电网设备线路负载利用率的指标评估模型

李小伟 陶毅刚 于明 柴绍博

摘   要：为提高电网设备线路负载利用率，提出了基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型。采用直流电压波动分析方法进行大数据采样，提取电网设备线路负载利用率的相关性指标，以线路负载的波峰、波谷以及电压谐波值等为约束指标参量，建立电网设备线路负载利用率指标评估的模糊约束参量分析模型;采用工频交流市电驱动和直流线性驱动方法评估指标参数，结合分布式电源功率波动、负荷不均衡变化等情况，实现电网设备线路负载利用率的指标评估。仿真实验表明，采用该方法进行电网设备线路负载利用率指标评估的准确性较高，提高了电网设备线路负载利用率，具有很好的电网设备线路的负载均衡调度能力。

关键词：电网设备线路;负载利用率;指标评估;模型优化设计

中图分类号：TM73                                               文献标识码：A

Index Evaluation Model of Load Utilization for Power Grid Equipment

LI Xiao-wei1?，TAO Yi-gang1，YU Ming1，CHAI Shao-bo2

（ 1. Guangxi Power Grid Co.，Ltd.，Nanning，Guangxi 530023，China;

2. Tianjin Tianda Qiushi Electric Power High Technology Co.，Led.，Tianjin 300384，China）

Abstract：In order to improve the load utilization ratio of power network equipment，a load utilization index evaluation model based on DC load characteristic detection is proposed. DC voltage fluctuation analysis method is adopted for big data sampling，and correlation indexes of load utilization ratio of power network equipment lines are extracted. The fuzzy constraint parameter analysis model of load utilization ratio evaluation of power network equipment lines is established by taking the peak，trough and voltage harmonic value of line load as constraint index parameters. The index parameters are evaluated by AC mains power drive and DC linear drive，and the index of load utilization rate of power network equipment is evaluated by combining the power fluctuation and load imbalance of distributed power supply. The simulation results show that this method is accurate in evaluating the load utilization ratio of power network equipment lines，improves the load utilization ratio of power network equipment lines，and has good load balancing and dispatching capacity of power network equipment lines.

Key words：power network equipment lines;load utilization;evaluation of indicators;model optimization design

电网设备线路的不断扩大使得电网设备线路的运行稳定性面临更严峻的挑战，因此，需要进行电网设备线路的负载均衡调度，结合对电网设备线路的输出稳定性特征分布进行电网设备线路利用率的指标评估，提取电网设备线路利用率的相关性指标参量集，实现对电网设备线路负载利用率的优化[1]。由此可知，研究电网设备线路负载利用率的指标评估模型，在优化电网设备的线路利用率、提高电网设備线路的稳定性方面具有重要意义[2]。

通常来说，对电网设备线路负载利用率的指标评估是建立在对电网设备线路负载利用率的大数据分析基础上，结合直流配电网直流侧的输出负载进行链路均衡配置，以此提高负载利用率水平[3]。目前，已有专家学者在该领域提出了一些较为成熟的研究结果。如文献[4]中提出一种基于直流负荷空间变化特性分析的电网线路负载利用率评估模型。该模型根据电网无功负荷随时间和空间变化的规律特性，设计一系列参数和评估指标解构电网负载，并对其利用率进行指标评估，但该方法进行电网设备线路负载利用率评估的准确性不好，置信度水平不好。文献[5]中提出了一种基于关联因素调节的配电网负载利用率评价模型。该模型依据卡方检验合并负载利用率的相邻区间，实现电网设备线路负载利用率的优化。然而该方法进行电网设备线路负载利用率指标评估的自适应性不好，抗干扰能力不强。针对上述问题，设计了一种基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型。首先采用直流电压波动分析方法进行电网设备线路负载利用率的大数据采样，然后建立模糊约束参量分析模型，结合工频交流市电驱动和直流线性驱动方法对指标参数进行评估，根据电源功率波动、负荷变化情况对负载利用率评价。最后进行仿真实验和结果分析，证明该方法在提高电网设备线路负载利用率的指标评估能力方面的优越性能。

综上分析，实现电网设备线路负载利用率的指标评估，整个方法的实现流程如图2所示。

3   仿真实验与结果分析

为了测试上述基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型在实现电网设备线路负载利用率评估中的实际应用性能[15]，设计如下实验并进行测试分析。

实验采用Matlab Simulink信息仿真软件，在并网模式下完成电网设备的交流电网模型构建。设定电压的偏差限值为-10～-5%，直流负荷为120 kW，直流电压谐波分量为24 kW，设定电网设备线路负载利用率指标评估的采样时间间隔为0.25 s，负载长度为2000，测试集规模为1024。

根据上述测试参数的设定情况进行电网设备线路负载利用率指标评估，得到电网设备线路负载利用率指标评估的原始采样值如图3所示。

以图3所示的指标评估采样值作为输入数值，进行网设备线路负载利用率评估。评估结果从两方面体现，一是电压谐波总畸变率（THDV），它可以反应实际电压波形的偏离情况，二是负荷增速（δ），两者均可以反映出负载的利用情况。评估结果如图4所示。

分析图4可知，采用基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型进行指标评估识别的效果较好。其中，电压谐波总畸变率较低且基本保持零波动状态，证明电网设备线路的实际电压波形基本无偏离情况，同时电力负荷增速的变化情况具有很明显的周期性。综上可知，采用基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型可以较好的观察到评估指标的变化情况，为后续的指标评估过程奠定基础。

为进一步验证基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型的有效性，将该模型与文献[4]中的基于直流负荷空间变化特性分析的电网线路负载利用率评估模型和文献[5]中的基于关联因素调节的配电网负载利用率评价模型进行对比，测试利用不同模型进行电网设备线路负载利用率指标评估的准确率，结果如表1所示。

分析表1可知，随着实验次数的不断增加，不同指标评估模型的评估结果准确率也在不断发生变化。文献[4]模型的指标评估结果准确率增加幅度略大于文献[5]模型，但准确率比文献[5]模型低，但文献[4]模型和文献[5]模型的指标评估结果准确率均低于本模型，本模型的最高准确率可达到99.1%，证明采用本模型进行电网设备线路负载利用率指标评估的准确性较高，应用优势更强。

4   结   论

对电网设备线路的负载均衡进行调度，结合对电网设备线路的输出稳定性特征分布进行电网设备线路利用率的指标评估，提取电网设备线路利用率的相关性指标参量集，可实现电网设备线路的线路利用率优化。提出了基于直流负荷特征检测的电网设备线路负载利用率指标评估模型，通过直流电压波动分析方、工频交流市电驱动和直流线性驱动方法，结合电网实际工作情况实现电网设备线路负载利用率的指标评估。经过对实验测试结果的分析可知，采用该模型进行电网设备线路负载利用率的指标评估的准确性较高，评估指标的变化情况较为清晰，为电网设备线路的负载均衡调度提供支持。

参考文獻

[1]    王雁凌，吴梦凯，周子青，等. 基于改进灰色关联度的电力负荷影响因素量化分析模型[J]. 电网技术，2017，41（06）：76-82.

[2]    SHRIVASTAVA S，JAIN S，KUMAR NEMA R，et al. Two level islanding detection method for distributed generators in distribution networks[J]. International Journal of Electrical Power and Ene. 2017，33（2）：345-351.

[3]    MISHRA M，SAHANI M，ROUT P. An islanding detection algorithm for distributed generation based on Hilbert-Huang transform and extreme learning machine[J]. Sustainable Energy，Grids and Networks . 2017，63（4）：565-572.

[4]    盛万兴，陈海，王军，等. 基于负荷持续曲线的配电网运行效率评价[J]. 电网技术，2016，40（4）：1237-1242.

[5]    张蓓，张雪莹，何奉禄. 配电网设备全寿命周期利用率评价指标及提升措施[J]. 机电工程技术，2016，45（2）：75-80.

[6]    陈艳. 电网无功负荷的时空特性分析、评估与预测[D]. 广州：华南理工大学，2016.

[7]    罗滇生，别少勇，庞振国，等. 考虑指标关联的配电网设备利用率综合评价[J]. 电力系统及其自动化学报，2017，29（10）：73-78.

[8]    陈青艳，陈开慧. 强负荷网络环境下的大型负载分析平台的设计与优化[J]. 现代电子技术，2017，40（2）：158-162.

[9]    冯华然，何奉禄，陈卓锋. 考虑分布式电源接入的配电网设备利用率评估方法[J]. 机电工程技术，2016，45（9）：142-146.

[10]  王旭，陈潇一. 基于AHP、ARIMA算法的电力信息系统负载预测研究与应用[J]. 电网与清洁能源，2017，33（8）：20-25.

[11]  盛万兴，陈海，王军，等. 基于负荷持续曲线的配电网运行效率评价[J]. 电网技术，2016，40（4）：1237-1242.

[12]  李京平，李凤珍，曾繁华，等. 分布式电源对配电网设备利用率的影响及提高措施[J]. 机电工程技术，2016，45（4）：102-106.

[13]  张彦，何向刚. 满足N-1安全校验典型网络接线配电网线路设备利用效率研究[J]. 贵州电力技术，2017，20（4）：1-5.

[14]  王凌谊，陈允鹏，王志敏，等. 面向电网产能优化的设备利用效率评价及应用[J]. 南方电网技术，2016，10（11）：73-78.

[15] SAFA A，MADJID BERKOUK E，MESSLEM Y，et al. A robust control algorithm for a multifunctional grid tied inverter to enhance the power quality of a microgrid under unbalanced conditions[J]. International Journal of Electrical Power and Ene.， 2018，66（2）：675-681.