一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法与流程

本发明属于线路降损评估，具体地说是一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法。

背景技术：

1、随着电力需求的日益增长，配电网的节能降损问题日益凸显。中压配电网作为电力传输的重要环节，其节能降损效果直接影响到整个电力系统的运行效率和经济效益。然而节能降损效果的评估受到环境条件的影响，如何对中压配电网线路进行准确的节能降损适应性评估，成为当前电力工程技术领域亟待解决的问题。

2、公布号为cn107016485a的一项中国专利申请公开了一种电力线路节能降损适应性评估方法，包括：采用bp神经网络对线路容量上限、线路故障后维修费用基值、故障概率基值、土地征用等级、电缆使用长度基值和线路距离人口集中区域系数进行修正计算，形成一种从节能降损角度评估电力线路节能适应性的二维方法。本发明提高了周期成本、损耗的计算精度，从经济、节能二维标准对线路适应性进行评价，对现有线路及线路规划选型提供了节能降损适应性评估依据。

3、上述现有技术中，从采用经济指标及节能指标分级评估作为线路节能降损适应性评估手段，但经济指标和节能指标更多是从宏观或长期的角度来评估线路的降损效果，可能无法直接反映特定环境条件下的线路性能，并且无法针对特定的环境条件为线路提供制定降损策略。

4、为此，本发明提供了一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，解决背景技术中所提出的至少一个技术问题。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法，包括：

3、步骤一：采集多个场景下配电网降损线路的降损数据并记录采集降损数据时的场景环境数据，其中，降损数据包括降损量，场景环境数据包括温度值和风速值；

4、步骤二：基于对不同场景下的场景环境数据进行分析，得到环境条件波动值se，根据环境条件波动值se对不同场景进行分类，其中，分类后的场景包括高程度波动场景和低程度波动场景；

5、步骤三：将分类后的场景分别进行比较分析，得到环境波动偏差参数zxd，根据环境波动偏差参数zxd选取目标场景，其中，目标场景包括最大程度波动场景和最小程度波动场景；

6、步骤四：将最小波动程度场景和最大波动场景对应的线路降损量进行比对分析，得到降损适应性参数vh，将降损适应性参数vh与降损适应性参数阈值vk进行比较，根据比较结果对线路降损适应性进行评估；

7、若降损适应性参数vh≥降损适应性参数阈值vk，则表示线路的降损适应性高；

8、若降损适应性参数vh＜降损适应性参数阈值vk，则表示线路的降损适应性低。

9、作为本发明进一步的技术方案为：所述环境条件波动值se的获取方式为：

10、将环境数据中的温度值和风速值分别在不同的x-y二维坐标系中进行标记，并将标记点进行连接，得到检测时长内的温度变化曲线和风速变化曲线；

11、根据检测时长内的最大温度值、最小温度值、最大风速值以及最小风速值，得到检测时长内的平均风速值和平均温度值；

12、基于平均风速值和平均温度值在x-y坐标系内作温度基准线和风速基准线；

13、将风速基准线与风速变化曲线之间围成的面积和风速基准线与x轴之间围成的面积进行比值处理，得到风速波动参数sg；

14、将温度基准线与温度变化曲线之间围成的面积和温度基准线与x轴之间围成的面积进行比值处理，得到温度波动参数sd；

15、通过公式：通过公式： 得到环境条件波动值se，其中，a1和a2均为预设比例系数，a1取值1.021，a2取值为1.154。

16、作为本发明进一步的技术方案为：将得到的环境条件波动值se与环境条件波动阈值进行比较：

17、预设环境条件波动阈值为sw；

18、若环境条件波动值se≥环境条件波动阈值sw，则说明该场景下的环境条件波动程度较大；

19、若环境条件波动值se＜环境条件波动阈值sw，则表示该场景下的环境条件波动程度较小；

20、基于环境条件波动程度较大的场景，则将其标记为高程度波动场景；

21、基于环境条件波动程度较小的场景，则将其标记为低程度波动场景。

22、作为本发明进一步的技术方案为：基于对高程度波动场景和低程度波动场景进行分析，得到温度变化均值差占比和风速变化均值差占比，并将其分别标记为zjc和zjy；

23、通过公式：通过公式： 得到环境波动偏差参数zxd，其中，s1和s2均为预设比例系数，s1取值为1.256，s2取值为1.231；

24、在高程度波动场景和低程度波动场景中，选取其最大环境波动偏差参数对应的高程度波动场景作为最大波动程度场景，选取其最大环境波动偏差参数对应的低程度波动场景作为最小波动程度场景。

25、作为本发明进一步的技术方案为：所述温度变化均值差占比zjc和风速变化均值差占比zjy的获取方式为：

26、基于高程度波动场景对应的风速变化曲线，统计高程度波动场景对应的风速变化曲线的波峰和波谷数量并获取波峰和波谷对应的风速值；

27、基于高程度波动场景对应的温度变化曲线，统计高程度波动场景对应的温度变化曲线的波峰和波谷数量并获取波峰和波谷对应的温度值；

28、分别将所有波峰和波谷的对应的风速值进行求和，得到风速总值；

29、分别将波峰和波谷数量进行求和，将波峰和波谷的数量和；

30、将风速总值与波峰和波谷的数量之和进行比值处理，得到第一风速变化均值；

31、分别将所有波峰和波谷的对应的温度值进行求和，得到温度总值；

32、将温度总值与波峰和波谷的数量之和进行比值处理，得到第一温度变化均值；

33、基于低程度波动场景对应的风速变化曲线和温度变化曲线进行分析，得到第二风速变化均值和第二温度变化均值，其中第二风速变化均值和第二温度变化均值的获得方法与第一风速变化均值和第一温度变化均值的获得方法相同；

34、将第一温度变化均值和第二温度变化均值进行差值处理，并将其差值取绝对值，得到温度变化均值差；

35、将第一风速变化均值和第二风速变化均值进行差值处理，并将其差值取绝对值，得到风速变化均值差；

36、将温度变化均值差与第二温度变化均值进行比值处理，得到温度变化均值差占比zjc；

37、将风速变化均值差与第二风速变化均值进行比值处理，得到风速变化均值差占比zjy。

38、作为本发明进一步的技术方案为：将所述最小波动程度场景和最大波动场景对应的线路降损量进行比对分析，得到降损适应性参数vh；

39、在最大波动程度场景中，将降损线路的检测时长划分为若干个连续且相等的第一时间子单元，获取每个第一时间子单元内的最大降损量和最小降损量，将最大降损量和最小降损量进行求和取均值，得到每个第一时间子单元内的平均降损量；

40、在最小波动程度场景中，将降损线路的检测时长划分为若干个连续且相等的第二时间子单元，获取每个第二时间子单元内的最大降损量和最小降损量，将最大降损量和最小降损量进行求和取均值，得到每个第二时间子单元内的平均降损量；

41、将所有第一时间子单元与所有第二时间子单元进行对应比较：

42、若第一时间子单元内的平均降损量与第二时间子单元内的平均降损量不相等，则将第一时间子单元标记为异常时间子单元，并将第一时间子单元对应的第二时间子单元标记为对照时间子单元，其中，每个异常时间子单元都对应一个对照时间子单元；

43、若第一时间子单元内的平均降损量与第二时间子单元内的平均降损量相等，则将第一时间子单元标记为正常时间子单元；

44、统计异常时间子单元的数量，将异常子单元的数量与第二时间子单元的数量进行比值处理，得到异常时间子单元的数量比，并将其标记为vg；

45、分别将每个异常时间子单元内的降损量与对应的对照时间子单元内的降损量进行差值处理，并将得到的差值在取绝对值后进行求和取均值，得到异常时间子单元内的降损量偏差值，将所有第二时间子单元内的降损量进行求和，得到第二时间子单元的降损总量，将异常时间子单元内的降损量偏差值与第二时间子单元的降损总量进行比值处理，得到异常时间子单元的降损偏差占比，并将其标记为vt；

46、通过公式： 得到降损适应性参数vh，其中， 和 均为预设比例系数，其中, 取值为1.02,取值为1.69。

47、作为本发明进一步的技术方案为：还包括以下步骤：

48、步骤五：基于线路的降损适应性低，对最大波动程度场景和最小波动程度场景下对应的温度变化曲线、风速变化曲线以及降损量变化曲线进行分析，获取温度影响参数fg和风速影响参数gu，将温度影响参数fg和风速影响参数gu分别与温度影响参数阈值和风速影响参数阈值进行对应比较；

49、若温度影响参数fg≥fd，且风速影响参数gu＜gj，则表示温度对线路降损适应性存在影响，风速对线路降损适应性不存在影响；

50、若温度影响参数fg＜fd，且风速影响参数gu≥gj，则表示温度对线路降损适应性不存在影响，风速对线路降损适应性存在影响；

51、若温度影响参数fg≥fd，且风速影响参数gu≥gj，则表示温度和风速对线路降损适应性均存在影响；

52、步骤六：基于温度和风速对线路降损适应性均存在影响，获取温度影响占比表征值xj和风速影响占比表征值xm，并将其进行比较，根据比较结果判断温度影响和风速影响的主要程度。

53、作为本发明进一步的技术方案为：所述温度影响占比表征值xj和风速影响占比表征值xm的获取方式为：

54、将最大波动程度场景和最小波动程度场景分别对应的温度变化曲线、风速变化曲线以及降损量变化曲线的水平长度均划分为若干个连续且相等长度子单元，并对其进行编号，其中，温度变化曲线、风速变化曲线以及降损量变化曲线之间对应的长度子单元的数量和编号均相同；

55、将最大波动程度场景和最小波动程度场景分别对应的温度变化曲线进行比对，将其未重合部分曲线进行截除，并将保留的部分曲线标记为第一保留部分曲线；

56、按照第一保留部分曲线的水平位置以及水平长度，对最大波动程度场景和最小波动程度场景分别对应的风速变化曲线进行相同水平位置以及相同水平长度的截取处理，并将截取的部分曲线再次进行比对，将其重合的部分曲线进行截除，保留未重合的部分曲线，并将其标记为第二保留部分曲线；

57、按照第二保留部分曲线的水平位置以及水平长度，对最大波动程度场景和最小波动程度场景分别对应的降损量变化曲线进行相同水平位置以及相同水平长度的截取处理，并将截取的部分曲线再次进行比对，将其重合的部分曲线进行截除，保留未重合的部分曲线，并将其标记为第三保留部分曲线；

58、获取第二保留部分曲线对应的长度子单元编号以及获取第三保留部分曲线对应的长度子单元编号，并将其进行比对，统计其中相同编号的长度子单元数量；

59、统计第二保留部分曲线对应的长度子单元与第三保留部分曲线对应的长度子单元的数量之和；

60、将相同编号的子单元数量与第二保留部分曲线对应的长度子单元与第三保留部分曲线对应的长度子单元的数量之和进行比值处理，得到风速影响参数gu；

61、温度影响参数fg的获取方法与风速影响参数gu的获取方法相同；

62、其中，风速影响参数gu的获取是先对温度变化曲线进行截除，再对风速变化曲线进行截取比对，最后对降损量变化曲线进行截取比对，温度影响参数fg的获取是先对风速变化曲线进行比对截除，再对温度变化曲线进行截取比对，最后对降损量变化曲线进行截取比对，其截除、截取以及比对处理方法均相同。

63、作为本发明进一步的技术方案为：所述温度影响占比表征值xj与风速影响占比表征值xm的获取方式为：

64、将温度影响参数fg与温度影响参数阈值fd进行差值处理，并将其差值取绝对值，得到温度影响差值，将温度影响差值与温度影响参数阈值进行比值处理，得到温度影响占比表征值xj；

65、将风速影响参数gu与风速影响参数阈值gj进行差值处理，并将其差值取绝对值，得到风速影响差值，将风速影响差值与风速影响参数阈值进行比值处理，得到风速影响占比表征值xm。

66、作为本发明进一步的技术方案为：将温度影响占比表征值xj与风速影响占比表征值xm进行比较：

67、若温度影响占比表征值xj＞风速影响占比表征值xm，则表示温度影响的主要程度大于风速影响；

68、若温度影响占比表征值xj＝风速影响占比表征值xm，则表示温度影响的主要程度与风速影响相同；

69、若温度影响占比表征值xj＜风速影响占比表征值xm，表示温度影响的主要程度小于风速影响。

70、本发明的有益效果如下：

71、1.本发明所述的一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法，采集多个场景下配电网降损线路的降损数据并记录采集降损数据时的场景环境数据，其中，降损数据包括降损量，场景环境数据包括温度值和风速值；基于对不同场景下的场景环境数据进行分析，得到环境条件波动值se，根据环境条件波动值se对不同场景进行分类，其中，分类后的场景包括高程度波动场景和低程度波动场景；将分类后的场景分别进行比较分析，得到环境波动偏差参数zxd，根据环境波动偏差参数zxd选取目标场景，其中，目标场景包括最大程度波动场景和最小程度波动场景；将最小波动程度场景和最大波动场景对应的线路降损量进行比对分析，得到降损适应性参数vh，将降损适应性参数vh与降损适应性参数阈值vk进行比较，根据比较结果对线路降损适应性进行评估，本发明通过对不同场景的环境数据进行分析，选取其线路降损适应性评估的目标场景，其通过环境数据对其场景环境条件的相对波动以及自身整体波动进行结合分析，保证选取的目标场景更具有代表性，使其线路降损的适应性评估更加准确且具有代表性，并且通过结合环境数据对降损适应性进行分析，即通过温度和风度进行分析，其分析更加直接，可以实时反映出特定环境条件下的线路性能。

72、2.本发明所述的一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法，基于线路的降损适应性低，对最大波动程度场景和最小波动程度场景下对应的温度变化曲线、风速变化曲线以及降损量变化曲线进行分析，获取温度影响参数fg和风速影响参数gu，将温度影响参数fg和风速影响参数gu分别与温度影响参数阈值和风速影响参数阈值进行对应比较，对其降损适应性的影响因素进行分析，本发明对线路降损适应性的影响因素进行分析，确定降损适应性的影响因素，还可以对之后线路在复杂环境下的降损适应性的影响因素分析提供理论方法依据。

73、3.本发明所述的一种中压配电网线路节能降损适应性评估方法，基于温度和风速对线路降损适应性均存在影响，获取温度影响占比表征值和风速影响占比表征值，并将其进行比较，根据比较结果判断温度影响和风速影响的主要程度，本发明通过对温度和风速对线路降损适应性的影响程度进行分析，，确定了温度和风速对线路降损适应性的影响程度，还可以为线路制定降损优化调整策略提供理论性基础。