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基于大数据的配电台区线损管理和计算系统

2021-07-22徐法甄

机械与电子 2021年7期
关键词:台区配电配电网

徐法甄

(国网浙江杭州市萧山区供电有限公司,浙江 杭州311201)

0 引言

由于配电系统中线路较长,呈辐射状的网络考虑到电阻和电抗的因素,网络损耗率较高,因此,配电系统线损管理是电力系统电能质量管理的重要内容。降低台区线损率能够有效提高电力供应水平,从而减少能源浪费,提升电力企业运行经济效益。

在大数据背景下,数据的采集、传输、存储、分析以及管理和展示,都能够在相应的算法和数据处理机制下高效实现。因此,大数据技术应用于配电网线损分析十分有必要,能够大大减轻数据在采集和传输以及分析计算过程中的压力,提高计算的效率和准确率,从而为配电台区线损管理提供相应的数据支撑。

目前,针对配网的线损研究较多,有代表性的主要集中在以下方面:文献[1]提出了基于配网最优经济运行区间的网损分摊方法;文献[2]提出了基于时间序列线性大数据分析的电力系统潮流计算方法;文献[3]提出了配网线损同期化计算与多维分析系统;文献[4]研究了依托大数据的配网线损管理;文献[5]研究了中低压直流配电网线损计算与分析;文献[6]分析了配电网非完全量测同期线损计算方法。在大数据背景下,配网台区线损的分析和管理还应当继续深入。

为此,本文针对基于大数据的配电台区线损系统进行了设计,并在实际系统中进行仿真分析,来验证本文系统的有效性。

1 配电台区线损

配电线路损耗简称配电线损,是分布载各配电变压器台区下的线路损耗的总称。配电线损是受专业部门管理的内容,电力公司对配电台区线损有相应的考核和检查机制,归口管理部门负责日常线损管理工作,需要对相应的营销、无功电压、节能等内容进行相关的深入研究,从而建立起专业的线损管理体系。线损主要是指变压器、线路中的损耗,配网结构如图1所示。

图1 配电网结构示意

典型的配电线损管理结构如图2所示[7]。线损管理领导小组负责向省归口部门和考核监督部门的管理,根据从上而下的管理体系,衍生出营销管理、供电所管理、无功电压管理、节能技术管理、职工培训管理和调度运行管理。这些专业类别齐全的管理体系构成专业管理部门。由此对应的管理末端为抄表班、供电所、营业厅、计量所、运行班和调度班等。由于线损管理需要与用户以及用户配电表计挂钩,因此针对用户的线损管理是十分复杂而又重要的内容。通过调整网络结构可以改变网络损耗,但同时需要在无功分配以及相应技术协调方面进行支撑。

图2 线损管理网络

现阶段,随着网络技术以及通信信息技术的发展,配电系统日益实现自动化和智能化,电力公司也根据配电系统的特点建立了相关的管理系统,包括计量自动化系统、负荷控制系统、用电营销系统和配电变压器监测系统等。这些系统在不断提高配电网自动化运行水平的同时,也能够开展实时和线上数据计算,从而对线损进行实时和在线分析。

但由于配电线路较多,不同的台区管理现状和数据收集程度难易有所差异,因此线损管理系统在自动化计量以及用电营销系统中的表现内容并不完全一致。需要从相应台区的自动化计量系统中获得运行数据,根据相应的配电营销管理内容得到配网运行数据,并且还要结合运行班组以及生产管理系统,得到变电站台区以及配电线路的拓扑结构等内容。

另一方面,不同的网络管理系统,采用的信息在不同配电台区之间有可能出现信息孤岛现象,线损信息不能够共享和协同,导致对象不统一、信息重复维护等现象,因此线损管理仍然是当前配电网管理工作中较为棘手的问题。目前针对大数据技术以及互联网技术的发展可以建立相应的业务平台,通过局域网络构建配电台区或者多个配电区域的线损管理系统,可以开发相应的平台和数据接口,达到配电线损管理系统与数据接口以及数据采集装置同步的机制,从而将割裂的业务融合发展,适应新形势下配电网的发展需求。

2 配电台区线损大数据

2.1 采集数据

配电线损的数据包括采集数据、计算数据和结果数据。采集数据主要来源于电网拓扑资料、电网运行数据、电网模型数据和电力营销数据等。电网拓扑数据能够准确提供配电线路的连接关系,体现电力设备以及配电线路在线损计算中的节点位置。电网运行数据主要提供计算线损所需要的节点电压、节点电流以及开关状态等信息。电力营销数据能够提供用户侧计量表计所显示的负荷数据以及售电量信息等。这类数据信息的输入如图3所示。

图3 电压曲线示意

这类基础数据为配电网的基础信息,可以通过PMS系统获得;配电网的量测数据来自SCADA系统;实时拓扑数据主要来自线路和变压器的参数信息。这些基础数据的数据量较大,需要高性能传输,因此在大数据技术中,可以通过相应的数据接口,对访问数据进行高效查取。

2.2 计算数据

配电系统的线损是基于潮流计算的结果。潮流计算主要有快速解耦法、改进PQ法和改进NL法等。但较为常用的是前推回代算法。本文利用前推回代潮流计算中的公式得到线损。

由量测装置采集各负荷节点注入电流。根据基本电路定理,有

(1)

节点运算功率计算公式为

(2)

支路的始端功率为:

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

无功功率计算公式为

(8)

功率损耗计算公式为:

(9)

(10)

配电网前推回代潮流计算流程如图4所示。

图4 前推回代计算流程

2.3 结果数据

计算结果数据则为线损计算后的结果,计算结果信息量较小,可以通过相应的数据展示技术对其进行可视化以及动态展示,实现线损与变电、配电过程中的多环节耦合,从而有助于线损管理以及营销系统的配电计划等。

2.4 数据交互

配电网线损数据在交互时需要遵循一定规范,本文采用基于IEC 61970的组件交互规范,可以针对能量管理系统内部数据交互,以及实时获准实时数据访问接口、实时数据访问的高速数据访问接口、历史数据访问时间序列访问接口等进行定义。

3 基于大数据的配网台区线损计算系统

3.1 系统设计

本文设计基于大数据的配电台区线损优化系统,由3个部分组成:数据采集单元、数据传输单元和数据分析单元。数据采集单元可以获得节点电压电流以及网络拓扑数据。数据传输单元需要对采集到的数据进行加密传输,通过在线分析或离线计算系统对得到的数据进行线损计算,最终得到结果。线损优化系统结构如图5所示。

图5 同期线损优化系统

本文所提的系统架构,采用面向服务的体系结构,能够将不同功能的单元通过定义相应的接口和协议进行紧密连接。这样的通信接口可以实现不同功能单元的高度耦合。

数据分析单元是本系统中的计算中心,能够在专用网络中对传输得到的数据进行现存计算。考虑到数据传输过程中的数据结构和数据类型不同,数据分析单元需要一定的存储和初步分析计算能力,将数据分析单元分为数据读取、拓扑分析和线损计算3个模块。采取区分结构数据与运行数据的方式,对数据进行归档和分别读取。

在数据采集单元获取的数据中,电气设备参数、逻辑节点及电气连接图等均属于结构数据;运行数据主要包括设备的开关状态、变压器分接头位置,以及负荷节点的电压、电流、功率等。数据分析单元结构如图6所示。

图6 数据分析单元示意

本文提出的线损计算时序如图7所示,反映了不同数据在计算机系统中的传递顺序。

图7 线损计算时序

3.2 仿真分析

本文采用配电网络进行仿真,接线图如图8所示,该网络共有5个节点,图8中已经用数字标出。配电线路以及负荷参数见文献[8]。

图8 仿真系统

利用本文提出的大数据配电台区线损计算管理系统,采集各节点的原始数据进行相应信息的初步分析,最后计算线损。通过前推回代算法,求得该网络的线损。线损计算结果如表1所示。

表1 线损计算结果

由表1可以看出,本文的系统计算结果能够反映网损的真实状况,并且与传统计算方法相比差别不大,具有较高的可靠性和适应性。

本文的大数据量测装置部署在各节点,对于本算例为1~5节点,经过数据的收集、存储和分析,最终得到计算结果。线损数据得到后有助于管理部门针对历史数据、实时数据进行对比分析,从而查找有关的问题节点,优化网络线损。

4 结束语

本文提出了基于大数据的台区配网线损分析和系统设计。通过本文的分析,说明了大数据技术在数据来源、计算数据和结果数据中的应用,并且设计了基于面向服务体系的系统架构,用来对数据进行分析,并根据相应的算法求解配网线损。仿真算例说明了本文所提方法的有效性。

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