三相不平衡配电网损耗计算的新方法研究

三相不平衡配电网损耗计算的新方法研究

杜秀王洁赵守成

(国网山西省电力公司朔州供电公司山西省朔州市036002)

摘要：随着我国的经济在不断的提高，对于用电的需求在不断的加大，配电网普遍存在的三相不平衡问题给配电网的损耗计算带来了严重的困难，文中将小波神经网络应用于三相不平衡配电网的损耗计算，并利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化，通过配电网实例损耗计算的对比分析验证了文中方法的有效性和优越性。为分析配电网三相不平衡程度变化对配电网损耗的影响，对三相不平衡程度变化后的配电网损耗进行了计算分析，得出了配电网三相不平衡程度与其损耗之间的关系。文中方法可为三相不平衡下配电网的损耗计算及其经济运行提供有效的借鉴和技术指导。

关键词：配电网;损耗计算;三相不平衡;小波神经网络;粒子群算法

引言

配电网三相不平衡度是衡量用户用电质量和供电所供电安全性的重要指标。配电网络三相不平衡度过高产生的主要影响包括：线路损耗增加；用电负荷随机变化，无法预测；影响用电安全；电动机效率降低；影响通信质量。同时，三相不平衡问题也会对计量仪表的精度产生影响。国家标准《电能质量三相电压允许不平衡度》明确规定，在正常情况下电网各级电压的三相不平衡度不大于2%，每个用户在公共连接点引起的三相电压不平衡度不得超过1.3%。所以，计算三相不平衡度既符合国家标准，又能够提高电能质量，提升电力企业效益。解决三相不平衡的问题需要对三相不平衡度进行精确计算，尽管国家标准对于电压不平衡度有详细的计算方式和规定，但是由于一些不可抗拒因素，电网数据在收集时出现了收集不到或者收集到了正常范围之外的数据，导致数据分析计算过程中出现“空数据”和“脏数据”影响数据分析准度，甚至会引发无法计算的严重后果。在此背景下，本文致力于解决数据分析计算三相不平衡度时消除“空数据”和“脏数据”的影响。

1电压三相不平衡产生的原因

电力系统中，产生电压不平衡问题大致分为两种，一种是由发电机参数不对称或高电压等级三相不平衡传递至本级系统，造成本级系统三相不平衡，这是一种电压的渗透;另一种是由于本级负荷三相不对称，负荷向系统注入负序(零序)电流在系统阻抗上形成负序(零序)电压导致三相不平衡。本文不涉及由背景不平衡引起的三相不平衡，只讨论第二种情况。低压台区负序阻抗模型，其中U2为低压台区供电末端的负序电压，Ｒ2+jX2为供电变压器和输电线路的等效负序阻抗，Il2为流经输电线路负序电流，Iz2为流向负载的负序电流，Z2为负荷负序阻抗，Is2为负荷三相不平衡产生的负序电流。

2配电网损耗计算的小波神经网络模型

由于单相负荷的存在及不同负荷之间差异性，配电网普遍存在着三相不平衡问题，而三相不平衡会使系统产生不平衡电流，使得配电网导线和变压器的损耗发生额外的增加，从而使得配电网损耗增大。配电网线路ABC各相的不平衡度可表示为:式中，IP=(IA+IB+IC)/3为ABC三相电流有效值的平均值。配电网线路某时段的三相不平衡度可表示为:式中，N为该时段电流计数的时刻总数，λAn、λBn、λCn为某时刻n的各相的不平衡度。传统配电网损耗计算方法需要众多元件和运行参数，但不同地区的配电网自动化程度不同，自动化程度较低的配电网相关运行参数获取困难，这给配电网损耗计算带来了严重的困难，而应用神经网络计算配电网损耗时需要的运行参数则要少得多，这给自动化程度低的配电网损耗计算带来了很大的方便，并且计算精度也有很大的保证。一定时段内的配电网损耗主要相关特征参量有:配电网有功供电量、无功供电量、变压器容量、导线长度、导线单位长度电阻、负载系数和配电网三相不平衡度等。

3避免“空数据”和“脏数据”的影响

如何避免“空数据”和“脏数据”的影响，最好的办法就是不要让它们进入数据分析模型。在获取电力数据之后、进入数据分析模型之前，加入一步数据预处理工作，清洗掉数据当中的“空数据”和“脏数据”。最直截了当的方法是去除掉这个数据，使其不能进入数据分析模型影响计算结果。以这样的方式计算出结果后，“空数据”和“脏数据”点的三相不平衡度数据将无法呈现，可以根据无法呈现的点去追溯问题来源。这种方法也存在弊端，在某些需要分析连续结果或者对分析结果进行求平均值计算的情况下，会给新的数据分析传入空数据，如果再删除数据的话，会让新的数据模型中的数据不具有代表性。为解决上述问题，可以在数据预处理过程中将“空数据”和“脏数据”变成“正常数据”。这里的“正常数据”是指不影响或小程度影响数据分析模型准确度的数据。在数据预处理的过程中，将“空数据”和“脏数据”填充入“正常数据”，让“正常数据”代替原来的数据进入模型进行运算，不让后续的数据分析出现“空数据”的问题。“正常数据”的选择多种多样，可以是其它时间点的历史数据，可以是数据的平均值、中位数、众数等，不同数据的选择会影响数据分析后计算的结果的精度，选择一个好的“正常数据”填充能够不影响或小程度影响数据的分析结果，如果选择了不好的数据当作“正常数据”填充，对最后结果的影响可能是致命的。两种避免“空数据”和“脏数据”影响的方法。要根据使用场景的不同进行选择，一般情况下建议在简单数据运算的模型中使用第一种方法，在有多轮数据运算的模型中使用第二种方法，也可结合两种方法进行使用，具体场景具体分析，最终的目的都是为了避免“空数据”和“脏数据”带来的影响。

4三相不平衡度与配电网损耗的关系

为获得配电网三相不平衡程度与配电网损耗的关系，需进一步分析不同程度三相不平衡下的配电网损耗值，对于三相不平衡的配电网线路，为更好地表示配电网的三相不平衡程度，对式(8)所示的各相不平衡度进行综合，采用如下公式来表征配电网的三相不平衡程度:

式中，N表示选取的代表日电流计数的时刻数，λAn、λBn、λCn分别表示该代表日某时刻n的A相不平衡度、B相不平衡度和C相不平衡度。在保证用户总用电量基本不变的前提下，采用电价优惠等人工干预措施来改变该配电网的三相不平衡程度，并利用本文改进等值电阻法来计算对应的配电网损耗值，。配电网的损耗会随着三相不平衡度λ的增大而增大，且增大的速率越来越大。因此，配电网的三相不平衡程度对配电网的损耗有很大影响，三相不平衡程度越严重，则导致配电网增加的附加损耗越大，为有效降低配电网的损耗，需研究减小配电网三相不平衡程度的相关措施，以保证配电网能在三相不平衡程度尽量低的环境下运行，从而提高配电网的经济运行程度及能源利用的效率。

结语

在三相四线制电力系统中，由于存在零序分量，影响不平衡算法的因素较为复杂，其结论如下:(1)存在零序向量时，不平衡度算法方法2和方法4随着负序相位角变化，幅值变动更大，误差也相对较大;(2)当零序和负序的幅值相同时，负序电流相位和零序电流相位对四种方法的影响相同;(3)三相四线制电力系统中，在零序和负序相位不发生较大变化下，建议采用算法3计算电流不平衡度。

参考文献:

[1］马立新，单冠华，屈娜娜．基于改进粒子群算法的电力系统无功优化［J］．控制工程，2012，19(6):14－18．

［2］李娟，杨琳，刘金龙，等．基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化［J］．电力系统保护与控制，2011，39(9):26－31．

［3］邓艾东，赵力，包永强．粒子群优化小波神经网络用于碰摩声发射源定位［J］．中国电机工程学报，2009，29(32):83－87