基于数据驱动的台区线损评估方法

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2021.03.006

电器与能效管理技术 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (3): 29-35.doi: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2021.03.006

基于数据驱动的台区线损评估方法

吴科成¹, 曲毅¹, 陈荃¹, 陈义森², 欧阳森²

1.广东电网有限责任公司, 广东广州 510600
2.华南理工大学, 广东广州 510640

收稿日期:2020-11-19 出版日期:2021-03-30 发布日期:2021-04-14
作者简介:吴科成(1982—),男,高级工程师,主要从事电网规划、节能环保等工作。|曲毅(1971—),男,高级工程师,主要从事线损管理、节能环保等工作。|陈荃(1981—),女,高级工程师,主要从事节能环保及清洁能源并网相关技术研究。
基金资助:
* 广东省自然科学基金项目(2016A030313476);广东电网电力规划专题研究项目(030000QQ00190003)

Data-Driven Method for Line Loss Assessment in Low Voltage Station Area

WU Kecheng¹, QU Yi¹, CHEN Quan¹, CHEN Yisen², OUYANG Sen²

1. Guangdong Power Grid Co.,Ltd., Guangzhou 510600, China
2. South China University of Technology, Guangzhou 510640, China

Received:2020-11-19 Online:2021-03-30 Published:2021-04-14

摘要/Abstract

摘要：

为克服传统评估方法无法挖掘台区线损潜在影响因素、可靠性不高的缺点,提出一种基于数据驱动的台区线损评估方法。获取台区线损的10个影响因素,将其分为固有属性及运行属性两大类评估指标;采用正交信号校正法(OSC)剔除影响因素与台区线损的正交分量,作为灰色关联分析(GRA)的比较序列,并求取评估指标对台区线损的权重贡献。以10个A级供电台区作为算例,使用GRA、OSC-GRA、AHP-FA 3种算法对台区线损进行评估,结果表明基于OSC-GRA的台区评估方法在挖掘台区线损影响因素的潜在关系方面,以及进行排序评估方面具有最高的准确度。

关键词: 低压台区, 正交信号校正法, 灰色关联分析, 线损评估

Abstract:

In order to overcome the shortcomings that the traditional evaluation method can not tap the potential influencing factors of the line loss in low voltage station area,and the reliability of the line loss evaluation is not high,a line loss evaluation method based on data-driven is proposed.The 10 influencing factors of the line loss of low voltage station area are obtained,and divided into two categories of evaluation indicators of inherent attributes and operating attributes.The orthogonal signal correction method (OSC) is used to remove the orthogonal components of the influencing factors and the line loss of the low voltage station area,and the comparison sequence of gray relation analysis (GRA) is used to obtain the weight contribution of the evaluation index to the line loss of the low voltage station area.Taking 10 A-level power supply stations as an example,GRA,OSC-GRA,AHP-FA three algorithms are used to evaluate the line loss of the low voltage station area.The results show that OSC-GRA has the highest accuracy in digging the potential relationship between line loss influencing factors and performing ranking evaluation.

Key words: low voltage station area, orthogonal signal correction (OSC) method, gray relation analysis (GRA), line loss evaluation

中图分类号:

TM731

吴科成, 曲毅, 陈荃, 陈义森, 欧阳森. 基于数据驱动的台区线损评估方法[J]. 电器与能效管理技术, 2021, 0(3): 29-35.

WU Kecheng, QU Yi, CHEN Quan, CHEN Yisen, OUYANG Sen. Data-Driven Method for Line Loss Assessment in Low Voltage Station Area[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2021, 0(3): 29-35.

图/表 9

表1

表2

表3

表4

表5

表6

图1

图2

图3

参考文献 15

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台区	主干线允许电流 X₁/kA		导线截面积 X₂/mm²		供电半径 X₃/km		配变容量 X₄/MVA		用户数量 X₅/户		电压降 X₆
C1	610		240		0.234		400		14		0.019
C2	515		185		0.348		800		146		0.021
C3	610		240		0.215		500		30		0.024
C4	515		185		0.020		500		2		0.015
C5	515		185		0.325		400		58		0.017
C6	610		240		0.194		400		8		0.018
C7	700		300		0.244		630		27		0.024
C8	515		185		0.227		630		284		0.022
C9	610		240		0.202		630		109		0.021
C10	610		240		0.150		500		40		0.041
台区		功率因数X₇		平均电流X₈/kA		平均负载率X₉/%		载流密度X₁₀		线损率 Y/%
C1		0.861		0.184		0.301		0.766		1.539
C2		0.950		0.464		0.902		2.511		2.115
C3		0.958		0.132		0.217		0.553		2.308
C4		0.917		0.018		0.036		0.101		2.601
C5		0.902		0.147		0.285		0.795		2.963
C6		0.982		0.053		0.088		0.224		3.549
C7		0.962		0.129		0.185		0.433		3.973
C8		0.994		0.319		0.620		1.727		4.875
C9		0.956		0.019		0.032		0.082		5.031
C10		0.915		0.170		0.279		0.710		6.452

评估指标	方差膨胀因子VIF	评估指标	方差膨胀因子VIF
X₁	677.290	X₆	2.259
X₂	826.708	X₇	4.660
X₃	5.716	X₈	1 559.827
X₄	7.387	X₉	2 769.382
X₅	3.276	X₁₀	2 008.506

X	w	t_⊥	p_⊥
X₁	0.068 4	-0.039 1	-0.622 0
X₂	-0.671 7	-0.008 5	-0.520 8
X₃	-0.031 2	0.012 1	-1.086 8
X₄	0.128 0	0.026 1	2.721 9
X₅	0.215 0	-0.013 1	2.681 1
X₆	-0.136 3	0.029 5	-5.102 1
X₇	0.035 5	0.006 9	8.008 0
X₈	-0.224 5	0.024 2	-2.740 0
X₉	0.362 7	0.030 1	-2.233 0
X₁₀	0.527 9	-0.056 1	-1.990 7

台区	X₁	X₂	X₃	X₄	X₅
C1	-0.016 7	-0.033 0	-0.040 7	-0.186 9	0.129 7
C2	0.090 6	0.086 5	0.033 4	0.300 6	-0.071 8
C3	0.187 4	0.160 7	0.305 7	0.100 0	0.113 6
C4	-0.028 1	-0.030 0	-0.065 8	0.107 8	-0.108 7
C5	0.035 0	0.034 0	0.709 4	-0.150 9	0.067 7
C6	0.193 7	0.165 1	0.405 6	-0.115 1	0.053 0
C7	0.346 4	0.364 8	0.298 8	0.453 9	0.261 2
C8	0.479 0	0.460 0	0.515 3	0.193 3	0.489 2
C9	0.464 6	0.427 2	0.744 9	0.564 8	0.377 3
C10	0.617 9	0.582 4	0.765 6	0.573 4	0.352 3
台区	X₆	X₇	X₈	X₉	X₁₀
C1	-0.115 3	-0.109 8	-0.055 0	-0.056 2	-0.056 9
C2	0.170 0	0.110 5	0.071 6	0.072 9	0.073 5
C3	0.388 6	0.403 2	0.202 2	0.177 1	0.165 4
C4	0.154 5	0.102 4	0.022 3	0.014 8	0.012 0
C5	0.043 8	0.220 6	0.060 1	0.064 6	0.067 4
C6	0.286 4	0.476 8	0.219 5	0.210 3	0.206 1
C7	0.376 9	0.325 9	0.290 5	0.257 3	0.242 8
C8	0.516 2	0.566 1	0.406 9	0.355 2	0.332 0
C9	0.480 9	0.410 1	0.301 7	0.279 5	0.269 8
C10	0.878 4	0.898 9	0.556 4	0.504 0	0.480 6

指标		X₁	X₂	X₃	X₄	X₅
GRA	r_k	0.219 1	0.216 5	0.229 8	0.139 2	0.297 1
GRA	w_k	0.083 9	0.082 9	0.088 0	0.053 3	0.113 7
OSC-GRA	r_k	0.934 1	0.933 5	0.783 6	0.698 3	0.772 9
OSC-GRA	w_k	0.012 3	0.012 3	0.010 3	0.009 2	0.010 2
指标		X₆	X₇	X₈	X₉	X₁₀
GRA	r_k	0.688 3	0.351 4	0.159 2	0.155 3	0.156 5
GRA	w_k	0.263 5	0.134 5	0.060 9	0.059 4	0.059 9
OSC-GRA	r_k	0.894 7	0.885 3	0.932 5	0.937 3	0.939 7
OSC-GRA	w_k	0.011 8	0.011 7	0.012 3	0.012 4	0.012 4

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台区	台区线损率/%	GRA	OSC-GRA	AHP-FA
C1	1.539 6	0.273 6	-0.053 5	0.462 8
C2	2.115 5	8.768 0	0.091 8	0.618 2
C3	2.308 5	0.369 0	0.222 3	0.123 7
C4	2.601 2	0.073 2	0.018 4	0.567 2
C5	2.963 1	0.238 0	0.112 7	0.357 6
C6	3.549 5	0.278 6	0.216 6	0.214 5
C7	3.973 6	0.504 1	0.319 5	0.576 2
C8	4.875 5	0.557 5	0.434 0	0.156 4
C9	5.032 0	0.353 5	0.423 9	0.663 2
C10	6.452 0	0.404 1	0.621 9	0.583 1