本发明属于电力系统配电网领域，特别是涉及到一种中压馈线组供电单元智能划分辅助方法及系统。
背景技术：
中压配电网规划线路过程中，关于供电单元的划分，传统方法为：简单、定性的考虑负荷类型构成后，依据咨询人员的主观经验，确定一个应用于整个规划区的同时率。由于中压配电网规划线路供电范围往往与整个规划的负荷类型构成比例有较大差异，传统方法将导致中压规划方案供电能力与线路供电范围内实际负荷需求不匹配，影响了投资有效性。另外，传统方法中依据规划定位、天然屏障、主干路网等外部定性因素和负荷大小的简单加和，主观划定馈线组供电单元，也缺少定量依据，说服力差。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明提出一种中压馈线组供电单元智能划分辅助方法及系统，实现电网规划与投资向精准规划、精准投资发展。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种中压馈线组供电单元智能划分辅助方法，包括：
(1)通过arcgis图形获取规划区域中的所有小区的集合，选择执行起点；以执行起点为中心，设定扫描半径，扫描得到闭合区域；
(2)计算该闭合区域所有小区的最大负荷，最大负荷同时率；建立临时供电单元对象，存储该闭合区域中的小区对象以及这两个数据参数，将最大负荷与供电单元最大容量进行比较；
(3)如果最大负荷小于供电单元最大容量，则扩大扫描半径，重新扫描得到闭合区域，重复步骤(2)，直到该临时供电单元对象的最大负荷大于供电单元最大容量，则以上一次扫描后得到的临时供电单元对象作为结果，所存储的小区对象包含于一个供电单元中；
(4)重复步骤(1)-(3)，在选择执行起点时和进行扫描时剔除已经得到的供电单元中的小区，以避免供电单元的相互交叠；当所有小区都被供电单元包含时，供电单元自动分配结束。
进一步的，步骤(1)所述执行起点的选择方法为：获取arcgis图形界面中的所有小区集合，遍历所有小区，得到坐标位置最高的小区的中心点，作为此算法执行的起点。
进一步的，步骤(2)所述最大负荷和最大负荷同时率的计算方法为：遍历闭合区域中的所有小区，用小区负荷数据乘以该小区对应的负荷特性曲线数据，得到该小区48小时的负荷值数组；再将每个小区48小时对应的负荷值相加，得到一个48小时的对应的总负荷数组；该数组中的最大值即为闭合区域的最大负荷，用这个最大负荷除以所有小区负荷的总和，得到的即是闭合区域的最大负荷同时率。
进一步的，步骤(1)之前还设置了数据的准备过程，其中，同类型负荷系数、算法精度、供电单元最大容量、算法类型作为算法配置数据需要提前配置；小区数据、负荷特性曲线数据、小区负荷数据作为算法基础数据需要输入。
更进一步的，所述负荷特性曲线数据为：48小时对应的用电设备的负荷相对值构成的一条曲线。
本发明的另一方面，还提供了一种中压馈线组供电单元智能划分辅助系统，包括：
arcgis图形模块，用于提供arcgis图形对象；
扫描模块，用以选择执行起点，以执行起点为中心，设定扫描半径，扫描得到闭合区域；
计算模块，用以计算该闭合区域所有小区的最大负荷，最大负荷同时率；
存储模块，用以建立临时供电单元对象，存储该闭合区域中的小区对象以及最大负荷，最大负荷同时率这两个数据参数；
比较模块，用以将最大负荷与供电单元最大容量进行比较；
分配模块，用于根据上述模块的工作结果确定供电单元的分配。
进一步的，扫描模块包括起点选择单元，用以获取arcgis图形界面中的所有小区集合，遍历所有小区，得到坐标位置最高的小区的中心点，作为此算法执行的起点。
进一步的，计算模块包括数组计算单元，用以遍历闭合区域中的所有小区，用小区负荷数据乘以该小区对应的负荷特性曲线数据，得到该小区48小时的负荷值数组；再将每个小区48小时对应的负荷值相加，得到一个48小时的对应的总负荷数组；该数组中的最大值即为闭合区域的最大负荷，用这个最大负荷除以所有小区负荷的总和，得到的即是闭合区域的最大负荷同时率。
进一步的，还包括数据准备模块，设有配置单元和输入单元；所述配置单元用于同类型负荷系数、算法精度、供电单元最大容量、算法类型的配置；所述输入单元用于小区数据、负荷特性曲线数据、小区负荷数据的输入。
相对于现有技术，本发明所述一种发展区配电网规划方法及系统的有益效果为：
(1)本发明中同时率的量化计算基于规划区当地的负荷特性数据、或同类型地区参考数据进行计算,使得同时率更贴合当地实际，增加负荷预测结果的说服力；并实现了同时率的差异化计算，即基于计算区域内不同负荷类型的动态构成，对中压馈线组供电范围或任意选定范围内的同时率进行动态计算，增加了规划成果的科学性、合理性。
(2)本发明中实现了中压供电范围的智能计算，即以馈线组供电能力为边界条件，以考虑差异化同时率的负荷计算为基础，通过软件给出中压供电范围智能划分结果。在定性边界条件的基础上，为供电网格提供了定量依据，使电网建设规模和投资更有说服力。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面具体以中压馈线组供电单元智能划分辅助系统的工作过程作为实施例进行说明：
1.数据准备
包括算法配置数据：同类型负荷系数，算法精度，供电单元最大容量，算法类型；
算法基础数据(本算法执行时依赖的数据，即输入数据)：小区数据，负荷特性曲线数据(某行业48小时(两个典型日)对应的用电设备的负荷相对值构成的一条曲线)，小区负荷数据；
输出数据：供电单元自动划分结果数据。
2.算法逻辑(以从上到下算法类型为例)
获取图形界面中的所有小区(arcgis图形对象)集合，遍历所有小区，得到坐标位置最高(y坐标值最大)的小区的中心点，作为此算法执行的起点。
根据算法起点，利用argis中的buffer方法扫描整个画布上的所有图型，扫描半径为上述配置数据中的算法精度。
第一次扫描后，可以得到一个闭合区域，该区域中包含部分小区，通过算法的基础数据(小区数据，小区负荷数据，负荷特性曲线数据)经计算得到该区域所有小区的最大负荷，最大负荷同时率(计算方法：遍历闭合区域中的所有小区，用小区的负荷乘以该小区对应的负荷特性曲线数据，得到该小区48小时的负荷值(长度为48的数组)，再将每个小区48小时对应的负荷值相加，得到一个48小时的对应的总负荷数组。那么，该数组中的最大值即为闭合区域的最大负荷，用这个最大负荷除以所有小区负荷的总和得到的即是闭合区域的最大负荷同时率)。建立临时供电单元对象，存储该区域中的小区对象，以及上述两个数据参数。
此临时供电单元的最大负荷与算法配置中的“供电单元最大容量”进行比较，如果前者数值小，则再次扫描，并扩大扫描半径(次数×算法精度)，重复上述步骤，直到该临时供电单元的最大负荷大于“供电单元最大容量”为止。此时应记录上一次扫描后得到的临时供电单元对象，将该对象保存在供电单元结果集合中，并插入到数据库。
重复此算法逻辑，此时应注意在获得算法起点时应剔除已经得到的供电单元中的小区，并且在进行扫描时也应剔除算法已得到的供电单元中的小区，以此避免供电单元的相互交叠。
当所有小区都被供电单元包含时，供电单元自动分配结束。
3.图形渲染
为每一个供电单元随机设置一个颜色，再将每个供电单元中的小区用该颜色填充。
以上描述了本发明的基本原理、主要特征和实施方案等信息，但是本发明不受上述实施过程的限制，在不脱离发明精神和范围的前提下，本发明还可以有各种变化和改进。因此，除非这种变化和改进脱离了本发明的范围，它们应该被看作包含在本发明中。