基于典型场景划分的多时段网损分摊算法

2020-04-09王运祁鑫杨慧彪邵鹏

计算技术与自动化 2020年1期

王运　祁鑫　杨慧彪　邵鹏

摘要：网损分摊是电力市场中的重要问题。传统的网损分摊算法研究往往针对单一时间断面下的静态分摊问题，不能满足实际系统连续运行分析计算的要求。为此，基于潮流跟踪算法，选取关键线损线路和强相关电厂两项指标，提出了相似网损分摊场景匹配标准。在此基础上，考虑实际运行需求提出了基于典型场景划分的多时段网损分摊算法，以解决多时段连续运行中的网损分摊问题;最后基于我国某省电网实际数据构造算例，验证了本方法的有效性。

关键词：电力市场;网损分摊;关键线损线路;强相关电厂

中图分类号：TM743 文獻标识码：A

Multi-Period Power Network Loss Allocation Algorithm

Based on Typical Scene Division

WANG Yun？覮，QI Xin，YANG Hui-biao，SHAO Peng

（Power Dispatch and Control Center，Ningxia Power Grid，Yinchuan Ningxia 750001，China）

Abstract：Power network loss allocation is an important issue in power market. The traditional power network loss allocation algorithm focuses the static allocation problem in a single period，which can't meet the requirements of continuous operation analysis in the actual power market. To this end，this paper selects two indexes，namely key network-loss transmission line and strong relevant power plant based on power flow tracking algorithm，and proposes a matching criteria of similar power network loss allocation scenes. According to this matching criteria，a multi-period power network loss allocation algorithm based on typical scene division is proposed to solve the problem of multi-period network loss allocation in a continuous operation power market. Finally，the effectiveness of the proposed method is proved by a case study based on the actual data of a province in China.

Key words：power market;power network loss allocation;key network-loss transmission line;strong relevant power plant

随着我国电力市场化改革的不断深入，网损分摊问题得到了越来越广泛的关注。网损分摊的结果直接影响到各发电主体的价格竞争力，能否合理的设计分摊机制不仅是市场成员关注的焦点问题，更是影响市场交易结果的重要因素[1]。

近年来围绕电力市场中的网损分摊，我国开展了大量研究与实践。文献[2-3]介绍了Shapley公理在网损分摊中的应用，其中文献[2]对传统的Shapley值算法进行改造，使其能够适应双边交易的要求，文献[3]则进一步考虑了耗损功率转归分量，使其能够满足联营市场中执行偏差的分摊要求。文献[4-5]介绍了潮流跟踪算法在网损分摊中的应用，与Shapley公理为基础的网损分摊方法相比，其优势在于潮流跟踪算法能够量化各发电厂对每一条线路网损的贡献率，更符合市场成员的认知习惯。文献[6]介绍了网损等值负荷模型的基本概念，并将其应用于网损分摊问题中。

然而必须指出的是，上述研究实际上均针对于单时段的网损分摊问题。电力系统连续运行过程中，运行方式实际上每时每刻都在发生变化。为此，多时段网损分摊成为实际应用中亟待解决的难题。从当前实际工程研究与应用情况来看，目前主要采用调度人员凭借经验选定典型场景的方式间接评估各发电厂的网损分摊比例[7-8]。然而由于上述方法缺乏严格的理论支撑，难以得到市场成员的认可。

为此，聚焦于多时段网损分摊问题，以单时段潮流跟踪算法为基础，提出发电厂网损强相关线路概念，根据强相关线路负荷率作为网损分摊中场景划分的标准，并在此基础上设计基于典型场景划分的多时段网损分摊方法，最后基于某省电网实际数据构造算例，验证本方法的有效性。

1 基于强相关电厂负荷比的场景划分

1.1 强相关电厂的基本概念

不同发电厂对线路损耗的贡献率不同。潮流跟踪算法正是根据节点功率比例分配关系，建立线路潮流与发电厂出力之间的线性对应关系，据此实现对网损的分摊。根据潮流跟踪算法，发电厂出力与线路潮流的线性关系可表示如下[9]：

PFl1，t = αg1l1PGg1，t + αg2l1PGg2，t + αgnl1PGgn，tPFl2，t = αg1l2PGg1，t + αg2l2PGg2，t + αgnl2PGgn，t…PFlm，t = αg1lmPGg1，t + αg2lmPGg2，t + αgnlmPGgn，t （1）

式（1）所示，PFl1，t、PFl2，t等表示线路l1、l2等在时刻的潮流，PGg1，t、PGg2，t等表示发电厂g1、g2等在时刻的出力。 αgl表示发电厂g出力對线路l潮流的贡献率，也是发电厂分摊网损的重要依据。

高电压输电网中，节点电压幅值约等于其标称电压，无功以就地平衡为主，则线路l的线损PLol，t可近似表示为线路电阻γFl与其潮流PF l，t平方的乘积形式，即：

PLol，t ≈ γFlPF2l，t （2）

根据统计学中的“二八原则”，定义线损排序前20%的线路为关键线损线路，则对于任一关键线损线路其贡献率排序前20%的发电厂，规定为该线路的线损强相关电厂。

1.2 典型场景基本概念及匹配标准

所谓典型场景是指具有相似特征的电网运行状态集合，并可根据其中某一个运行状态的分析结果推导得到该集合下其他运行状态的相关结论，从而提升电网运行分析的效率。网损分摊的本质是根据各发电厂对系统网损的贡献率对网损进行分摊。关键线损线路是所有线路中线损排序20%的线路集合。若某两个时段关键线损线路相同，则表明系统网损在不同线路中分布相同。关键线损线路所对应的强相关电厂代表了各电厂对线路潮流的影响，若某条关键线损线路的强相关电厂相同，则表明发电厂出力与线路潮流的对应关系相近。进而可可知，若两个时段的关键线损线路相同且每条关键线损线路所对应的强相关电厂也相同，则两个时段中影响系统网损的电厂相近，可定义为相似场景，采用同一标准进行网损分摊。

然而，实际运行过程中，相似场景出现概率较低。而且大部分发电厂出力与线路潮流的贡献率系数数值上较为接近。为此，关键线损线路对系统网损分摊的比例影响较大，而强相关电厂的相似程度则是次一级的划分标准。据此，本文中提出的网损分摊场景划分标准包括如下两条原则：

1）两个时段所对应的关键线损线路完全一致;

2）所有关键线损线路所对应的强相关电厂集

合重复率超过给定值，即：

ηt1，t2 = ■ × 100% > ηset （3）

式（3）所示，ηt1，t2为时段t1和时段t2的强相关电厂集合重复率指标，ηset为给定的强相关电厂重复率限值，由人工给定，NRe为两个时段所对应的强相关电厂集合中相同的电厂数，N为对应电厂总数。

2 基于典型场景匹配的多时段网损分摊

2.1 实施流程

根据本文所提出的网损分摊中场景匹配方法，即可以对多时段网损分摊问题中各时段进行划分，属于同一场景匹配集合下的时段可以选用相同的网损分摊比例系数，从而在确保分摊结果合理的前提下提升网损分摊的效率。

按照上述原则，本文所提出的基于典型场景匹配的多时段网损分摊实施流程如图1所示。整个实施流程可划分为典型场景匹配、场景分摊比例计算、场景网损电量计算和实施网损分摊四个阶段。下面将分别介绍各阶段的实施要点。

图1 实施流程

2.2 典型场景匹配

首先选定固定的时段划分间隔，将连续的电网运行状态划分为多时段的电网运行方式。该划分间隔根据各电网开展网损分摊的精度要求确定，一般以15分钟为时间间隔。对上述多时段电网运行方式，按照潮流跟踪算法逐一计算各时段下电网运行中关键线损线路和相应的强相关电厂，并按照式（3）所示的判定标准，将满足场景匹配标准的各时段电网运行方式汇总形成典型场景匹配集合。

2.3 场景分摊比例计算

属于同一典型场景匹配集合的时段可按照相同的分摊权重将网损在发电厂间分摊。为提升同一典型场景匹配集合下分摊权重计算结果的合理性，参考统计学中“二八原则”可随机选择该场景集合中20%的时段作为分摊权重的参照标准，以上述20%时段的网损分摊权重平均值作为该典型场景匹配集合的分摊权重。

2.4 场景网损电量计算

各典型场景匹配集合所对应的网损电量根据其理论网损占比推算得到。时段t的理论网损可表示为总发电功率与供电功率之差与时段间隔的乘积，即满足：

WT，Lt = （PGt - PSt） × ΔT （4）

式（4）所示，WT，Lt为该时段的理论网损，PGt、PSt分别为该时段的发电功率和供电功率，ΔT为人工给定的时段间隔。

则典型场景匹配集合n的场景网损电量为隶属于该集合所有时段的理论网损在全时段的比值在实际网损电量中的占比，即：

WR，Ln = ■ × WR，LN （5）

式（5）所示，WR，Ln、WR，LN分别为集合n的网损电量和实际网损电量，t∈n、t∈N分别表示属于集合n的时段和所有时段。

2.5 实施网损分摊

将各典型网损分摊场景下发电厂的网损分摊值累加即可以得到该电厂在多时段下网损分摊量，即：

WLg = ■λg，nWR，Ln （6）

式（6）所示，WLg为发电厂g的总网损电量分摊值，λg，n为其在典型场景n中的分摊权重，n∈N表示所有场景的累计。

由式（6）不难推出，所有发电厂的网损电量分摊值与系统网损电量相等，即：

■WLg = WR，LN （7）

式（7）所示，NG为系统中发电厂数量，■WLg为所有发电厂的网损电量，与系统网损电量WR，LN相同，符合网损分摊的无差性原则[10]。

3 算例分析

3.1 基础数据

为验证本文所提出的分摊算法的有效性，本文将以我国某省区电网实际数据基础上构造算例加以分析。该地区电网网架结构如下图2所示，包括220千伏变电站10座，发电厂3座。本文选取了2018年3月某一日。当日该地区电网网损电量累计31.5MWh。

3.2 对比分析

规定时段划分间隔为10分钟，根据潮流跟踪算法，计算各时段该电网的运行参数，并对关键线损线路和强相关电厂两项指标统计。给定强相关电厂集合重复率限值为80%后，可将全天144个时段划分为三个典型网损分摊场景集合，详见表1。

图2 网架结构

表1 典型网损分摊场景集合

进一步根据本文所提出的网损分摊流程即可实现对多时段网损的分摊。为验证本文所提出方法的有效性，算例中将对比如下三个方案最终的统计分析结果：方案一：本文所提出方法;方案二：文献[8]中所涉及的人工经验分摊算法;方案三：以10分钟为时段间隔划分，逐个时段利用文献[5]介绍的潮流跟踪算法计算准确计算其分摊权重后进行分摊的结果。

三个方案下三个电厂的网损分摊电量和在相同配置的计算平台下耗时对比如表2所示，其中方案三通过逐个时段实施潮流跟踪计算，其分摊准确率和可信度最高，然而计算量也是最大的，消耗的计算时间长达25分钟;尽管本文所提出的多时段网损分摊也是依据潮流跟踪算法，然而仅需要构建发电厂-线路潮流关系式，对典型场景中20%的时段进行详细的网损分摊计算，大大降低了运算量，与方案三相比在各电厂分摊偏差小于5%的前提下，计算耗时仅为6分钟;而方案二分摊结果则依赖于人工经验，难以保证分摊结果的合理性，更容易因为缺乏必要的论证过程，结果遭到市场成员的质疑。综上所述，本文所提出的多时段网损分摊算法在满足计算精度和合理性要求的前提下，计算效率较高，适用于大规模复杂电网的多时段分析计算需求。

表2 发电厂网损分摊结果/MWh

4 结论

基于潮流跟踪算法，提出了网损分摊场景匹配的两项判定指标：关键线损线路和强相关电厂。以此为核心构建了基于典型场景划分的多时段网损分摊算法。算例表明，该方法在保证分摊结果的合理性和准确性前提下，具有计算效率高、计算流程透明等显著优势，特别适用于大规模复杂电网中网损分摊的实际应用。

参考文献

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