智能技术在10kV配电网规划中的应用

广西宇能电力工程有限责任公司 陆柃宇

随着电力系统向着智能化、自动化方向迅速发展，10kV 配电网作为连接输电系统和电力用户的重要环节，其规划优化显得尤为重要。配电网规划直接关系到系统的可靠性、经济性和服务质量。在此背景下，智能技术的融入为传统配电网规划带来了革命性的变革。本文以某公司为例，系统性地分析了智能技术在10kV 配电网规划中的关键应用，包括但不限于智能算法在网络结构优化中的作用，以及大数据与物联网技术在提高规划精度与实时监测中的应用，并以具体案例支持分析结果。

1 某公司10kV 配电网规划的基础分析

10kV 配电网是输电系统与电力用户之间的关键环节，具有输配电能力中等、覆盖范围广、用户接入点多等特点。在结构上，10kV 配电网通常由变电站出线、配电线路、配电变压器以及配套的开关设备等构成[1]。这样的结构旨在实现电能的有效分配与变压，确保电力质量与供电可靠性。规划需求则侧重于满足长期电力供需平衡、适应城乡电网结构变化、提升电网的智能化水平及应对未来负荷增长的能力。在某公司10kV 配电网规划设计中，关键技术指标包括但不限于供电半径、网络结构、负荷密度、短路电流级别、供电可靠性和损耗水平。

供电半径的确定要基于负荷密度和供电可靠性要求，以保证电能质量和经济性。网络结构的选择则需考虑到系统的灵活性、可靠性和未来扩展性，常见的结构有环网、辐射型等。短路电流级别的计算确保设备选型满足安全标准，保障系统在故障时的稳定运行。设计准则围绕着经济性和可靠性两大核心展开。经济性要求配电网规划在满足负荷需求的前提下，尽可能地降低资本投入和运行成本。这包括优化线路布局，减少线损以及合理选择设备配置。供电可靠性是配电网设计的另一重点，要求系统在面对设备故障或外部干扰时，仍能保持稳定运行，快速恢复供电。

综上所述，10kV 配电网的结构特点和规划需求，决定了其规划设计必须综合考虑技术指标和设计准则，以期达到技术上先进、经济上合理、运行上可靠的目标。随着智能技术的发展，如何将其融入配电网的优化设计中，成为现代电网规划不可忽视的新课题。

图1 电力系统各环节示意图

2 智能技术在某公司配电网规划中的关键应用

在现代电力系统中，智能算法如遗传算法和粒子群优化已被广泛应用于网络结构的优化问题[2]。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，能够在多种可能的网络配置中寻找到最优或近似最优解。例如，在确定某公司配电网的最佳树形结构中，遗传算法能够通过定义适应度函数来评价每一个可能的解，适应度函数常常涉及网络的总长度、损耗或可靠性等因素。通过迭代进化，这类算法能够有效地减少配电网建设成本约5%～10%，同时提升系统的运行效率。

粒子群优化则是另一种群体智能算法，模仿鸟群的社会行为来优化问题。在配电网的容量配置问题中，粒子群优化算法可用于查找最佳变压器和线路尺寸，以最小化系统的能耗和投资成本。如通过设定电压偏差和功率损耗为评价标准，粒子群优化能够在数百个潜在方案中快速找到损耗降低至少3%～5%的最优解。

大数据分析和人工智能技术在负荷预测和分布式资源规划中起着关键作用。运用机器学习模型，结合历史负载数据、天气信息和用户行为模式，可以对未来的电力需求进行准确预测，预测准确率通常可提高至90%以上。如使用支持向量机（SVM）进行时序数据分析，可根据历史负荷数据预测未来一周内每日的负荷峰值，这对于调整发电计划和实现需求侧管理具有重大意义。

智能传感器和物联网技术在实时监控和状态评估中的整合，提供了电网运行的透明度和控制能力。通过在配电网中部署广泛的传感器网络，可实时采集关键参数如电压、电流、频率和温度等。这些数据通过物联网平台实时传输，并可应用于状态评估模型中，如基于数据驱动的贝叶斯网络，以实现故障预测和健康管理。例如，通过分析来自10000个传感器的数据，能够预测特定线路的故障概率，并减少30%的运维成本。

综上所述，智能技术在配电网规划中的关键作用不容忽视，正推动配电网向着更高效、经济和智能的方向发展。

3 智能技术在某公司10kV 配电网规划中的应用

3.1 某公司引入智能技术规划10kV 配电网的背景分析

随着电网的快速发展和新能源的广泛接入，某公司面临着配电网结构老化、负荷波动大、日益增长的供电可靠性需求等一系列挑战。为了提高电网运行效率，降低能源消耗，并满足不断增长的电力需求，某公司决定引入智能规划技术，实现配电网的优化升级。引入智能规划技术的目的主要集中在以下四个方面：提高负荷预测的准确性，优化发电与电力购买计划；优化配电网结构，减少线路损耗，提升整体能效；提高供电可靠性，减少停电事件，增强用户满意度；实现配电网的自动化与智能化管理，降低人力成本。

3.2 案例分析

3.2.1 案例背景与规划目标

某公司服务区域的10kV 配电网存在供电半径过大（配电网中的一些线路供电半径超过了设计标准，导致远端用户电压不稳定。如典型的10kV 线路设计供电半径不应超过2km，而现状中存在超过3km 的情况，远端用户经常出现电压下降的问题）、配电线路老化（由于设备使用年限过长，部分线路存在老化问题，线路的电阻增大导致线损上升。如某条线路的电阻由于长期负荷运行，从设计初期的0.3Ω 上升到了0.45Ω）、负荷分布不均（由于工业区和居民区的不均衡发展，导致负荷分布出现极大差异，某些高负荷区域的线路过载，而低负荷区域则存在资源浪费的情况。数据显示，负荷最高区域的使用率达到线路容量的90%，而最低区域仅为30%）等问题。

规划目标明确，计划通过智能仿真工具对现有配电网结构进行优化，目标包括减少至少10%的线损、提高20%的供电可靠性，并在保障电力质量的同时，降低运维成本。

经过技术性探查后，某公司发现造成上述问题的原因主要集中在以下三方面：供电半径过大的主要原因是历史遗留问题和城市扩张速度超出原配电网规划；线路老化的原因是资金投入不足以及维护保养不充分；负荷分布不均的成因是城市发展规划变化，配电网规划滞后于城市发展。

为解决上述问题，制定以下规划目标：通过智能仿真工具优化配电网结构。智能仿真工具可以基于历史数据和实时数据预测负荷，通过算法模拟不同的网络配置方案，找到线损最小化的配电方案；减少至少10%的线损：通过重新配置变压器和线路以及升级老化设备，可以减少电阻带来的损耗。例如，通过更换老化的导线，增加导线截面积，可以显著降低线路电阻；提高20%的供电可靠性：通过引入更多的环网结构和安装断路器，可以在发生故障时快速隔离问题区域，减少停电影响范围；降低运维成本：利用智能化系统监测设备状态，预测故障和性能退化，实现有针对性地维护，避免无效的全面检修。

技术可行性分析结果如下：智能仿真工具的核心是高精度的负荷预测和电网模拟算法。现有的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和长短期记忆网络（LSTM），已在负荷预测方面显示出高准确性。电网模拟算法，如潮流计算、优化调度等已广泛应用于电网规划与运营。相关数据如下。

现有线路的电阻率、线路长度、负荷容量等参数：老化的10kV 配电线路A 的原始设计电阻为0.3Ω，线路长度为2.5km，设计负荷容量为1000kVA。经过多年运行，线路电阻上升到0.45Ω，实际运行负荷上升到1200kVA；历史负荷数据、天气数据、用户用电习惯等参数：线路在过去一年的峰值负荷数据如下：夏季峰值1500kVA，冬季峰值1100kVA。夏季期间，由于气温上升，空调使用增加，负荷明显上升。用户用电习惯分析显示，居民区在晚上6点到9点用电高峰，工业区在白天9点到下午5点用电高峰。

仿真模拟结果显示：使用机器学习算法对线路进行负荷预测，得出准确率为95%的预测模型。通过此模型预测未来一年内的负荷波动；对线路进行结构优化仿真，模拟了分担负荷、增加并联线路、替换导线等方案。假设分担负荷方案可以将线路的峰值负荷降低至1300kVA，替换导线后电阻降低至0.35Ω，预计线损从8%降低至6.5%。

3.2.2 智能规划的实施过程

实施智能规划工作分为以下步骤：数据收集。收集历史负荷数据、变电站运行数据、线路参数、天气情况等；模型建立。建立负荷预测模型、电网仿真模型和优化算法模型；仿真分析。运用智能仿真工具进行多场景模拟，优化线路配置和变压器容量。在模型建立阶段，某公司采用混合整数规划模型来设计配电网结构，同时使用遗传算法优化搜索过程。负荷预测结果和资源分配结果见表1、表2。智能仿真结果显示，配电网的线损从原来的平均6%降低到了4.2%，降低率达到了30%。同时，供电可靠性指数SAIDI（System Average Interruption Duration Index）从1.5h/用户/年降低到了1.2h/用户/年，提升了20%。

表1 负荷预测结果

表2 资源分配表

3.3 成效分析

通过机器学习算法对线路A 的负荷进行准确预测，某公司得到了95%的准确率，这为电网运营商提供了强有力的决策支持。预测模型能够有效预见负荷波动，从而指导运营商进行合理的负荷调度和电网维护计划，优化负荷分布，减少突发事件对电网的影响；借助仿真模拟，某公司评估了几种改进方案的潜在效果。在模拟中发现，通过分担负荷和替换导线两种方式，线路A 的峰值负荷能够降低至1300kVA，线损从8%降至6.5%。这不仅延长了线路的使用寿命，还通过降低能耗来减少了运维成本。

实际节省的成本分析表明，仅考虑线损减少带来的节能效果，每年可节省电费便超过1万元，且这一数字尚未考虑由于优化后减少的故障率、维护成本以及潜在的顾客满意度提升等其他经济效益。此外，线路性能的提升还能增强电网对高峰负荷和极端天气事件的适应能力，提供更加稳定和可靠的电力供应；智能技术的运用还为绿色能源的整合提供了可能。例如，当电网需要整合分布式发电资源，如太阳能或风能时，准确的负荷预测和灵活的网格管理是不可或缺的。智能技术能够实时调整电网运行策略，以适应可再生能源的间歇性和不可预测性，从而提高整个电网的能源效率和减少碳排放。

综上所述，智能技术在10kV 配电网规划中的应用展现了显著的优势。通过结合智能算法、大数据以及物联网技术等，某公司成功提高了配电网规划的精度和效率，实现了成本的降低以及供电可靠性的增强。案例分析验证了这些技术在实际应用中的有效性，为配电网规划的未来发展提供了新的视角。未来，随着技术的不断进步和应用的进一步深入，智能技术在配电网规划及运行中的作用将更加凸显，为实现高效、智能的电力系统管理和服务提供坚实的技术支撑。