基于地理信息系统技术的大规模地块负荷统计方法

冯华然，庾力维，何敬开，梁锡亮，蔡昭群

(1.广东电网有限责任公司东莞供电局，广东 东莞 523000；2.广州依莱科电力科技有限公司，广东 广州 510630)

随着电网发展，配电网规划、供电部门日常负荷管理等工作日益精细化。空间负荷预测[1-2]作为配电网规划和负荷管理的基础，其预测的精细度、准确性要求越来越高。目前不少地区已逐渐普及以网格[3-4]、地块[5-6]为单位进行空间负荷预测。而现状负荷统计是负荷预测的基础，无论是短期负荷预测、中期负荷预测、远期饱和负荷预测均需对比参照现状负荷数据。因此，准确统计地块现状负荷，对配电网规划和负荷管理意义重大。

目前供电部门现有各数据系统可方便地查询、统计省、市、镇等各级行政单位负荷、各变电站负荷、线路负荷、变压器负荷、电表负荷，但无记录、查询地块负荷。目前规划管理人员统计地块现状负荷往往依赖于人工，常用的主要有以下2种估算方法：

a)配用变压器(以下简称“配变”)负载率法。通过统计现状地块内各行业配变容量，乘各行业配变实际平均负载率[7]，结果求和再乘同时率得出地块现状负荷。该方法需人工逐个地块统计配变容量，当地块数量多时，该工作量巨大。该方法默认同一行业的配变采用相同的负载率，同时率取值受主观影响较大。

b)线路负荷分配法。通过统计现状地块内各配变容量及其所属10 kV线路，按各回路10 kV线路位于该地块内的配变容量占该线路总配变容量的比例，把10 kV线路负荷分配到各地块，从而得出各地块现状负荷。该方法需人工逐个地块统计配变容量和所属线路，当地块数量多时，该工作量巨大。该方法默认同一线路的配变采用相同的负载率，同时率取值受主观影响较大。

传统统计方法较多依赖于人工，不适合大规模统计。为此，本文提出一种基于地理信息系统(geographic information system，GIS)[8-9]技术的统计方法。该方法通过GIS平台确定配变与地块的耦合关系，无需人工逐个地块统计，适用于大规模地块现状负荷统计，可有效提高统计效率。该方法颗粒度精细至配变，各配变最大负荷均由计量自动化系统[10-11]导出，通过负荷曲线叠加计算地块负荷，摆脱了传统统计方法中配变负载率一刀切和同时率主观取值影响，可有效提高统计结果可靠性。

1 总体方法流程

本文所提出的基于GIS技术的大规模地块现状负荷统计方法流程如图1所示。

图1 总体方法流程Fig.1 Overall method flow

基于GIS技术的大规模地块现状负荷统计方法流程为：

a)根据政府规划部门提供的总规和控规资料，利用MapInfo软件，建立地块GIS信息数据库。

b)将配变坐标转换[12-13]为GIS信息数据库所用坐标，利用MapBasic编程对MapInfo软件进行二次开发[14-15]，增加配变与地块耦合功能，实现配变与地块的耦合。

c)确定地区和配变的行业，提取主要行业日负荷曲线[16-17]和配变最大负荷，进而模拟出各配变日负荷曲线。

d)将各地块内配变日负荷曲线进行叠加得出各地块日负荷曲线，从中提取地块最大负荷。

2 建立地块GIS信息数据库

2.1 MapInfo平台

建立地块GIS信息数据首先需要GIS平台，如本文采用的MapInfo软件。MapInfo可以将地块面积、用地属性、容积率、地块配变容量、负荷水平等数据在GIS平台上记录、汇总,形成各种地理分布专题图，方便规划人员查看、统计任意范围内的数据，专题图如图2所示。

图2 MapInfo地块信息统计Fig.2 Information statistics of land parcel in MapInfo

2.2 建立地块GIS信息数据库

政府规划部门提供的总规和控规地块信息一般为CAD文件或mdb数据库文件，需要先整理原始资料，提取有用数据，再转换为MapInfo TAB文件，最后处理TAB文件字段、图层，导入地块信息形成地块GIS数据库，如图3所示。

3 配变与地块耦合

3.1 配变坐标转换和导入GIS数据库

首先从供电部门营销系统[18]提取各配变坐标数据，该系统坐标数据通常为WGS84大地坐标，需统一转换为GIS数据库所用坐标(一般为平面坐标)。

图3 地块GIS信息数据库Fig.3 GIS information database of land parcel

对于范围较广的地区坐标转换，如某市配变坐标转换，可采用七参数法转换，以降低误差。可从国土部门直接获取转换参数，或者获取若干控制点坐标自行计算七参数。

利用MapInfo的创建点功能，将配变导入MapInfo形成配变点，1个配变1个点，如图4所示。

图4 配变导入GIS数据库Fig.4 Import of distribution transformer into GIS database

3.2 配变与地块耦合

GIS数据库中可清楚显示配变位置、所在地块，但要查看所在地块编号还需要单独点开查看地块信息，这样显然效率太低。

通过MapBasic编程对MapInfo软件进行二次开发，增加配变与地块耦合功能，可批量实现配变与地块的耦合，精准大批量确定配变所在地块。

3.2.1 MapBasic与二次开发

MapBasic是MapInfo软件的二次开发工具，运行于MapInfo环境下的编程语言，语法与Basic相似，可用于扩展MapInfo软件功能，实现程序的自动重复操作。MapBasic具有功能很强的内含地理特性的语句和函数，利用它可以完成很多有关图元地理特性的复杂运算和操作，并且支持多种技术标准，易与其他应用软件互通、集成，便于集成二次开发。

目前GIS二次开发主要有独立开发、单纯二次开发和集成二次开发3种方式。其中单纯二次开发是指利用GIS平台提供的二次开发工具，直接在该GIS平台上进行开发，开发出的功能、插件直接运行于该GIS平台。此方法开发周期短，省时省力，本文采用单纯二次开发方式实现配变与地块的耦合。

3.2.2 配变与地块耦合功能开发

地理运算符[19]能够根据某些对象与其他对象的空间关系来选中。MapInfo有1个能用于地理运算符的特殊列名：“obj”或“object”。此列名引用与表相连接的图形对象，地理运算符作用于所指定的对象。可据此判断配变所属地块，具体实现步骤如下：

a)判断打开的图层是否为2个(地块图层、配变图层)，如果不是则提示用户打开这2个图层，程序停止往下执行。

b)检测地块图层是否含有线、弧等非区域图元，如果是，则提示用户，程序停止往下执行。

c)设置内部坐标系，以便程序能够在MapInfo上准确运行。

d)将配变图层的“所属地块”字段清空。

e)逐个计算配变所属地块。利用MapBasic的地理运算符intersects计算配变所属地块。

f)若配变不在任何地块中，则建立缓冲区放宽条件再查找。以配变所在位置为中心建立缓冲区，缓冲区半径从2 m开始，搜索该缓冲区是否与某地块相交，如果搜索不到任何地块则缓冲区半径增加2 m，直到半径为200 m为止。

g)如果配变或其缓冲区与某一地块相交，则将该地块的编码写入该配变的“所属地块”字段。

4 模拟配变日负荷曲线并统计地块负荷

理论上要统计地块现状最大负荷，只需将地块内全部配变负荷曲线叠加取最大值即可,但配变负荷数据来源于计量自动化系统，其采样周期为15 min，每台配变每年采样52.56万次。以某市为例，全市共约8万台配变，则合共采样约420亿次，且该市共规划5万多个地块。对于规划人员，要从计量自动化系统提取如此巨量的数据，并按地块进行叠加分析显然是不现实的。

本文提出利用各配变最大负荷和各行业日负荷曲线，模拟各配变日负荷曲线进行叠加统计地块负荷。

根据计量自动化系统的电量和负荷统计数据，确定地区主要行业分类。系统现有行业分类[20]200多个，理论上行业分类越精细，则统计结果越准确；但考虑到实际可操作性问题，可以将性质相近的行业合并，最终合并出少量主要的行业分类。

部分配变可能包含多种类型负荷，但这部分负荷没有明确的数据来源，现有技术条件下无法大规模精确统计。按照运行经验，这部分负荷很小，对于大规模的统计可忽略不计。如果是局部区域少量地块统计，可细化分析低压负荷性质，使统计结果更精确。

从计量自动化系统可导出上文主要行业分类的日负荷曲线。该日负荷曲线既要能够准确反映该类负荷日负荷特性，又要尽量精简数据以提高后期数据处理效率，日负荷曲线的采样周期需要在两者之间取得平衡。负荷曲线纵轴统一以各点负荷相对于最大负荷的比值来表示。

从计量自动化系统可提取各配变所属行业，按上文分类原则归类到各主要行业。从计量自动化系统后台可导出各配变最大负荷。各配变最大负荷乘所属主要行业日负荷曲线对应数据即可模拟得出各配变日负荷曲线。

根据之前确定的配变与地块的耦合关系，把同一地块内的配变日负荷曲线叠加即可得出各地块的日负荷曲线，取其中最大值即为地块现状最大负荷值。

5 实例分析

5.1 实例计算

以某市2018年配电网为例，采用本文所提出的方法统计全市各地块负荷现状。

首先通过MapInfo建立全市地块GIS信息数据库，把全部配变通过坐标匹配导入MapInfo，然后使用二次开发的配变与地块耦合功能，确定各配变所属地块，如图5所示。

图5 确定配变所属地块Fig.5 Determination of land parcel of distribution transformer

将该市各行业划分为居民、商业、办公、电气机械及设备制造业、电子信息制造业、纺织服装鞋帽制造业、食品饮料及烟草制造业、造纸及纸制品业、玩具及文体用品制造业、木材加工及制品和家具制品业、化工制品制造业、包装印刷业、金属制造业、非金属制造业、其他制造业和其他共16个主要行业。将该市全部配变归类到该16个主要行业中。

从计量自动化系统导出该16个主要行业日负荷曲线，采样周期为1 h，如图6所示。

通过主要行业日负荷曲线和各配变最大负荷，模拟计算各配变日负荷曲线，计算结果见表1。

利用配变与地块的耦合关系，叠加各地块内的配变日负荷曲线，得出各地块的日负荷曲线，计算结果见表2。各地块日负荷曲线的最大值即为该地块的现状最大负荷值。

利用该方法统计的各地块现状负荷，已经结合GIS平台，应用于该市供电局规划部门日常工作中，包括地块和网格负荷管理、用户报装管理、10 kV线路及变电站供电范围划分、变电站布点规划、网架规划等。

5.2 效率分析

该市2018年共有10 kV配变79 918台，从政府规划部门获取各地区总规和控规，合计地块51 174个。约8万台配变分布在5万多个地块上，无论配变数量还是地块数量均规模巨大，依靠传统方法人工筛查各地块所含配变容量，进而统计地块现状负荷，显然效率太低。对比传统方法和本文方法统计该市全市地块现状负荷所需时间，结果见表3。其中配变负载率法所需工时根据以往经验按每个地块1 min估算，线路负荷分配法所需工时根据以往经验按每个地块1.2 min估算，本文方法所需工时为实际操作真实数据。

图6 主要行业日负荷曲线Fig.6 Daily load curves of main industries

表1 配变日负荷Tab.1 Daily load curves of distribution transformers

由表3对比结果可知：与传统方法相比，本文基于GIS技术的方法对于该市地块负荷统计可节约75%～79%工时，按每天8 h计算约节省工作日149～189 d，按3人项目小组计算则可将工期从67～80 d缩减为17 d，工作效率有明显提升。

5.3 可靠性分析

以某供电区域为例，区域1以商业、办公负荷为主，区域2以居民负荷为主，区域3以工业负荷为主，现状由3座变电站共10回10 kV线路对该区域供电,各区域用地性质如图7所示。

将利用本文方法对各区域的计算结果导入MapInfo，统计如图8所示。

比较本文方法与传统方法的结果见表4，计算结果误差在0.4 MW以内，误差极小。本文方法颗粒度精细至配变，各配变最大负荷均由计量自动化系统导出，利用负荷曲线叠加计算地块负荷，摆脱了传统统计方法中配变负载率一刀切和同时率主观取值影响，结果更加客观，计算机技术代替大量人工统计可有效提高统计结果可靠性。

表2 地块日负荷Tab.2 Daily load curves of land parcels

表3 统计地块负荷效率分析Tab.3 Analysis of statistical land load efficiency

图7 区域地块用地属性Fig.7 Land use properties of regional parcels

图8 现状负荷统计Fig.8 Current load statistics

表4 地块负荷计算结果比较Tab.4 Comparisons of calculation results of land parcel load MW

6 结束语

本文提出一种基于GIS技术的大规模地块现状负荷统计方法，解决了传统方法过度依赖人工统计和同时率主观取值的缺点，弥补了现有供电部门各数据系统无统计地块负荷的不足，有效提高大规模地块现状负荷统计效率和结果可靠性，为配电网精细化规划和日常负荷精细化管理提供基础，具有一定实用价值。