一种配电网推演电力状态计算优化的方法与流程

本发明涉及配电网，具体为一种配电网推演电力状态计算优化的方法。

背景技术：

1、配电网是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网中起重要分配电能作用的网络，配电网规模大，变动频繁，其检修或故障易引起线路停电范围或用户供电方式的变更，导致线路安全检修隐患、停电信息发布错误、线损管理失真等问题。海量新能源多以分布式接入配网，在局部区域出现关键节点电压越限，乃至光伏倒送主网现象，影响电网安全稳定运行，新能源出力、电动汽车等新型负荷具有时空不确定性，在配网侧可能引起新的电力电量平衡问题，因此需要对未来进行预测和仿真，支撑配电网规划，消除源荷双重不确定性的影响，此外，总部数字化部要求各地结合本年度重点任务配电网透明化计算推演，进行业务场景深化应用，针对上述问题，有必要结合配电网计算推演成果，开展冀北个性化场景建设，为专业部门提供相应支撑。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种配电网推演电力状态计算优化的方法，以解决上述背景技术中提出的海量新能源多以分布式接入配网，在局部区域出现关键节点电压越限，乃至光伏倒送主网现象，影响电网安全稳定运行，新能源出力、电动汽车等新型负荷具有时空不确定性，在配网侧可能引起新的电力电量平衡问题，因此需要对未来进行预测和仿真的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种配电网推演电力状态计算优化的方法，包括一种配电网推演电力状态计算优化的方法，包括以下具体步骤，其特征在于：

3、s1：配网数据采集量测点布局优化阶段；

4、s11：采集量测数据基础提升，针对当前已经加装采集设备的采集点，避免出现无线网络传输的不可靠性以及采集设备采集异常，进而避免系统接收的的数据存在缺失、异常数据，同时从数据异常诊断以及数据智能填补两个方面开展实时量测数据补全工作，完善底层数据，支撑上层分析应用搭建；

5、s12：采集点合理配置推演，利用配电网计算推演补足未实现采集的节点状态，即部分采集、全量计算，通过计算实现透明化来解决建设及运维成本高昂的问题，同时充分融合采集布局点合理性分析结果，识别采集能力薄弱区域，结合电网拓扑结构，推演采集量测点加装的最优方案；

6、s2：分布式光伏出力预测阶段；

7、s21：分布式光伏出力情况推演，基于电网资源业务中台的分布式光伏用户基础信息、日测量点功率曲线、测量点档案等内部数据，融合气象(天气类型、温度、湿度、辐照度等)、地理信息(经度、纬度)等外部数据，应用分布式光伏出力预测模型，对短期和超短期光伏出力情况进行预测，为光伏消纳、需求响应及容荷匹配分析等业务提供支撑；

8、s22：光伏消纳用户匹配推演，考虑电网降负荷等需求，针对配网高负荷用电用户作为典型用户进行特性分析，梳理收集用户负荷曲线、用电时间段、用户响应能力、电能质量敏感度等用电特征，利用人工智能技术应用高负荷用户用电特征分析模型，形成分布式光伏与用电需求特性匹配清单，支撑分布式光伏并网与应用分析；

9、s3：新型负荷报装容量预测阶段；

10、新型负荷的需求不断增加即电动车和电动汽车的充电需求，具有时空不确定性，在配网侧可能引起新的电力电量平衡问题，需要对未来的需求进行预测和仿真，支撑配电网规划，消除这种新型负荷不确定性的影响，基于充电桩的报装预测结果，结合台区实际可开放容量，进行容荷匹配分析，为优化配变可开放容量配置及配网科学规划提供依据；

11、s4：新型源荷接入推演阶段；

12、s41：新型源荷接入评估，新型负荷具有时空不确定性，在配网侧可能引起新的电力电量平衡问题，充分结合新型源荷预测结果，从功率质量、变压器容量、电压质量、线损、三相不平衡等维度，分析新型源荷并网对配电网的影响；

13、s42：源荷匹配推演，分布式光伏新型能源的大规模接入，使得充电桩作为重要的能源消耗者之一，其面临着能源供需失衡、负荷波动等挑战，因此通过基于历史数据和实时监测的预测模型和优化算法，推演新型能源源荷与充电桩用电需求之间的关系，保障能源利用效率和系统的稳定运行；

14、s5：配电网停电智能识别阶段；

15、配电网停电智能识别内容未频繁停电的线路以及其频繁停电的原因，进而便于在识别到停电前进行预警；

16、s6：配网线路异常区间推演阶段；

17、s61：配网异常监测需求，配网异常情况进行监测是确保配电网正常运行和供电质量的重要措施，异常情况包括电压越限、线路重过载、配变重过载、低过电压、三相不平衡等，通过监测这些异常情况，可以及时发现问题并采取相应措施，以确保配电网的正常运行和供电质量；

18、s62：配网异常区间分析需求，基于采集量测数据补全结果，支撑配网异常区间的推演分析，当配网异常发生时即线路重过载时将会对电流和电压产生明显的影响，基层人员可基于此查找异常发生原因，并采取相应的修复措施，以确保配电网的正常运行和供电质量。

19、优选的，所述s11阶段的缺失数据识别主要包括三部分，一是历史量测数据的缺失识别，可通过数据分布特征判断数据缺失；二是实时量测数据的缺失识别，基于数据率+滑动窗口的模式进行数据缺失的识别；三是采集量测点缺失区域的量测数据缺失的识别，基于营配网架档案数据与当前采集量测点设备数据，对比分析得到采集量测点的覆盖率，识别采集量测点缺失区域、缺失量测数据的网架节点和拓扑结构，对以上三个部分的缺失数据识别模型进行升级、优化和测试验证。

20、优选的，所述s11的数据智能填补主要通过基于应用周期基因检测及滑动窗口迭代模型，实现对采集装置覆盖区域的量测数据补全。

21、优选的，所述s12的采集布局点优化分析主要是为了定位需要进行采集布局点优化的区域，其包括两部分一是梳理并计算saidi、saifi、caidi、台区重过载率、低电压率、三相不平衡率等指标优化供电可靠性综合评价模型，并提出采集量测点布局优化建议；二是针对量测数据的重复、冗余等情况，分析其涉及量测点信息，进而开展采集量测点的布局优化分析。

22、优选的，所述s12的优化配置推演主要是针对采集量测点缺失区域与供电薄弱区域的重叠部分，结合电网拓扑结构，应用层次分析法实现关键节点赋权，强化关键节点采集，压缩候选量测加装点，并基于此融合并调试粒子群算法获取采集量测点优化配置方案，同时粒子群优化算法要求每个粒子在寻优的过程中维护两个向量，速度向量和位置向量其中i表示例子的编号，d是求解问题的维数。

23、优选的，所述s3中的新型负荷报装容量受多种因素影响时，应用gbdt-svr-gru多因素回归预测模型，首先分别应用gbdt、svr、gru三个预测模型；其次采用方差倒数法计算单一模型权重，实现三个预测模型结果的组合，基于单变量时间序列预测+多因素回归预测结果，采用方差倒数法实现最终充电桩报装容量的预测。

24、优选的，所述s3中的单变量时间序列预测是arimax模型和holt-winters模型的组合预测模型，同时holt-winters通过添加季节性构成，在holt双参数指数平滑法基础上扩展而来，winters采用三个参数α、β和γ，使用3个等式来涵盖水平、趋势和季节性构成，故被称为winters三参数指数平滑法，其算法公式为：

25、si＝α(xi-pi-k)+(1-α)(si-1+ti-1)

26、ti＝β(sj-si-1)+(1-β)tj-1

27、pi＝γ(xi-si)+(1-γ)pi-k

28、其中k为周期，p为后滑趋势，α表示涵盖水平，β表示涵盖趋势，γ表示季节性。

29、优选的，所述s5阶段的停电原因分析中从内部因素和外部因素两方面着手对历史频繁停电原因进行研究，形成频繁停电原因集合，针对综合性影响原因采用贝叶斯概率图模型或马尔科夫等算法进行分析，同时马尔科夫算法的计算公式为：

30、p(xn+1＝j|xn＝i)＝pij

31、其中,pij表示从状态i转移到状态j的概率，这个概率可以用一个矩阵来表示，

32、称为转移矩阵，转移矩阵的元素pij表示从状态i转移到状态j的概率。

33、优选的，所述s5阶段的频繁停电预警采用fp-growth关联算法，开展频繁停电研判模型的应用分析，挖掘产生频繁停电的因素组合，提前预警可能存在的线路问题，以便做出相应的维护和修复措施，以减少停电风险。

34、优选的，所述s5阶段的fp-growth关联算法描述如下：首先对于每个频繁项，构造它的条件投影数据库和投影fp-tree；其次对每个新构建的fp-tree重复这个过程，直到构造的新fp-tree为空，或者只包含一条路径，最后构造的fp-tree为空时，其前缀即为频繁模式；当只包含一条路径时，通过枚举所有可能组合并与此树的前缀连接即可得到频繁模式。

35、与现有技术相比，本发明的有益效果是：该配电网推演电力状态计算优化的方法，

36、(1)在社会效益方面本发明通过通过最小化精准采集+系统计算推演项目建设可以产生较好的社会效益,主要体现在提高电网服务质量,促进资源优化配置,提升电网管理等方面，同时通过该项目建设不仅可有效提升数据采集精度与数据覆盖范围，助力电网企业更好满足用户对供电的要求；

37、(2)在经济效益方面本发明可减少电网企业的运营成本和投资损失,提高资产使用效率，精准采集+计算推演，可以帮助电网企业制定更加科学合理的机组启停计划和调度方案,减少机组的启停次数和空载运行时间,实现机组的经济运转,降低电网运营成本；新能源配网规划助力电网建设规模和投资方向,最大限度利用现有电网资源,实现投资的最优配置,减少不必要的投资损失；精准实时监测电网运行状态和用户负荷变化,帮助电网企业预测电网设备的潜在故障区域,制定措施，避免因停电导致经济损失，即有助于电网企业实现成本控制与效益提升,推动企业向精细化管理转变；

38、(3)在管理管理效益方面本发明最小化精准采集+系统计算推演建设，可以提高电网企业调度自动化水平、运营的可视化水平、提高供电可靠性。精准采集可以全面获取用户侧和电网侧的实时数据,为电网调度自动化系统提供可靠的基础数据支撑，助力电力调度方案的制定，提高调度自动化水平；此外本方法可以实时监测电网设备和线路的运行状态,一旦出现异常可以快速发现并定位故障，并对频繁停电事件提出有效的治理手段,有助于电网企业进行合理的设备维修和运行维护，提高供电可靠性。