一种配电网网损的分类评估方法及装置与流程

本发明属于配电网网损技术领域，具体涉及一种配电网网损的分类评估方法及装置。

背景技术：

对于国内配电网来说，电网损耗分析计算的主要问题是中低压配电网量测数据不全，因而只能采用近似估算方法。华北电力大学、中国农业大学等提出了根据电量值、典型负荷曲线以及状态估计技术生成非量测点功率数据的方法，为准确的电网理论线损分析计算提供支持。常规配电网降损节能技术早已被印证和广泛应用。从1998年起，国家电网公司、南方电网公司相继启动了城乡电网升级改造工程，电源点移至负荷中心、加大导线截面、缩短线路长度、电力网升压、增设无功补偿装置等降损节能技术得到普遍应用，变压器经济运行、配电网重构、全网电压无功综合控制等配电网经济运行技术也在供电企业生产过程中得到广泛应用。

然而现有的网损评价体系的不健全，农网线损管理的公平性和全面性低，不能及时合理地调整分配给各农电县公司的年线损率指标，经济效益和社会效益较差。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是如何对配电网网损进行全面的评估，从而提高网损管理的公平性和合理性，提高经济效益和社会效益。

针对以上技术问题，本发明提供了一种配电网网损的分类评估方法，包括：

S1：获取与影响待评估的配电网的网损的影响因素相关的历史数据；

S2：通过专家打分确定该影响因素对配电网网损影响的权重；

S3：根据预先建立的评价模型对该影响因素进行评价，得到评价结果；

S4：根据通过专家打分确定的该影响因素的权重、评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。

可选地，所述步骤S2包括：

S21：根据该影响因素，建立递阶层次表，并建立用于确定所述递阶层次表中的两两影响因子之间重要性指标的判断矩阵；

S22：根据专家的评价，得到两两影响因子之间的重要性指标，以得到每一个影响因子对对配电网网损影响的权重。

可选地，还包括：

根据该影响因素的判断矩阵中的每一行或者每一列的重要性指标，得到权重向量，其中，权重向量中的每一元素对应判断矩阵中的一行或者一列重要性指标；

根据判断矩阵、权重向量计算判断矩阵的最大特征值，根据公式计算判断矩阵的一致性指标；

判断判断矩阵的一致性指标是否大于预设阈值，若是，对判断矩阵中的两两影响因子之间重要性指标重新评价；

其中，λ_max是判断矩阵的最大特征值、n是判断矩阵的行数或者列数。

另一方面，本发明还提供了一种配电网网损的分类评估装置，包括：

获取模块，用于获取与影响待评估的配电网的网损的影响因素相关的历史数据；

第一评价模块，用于通过专家打分确定该影响因素对配电网网损影响的权重；

第二评价模块，用于根据预先建立的评价模型对该影响因素进行评价，得到评价结果；

处理模块，用于根据通过专家打分确定的该影响因素的权重、评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。

可选地，所述第一评价模块包括：

建立单元，用于根据该影响因素，建立递阶层次表，并建立用于确定所述递阶层次表中的两两影响因子之间重要性指标的判断矩阵；

评价单元，用于根据专家的评价，得到两两影响因子之间的重要性指标，以得到每一个影响因子对对配电网网损影响的权重。

可选地，还包括：

第一计算单元，用于根据该影响因素的判断矩阵中的每一行或者每一列的重要性指标，得到权重向量，其中，权重向量中的每一元素对应判断矩阵中的一行或者一列重要性指标；

第二计算单元，用于根据判断矩阵、权重向量计算判断矩阵的最大特征值，根据公式计算判断矩阵的一致性指标；

判断单元，用于判断判断矩阵的一致性指标是否大于预设阈值，若是，对判断矩阵中的两两影响因子之间重要性指标重新评价；

其中，λ_max是判断矩阵的最大特征值、n是判断矩阵的行数或者列数。

本发明提供的配电网网损的分类评估方法及装置中，所述方法根据电网结构、设备物理参数、电网运行特征、用电结构特征和自然社会发展状况等各种指标构建专家打分的判断矩阵，得到由专家确定的该影响因素对配电网网损的影响的权重，再通过建立的各指标的数学模型定量分析该影响因素对线损的影响，最后，综合专家打分确定的该影响因素的权重和评价模型确定的评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。该评价体系的构建为配电网线损率指标的制定提供了科学、合理的划分方法，提高了配电网线损管理的公平性、全面性和权威性，能够及时合理地调整分配给各县公司的年线损率指标，为科学决策提供坚强的数据支撑，产生良好的经济效益和社会效益。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一个实施例提供的配电网网损的分类评估方法的流程示意图；

图2为本发明另一个实施例提供的影响配电网网损的影响因素关系图；

图3为本发明另一个实施例提供的配电网网损的分类评估装置的结构框图；

图4为本发明另一个实施例提供的农网城南线接线示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做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。

图1为本实施例提供的配电网网损的分类评估方法的流程示意图，参见图1，该方法包括：

S1：获取与影响待评估的配电网的网损的影响因素相关的历史数据；

S2：通过专家打分确定该影响因素对配电网网损影响的权重；

S3：根据预先建立的评价模型对该影响因素进行评价，得到评价结果；

S4：根据通过专家打分确定的该影响因素的权重、评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。

需要说明的是，影响配电网的网损的影响因素很多，例如，如图2所示，包括变电层次、线路平均长度、符合空间分布等。在配电网体系中，每一个相对较小的配电网体系中也存在这些参数，每一小的配电网体系中的这些参数共同影响着大的配电网体系。例如，一个市级的配电网体系中包含本市每个区的配电网体系，以及属于该市的县级配电网体系。图2中为了便于理解，以影响农网线损指标评价系统为例，将影响农网线损指标划分为五个方面(如图2中的电网结构特征指标、设备物理参数指标、电网运行特征指标、用电结构特征指标、自然及社会发展状况指标)每一方面又包含多个具体的影响因素。

不同的影响因素对应的评价模型不同，具体地，变电层次的评价指标模型：

其中，i为待评估配电网中的各电压等级；j为待评估配电网，P_i为各县公司的i电压等级分压线损率的平均值，A_ij为待评估配电网j的各电压等级的供电量，A_j为待评估配电网j的总供电量。

线路平均长度的评价模型：

其中：i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，Q_i为i电压等级线路权重，L_ij为待评估配电网j的i电压下的线路平均长度，L_imax为各待评估电网的i电压等级线路平均长度中的最大值，L_imin为各待评估电网的i电压等级线路平均长度中的最小值；

电源分布的评价模型：

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，L_ij为待评估配电网j的电源i至其所连变电站最远线路的距离，S_ij为待评估配电网j的电源i的容量，S_j为待评估配电网j的参与计算的电源容量之和。

变电站布点密度的评价模型：

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，Q_i为i电压等级变电站布点密度权重，M_ij为待评估配电网j的i电压等级变电站布点密度，M_imax为各电网的i电压等级变电站布点密度中的最大值，M_imin为各待评估电网的i电压等级变电站布点密度中的最小值。

导体截面积的评价模型：

Y_JMj＝∑Q_iq_k(5L_ijka+3L_ijkb+L_ijkc)

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，k为导线类型序号，q_k为导线类型权重，q₁、q₂推荐值分别为90％、10％，Q_i为i电压等级线路截面权重，L_ijka、L_ijkb、L_ijkc为待评估配电网j的i电压等级k类型线路按截面划分占该电网该电压等级该类型线路长度的比例，a、b、c分别代表细截面、中间截面、粗截面；

变压器设备状况的评价模型：

Y_BYQj＝∑Q_iq_k(5T_ijka+3T_ijkb+T_ijkc)

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，k为变压器分类序号；q_k为变压器类型权重，q₁、q₂推荐值分别为90％、10％；Q_i为全县公司i电压等级变压器数量占全县公司变压器总数量的比例的平均值；T_ijka、T_ijkb、T_ijkc为待评估配电网j的i电压等级k分类变压器占该电网该电压等级变压器容量的比例，a、b、c分别代表高耗型号、普通型号、节能型号。

低压电能表占比的评价模型：

Y_DNBj＝D_1j+D_2j

其中，j为待评估配电网，D_1j为电网j的单相机械表占所有电能表的比例，D_2j为电网j的三相机械表占所有电能表的比例。

无功设备配置的评价模型：

Y_WGj＝∑Q_i(1-W_ijK_1ijK_2ij)

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，Q_i为各电压等级无功设备权重；W_ij为待评估配电网j的i电压等级电容器总容量与该电压等级变压器总容量之比值，K_1ij为待评估配电网j的i电压等级电容器投切方式修正系数，数值越大表示自动投切程度越低，K_2ij为电网j的i电压等级电容器分组修正系数。

负荷空间分布的评价模型：

Y_FKJj＝∑(5F_ija+3F_ijb+F_ijc)

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，F_ija、F_ijb、F_ijc为待评估配电网j的i电压等级负荷在线路上的分布比例，其中a、b、c分别对应于自线路首端起2/3～1、1/3～2/3、0～1/3长度的负荷占比。

负荷时间分布的评价模型：

其中，j为待评估配电网，F_j为待评估配电网j的配变年平均负载率；K_j为电网j的年负荷曲线形状系数，C_j为待评估配待评估配电网j的年最大峰谷差率。

电网分区运行状况的评价模型：

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，Q_i为i电压等级的权重系数，D_ijmin为待评估配电网j的i电压等级的主变年平均负载率的最小值，D_ijmax为待评估配电网j的i电压等级的主变年平均负载率的最大值。

电网平均功率因数的评价模型：

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，Q_Ti为各电压等级变压器的权重系数，Q_Li为i电压等级线路的权重系数，T_ij为待评估配电网j的i电压等级的变压器的年平均功率因数,L_ij为待评估配电网j的i电压等级的线路的年平均功率因数。

电网最大自然无功负荷水平的评价模型：

其中:Q_j为待评估配电网j的最大自然无功负荷，P_j为待评估配电网j的最大统调有功负荷。

电网j的最大自然无功负荷为模型：

Q_j＝Q_Gj+Q_Cj+Q_Rj+Q_Lj

其中，Q_Gj为待评估配电网j的发电机所发无功，Q_Cj为电网j的容性无功补偿容量，Q_Rj为待评估配电网j的邻网输入(输出)无功，Q_Lj为待评估配电网j的线路和电缆充电功率。

各电压等级售电量的评价模型：

其中，i为待评估配电网中的各电压等级，j为待评估配电网，Q_i为各电压等级售电量权重系数，Q_i推荐值分别为100％、90％、80％、70％、50％、30％、10％；A_ij为待评估配电网j的电压等级售电量；A_j为待评估配电网j的总售电量。

分类售电量的评价模型模型：

其中，i为售电量分类序号，从1至5分别表示大工业、非普工业、商业照明、趸售、其他；j为待评估配电网；Q_i为各分类售电量权重系数，按i值从1到5,Q_i推荐值分别为100％、80％、50％、100％、10％；A_ij为电网j的i分类售电量，A_j为待评估配电网j的总售电量。

自然及社会发展状况的评价模型：

Y_ZRZKj＝S_j+P_j+G_j+T_j

其中：j为待评估配电网，S_j为农村面积占总面积之比例，P_j为农村人口占总人口之比例，G_j为非工业GDP占总GDP之比例，T_j为温度影响系数，计算公式为：

T_j＝(T_jmax-35-T_jmin)/100

其中，j为待评估电网，T_jmax为电网j的年最高温度，T_jmin为电网j的年最低温度。

本发明提供的配电网网损的分类评估方法，根据电网结构、设备物理参数、电网运行特征、用电结构特征和自然社会发展状况等各种指标构建专家打分的判断矩阵，得到由专家确定的该影响因素对配电网网损的影响的权重，再通过建立的各指标的数学模型定量分析该影响因素对线损的影响，最后，综合专家打分确定的该影响因素的权重和评价模型确定的评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。该评价体系的构建为配电网线损率指标的制定提供了科学、合理的划分方法，提高了配电网线损管理的公平性、全面性和权威性，能够及时合理地调整分配给各县公司的年线损率指标，为科学决策提供坚强的数据支撑，产生良好的经济效益和社会效益。

进一步地，所述步骤S2包括：

S21：根据该影响因素，建立递阶层次表，并建立用于确定所述递阶层次表中的两两影响因子之间重要性指标的判断矩阵；

S22：根据专家的评价，得到两两影响因子之间的重要性指标，以得到每一个影响因子对对配电网网损影响的权重。

进一步地，还包括：

根据该影响因素的判断矩阵中的每一行或者每一列的重要性指标，得到权重向量，其中，权重向量中的每一元素对应判断矩阵中的一行或者一列重要性指标；

根据判断矩阵、权重向量计算判断矩阵的最大特征值，根据公式计算判断矩阵的一致性指标；

判断判断矩阵的一致性指标是否大于预设阈值，若是，对判断矩阵中的两两影响因子之间重要性指标重新评价；

其中，λ_max是判断矩阵的最大特征值、n是判断矩阵的行数或者列数。

需要说明的是，递阶层次表中的影响因素对影响因子具有支配作用。具体地，根据已建立的递阶层次表，构造两两比较判断矩阵，确定上下层之间元素的隶属关系，例如，I_j可以是待评估配电网中的变电层次影响因素，其下一层元素A₁、A₂、…A_n可以是各级电网中的变电层次。

建立递阶层次结构后，上下层之间元素的隶属关系就确定了。假定上一层某指标I_j对下一层元素A₁、A₂、…A_n的支配关系，可以建立以I_j为判断准则的A₁、A₂、…A_n之间的两两比较判断矩阵。判断矩阵记作A，其形式如下表所示。

表1 判断矩阵A的结构示意

判断矩阵A中的元素α_ij反映指标A_i相对于指标A_j的重要程度，即相对重要度。由上表可以看出，判断矩阵A是互反矩阵，α_ij具有如下性质：α_ij>0；α_ij＝1/α_ji；α_ij＝1(i＝1,2,…n；j＝1,2,…n)。因此，在构造判断矩阵时，只需要得到上三角的数据。

确定判断矩阵元素α_ij需要专家回答这样的问题：在指标I_j的下指标层中A_i相对于指标A_j的重要程度如何。在层次分析法中，采用9级标度法给判断矩阵的元素赋值。9级标度法中，α_ij值与被比较指标的相对重要程度之间的对应关系如下表所示。

表2 Satty标度表

值得注意的是，矩阵中的元素不一定具有传递性，即不要求一定满足等式α_ikα_kj＝α_ij。

为了保证专家评价结果的准确性，需要对评价结果进行一致性检验。具体地，计算各指标相对权重，并进行一致性检验；

确定指标相对权重指根据判断矩阵计算针对某一指标下层各指标的相对权重，并进行一致性检验。根据指标I_j，假设其下层指标为A₁、A₂、…A_n，各指标权重向量为W＝(w₁,w₂,…w_n)^T。W通过求解下面的方程得到：

AW＝λ_maxW

式中，λ_max是判断矩阵A的最大特征值；

由于矩阵A中的元素是通过主观判断确定的，因此A不一定具有规范的一致性。在实际应用中通常采用几何平均法计算λ_max和W。计算步骤如下：

a)计算判断矩阵A各行各个元素连乘积：

b)计算行元素积m_i的n次方根：

c)将向量做归一化处理：

d)向量W＝(w₁,w₂,…w_n)^T即为所求权重向量；

e)计算判断矩阵A的最大特征值λ_max：

其中，W为向量，(A·W^T)_i表示A、W相乘后的向量的第i个元素，n为判断矩阵的阶数，W_i为权向量的第i个元素。

一致性检验的步骤如下：

a)计算一致性指标CI。CI的值越小，判断矩阵A的一致性越好。

当然，为了方便判定一致性是否好，可以求相对一致性指标，计算如下：

b)计算相对一致性指标CR。完全达到一致性的要求是很少的，为使一致性程度在一定范围内，引入随机一致性指标：RI。

平均随机一致性指标RI由Satty经实验得到，其取值如下表所示。它是通过随机抽样、取值并算出的多个判断矩阵的一致性指标的平均值。

表3 平均随机一致性指标的取值

一般而言CR越小，判断矩阵的一致性越好，通常当CR<0.1时，认为矩阵中的指标满足一致性要求，否则就需要调整判断矩阵的元素取值。

另外，如图3所示，本实施例提供了一种配电网网损的分类评估装置300，包括获取模块301、第一评价模块302、第二评价模块303和处理模块304，其中：

获取模块301，用于获取与影响待评估的配电网的网损的影响因素相关的历史数据；

第一评价模块302，用于通过专家打分确定该影响因素对配电网网损影响的权重；

第二评价模块303，用于根据预先建立的评价模型对该影响因素进行评价，得到评价结果；

处理模块304，用于根据通过专家打分确定的该影响因素的权重、评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。

本发明提供的配电网网损的分类评估装置根据电网结构、设备物理参数、电网运行特征、用电结构特征和自然社会发展状况等各种指标构建专家打分的判断矩阵，得到由专家确定的该影响因素对配电网网损的影响的权重，再通过建立的各指标的数学模型定量分析该影响因素对线损的影响，最后，综合专家打分确定的该影响因素的权重和评价模型确定的评价结果，评价该影响因素对配电网的网损的影响。该评价体系的构建为配电网线损率指标的制定提供了科学、合理的划分方法，提高了配电网线损管理的公平性、全面性和权威性，能够及时合理地调整分配给各县公司的年线损率指标，为科学决策提供坚强的数据支撑，产生良好的经济效益和社会效益。

进一步地，所述第一评价模块包括：

建立单元，用于根据该影响因素，建立递阶层次表，并建立用于确定所述递阶层次表中的两两影响因子之间重要性指标的判断矩阵；

评价单元，用于根据专家的评价，得到两两影响因子之间的重要性指标，以得到每一个影响因子对对配电网网损影响的权重。

进一步地，还包括：

第一计算单元，用于根据该影响因素的判断矩阵中的每一行或者每一列的重要性指标，得到权重向量，其中，权重向量中的每一元素对应判断矩阵中的一行或者一列重要性指标；

第二计算单元，用于根据判断矩阵、权重向量计算判断矩阵的最大特征值，根据公式计算判断矩阵的一致性指标；

判断单元，用于判断判断矩阵的一致性指标是否大于预设阈值，若是，对判断矩阵中的两两影响因子之间重要性指标重新评价；

其中，λ_max是判断矩阵的最大特征值、n是判断矩阵的行数或者列数。

作为一种具体地实施例，例如对农网城南线的配电网的网损影响因素进行评价，具体方法如下：

步骤1：获得影响因素变电层次、线路长度和线路的导线横截面积、电网平均功率和各电压等级售电量的参数，如下表4、表5和表6所示：

表4 变压器基础数据

表5 线路基础数据

表6 设备运行数据

步骤2通过专家评分，得到各个影响因素对农网城南线影响的权重；同时，计算通过数学模型得到的各影响因素的评价结果，如下所示：

线路平均长度：根据线路平均长度指标模型及公式，对线路平均长度指标进行评价。

导体截面积：根据线路导线截面积指标模型及公式，对线路导线截面积指标进行评价。

Y_JMj＝∑Q_iq_k(5L_ijka+3L_ijkb+L_ijkc)＝13.3/15.7*(5*4.8/13.3+3*8.5/13.3)+2.4*15.7*5＝4.48

变压器设备状况：根据变压器设备状况指标模型及公式，对变压器设备状况指标进行评价。

Y_BYQj＝∑Q_iq_k(5T_ijka+3T_ijkb+T_ijkc)＝(5*3*250+3*315*8+200*3)/(3*250+8*315+200*3)3.08

电网平均功率因数：根据电网平均功率因数指标模型及公式，对电网平均功率因数指标进行评价。

步骤3：根据调研农网城南线接线情况的结果，绘制接线图，如图4所示，并根据图4的配电网拓扑结构，获得综合评价结果，具体如表7和表8所示：

表7 设备信息

表8 运行数据

根据以上数据，结合专家打分，构建判断矩阵，计算各指标权重值，再根据指标数学模型，对指标进行综合评价。以下为对变电层次、线路平均长度、电网平均功率因数以及各电压等级售电量四个指标的评价结果。

根据变电层次指标的数学模型结合以上数据通过仿真计算可得3个电网的分压线损率、变电层次指标评价值Y_BD和线损率，如表9所示：

表9 变电层指标

根据线路平均长度指标的数学模型结合以上数据通过仿真计算可得3个电网的线路平均长度指标评价值Y_XL和线损率，如表10所示：

表10 线路平均长度指标

根据电网平均功率因数指标的数学模型结合以上数据通过仿真计算可得3个电网的电网平均功率因数指标评价值Y_YS和线损率，如表11所示：

表11 电网平均功率因数指标

根据分压售电量占比指标的数学模型结合以上数据通过仿真计算可得到3个电网的分压售电量占比指标评价值Y_FYDL和线损率，如表12所示：

表12 各电压等级售电量指标

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。