)。历史变电站数据可 包括接收的电功率Eln (t)的测量的电压分量Vln (t)，例如在变压器的输入端测量电压分量 Vln(t)。历史变电站数据可进一步包括接收的电功率EIn(t)的测量的电流分量I ln(t)。如 上所述，例如可以在每5秒钟、每10秒钟、每30秒钟、每1分钟、每5分钟、每10分钟等等 采样周期测量电压分量Vln (t)、电流分量Iln⑴和/或电功率Eln (t)。历史变电站数据可进 一步包括电功率Eln (t)的电压分量Vln (t)与电流分量Iln (t)之间的相位差咖⑴。基于相 位差可确定电功率EIn(t)的功率因数。
[0111] 根据本发明的一个方面，EC系统400可存储变电站级的集合kW数据、变电站级的 电压数据以及天气数据，与每个AMI 330的能量使用进行比较，以确定VCC系统200的能量 节省，并利用线性回归从计算中消除天气、负荷增长、经济效应等等的影响。
[0112] 在VCC系统200中，例如可从ROC计算机495发起控制。就此，可在ROC计算机 495上显示控制屏幕305,例如美国公开号US2013/0030591的图3所示。控制屏幕305可 对应于ER系统500中拥有特定变电站530 (例如TRABUE变电站）的数据。ROC计算机495 例如基于从系统300接收的用于用户150、160的AMI数据，可以控制和超驰（如果必要 的话）变电站530负荷抽头变换变压器。ED系统300可以在预定（或可变的）间隔，例如 平均每15分钟确定提供给用户150、160的电功率的电压，同时将电压维持在所需的电压限 度以内。
[0113] 为了系统安全，可通过直接通信链路430从ROC 490和/或DMS 480控制变电站 530,包括通过通信链路430将数据传输给ER 500、EUS 300和EVP 600并且从ER 500、EUS 300和EVP 600传输数据。
[0114] 此外，操作员可以在ROC 490上发起电压控制程序，如果必要的话，超驰控制， 并监测读取例如用于ER系统500中的变电站LTC变压器（未示出）的控制的用户电压 VfetCT(t)所用的时间。
[0115] EVP 系统 600
[0116] 未决的/P006申请的图3示出示例性能量验证处理600,该处理用于确定通过执行 本发明的图1-2中的VCC系统所实现的每个客户节约的能量。处理开始601并且由处理管 理器加载开启和关闭期间的数据602。下一步骤是从DMS 480按小时收集来自VCC系统的 仪表数据点的电压和功率（Mff)数据603,其可以是监督控制和数据采集（SCADA)型工业控 制系统的一部分。接着，在按小时的相同的条件下收集相应的天气数据604。使用过滤器和 分析技术对数据进行处理605、606、607、608以提高其质量，从而消除错误地影响结果的异 常值，如下面进一步地描述。如果完成按小时配对，则使用线性回归技术确定每小时的组数 609。下个主要步骤是确定最佳的样本配对611、612、613、614、615、616、617，如下面进一步 地描述。
[0117] EPP 系统 1700
[0118] 图2还示出应用到分配电路的EPP系统1700的实例，其还包括VCC系统200和 EVP系统600,如前所述。EPP系统1700从数据库470和/或配电管理系统（DMS) 480收集 AMI系统的历史能量数据和历史电压数据，并且将其与EVP系统600 (其在未决的/P006申 请中被详细讨论）的CVR因子分析相结合以产生强大的计划处理（EPP系统1700)，从而用 于校正问题并且改进VCC系统200的提高能效应用和需求减小应用的能力。
[0119] 图3示出EPP系统1700的方法的分解概览图。ESS 800从联接到ESS 800上的传 递源和发生源的固定点供应能量和电压。EEDCS 1000使用对配电系统而言典型的主要和辅 助电力连接将ESS 800连接到EUS 900。AMI系统的AMI仪表330测量ESS 800输入的能 量和电压以及EUS 900输出的能量和电压。如图3所示，可以基于从ESS 800到EUS 900 的压降使EEDCS 1000的能量损失线性化，如由下式表示：VS-VAMI= Beedcs X Puisseedcs，其中Vs是ESS电压，Vami是EUS电压（如被AMI 330所测量的），B EEDCS表示线性回归的斜率，并且 Puisseedes表示EEDCS 1000损失的能量损失。类似地，可以基于负荷-开启状态的测量值与 负荷-关闭状态的测量值之间的电压差使EUS 900的能量"损失"（例如，负荷处于开启状 态时的能量与负荷处于关闭状态时的能量之间的差值）线性化，如由下式表示：VAMIcin-VAMIciff =Beus X Puisseus，其中VAMIcm是处于开启状态时的EUS电压，Vam1cih是处于关闭状态时的EUS 电压，Beus表示线性回归的斜率，并且P ^^(^表示负荷-开启状态的能量与符合-关闭状态 的能量之间的差值。EEDCS 1000的所能控制的能量损失的百分比小于EUS 900的所能控制 的能量损失的百分比的数量级。作为实例，在分配系统中，EEDCS 1000的损失小于总损失 的5%，并且EUS 900的损失大于总损失的95%。
[0120] 利用这些原理以及ESS 800电压和EUS 900电压之间的关系，可以推导出性能标 准定义以允许基于独立变量全面最佳化EEDCS 1000的设计。基于使功率和电压关系线性 化，这能够使得附近的径向EEDCS 1000最最佳化，其能被归结为搜索线性最佳化问题的边 界条件。
[0121] 图4描述用于构建EPP系统1700并且为电压最佳化设计提供输入的计划变量和 测量系统。顶部方框表示EEDS 700内的每个系统，例如，ESS 800、EEDCS 1000、EUS 900和 ED系统300。每个方框下面的列表包括可控的计划因素的实例，可以利用EPP系统1700对 计划因素进行最佳化并提供成本/效益分析。成本/效益分析可包含在最佳化中或者电压 最佳化的修正列表可被分解成设计修正的优先列表，以相继评估成本/效益。AMI仪表点 330表示进行测量的位置，其用于表达最佳化计算所需的模型和数据。
[0122] 图5的图表1750示出来自ESS 800的电压数据是如何与每个EUS 900的AMI-测 量电压数据相关的。用于创建图表1750的线性化技术（图7-图10所述）是所公开的实施 例的重要方面。基于由EEDS系统700的主控者所预测的ESS和EUS负荷数据的变化，EPP 系统1700的使用简单的线性化技术使电源（例如，ESS)电压和传递（例如，EUS)电压联系 起来的能力创建了对可用的电压范围进行计算的有效方法。该方法还使得将能够快速估计 各种变化的新的线性最佳化方法应用到EEDCS 1000并用文件证明电压范围能力的最终变 化。
[0123] 图6示出用于对系统进行建模以将简单线性模型与EPP系统1700所识别的电位 变化联系起来的方法。对于每个建议的系统修正，线性模型被改为表现对系统的修正的效 果。例如，如果所建议的系统修正是在系统的^位置处将附加的电容器添加到输电线，则 可以通过改变模型Am位置处的合适的变量对系统进行建模。利用此新的表现，系统被EPP 系统1700评估以确定所建议的修正是否导致附加的电压范围。基于所预测的ESS负荷，该 附加的电压范围可以与确定的CVR因子能力一起用于计算能量节省和需求节省，以确定所 建议的系统修正的相结合的能量改进效果。EPP系统1700在24小时间隔内按小时进行评 估直至在8760小时间隔内按年进行评估。这能够最佳化修正设计的数量和优先级并且为 EEDS 700修正的最优组合搜索解决方案。
[0124] 图7-图10示出对实际系统中的一个ESS 800和EUS 900元件进行线性化的实 例。如图7所示，ESSdata是来自ESS 800的数据并且EUS DATA是来自EUS的AMI数据。该数据 (ESSdata和EUSdata)用于进行评估。具体而言，如本领域的技术人员所知，ESS data能用于确定 ESScumnt的值，并且DeltaV是V S-Vami。利用图5所示的方程（V = IR+B，其中V为DeltaV， I为ESSeumnt),线性回归计算可以解决与数据最佳拟合的线的斜率（R)和节距（B)(见图 10)。在该实例中，对于数据的线性回归方程SVs-Vami= 12. 9(ESSCumnt)-l. 17。
[0125] 图8示出了通过线性技术来解释从ESS到EUS压降变化了 88至89% (例如，R2值 为88. 3%，该值描述回归线拟合数据组的程度）。此外，残差表示EUS处的归一化变化，该 变化是在EUS处发生的"开启"和"关闭"型负荷切换的特征。EUS的该特征对计划分配辅 助电压性能以及追踪其可靠性的有效方法来说是关键的。图9和图10示出了对该模型表 现EUS 24小时的性能的程度所进行的计算。这在半伏内是一致的并且残差被高度归一化。 这提供了描绘"正常"EUS行为的特征以及测量异常的EUS行为的视图。该系统是在EPP系 统1700中实施的优秀模型。
[0126] 图11是示出由EPP系统1700所实施的能量计划处理1500 (例如，电压计划处理） 的流程图。该处理从在步骤1501读取三个主要的数据模块开始：AMI数据、ESS数据、和CVR 因子数据。如前所述，AMI数据是所测量的来自EUS 900的电压数据，ESS数据是所测量的 来自ESS 800的电压数据并且CVR因子由EVP 600计算。然后，在步骤1502,例如从数据库 470输入历史AMI数据和历史ESS数据。
[0127] 如以上就图7-图10所讨论的，在步骤1503构建线性化模型。在步骤1504,通过 处理所读入的数据以及对ESS处的能量使用所进行的预测用于确定电压运行的范围并且 识别正常的异常值（例如，未在界限内的电压）。如果任何电压都在正常的界限之外，在步 骤1505,通过传统的计划处理（例如，传统的现场解决方法）来解决这些异常值。
[0128] 根据本发明，下一步骤1506识别表示对电压可靠性产生影响的任何模式的特定 问题的电压。在线性化处理比较中创建可辨认模式的问题的实例包括仪表和仪表座之间 的不良连接、过载辅助导体、过载辅助变压器、错误的变压器抽头设置、连接到仪表座中的 不兼容仪表类型、和不良的空挡连接。例如，这些可以被识别为位于线性回归之外的数据点 (例如见图5的图表1750上的点X)。一旦识别这些问题，首先在步骤1507使它们进入设 计的解决流程。一旦被解决，在步骤1508校正的线性化模型利用CVR因子来用于计算新的 性能范围。如果确定的节省满足下一个运行周期（步骤1509)，处理进行到下一步骤1510。 否则，再次运行具有更严格的容差的线性化模型（例如，返回到步骤1504)并且重复处理直 至得到目标的能量改进。
[0129] 最后的步骤1510选择用于监测的新的初始仪表组并且/或者将VCC 200被配置 为利用由EPP 1700预测的新水平的系统性能来运行。该信息继而供应给VCC 200和EVP 600以在下一个运行周期内对控件进行配置。
[0130] 图12示出在处理中对异常值识别（见图表1620)以及可从该步骤识别出的一些 潜在问题进行显示的实例。图13示出将AMI数据分析传递给地理折线图的显示，计划者能 够使用该图确定辅助水平或EUS水平处的修正的最佳组合，而无需制作详细的辅助模型。 该信息还可与各种GIS表达结合，以给出计划的关键信息，从而选择最佳化电压性能的电 路修正的最佳组合。
[0131] 图14示出EPP处理1700的最后步骤，其中，通过识别与每个控制模块和区域相关 联的仪表，将新的仪表信息和修正转换成EPP系统1700所使用的控制信息。每个"区域"指 调节器下游和下一个调节器（例如，LTC，调节器）上游的所有AMI 330并且每个"模块"指 分配系统（例如，特定的电容器）的特征的影响空间内的区域。在图14所示的示例中，LTC 区包括LTC的下游和调节器1402的上游的所有AMI 330 (例如，Bl和B2中的AMI 330)，调 节器区包括调节器1402下游的所有AMI 330 (例如，B3中的AMI 330)，并且模块2 (B2)包 括电容器1403的影响（上游或下游）内的所有AMI 330。该新的仪表和修正信息连同详细 的配置信息（区域/模块信息）由EPP系统1700提供给VCC 200,以允许恰当地利用新的 修正明确地实施控制。
[0132] 图15示出用于通过利用EPP系统1700对用于CVR的监测的初始仪表组进行配置 的最终文件的实例，仪器利用EPP系统1700初始仪器组的实例。由EPP系统1700给出所 推荐的设置。然而，如果附加考虑（例如，关键客户或其它标准）重置了 EPP系统1700内 的自动选择处理，则可以允许使用者改变该推荐的设置。该最终配置继而直接传递给VCC 配置文件以用于实施。
[0133] 虽然根据示例性实施例描述了本发明，但是本领域技术人员将认识到，可以通过 所附权利要求书的精神和范围内的修改实践本发明。这些实例仅仅是说明性的，并非要成 为本发明的所有可能设计、实施例、应用或修改的穷尽列举。
【主权项】
1. 一种电压控制和能量节约系统，该系统利用线性回归选择EEDS系统的最佳修正，以 最佳化电压节约并提供改进的电压可靠性，该技术包括： 电能量传递系统，