考虑负载变化的电力线路线损动态分析与调整方法研究

马莉

关键词：电力线路线损；负载变化；动态分析；调整方法

中图分类号：TM714.3 文献标识码：A

0 引言

电力线路线损是电力系统运行过程中不可避免的问题，其直接影响电力系统的经济性和可靠性。随着电力系统持续快速发展，电力线路的长度和复杂度不断增加，导致线损问题日益突出，电力系统的运行效率也逐渐降低，使得能源成本大大提升。因此，如何有效降低电力线路线损成为一个亟待解决的问题。

1 负载变化的电力线路线损概述

负载变化指的是电路中的负载电阻在变化[1]。当负载电阻增大时，电路中的电流减小；当负载电阻减小时，电路中的电流增大。这种变化本质上是电路中负载的变化，即负载大时电阻小，负载小时电阻大。在线路运行过程中，由于负载变化而引起的线损就是负载变化的电力线路线损。线损分为可变损失与固定损失。其中，可变损失是随着电流强度变化而波动的电能损耗，主要与电阻有关；固定损失是始终保持稳定的电能损失，与电流大小无关。当线路中的负载增加时，线损也会相应增加；而当负載减少时，线损也会相应减少。这种线损是由于电流在传输过程中受到电阻、电感和电容等的影响而产生的。

2 电力线路线损的成因和影响因素

输电、变电、配电设备产生的损耗会影响线路的损失。这种能量损失以热能的形式释放到周围环境中，加上一部分客观存在的管理损耗，构成了电网所有的线损电量。影响电力线路线损的因素主要包括电阻作用、磁场作用和设备问题等。

2.1 电阻作用

导体直流电阻的大小直接影响线损的大小。线路中的导体本身存在一定的电阻，当电流流过时，会因电阻的存在而产生热量，这种热量会导致电能的损失，即线损[2]。线损与电流的平方成正比，随着电流的增大而增大。在电力系统中，由于电阻的存在，线路中的电压会发生变化，从而影响线损的大小。例如，当线路的长度增加时，线路的电阻也会增加，导致电压降增大，使得线损增大。此外，电压波动和闪变也会对线损产生影响。

2.2 磁场作用

在高压输电线路中，励磁损耗是电气设备在建立和维持磁场的过程中，因磁滞和涡流现象的存在，导致铁芯中产生额外的热量损耗。电磁转换损耗是在交流电路中，当电流流经电气设备时，会形成一个稳定的磁场，确保电气设备可以正常运行。受磁场的影响，在这个过程中，由于铁芯产生的磁滞和涡流现象，铁芯温度会随之升高，损耗更多的电能。该损耗通常出现在变压器的运行过程中，并且与负载电流的平方成正比。

2.3 设备问题

长期运行的电力设备容易发生老化现象，如绝缘性能下降、接触不良等，这些问题都会导致设备性能下降，使线路损耗增加。此外，老化的设备容易发生故障，导致设备停机或停电，从而增加线路的损耗。当设备长期处于过载状态时，会导致设备发热量增加，加速设备老化，从而增加线路损耗。过载的设备还可能引发设备故障，如电机烧毁等，这些故障不仅增加了线路损耗，还会对电力系统产生不利影响。

3 负载变化的电力线路线损动态分析

由于线路中负载变化可能会对线损产生延迟影响，这种影响可能跨越较长的时间段。长短期记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络基于循环神经网络（recurrent neural network，RNN），能够捕捉到数据随时间变化的模式，包括周期性变化、趋势变化等，从而更准确地预测负载变化对线损的影响。因此本文采用LSTM 相关模型对电力线路线损进行分析预测。

3.1 LSTM 相关模型的建立

LSTM 是一种特殊的RNN，其设计初衷是为了克服传统RNN 在处理长序列数据时遭遇的梯度消失、梯度爆炸等问题，从而能够学习长期依赖关系。LSTM 模型结构如图1 所示，LSTM 的核心是记忆单元，其允许网络在序列中保持和传递信息。图1 中，X_t 表示t 时刻的输入；h_t表示t 时刻的隐藏状态；C_t表示更新细胞状态；C_t-1表示候选细胞状态；σ 表示sigmoid 激活函数；tanh 表示tanh 激活函数。

LSTM 的记忆单元主要由3 种门（遗忘门、输入门、输出门）和1 种细胞状态组成。遗忘门决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃，其接收前一个时刻的隐藏状态和当前时刻的输入，并输出一个介于0 和1 之间的数值，表示保留或遗忘的比例。输入门决定哪些新信息应该被添加到细胞状态中，其同样接收前一个时刻的隐藏状态和当前时刻的输入，并产生两个输出，分别是候选细胞状态和更新细胞状态的权重。输出门决定下一个隐藏状态，输出门接收前一个时刻的隐藏状态和当前时刻的输入，并产生一个介于0 和1 之间的数值作为权重，用于控制细胞状态的哪些部分应该被输出。

负载变化预测是一种时间序列预测任务，目的是根据历史负载数据预测未来的负载需求，该预测对于电力系统的规划和运营至关重要。双向长短期记忆（bidirectional long short-term memory， Bi-LSTM）神经网络能够同时考虑历史负载数据中的正向和反向信息，这种双向处理方式使得模型能够更全面地理解负载变化的模式。因此本文采用LSTM作为基线模型，在此基础上继续改进，引入Bi-LSTM 模型进行对比。

Bi-LSTM 由正向LSTM 和反向LSTM 两层LSTM 组成（图2）。正向LSTM 用于学习数据的时序和自适应信息（如依存关系），而反向LSTM则学习相反的时序和自适应信息。最终，Bi-LSTM模型将两者结合起来以得到更准确的输出。该双向模型的主要优点是具有对输入序列正反两个方向的“记忆”，可以更好地理解上下文，具有更高的鲁棒性和泛化能力。相较于单向的LSTM，Bi-LSTM 可以更好地处理给定时序上下文，并提高模型预测的准确性。

3.2 负载变化对线损的分析

本文采集河北省某電网的数据，对其进行分析和对比，发现不同时段输电线路所处的负载率等级不同。在LSTM 和Bi-LSTM 两个神经网络模型下，对不同负载率的线路线损情况进行实验对比。表1为不同负载等级下LSTM 与Bi-LSTM 模型的预测平均绝对误差（mean absolute error，MAE）值。

如表1 所示，在中负载率情况下，Bi-LSTM 网络模型的表现结果最优。在低负载率和高负载率情况下，线损变化波动较大，不利于神经网络模型的学习，造成的数据偏差较大。

4 负载变化的电力线路线损调整方法

4.1 优化电网结构

通过合理规划电网结构，可以降低输电线路的电阻和电抗，在传输过程中尽可能减少电能的消耗[3]。采用分裂导线、增加导线截面积、使用低损耗变压器等措施可以有效降低线路的电阻和电抗，提高电力系统的运行效率和管理水平，降低线损。从而推动可再生能源发展，降低对传统能源的依赖，减少环境污染和碳排放，促进电力行业的可持续发展和经济社会的发展。

4.2 调整运行方式

调整运行方式是降低电力线路线损的重要手段之一。通过调整运行方式，可以优化输电线路的负荷分布和潮流分布[4]，从而降低线路损耗。采用经济运行方式、合理分配负荷、调整变压器挡位等措施，均可以有效降低线路损耗。此外，加强调度运行人员的培训和管理、加强设备的维护和管理也都是减少线路损耗的必要手段。

4.3 采用无功补偿

无功补偿是降低电力线路线损的有效方法之一。通过在输电线路中安装无功补偿装置，可以平衡线路的无功功率，从而降低线路的损耗。无功补偿的两种方式分别为静态无功补偿和动态无功补偿[5]。静态无功补偿是指通过电容器和电感器来补偿无功功率的技术，通过调节电容器和电感器的电容量、电感值来控制无功功率的流动，从而实现无功补偿。动态无功补偿是一种通过电子元器件来补偿无功功率的技术，通过控制电子元器件的开关状态来控制无功功率的流动，从而实现无功补偿。

4.4 更新设备和技术

采用新型节能设备、推广智能电网技术等措施，不仅可以降低设备故障率，减少因设备故障导致的线损问题；而且通过智能化控制系统和数据分析，可以更加精准地确定无功补偿需求、优化调度策略。例如，定期对电力线路进行维护和检修、采用新型节能变压器等措施，都可以有效降低线路的损耗。

5 结语与展望

本文研究了考虑负载变化的电力线路线损动态分析与调整方法。通过实时监测、数据处理、预测与决策等技术手段的应用，可以有效提高电力线路线损管理的效率和精度，降低电能传输过程中的损失。未来将进一步开展优化电网结构、调整运行方式、采用无功补偿和更新设备与技术等方面的工作。同时，还需要加强在线监测和数据分析技术的研究与应用，为电力系统的智能化和精细化发展提供有力支持。