[關鍵詞]電力系統(tǒng)；低壓臺區(qū)；線損；配電網(wǎng)

引言

線損管理是一項對電網(wǎng)企業(yè)進行有效控制，并能夠提高企業(yè)效益的一項重要舉措，此外，它也是評估電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營能力的一個重要標準。在目前的情況下，低壓臺區(qū)的節(jié)能進步和規(guī)劃評估都需要借助理論線損作為指引。因此，精確測定低壓臺區(qū)的理論線損，并以此為基礎，深入分析各種因素對它的影響，始終是減少臺區(qū)能耗的突破口。目前，我國低壓配電站地區(qū)多為三相四線制，因用電客戶在時間和空間上的不同，造成了三相不均衡現(xiàn)象線路損耗比均衡狀態(tài)下有很大幅度地提高，另一方面，因為中性線電流的存在，臺區(qū)的線路損耗也隨之增加。所以對低壓臺區(qū)線損的進行定量預測，對臺區(qū)進行節(jié)能、降損管理，提高臺區(qū)的經(jīng)濟效率，響應我國“雙碳”戰(zhàn)略具有十分重要的現(xiàn)實意義。

有研究學者提出了一種新的臺區(qū)線損預測方法，該方法結(jié)合了長短期記憶網(wǎng)絡與改進的自編碼器，特別考慮了峰谷時段的負荷變化特征，采用經(jīng)過優(yōu)化的層次聚類算法對收集到的數(shù)據(jù)進行分類處理。再利用長短期記憶網(wǎng)絡對自編碼器進行改進，通過模型訓練，可以有效地預測臺區(qū)的線損情況。還有研究學者基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡，對某地區(qū)配電網(wǎng)絡線損預測方法展開設計。進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)去噪、特征提取，然后對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進，訓練模型，完成配電網(wǎng)絡線損預測。雖然上述兩種方法均能夠?qū)崿F(xiàn)線損預測，但是在實際應用過程中，預測結(jié)果與實際線損結(jié)果存在較大誤差，預測準確率較低。

為解決上述方法不足，本文現(xiàn)提出基于LS-SVM的低壓臺區(qū)配網(wǎng)線損預測方法研究。

一、基于LS-SVM的低壓臺區(qū)配網(wǎng)線損預測方法

（一）基于LS-SVM提取配電網(wǎng)線路數(shù)據(jù)

低壓臺區(qū)的總電力損失包括各種低壓配電線的損失，進戶線的損失，電機的損失，以及電表的損失，但是因為進戶線和電機通常都是安裝在電表后的電器，所以，在低壓配電線路的損失中，通常不包括電機的損失和進戶線的損失。SVM算法采用結(jié)構(gòu)風險最小化原則，以此來增強其廣泛適用性，尤其在處理非線性、高維度等復雜問題時表現(xiàn)優(yōu)異。而LS-SVM作為SVM的進階版，通過選用不同的損失函數(shù)，成功地將SVM原本需要解決的二次優(yōu)化問題簡化為一維線性方程組，這樣的改進顯著提升了算法的收斂速度和運算效率。

要使線損的理論計算更具代表性，測量日應選擇一個典型的工作日，即代表正常工作負荷和用電情況的日子。這樣可以更準確地反映臺區(qū)配電網(wǎng)在正常運行條件下的線損情況。不同季節(jié)的用電負荷和工作模式可能會有差異，因此需要考慮選擇與預測時段相近的季節(jié)進行測量。并且應盡量避開電力需求峰值期、重要節(jié)假日等時間段進行測量，以便剔除特殊負載事件對線損計算的干擾。與此同時，測量日的用電數(shù)據(jù)應準確可靠，可以通過現(xiàn)場監(jiān)測裝置、智能電表等設備來獲取精確的用電量和功率因數(shù)數(shù)據(jù)，應確保測量設備的精度和可靠性，以避免測量誤差對線損計算結(jié)果的影響。在測量之前，要對測量表計主要是電流互感器、電流表、電壓互感器、電能表等進行校驗，確保測量數(shù)據(jù)的準確性。

為提取低壓臺區(qū)的配電網(wǎng)各段線路的線損數(shù)值，各段的損耗的電量的計算公式如下：

公式中：I代表負荷電流，L代表該線路的長度，單位為km，t表示計算時間，W代表用電度數(shù)，單位kW·h，It代表降流比，rd代表等值電阻，Kr代表溫度修正系數(shù)，△al代表導線的損耗。

我國低壓臺區(qū)配電網(wǎng)管理較為落后，缺乏基本的線路資料，因此目前繪制的低壓臺區(qū)線路結(jié)構(gòu)圖比較粗糙，多數(shù)僅包含主干線和支干線，對接戶線的描繪有所疏漏。另外，低壓臺區(qū)的接戶線種類繁多，線路長度長，并且低壓臺區(qū)的實際線路構(gòu)造比較復雜，難以按照劃分的區(qū)域來簡化計算。即使采用等阻抗方法進行理論損耗計算，但受到劃分的線段和節(jié)點數(shù)目較多的影響，計算難度依舊較大。因此，本文選擇基于LS-SVM算法進行線損的預測。

（二）確定低壓臺區(qū)配網(wǎng)的物理量

LS-SVM算法的線損計算預測的基本思路：首先，要確定低壓臺區(qū)配網(wǎng)的物理量，假定低壓臺區(qū)配電網(wǎng)的前端存在一個等值的線路電阻，在變電臺區(qū)中，當通過該導線的總電流引起的損失，與變壓器后端臺區(qū)各線路分段的電流經(jīng)過對應的分段電阻所引起的線損之和相關時，二者呈正比關系。其理論線損的計算模型的表達公式如下：

△z=n（kipj）2Weqt×10-3（2）

公式中：ipj代表該低壓線路的等值電阻，n表示配電變壓器低壓出口的電量結(jié)構(gòu)系數(shù)，Weq代表線路首端的平均電流，k表示線路首端的負荷形狀系數(shù)。

低壓臺區(qū)的配網(wǎng)線路的理論線損計算預測，涉及許多重要的線路結(jié)構(gòu)參數(shù)和運行數(shù)據(jù)。隨著項目的不斷推進，需要選擇一個低壓臺區(qū)并進行線路的現(xiàn)場測繪。選擇多個具有代表性的天數(shù)，收集并確定該低壓臺區(qū)物理量，其中包括：功率、三相電流、電流因數(shù)等數(shù)據(jù)。

首先，三相電流的大小與負荷的谷峰有關，隨著負荷的劇烈變化，均流也隨之增大。其次，由于遠程控制系統(tǒng)本身的靈敏度，且受到網(wǎng)絡、天氣等因素的影響，一些遠程控制系統(tǒng)無法及時地對測量結(jié)果進行更新，從而造成測量結(jié)果與真實值之間的偏差。最后，三相電流數(shù)值屬于一個持續(xù)變化的變量，如果想要比較精確地獲得三相電流的平均值，就需要提高對采集數(shù)據(jù)的要求。在通常情況下，對于配電網(wǎng)線損的計算，每小時記錄一次數(shù)據(jù)的頻率通常與負載隨時間的波動無關。這是因為線損的計算主要考慮的是平均負載水平和電網(wǎng)結(jié)構(gòu)等因素，并不需要精確到每個時間點的具體負載情況。因此，通過對每小時記錄一次的數(shù)據(jù)進行計算可以得到較為精確的結(jié)果。

（三）配網(wǎng)線損計算量的預測

通過對具有代表性的臺區(qū)進行理論上的計算，我們能夠洞察其他臺區(qū)的線損情況，進而對低壓臺區(qū)配電網(wǎng)的線損形成基礎性的理解。利用前面章節(jié)提到的線損計算模型，我們可以先計算出一個具有代表性的低壓臺區(qū)的損耗電量和損耗率。然后，基于這些數(shù)據(jù)，我們可以進一步得出各個低壓臺區(qū)的平均損耗率。接下來，我們將每個待計算的低壓臺區(qū)根據(jù)其配電變壓器的容量進行分類。最后，通過將每組配電變壓器的月度總用電量與該組中具有代表性的臺區(qū)的平均損失相乘，我們就可以得到該組合區(qū)的損失值。這個過程可以用以下的數(shù)學公式來表示：

△Zi=（△zi（n）/H）×100%（3）

公式中：Zi代表第i臺配電變壓器的低壓側(cè)月供電量，n表示配電變壓器按容量劃分出的組數(shù)，H表示輸送電量。

將每組臺區(qū)的損失電量相加之后，即為低壓臺區(qū)配電網(wǎng)的總損失電量，其計算公式如下：

Z= △Z1i+ △Z2i+△Z3i+…+△Zmi（4）

公式中：m表示臺區(qū)總數(shù)。

該方法具有計算簡便、所需參數(shù)少、易于采集等優(yōu)點，可在常規(guī)的工程計算中獲得高精度的結(jié)果，能夠與低壓配電系統(tǒng)的實際狀況相符，滿足了實際電力工程中的計算需求。

二、實驗測試與分析

為證明本文提出的基于LS-SVM的低壓臺區(qū)配網(wǎng)線損預測方法的有效性，現(xiàn)進行實驗測試，為了驗證本文提出的臺區(qū)線損預測方法的正確性，我們將其與基于長短期記憶網(wǎng)絡自編碼器的臺區(qū)線損預測方法（稱為方法1）和基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的臺區(qū)線損預測方法（稱為方法2）進行了對比測試。在實驗之前，我們進行了充分的準備工作，以確保實驗的準確性。本次實驗旨在檢驗本文方法是否能滿足既定的預測標準，以及能否取得令人滿意的測試效果。

（一）實驗準備

此次實驗具體方法是在工作人員的共同努力下，同步記錄變壓器出口電量和遠抄用電量數(shù)據(jù)。實驗所用模型的變壓器的各項詳細數(shù)據(jù)如下表1所示。

（二）實驗結(jié)果與分析

將基于LS-SVM的低壓臺區(qū)配網(wǎng)線損預測方法與其余兩種傳統(tǒng)方法帶入實驗環(huán)境中進行測試對比，將實驗設定的線損值與三種方法測試出的線損值進行對比。其實驗結(jié)果如下表2所示。

由上表數(shù)據(jù)可以看出，本文方法與實驗設定之間存在少許誤差，但在合理范圍之內(nèi)，其最大線損誤差值為0.592%，而方法1相比與本文方法誤差值多出了3.435%，方法2相比本文方法誤差值多出了6.706%，本文方法的預測誤差值較低，預測準確性較好，由此可以證明本文方法的有效性及真實性，能夠更加真實地預測出實際低壓臺區(qū)的線損數(shù)據(jù)。

結(jié)語

在電力系統(tǒng)中，線損是一個很重要的技術和經(jīng)濟指標。隨著我國電力體制改革的不斷深入，降低電網(wǎng)損耗、提升企業(yè)經(jīng)濟效益已成為電力企業(yè)普遍關注的焦點。為了配電網(wǎng)的安全與經(jīng)濟運行，我們需要對配電網(wǎng)的理論線損及其在網(wǎng)絡中的分布進行精確計算，以便提供更可靠的依據(jù)。實踐證明，對低壓臺區(qū)配網(wǎng)進行必要的無功補償是企業(yè)節(jié)能降耗的重要方法，該方法具有良好的節(jié)能效果。