基于模糊评价的配电网异常电压评估方法与流程

本发明涉及一种配电网运行评估方法，具体地说是一种基于模糊评价的配电网异常电压评估方法，属于配电网技术领域。

背景技术：

随着电力用户对电能质量的要求日益提高，对配电网异常工况，特别是异常电压的检测和治理，也越来越受到重视。

配电网络，特别是电力用户，处于电力系统的最末端，其电压水平容易受到负荷水平和不平衡度等偶然因素，以及电力系统运行方式、供电半径、网络规划、变压器容量等系统性因素的影响。

电力用户希望其供电电压在全部时间段内均能够维持在合格范围内，并且尽量减少与额定电压的偏差。但在实际运行中，受上级电压波动、运行工况变化、供电半径长、线径细、负荷增长、功率因数低、三相不平衡等诸多因素影响，供电电压不可避免的会有偏差。甚至在极端情况下，电压异常会严重影响电能质量。

因此，迫切需要对配电网异常电压进行检测、评估及治理，通过分析大量数据，客观评估电压异常的严重程度，发现造成系统性电压异常的主要原因，并针对性的采取治理措施，但是，目前还没有很好的解决措施。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于模糊评价的配电网异常电压评估方法，其能够对配电自动化设备提供的节点负荷、电压等数据进行计算分析，对配电系统的异常电压进行评估，从而针对性的指导配网改造规划和设计。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：基于模糊评价的配电网异常电压评估方法，其特征是，包括以下步骤：

S1，计算目标电网负荷节点的有功负荷、无功负荷和电压幅值，将目标电网负荷节点i在t时刻的有功负荷、无功负荷和电压幅值分别记为Pi_t,Qi_t,Ui_t；

S2，根据负荷进行模糊聚类，根据节点i的有功和无功负荷变化情况，将负荷值划分为m个典型负荷方式；

S3，计算各典型负荷方式的权重，权重A为：

A＝(a1,a2,…ai…am)

式中，αi表示第i种典型负荷方式所对应的权重值，且ai满足

S4，建立模糊评价体系，计算各典型负荷方式时间段内的平均电压，对平均电压值通过建立n个评价等级进行模糊评价，建立各个评价等级的隶属度函数，对各典型负荷方式时段的平均电压值进行模糊评价，得到模糊评价矩阵R：

式中，rij为第i个典型负荷方式下的平均电压对第j种评价等级的隶属度；

S5，进行模糊综合评价，定义模糊综合评价向量B为：

B＝AοR

即：

式中，表示节点电压质量隶属于第j种评价等级的隶属度；

S6，综合评价结果的定量化处理，定义评语分数向量C：

C＝(c1 c2 … cn)

其中，ci为各评价等级对应的分数，

将节点i的电压对各评价等级的隶属度折算为评价分数S：

式中，S为对节点i电压质量的综合评价分数；

S7，计算网络电压质量评价值，重复上述步骤S2至S6对目标区域的配电系统各个节点进行电压质量综合评价并计算各个节点评价分数的平均值，即可得到对目标电网的电压质量评价。

上述方法中，所述根据负荷进行模糊聚类的过程包括以下步骤：

S21,选取目标时间段内的有功负荷、无功负荷的最大值和最小值，分别记为Pi_max,Pi_min,Qi_max,Qi_min；

S22,利用下式将各时刻的有功负荷、无功负荷值映射至[0,1]区间，

式中，P′i_t,Q′i_t分别为节点i在t时刻折算后的有功功率和无功功率；

S23，选取典型负荷方式

选取S′C_i做为第i个(i∈[1,m])典型负荷方式的折算值；

S24，计算折算功率与典型负荷方式之间的距离，

利用模糊算子，分别计算各时刻功率与各典型负荷方式之间的距离，

式中，dit_m为节点i在t时刻的功率与第m种典型负荷方式之间的距离；

S25，模糊聚类，节点i在t时刻的负荷方式属于最小的dit_m值所对应的负荷方式。

上述方法中，典型负荷方式个数m＝3，典型负荷方式的折算值分别为S′C_1、S′C_2和S′C_3，S′C_1表示重负荷方式，S′C_2表示中负荷方式，S′C_3表示轻负荷方式。

上述方法中，S′C_1取值为0.95；S′C_2取值为0.5；S′C_3取值为0.05。

上述方法中，在步骤S3中，权重值根据负荷方式i的持续时间在全部时间段中所占比例进行计算，即

式中，ti为第i种负荷方式的持续时间。

上述方法中，在步骤S4中，所述n个评价等级包括过低、较低、适中、较高和过高5个等级。

本发明的有益效果如下：

1、本发明采用模糊聚类的方法，可以在配电自动化系统提供的大量运行数据中，高效筛选出各负荷点的典型数据，避免少量极端工况和坏数据对后续分析的干扰。根据合理选择的典型负荷方式，可以以少量数据，描述较长时间段内的工况变化情况，进而深入分析目标系统可能存在的问题。

2.传统的电压质量评判，一般只考虑电压偏差的大小，无法计及持续时间长短的影响。本发明根据典型负荷方式的持续时间，确定各方式在评价体系中的权重，进而对电压值进行模糊综合评价，可以综合考虑电压异常的严重程度和持续时间因素，更加准确地表征电压异常对用户影响的严重程度。

3、本发明对各典型工况的供电电压进行模糊评价，根据其评语和隶属度，可以发现电压偏高或偏低等异常问题，客观衡量供电区域较长时间段内电压偏差的严重程度。评价结果对于评价配电网性能质量，优化网络的结构，提高供电的电能质量有着现实意义。

4、本发明能够根据网络内负荷、电压变化的数据，对电压异常的严重程度和影响范围进行客观评价，有效甄别偶然性因素和系统性因素造成的电压异常，并对造成系统性电压异常的主要原因进行分析，以便于针对性的进行设备更新和治理。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2为所述评价等级的隶属度函数示意图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

如图1所示，本发明的一种基于模糊评价的配电网异常电压评估方法，它包括以下步骤：

S1，计算目标电网负荷节点的有功负荷、无功负荷和电压幅值，将目标电网负荷节点i在t时刻的有功负荷、无功负荷和电压幅值分别记为Pi_t,Qi_t,Ui_t；

S2，根据负荷进行模糊聚类，根据节点i的有功和无功负荷变化情况，将负荷值划分为m个典型负荷方式；

S3，计算各典型负荷方式的权重，权重A为：

A＝(a1,a2,…ai…am)

式中，αi表示第i种典型负荷方式所对应的权重值，且ai满足

S4，建立模糊评价体系，计算各典型负荷方式时间段内的平均电压，对平均电压值通过建立n个评价等级进行模糊评价，建立各个评价等级的隶属度函数，对各典型负荷方式时段的平均电压值进行模糊评价，得到模糊评价矩阵R：

式中，rij为第i个典型负荷方式下的平均电压对第j种评价等级的隶属度；

S5，进行模糊综合评价，定义模糊综合评价向量B为：

B＝AοR

即：

式中，表示节点电压质量隶属于第j种评价等级的隶属度；

S6，综合评价结果的定量化处理，定义评语分数向量C：

C＝(c1 c2 … cn)

其中，ci为各评价等级对应的分数，

将节点i的电压对各评价等级的隶属度折算为评价分数S：

式中，S为对节点i电压质量的综合评价分数；

S7，计算网络电压质量评价值，重复上述步骤S2至S6对目标区域的配电系统各个节点进行电压质量综合评价并计算各个节点评价分数的平均值，即可得到对目标电网的电压质量评价。

本发明对配电系统的异常电压评估，考虑了以下2个方面：

1、电压偏差：电压是否合格，以及电压偏差的大小，是衡量电压异常严重程度的主要指标。

2、持续时间：异常电压持续的时间越长，电压异常的严重程度越大。

采用本发明对配电网异常电压进行模糊评估的过程如下：

首先假设目标电网负荷节点i在t时刻的有功负荷、无功负荷和电压幅值分别为Pi_t,Qi_t,Ui_t，并获取Pi_t,Qi_t和Ui_t的数据信息。

1.根据负荷进行模糊聚类

根据节点i的有功和无功负荷变化情况，将负荷值划分为m个典型负荷方式(例如取大负荷、中负荷、小负荷等3种负荷方式)。

1.1选取目标时间段内的有功和无功负荷最大和最小值，分别记为Pi_max,Pi_min,Qi_max,Qi_min。

1.2将各时刻的有功、无功负荷值映射至[0,1]区间。

式中，P′i_t,Q′i_t节点i在t时刻折算后的有功和无功功率。

1.3选取典型负荷方式

选取S′C_i做为第i个(i∈[1,m])典型负荷方式的折算值。例如，方式1为重负荷方式，S′C_1可取值为0.95；方式2为中负荷方式，S′C_2可取为0.5；方式3为轻负荷方式，S′C_3可取为0.05。

1.4计算折算功率与典型负荷方式之间的距离

利用模糊算子，分别计算各时刻功率与各典型负荷方式之间的“距离”

式中，dit_m为节点i在t时刻的功率与第m种典型负荷方式之间的距离。

1.5模糊聚类

节点i在t时刻的工况，属于最小的dit_m值所对应的负荷方式。

2计算各典型工况的权重：

A＝(a1,a2,…ai…am)

式中αi表示第i种典型工况所对应的权重值。权重值根据工况i的持续时间，在全部时间段中所占比例计算，即

式中，ti为第i种工况的持续时间。则ai满足

3.建立模糊评价体系

计算各典型工况时间段内的平均电压，对平均电压值进行模糊评价，给出n个评语，建立各个评语的隶属度函数(例如：n＝5，V＝{过低、较低、适中、较高、过高}等。隶属度函数如图2所示)。

对各典型工况时段的平均电压值进行模糊评价，可得到模糊评价矩阵R。

式中，rij表示第i个典型工况下的平均电压对第j种评语的隶属度。

4.进行模糊综合评价

定义模糊综合评价向量B为：

B＝AοR

即：

其中bj表示节点电压质量隶属于第j种评语的隶属度。由此可以判断节点是否存在电压异常问题。

5.综合评价结果的定量化处理

定义评语分数向量C

C＝(c1 c2 … cn)

其中，ci为各评语对应的分数。(例如：C＝{30、60、100、60、30})

则可以将节点电压对各评语的隶属度折算为评价分数S。

式中S为对该节点电压质量的综合评价分数。

6.计算网络电压质量评价值

利用上述步骤1～5对目标区域的配电系统各节点进行电压质量综合评价后，计算各节点评价分数的平均值，可以得到对网络的电压质量评价。

以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。