一种统计期电网损耗量计算方法与流程

本发明涉及电网损耗评价计算领域技术领域，具体地，涉及一种统计期电网损耗量计算方法。

背景技术：

电力系统实时监控与管理自动化技术不断发展，目前通过能量管理系统可每5min计算一次潮流，获得一系列离散的全网网损功率瞬时值。传统的网损量计算方法，认为网损功率值在5min的周期内恒定不变，每一周期内的网损量即为其网损功率值与周期时长(5min)的乘积，将各周期的网损量相加便得到某一较长时段内的网损总量。然而这一方法并未考虑各周期之内的网损趋势变化，所得到的理论网损结果存在较大误差。因此考虑先根据离散网损数据点，利用最小二乘法，拟合出网损曲线，再对时间积分，计算得理论网损量。

技术实现要素：

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种统计期电网损耗量计算方法，以实现的提高电网的能效管理水平，以及更好地评价降损措施的降损效果优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种统计期电网损耗量计算方法，主要包括：

步骤1：根据原始网损数据，形成网损数据有序数组ΔP；

步骤2：分段拟合区间，形成各区间内网损数组ΔP_d，d＝1,2,...,n；

步骤3：确定拟合曲线函数类型；

步骤4：计算各区间网损曲线Δp_d(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³,d＝1,...,n；

步骤5：计算统计期网损量E_R。

进一步地，所述步骤1具体为，

将原始网损数据按照时间排列，组成网损数据有序数组：

ΔP＝{(Δp_i,t_i),i＝1,2,…,m}

其中t_i表示第i个数据点所处的时刻值，单位为h；Δp_i表示t_i时刻所对应的网损功率值，单位为MW。

进一步地，所述步骤2具体为，为避免曲线拟合时出现的维数灾难与巨大误差，拟合之前需对网损数据进行分段，根据网损实际数据规模与特性，按照时间步长T₀对网损数据分段(1h≤T₀≤1d)，可将ΔP分为n个子数据序列ΔP_d，d＝1,2,...,n。

进一步地，所述步骤3具体为选择拟合曲线函数类型为：

Δp_d(t,A)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³,d＝1,...,n，其中，系数矩阵A＝[a₀,a₁,a₂,a₃]为待求量。

进一步地，所述步骤4具体为，设子数据序列ΔP_d中共有q个元素，即ΔP_d＝{(Δp_i,t_i),i＝1,2,…,q}，

计算矩阵方程：

便可得到，系数矩阵A，进而得到网损曲线的拟合结果：

Δp_d(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³,d＝1,...,n (2)

进一步地，所述步骤5具体为，单个区间网损量为：

其中，T₀为时间区间ΔP_d的时长，单位为h；Δp_d(t)为时间区间ΔP_d的曲线拟合结果；E_d为时间区间ΔP_d的网损总量，单位为MWh。

统计期网损量(单位：MWh)为各区间网损量之和：

本发明各实施例的一种统计期电网损耗量计算方法，由于主要包括：先根据离散网损数据点，利用最小二乘法，拟合出网损曲线，再对时间积分，计算得理论网损量；从而利用最小二乘拟合法，精确计算一定时期内的电网网损总量。对于提高电网的能效管理水平，以及更好地评价降损措施的降损效果，有重大而实际的意义。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为网损曲线拟合示意图；

图2为统计期内电网损耗计算方法流程图；

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

具体地，目前我国电力系统普遍采用SCADA数据采集系统和EMS数据分析系统，通过数据采集、状态估计和潮流计算等过程，可得到以5min为步长的系统潮流断面实测数据，进一步通过网损计算即可获得统计期内的m个原始网损数据。

图2是统计期内电网损耗计算方法流程图

网损量计算方法步骤如下：

1、形成有序数组

将原始网损数据按照时间排列，组成网损数据有序数组：

ΔP＝{(Δp_i,t_i),i＝1,2,…,m}

其中t_i表示第i个数据点所处的时刻值，单位为h；Δp_i表示t_i时刻所对应的网损功率值，单位为MW。

2、分段拟合区间

为避免曲线拟合时出现的维数灾难与巨大误差，拟合之前需对网损数据进行分段。根据网损实际数据规模与特性，按照时间步长T₀对网损数据分段(1h≤T₀≤1d)，可将ΔP分为n个子数据序列ΔP_d，d＝1,2,...,n。

3、确定拟合曲线函数类型

选择拟合曲线函数类型为：Δp_d(t,A)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³,d＝1,...,n。

其中，系数矩阵A＝[a₀,a₁,a₂,a₃]为待求量。

4、依次计算各区间网损曲线

设子数据序列ΔP_d中共有q个元素，即ΔP_d＝{(Δp_i,t_i),i＝1,2,…,q}。

计算矩阵方程：

便可得到，系数矩阵A，进而得到网损曲线的拟合结果：

Δp_d(t)＝a₀+a₁t+a₂t²+a₃t³,d＝1,...,n (2)

5、计算统计期网损量

单个区间网损量为：

其中，T₀为时间区间ΔP_d的时长，单位为h；Δp_d(t)为时间区间ΔP_d的曲线拟合结果；E_d为时间区间ΔP_d的网损总量，单位为MWh。

统计期网损量(单位：MWh)为各区间网损量之和：

考虑网损值采样周期内的数值趋势变化，利用最小二乘拟合计算网损总量。此方法所得计算结果精度较高。其步骤为：将从EMS系统采集的数据按时间排列，组成网损数据有序数组；根据网损实际数据规模与特性，按照时间步长T₀对网损数据分段；根据网损数据特征，确定拟合曲线函数类型；依次利用最小二乘计算系数矩阵，得到各区间内的网损曲线；对时间进行积分，得到单个区间的网损量，求和计算统计期网损总量。

本发明摒弃了传统方法中认为采样周期内网损功率值不变的思路，考虑其数值趋势变化，使得计算结果精度提高。

至少可以达到以下有益效果：利用最小二乘拟合法，精确计算一定时期内的电网网损总量。对于提高电网的能效管理水平，以及更好地评价降损措施的降损效果，有重大而实际的意义。

最后应说明的是：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，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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。