内容简介
本书密切结合当前智能电网的研究热点，对输电线路线损建模仿真、预测技术和异常线损治理方法的研究现行了较为详尽的分析结。全书共分为10章，主要研究内括输电线路线损理论建模分析及仿真研究，基于数据驱动的线损率预测及关联信息挖掘，跨省输电线路异常线损的治理方法研究与试点等。 本书可供从事电气自动化、电网、人工智能等领域的科技工作者和工程技术人员使用，也可供高等院校相关专业师生参考。
目录
1 绪论 1.1 研究背景 1.2 目的和意义 1I 3国内外研究综述 1.3.1 输电线路理论线损计算方法研究现状 1.3.2 CVT误差及其对输电线路线损影响研究现状 1.3.3 电能计量装置误差及其对输电线路线损影响研究现状 1.3.4 电能计量相关数据缺失值法研究现状 1.3.5 基于数据驱动的输电线路线损率及其状态预测方法研究现状 1.3.6 基于大数据的输电线路线损成因分析方法研究现状 1.3.7 输电线路线损治理研究现状 1.4 本书要点2 输电线路理论线损计算方法 2.1 输电线路线损机理分析 2.1.1 线损定义 2.1.2 电阻损耗计算 2.1.3 电晕损耗计算 2.1.4 架空地线损耗计算 2.2 输电线路统计线损计算方法 2.2.1 理论线损计算 2.2.2 潮流算法 2.2.3 潮流算法修正 2.2.4 均方根电流法 2.3 理论线损的影响量分析 2.3.1 线损影响量概况 2.3.2 线路参数对线损的影响 2.3.3 运行工况对线损的影响 2.4 输电线路线损影响仿真研究 2.4.1 输电线路线损仿真模型的构建 2.4.3 运行方式对线损影响分析 2.4.4 现场工况对线损影响分析 2.4.5 输电线路的运行环境对线损影响分析 2.5 本章小结3 CVT运行变差及其对统计线损影响研究 3.1 CvT运行变差影响量分析及其对统计线损的影响 3.1.1 CvT运行变差来源机理分析 3.1.2 CVT运行变差影响量分析 3.1.3 CVT运行变差对统计线损影响 3.2 CvT运行变差量化评估及模拟测试 3.2.1 外电场对CVT运行变差量化评估分析 3.2.2 CVT运行变差模拟测试 3.2.3 仿真与模拟试验结果分析 3.3 CVT运行变差在线监测技术及装置 3.3.1 电压互感器运行变差在线监测技术 3.3.2 CVT误差在线监测装置的研制4 输电线路电能计量装置整体误差分析及其对统计线损影响研究 4.1 跨省输电线路电能计量装置运行工况误差分析 4.1.1 电能计量装置原理及误差特分析 4.1.2 电能计量装置模型仿真 4.2 跨省输电线路电能计量装置误差合成方法研究 4.2.1 电能计量装置误差合成 4.2.2 算法验证 4.3 电能计量装置误差对统计线损的影响分析 4.3.1 电能计量装置误差对统计线损的理论计算 4.3.2 综合考虑线路传率和电能计量装置误差的线损分析 4.3.3 电能计量装置误差对线损影响占比分析 4.4 本章小结5 输电线路大数据缺失值处理 5.1.1 静态数据来源及特点 5.1.2 电量数据来源及特点 5.1.3 气象数据来源及特点 5.2 输电线路电量数据缺失值处理 5.2.1 单维估计法缺失值处理 5.2.2 缺失值处理的实验与误差评定 5.3 输电线路气象数据缺失值处理 5.3.1 多维估计法缺失值处理 5.3.2 缺失值处理有效验证实验与分析 5.4 本章小结6 基于数据驱动的输电线路线损率状态快速预测 6.1 基于机器学的线损率状态快速预测 6.1.1 基于KNN的状态预测模型 6.1.2 基于SVM的状态预测模型 6.2 数据特征提取 6.2.1 数据预处理 6.2.2 数据降维 6.2.3 数据特征融合 6.3 线损率状态预测验证实验与分析 6.3.1 数据集标注与划分 6.3.2 评价指标 6.3.3 实验环境配置和参数设置 6.3.4 实验结果与分析 6.4 本章小结7 基于数据驱动的输电线路线损率预测 7.1 输电线路线损率预测基础模型研究 7.1.1 基于ESN网络的线损率预测模型 7.1.2 基于RNN网络的线损率预测模型 7.1.3 线损率预测基础模型实验 7.2 基于RNN的预测网络 7.2.1 RNN预测网络的优缺点 7.2.2 LSTM预测网络结构 7.2.3 I。STM预测网络传播过程 2.4.2 线路结构对线损的影响分析 7.3.2 引入注意力机制的LSTM线损率预测流程 7.3.3 引入注意力机制的LsTM线损率预测算例分析 7.4 基于高斯误差模型的线损率预测校正 7.4.1 高斯线损率误差模型 7.4.2 线损率预测校正实验与分析 7.5 本章小结8 基于大数台的线损关联信息挖掘 8.1 基于机器学据预处理 8.1.1 数据预处理综述 8.2 大数据挖掘关联规则概述 8.2.2 Apriori算法的缺陷和 8.2.3 FP—growtn算法原理 8.3 基于FP—growth算法的线损关联信息挖掘 8.3.1 FP—growth算法数据准备 8.3.2 气象因素和线损关联实验 8.3.3 FP—growth算法实验结果缺陷分析 8.4 关联规则分级挖掘 8.5 本章小结9 跨省输电线路异常线损原因分析 9.1 异常线损的关键影响因素 9.1.1 降水与湿度的影响 9.1.2 温度影响 9.1.3 线路负载率的影响 9.1.4 关口计量装置能的影响 9.1.5 电能采集的影响 9.2 负线损异常成因 9.2.1 输电线路负载率过低 9.2.2 电能计量装置配置不合理 9.2.3 电能截断误差 9.2.4 电能计量装置超差或选型不合理 9.2.5 时钟误差引起负线损 9.3 本章小结10 异常线损整治方法及试点 10.1 异常线损整治方法及流程 10.1.1 基本流程 10.1.2 整治方法 10.2 异常线损试点整治 10.2.1 张恩线基本情况 10.2.2 张恩线负线损原因分析 10.2.3 现场整治工作 10.2.4 整治效果检验 10.3 本章小结附录1 误差数据表参考文献
摘要与插图
1.1研究背景
随着科学技术的不步和国民经济的不断发展，电能已成为一种重要能源，得到广泛的应用。电能具有宜于大量生产、集中管理、远距离输送、自动控制、有利环保、易于转换成为其他形式能量等优点。作为清洁能源，电能被广泛用于国民经济和人民生活的各个方面。
然而，我国各地区的经济发展和能源分布不均衡，东中部经济相对发达，对能源的需求量较大，而能源资源却较为，存在能源开发重心西移北移、负荷中心在东中部地区的基本格局。能源大规模、远距离输送和大范围优化配置成为必然。截2013年底，全国范围内跨省输电线路共219条，线路长度共43255km，输送端电计8530.9亿kW·h，接收端电量8398.5亿kW·h，损失电量132.4亿kW·h年来，随着全国跨省输电线路不断投资建设，输送电量和输电距离持续增加，输电损耗率也呈逐年增长趋势。
电力网络的线损率是一个综合的经济技术指标，可衡量供电企业的技术管理、运行管理、计量管理、用电管理、营业管理等方面的。为了实现节能降耗体目标，确保线损率指标的完成，并为电网建设与改造及线损率年度计划的制订提供依据，国家电网公司积极开展节能降耗的分析与规划工作。基本原则是通过对不同电压等级不同区域电网的大量理论线损分析，制定合理的降损工程实施计划和年度线损率考核指标，行线损率的分区、分压、分月分解，确定电网降损的环节。
通过对跨省输电线路计量装置、线路负荷工况、关口电量统计报表等数行分析，发现目前许多跨省输电线路的线损率仍然存在以下共问题：①跨省输电线路的线损率不合理，是较多跨省输电线路出现了负线损情况。以华中地区为例，2015-2016年，1000kV南荆线出现4次负线损现象，500kV张恩I回、张恩Ⅱ回，500kV樊奚ⅡⅡ回，500kV孝浉Ⅱ回陆续发生了31次负线损现象。极低负荷下（月电量在3000万kW·h以下）负线损出现14次。跨省输电线路电量交换频繁且交易量巨大，这些异常不仅会使关口计量的与受到质疑，而且极容易产生贸易结算问题，甚导致法律纠纷。②输电线路理论线损和统计线损差距过大。在跨省输电线路设计时会根据电网规划、潮流、线路结构和线路参数等计算理论线损，但是在线路运行后测得的统计线损与理论线损差距较大，是线路投运几年后，理论线损与统计线损的差距为5%~10%。即使在重新测量线路电气参数和线路参数后再根据现有的输电线路线损模型计算理论线损，与统计线损的差距依然超过5%。因此需要深入研究输电线路线损模型，从理论上分析线损异常的原因。③电容式电压互感器（CVT）投运后计量能变化。由于开放式设计结构，CVT的运行误差易受工作环境因素影响，这些因括一次压降、设备安装位置、一次接线方式、环境温度、电网运行频率、一次接线夹角、二次负荷、二次压降、二次测试接线等。制造厂实测数据显示，对于500kV以上电压等级的CVT计量绕组，负载变化引入的比值差偏差约0.1%，频率变化0.5Hz引入的比值差偏差约0.03%，温差30℃引入的比值差偏差约0.03%，这些附加误差的出现势必会影响到统计线损的计算。2017年2月重庆电力公司对500kV盘龙I线、盘龙Ⅱ线的CVT2011年9月安装时的检定数据相比，误差变化量达到0.1%～0.3%，多数CVT存在误差超差、变差较大的问题。因此，有必要对500kV的CVT运行误差的原行研究，通过理论分析，现场试验校验和在线监测技术，综合分析其与线损之间的关系，提高线损计算结果的和可靠。
跨省输电线路关键计量装置的运行状态直接影响线路线损的计算和评价。高压计量装置由电压互感器、电流互感器和电能表组成，各部分的运行误差均会影响线损的计算结果。针对输电线路异常线损的整治工作之一是对关键计量装置的各个部分分行误差检定，相应的整治工作都是相对独立的，未结合线损计算的全局行整体考虑，工作效率低、整治成效差。
综上所述，为有效控制输电线路线损状态，需要根据跨省输电线路的动态运行特征，综合分析相关关键计量装置的电气物理相关，整体分析多计量装置的综合计量误差与跨省输电线路线损量的相关，实现对异常线损的快速定位分析，并开展有效整治工作，以达到公司节能降耗的目的。
另外，随着智能电网的蓬勃发展，电网逐渐积累起了海量的数据，传统对于线损的研究多半基于理行，而大数据时代的到来，使得利用大数据对线行研究逐渐兴的研究。
由于电力故障等因素，电网中的数据常常伴有缺失值，因此利用大数行研究首先需要处理缺失值。在当前智能电网的大数据基础上，通过人工智能领域的相关技术，对数行缺失值处理，接着建立线损率预测模型，对数据信行挖掘，以获得不同信息之间的关联，了解气象灾害因素中各影响因素权重。线损率预测为供电企业的线损管理工作提供了可靠的参考数据，线损数据挖掘有助于供电企业针对地采取措施，以降低线损率。
1.2目的和意义
本书将对跨省输电线路异常线损的成因、机理以及关键整治技术开展深入的研究，研究输电线路线损与线路阻抗、网络拓扑、线路潮流、线路绝缘、电晕放电、环境温湿度状况、计量装置误差等影响因素的关系，建立基于多维影响量的跨省输电线路线损的评价模型；研究CVT运行误差在线监测技术，分析CVT运行变差与跨省输电线路线损之间的相关；研究跨省输电线路电能计量装置整体误差分析方法，研究电能计量装置整体误差对跨省输电线路线损的影响；针对异常线损的成因与机理，研究提出负线损综合治理方，为建立跨省输电线路线损精益化管理与评价体系奠定技术基础。具体目的、意义如下：
（1）研究输电线路实际运行工况下的损耗影响量，剖析异常线损的形成机理，完善输电线路理论线损的计算方法，为测量、合理评价和有效整治线损提供理论依据。
一般的线损理论计算是根据电网既定的运行方式，计算电网中每一元件在时间段内的电能损失。这种方法适用较广，对于电网规划设计、节能降损具有指导意义，但是对特定的线路缺乏针对的优化，存在采集信息少、设备参数不全、计算结果度低的缺点，不能有效地指导负线损、高线损等异常线损的分析和整治工作。本书针对出现异常线损的跨省输电线行典型研究分析，以现有理论线损的计算方法和模型为基础，结合线路实际运行工……