计算,线损异常实时监测,异常分析,线路模拟改造与线损计算,为各供电单位各层级的线损精益化管理提供统一、规范、准确、自动化的理论线损计算与分析工具,为公司各供电单位管理线损提供有力支撑。(2)提升经济效益。该系统开发建设完成后,为电网企业实现实时理论线损计算,通过与统计线损实时比对并发现线损异常,发现导致线损异常的原因,从而提供解决线损异常的办法和思路。同时,通过线路模拟改造与线损计算,实现多方案的比较,分析出最优的线路改造方案,对电网规划工作进行有效支撑,提升经济效益。(3)提升社会效益分析。通过降损综合分析与应用项目的建设,确保电力台账数据质量的提升,提高了供电的稳定性,保障了广大用电用户的利益。同时也在很大程度上能够提高基层业务处理效率,提高用户满意度。

5 結语

基于电力大数据平台的线损计算以及降损管理是必要且有效的,属于未来电网线损管理的发展趋势,同时满足企业的管理需求。能否利用好基于大数据平台的线损分析技术将成为线损管理工作的决胜因素。在信息采集技术日益发展的过程中,基于大数据平台的线损管理模式应该得到大力推广,为电网发展做出更多贡献。

参考文献

[1] 朱凌霄.云南计量自动化系统电网线损管理探究[J].云南电力技术,2016,44(6):71-73.

[2] 胡魏君,王民.基于配网典型台区线损率标杆值分析[J].通讯世界,2015(3):052.

[3] 程思连.用制度降低线损[J].农电管理,2014(1):12.

[4] 赵斌斌.试析低压台区线损管理工作[J].中国新技术新产品,2014(6):70.

Research on Power Line Theoretical Line Loss Calculation and Loss Management Based on Power Big Data Platform

ZHU Ling-xiao,TAN Xiang-dong,YUAN Pu-zhong,ZHOU Yan-huang,HE li-xing

(Yunnan Power Grid Co., Ltd. Lijiang Power Supply Bureau,Lijiang Yunnan  674100)

Abstract:This paper takes the line loss management of Lijiang Power Grid of Yunnan Power Grid Co., Ltd. as the research object, and establishes a comprehensive analysis system of power grid loss reduction based on power big data platform and cloud computing technology to realize real-time online calculation of theoretical line loss, statistical line loss and The theoretical line loss real-time monitoring comparison, power grid planning simulation transformation and loss reduction optimization, power customer line loss sharing calculation and other functions provide new ideas for line loss calculation analysis management in the smart grid era.

Key words:power big data platform; theoretical line loss calculation; loss management