一种分压售电量和分压供电量对线损率影响的分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电网控制技术领域。
【背景技术】
[0002] 随着电网的升级改造，用户用电结构发生了变化，高压供电的传统工业用户用电 比重下降，以高科技、第三产业和居民用电为主的中低压供电的电量逐步上升。同时，随着 国家分布式电源发电补贴政策在国内部分地区相继出台，小电源接入电网已有不可阻挡的 趋势，与原有大型供电电厂不同，小电源的发电能力相对较低，且一般并网接入35kV以及 以下电压等级。
[0003] 供售电结构与线损有着不可分割的关系，其变化必将影响供电线损率，特别是在 目前高压售电量所占比重逐年下降、低压售电量所占比重逐年上升的新形式下，势必造成 供电线损率的上升。
[0004] 当前的研究主要集中在不同电压等级售电量变化对线损率的影响，而没有考虑到 分压售电量、分压供电量构成权重的影响。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是提供一种分压售电量和分压供电量对线损率影响 的分析方法，其能够将分压售电量和分压供电量对线损率的影响进行量化，从而可以判定 影响因素对线损率的电量影响，从而可对电网参数进行相适应的修正，降低线损率，提高了 经济效益。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种分压售电量和分压供电 量对线损率影响的分析方法，包括以下步骤：
[0007] 1)以线损率为因变量，并对影响线损率的因素进行分类，在影响线损率的因素中， 选取自变量；
[0008] 2)对选取的自变量的历史数据进行选择和处理；
[0009] 3)建立线损率关联矩阵；
[0010] 4)通过关联矩阵的特征方程确定线损率的关键影响因子；
[0011] 5)根据关键影响因子的变化，通过线损率回归方程和敏感度分析方程的计算，量 化分析对线损率的影响，得出关键影响因子的影响结果。
[0012] 优选的，所述步骤1)中的自变量选取为分压售电量和分压供电量。
[0013] 优选的，从所述步骤2)中的历史数据中选取指标，每个指标形成j个样本值，X1, =(Xil, xi2, ...，xjT，够成样本矩阵；对样本矩阵进行标准化转换，得到标准化矩阵Z，计算 公式为：
[0015] 其中，p代表指标数，η代表每个指标的样本数， CN 105116268 A 说明书 2/5 页
[0017] 其中，^为第j个指标的样本均值，为第j个指标的样本方差。
[0018] 优选的，所述步骤3)中的线损率关联矩阵为：
[0021] 表示相关系数矩阵中第i行第j列的相关系数，代表第i项指标与其他指标之 间的相关程度。
[0022] 优选的，所述步骤4)中的特征方程为：
[0023] IR-AIpI=O
[0024] 其中，λ是主成分U的方差；解样本相关矩阵R的特征方程，共得到p个特征根， 按照公式（4)确定λ值最大的前m个主成分，使得这m个主成分所起的作用在所有指标中 不低于85% ;
[0026] 对于每个特征根λ彡j = 1，2,…，m，解方程组Rb = λ jb得到标准正交化特征 向量^，将标准化后的指标变量转换为主成分可得到公式：
[0028] 优选的，所述步骤5)中的线损率回归方程为：
[0029] Y= α 0+ β jUj+ β 2U2......+PmUni
[0030] 其中，该方程中每个主成分的系数β表示主成分U与线损率的相关系数；
[0031] 将主成分U1, U2, ... Uni分别表达为关键指标的线性方程，代入线损率回归方程，得 出关键影响因子与线损率的相关方程：Y = f(x)。
[0032] 采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明通过建立线损率关联矩阵，配 合线损率回归方程和敏感度分析方程，确定线损率的影响因子，并最终确定对线损率的量 化影响，得出关键影响因子的影响结果，从而可对电网参数进行相适应的修正，降低线损 率，提高了经济效益；本发明还可以判定各个影响因素对线损率的电量影响，从而为降低线 损提供坚实可靠地依据。
【附图说明】
[0033] 图1是本发明的流程图。
【具体实施方式】
[0034] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035] 如图1所示，本发明是一种分压售电量和分压供电量对线损率影响的分析方法， 包括以下步骤：
[0036] 1)以线损率为因变量，并对影响线损率的因素进行分类，在影响线损率的因素中， 选取自变量，选取为分压售电量和分压供电量作为自变量；
[0037] 2)对选取的自变量的历史数据进行选择和处理，从历史数据中选取指标，每个指 标形成j个样本值，Xkj= (X Xi2, ...，Xi.j) T，够成样本矩阵；对样本矩阵进行标准化转换， 得到标准化矩阵Z，计算公式为：
[0041] 其中，$为第j个指标的样本均值，< 为第j个指标的样本方差；
[0042] 3)建立线损率关联矩阵，线损率关联矩阵为：
[0045] 表示相关系数矩阵中第i行第j列的相关系数，代表第i项指标与其他指标之 间的相关程度；
[0046] 4)通过关联矩阵的特征方程确定线损率的关键影响因子，特征方程为：
[0047] R- λ Ip I = 〇
[0048] 其中，λ是主成分U的方差；解样本相关矩阵R的特征方程，共得到p个特征根， 按照公式（4)确定λ值最大的前m个主成分，使得这m个主成分所起的作用在所有指标中 不低于85% ;
[0050] 对于每个特征根λ i，j = 1，2, ·m，解方程组Rb = λ jb得到标准正交化特征 向量g，将标准化后的指标变量转换为主成分可得到公式：
[0052] 5)根据关键影响因子的变化，通过线损率回归方程和敏感度分析方程的计算，量 化分析对线损率的影响，得出关键影响因子的影响结果，其中线损率回归方程为：
[0053] Y = α 0+ β 见+ β 2U2......+ β mUm
[0054] 其中，该方程中每个主成分的系数β表示主成分U与线损率的相关系数；
[0055] 将主成分U1, U2, ... Uni分别表达为关键指标的线性方程，代入线损率回归方程，得 出关键影响因子与线损率的相关方程：Y = f(x)。
[0056] 实施例1 :
[0057] 选取预测单位为研究对象，针对以选择的指标收集过去5年分月数据，每个指标 形成60个样本值xi6。= (X % xi2,. . .，xi6())T，构造60Xp的样本矩阵，对样本阵元进行标准 化转换，得到标准化矩阵Z，计算方法为公式：
[0059] 其中，p代表指标数，取值为27, η代表每个指标的样本数，取值为60,；为第j个 指标的样本均值，<为第j个指标的样本方差，计算方法为公式：
[0064] 表示相关系数矩阵中，第i行第j列的相关系数，代表第i项指标与其他指标 之间的相关程度。