一种配电网线损在线计算方法、系统、介质及计算机设备与流程

1.本发明涉及电力系统运行管理技术领域，特别涉及一种配电网线损在线计 算方法、系统、介质及计算机设备。


背景技术：

2.线损率是衡量电力系统经济性及运行水平的一项重要指标，电力系统中大 多数损耗都发生在电压较低的配电网中。在我国配电网规模庞大结构复杂，随 着经济的发展，电负荷的不断增长使得配电网电能损耗问题日益突出，配电网 线损计算是监测和管理的重要依据，对配电网重构等调度起着决定性作用。因 此配电网线损计算的准确性非常重要，精准的线损计算不仅能优化电力网络设 计、提高电力系统运行的经济行，还对系统的安全性以及电能质量的提高具有 比较强的指导作用。
3.输电网结构相对简单、自动化程度较高，使用较为广泛的线损计算方法有 潮流计算法、均方根电流法、等值电阻法等。这些方法能够比较精确地计算输 电网线损。然而，配电网由于电压等级低、线路分布广、支路数较多、电气设 备组成复杂等原因，在输电网中得到广泛应用的多种计算线损方法并不能用于 配电网线损计算中去。并且大部分配电网自动化程度较低，在一个配电网中， 每一个节点的电气量采集间隔不尽相同，完成一次潮流计算的时间间隔取决于 采集间隔时间最大的一个节点，这使得精确地、实时地计算配电网线损十分困 难。
4.因此，如何提供一种配电网线损在线计算方法、系统及计算机设备，是目 前亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了以解决现有技术中精确地、实时地计算配电网线损十 分困难的问题。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出 了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素 或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以 此作为后面的详细说明的序言。
6.一方面，本技术提供一种配电网线损在线计算方法，包括以下步骤：
7.通过使用配电网历史数据进行潮流计算，基于计算结果建立训练集与测试 集；
8.构建配电网线损计算模型，使用训练集对在线计算模型进行离线训练；
9.通过使用测试集对计算模型训练效果进行测试并输出为在线应用模型，通 过在线应用模型，在线计算配电网线损。
10.可选地，所述通过使用配电网历史数据进行潮流计算的步骤，包括：并以 配电网中最大采集间隔时间为一个断面，确定配电网中每条支路的线损，进行 潮流计算。
11.可选地，所述基于计算结果建立训练集与测试集的步骤，包括：将每条支 路线损与其对应时刻的配电网历史数据共同组成训练集与测试集。
12.可选地，所述配电网中的电能来源包括根节点和/或分布式电源。
13.可选地，所述配电网的根节点包括上级变电站，所述分布式电源包括风力 发电设备和/或光伏发电设备。
14.可选地，所述通过使用配电网历史数据进行潮流计算的步骤，包括：通过 牛顿-拉夫逊法利用历史数据进行潮流计算：
15.计算节点功率，计算公式如下：
[0016][0017]
其中，p
b,t
为t时刻流经支路b的有功功率，为t时刻节点i的注入有功与无 功功率，i
b,t
为t时刻支路b的电流，r
b,t
为支路b的电阻，以及，
[0018]
计算支路功率，计算公式如下：
[0019][0020]
其中，为t时刻根节点注入功率，为t时刻节点i的分布式电源注入功 率，为t时刻节点i的负荷功率；以及，
[0021]
计算支路线损功率，计算公式如下：
[0022][0023]
其中，为t时刻支路ij上的线损功率，为t时刻支路ij的首节点注入功 率，为t时刻支路ij的末节点注入功率。
[0024]
可选地，所述配电网中的节点电压满足：
[0025][0026]
其中，u
i,t
为t时刻节点i的电压，rb为支路b上的阻抗；xb为支路b上的感 抗，p
b,t
为t时刻流经支路b的有功功率，q
b,t
为t时刻流经支路b的无功功率。
[0027]
可选地，所述构建配电网线损计算模型的步骤，包括：
[0028]
通过内核岭回归实现配电网线损在线计算，引入内核方法到岭回归中，构 造内核岭回归模型；
[0029]
通过使用矩阵求逆引理，将参数矩阵转化为内积的形式，计算引入内核之 后的计算模型参数。
[0030]
可选地，所述通过内核岭回归实现配电网线损在线计算，引入内核方法到 岭回归中，构造内核岭回归模型的步骤，包括：
[0031]
计算岭回归的损失函数，计算公式为：
[0032][0033]
其中，loss(a)为损失函数，a为参数矩阵，且a
t
＝(a1,a2,
…
,an)，x＝(x1,x2…
xn) 为状态矩阵，z＝(z1,z2…zn
)为预测矩阵，t表示矩阵转置；以及，
[0034]
计算模型估计值，计算公式为：
[0035]
a1＝(x
t
x+α-1
i)-1
x
tzꢀꢀꢀ
(6)
[0036]
其中，a1为模型估计值，x＝(x1,x2…
xn)为状态矩阵，z＝(z1,z2…zn
)为预测矩 阵，t表示矩阵转置，α表示超参数矩阵，i表示单位矩阵。
[0037]
可选地，所述使用矩阵求逆引理的步骤，包括：
[0038]
使用矩阵求逆引理：(e-fh-1
g)-1
fh-1
＝e-1
f(h-ge-1
f)-1
ꢀꢀꢀ
(7)。
[0039]
可选地，所述将参数矩阵转化为内积的形式，计算引入内核之后的计算模 型参数的步骤，计算公式如下：
[0040][0041]
其中，a2为引入内核之后的计算模型参数，β为权重参数矩阵，βi权重参 数矩阵中的元素，x＝(x1,x2…
xn)为状态矩阵，xi为状态矩阵中的元素，t为矩阵 转置。
[0042]
另一方面，本技术提供一种配电网线损在线计算系统，包括：数据采集单 元、数据处理单元和在线计算单元；其中，
[0043]
所述数据采集单元用于采集并记录配电网的历史数据；
[0044]
所述数据处理单元内置如上任一项所述的配电网线损在线计算方法，通过 使用配电网历史数据进行潮流计算，建立训练集与测试集；构建配电网线损计 算模型，并使用训练集对计算模型进行离线训练；通过使用测试集对计算模型 训练的效果进行测试并输出为在线应用模型；
[0045]
所述在线计算单元用于通过所述在线应用模型，在线计算配电网的线损。
[0046]
可选地，所述数据处理单元通过使用配电网历史数据进行潮流计算，建立 训练集与测试集，包括：确定配电网中每条支路的线损，并将线损与其对应时 刻的配电网历史数据共同组成训练集与测试集。
[0047]
可选地，所述数据处理单元构建配电网线损在线计算模型，包括：
[0048]
通过内核岭回归实现配电网线损在线计算，引入内核方法到内核岭回归中， 构造内核岭回归模型；
[0049]
通过使用矩阵求逆引理，将参数矩阵转化为内积，计算引入内核之后的计 算模型参数。
[0050]
又一方面，本技术提供一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行 时实现如上任一项所述的配电网线损在线计算方法中的步骤。
[0051]
再一方面，本技术提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存 储器上并可在处理器上运行的程序所述处理器执行所述程序时实现如上任一项 所述的配电网线损在线计算方法中的步骤。
[0052]
本技术提供的技术方案可以获得如下技术效果：
[0053]
通过采集配电网中的历史数据并进行潮流计算并建立训练集，可以有效地 对配电网中的历史数据进行训练并生成计算模型，由于其数据均来自于配电网 中，在一定程度上保证了计算模型计算的精度；另外，通过对计算模型进行测 试，可以进一步提高其计算精度；此外，在配电网自动化水平较低的情况下， 本技术提供的方案可以利用有限的配电网运行数据计算线损，并保证准确性。
[0054]
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的， 并不能限制本发明。
附图说明
[0055]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明 的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0056]
图1是根据一示例性实施例示出的配电网线损在线计算方法的流程图；
[0057]
图2是根据一示例性实施例示出的构建配电网线损计算模型的流程示意图；
[0058]
图3是根据一示例性实施例示出的配电网连接的能量枢纽模型的拓扑结构 和能量流变量示意图；
[0059]
图4是根据一示例性实施例示出的配电网中多节点数据采集示意图；
[0060]
图5是根据一示例性实施例示出的配电网线损在线计算系统的示意图；
[0061]
图6是根据一示例性实施例示出的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0062]
以下描述和附图充分地示出本文的具体实施方案，以使本领域的技术人员 能够实践它们。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案 的部分和特征。本文的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利 要求书的所有可获得的等同物。本文中，术语“第一”、“第二”等仅被用来将 一个元素与另一个元素区分开来，而不要求或者暗示这些元素之间存在任何实 际的关系或者顺序。实际上第一元素也能够被称为第二元素，反之亦然。而且， 术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使 得包括一系列要素的结构、装置或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有 明确列出的其他要素，或者是还包括为这种结构、装置或者设备所固有的要素。 在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在 包括所述要素的结构、装置或者设备中还存在另外的相同要素。本文中各个实 施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之 处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
[0063]
本文中的术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、
ꢀ“
竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附 图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本文和简化描述，而不是指示或 暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此 不能理解为对本发明的限制。在本文的描述中，除非另有规定和限定，术语“安 装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可 以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连， 对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0064]
本文中，除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
[0065]
本文中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，a/b表示：a 或b。
[0066]
本文中，术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关 系。例如，a和/或b，表示：a或b，或，a和b这三种关系。
[0067]
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0068]
如图1所示，本公开实施例提供了一种配电网线损在线计算方法，包括以 下步骤：
[0069]
通过使用配电网历史数据进行潮流计算，基于计算结果建立训练集与测试 集；
[0070]
构建配电网线损计算模型，使用训练集对在线计算模型进行离线训练；
[0071]
通过使用测试集对计算模型训练效果进行测试并输出为在线应用模型，计 算配电网线损。
[0072]
在一个实施例中，通过使用配电网历史数据进行潮流计算的步骤，包括： 并以配电网中最大采集间隔时间为一个断面，确定配电网中每条支路的线损， 进行潮流计算。
[0073]
在一个实施例中，基于计算结果建立训练集与测试集的步骤，包括：将每 条支路线损与其对应时刻的配电网历史数据共同组成训练集与测试集。
[0074]
在一个实施例中，配电网中的电能来源包括根节点和/或分布式电源。
[0075]
可选地，配电网的根节点包括上级变电站，分布式电源包括风力发电设备 和/或光伏发电设备。
[0076]
配电网历史数据包括该配电网的历史负荷和/或分布式电源的出力数据，除 上级变电站外，本实施例配电网中考虑了分布式电源(dg)的存在，此时配电网 中潮流分布是双向流动而不再是简单的单向流动，进一步贴合配电网的实际运 行环境，提高了计算精度。
[0077]
请参照图2，在一个实施例中，构建配电网线损在线计算模型的步骤，包括：
[0078]
通过内核岭回归实现配电网线损在线计算，引入内核方法到岭回归中，构 造内核岭回归模型；
[0079]
通过使用矩阵求逆引理，将参数矩阵转化为内积，计算引入内核之后的计 算模型参数
[0080]
在一个实施例中，通过使用配电网历史数据进行潮流计算的步骤，包括： 通过牛顿-拉夫逊法利用历史数据进行潮流计算：
[0081]
计算节点功率，计算公式如下：
[0082][0083]
其中，p
b,t
为t时刻流经支路b的有功功率，为t时刻节点i的注入有功与无 功功率，i
b,t
为t时刻支路b的电流，r
b,t
为支路b的电阻，以及，
[0084]
计算支路功率，计算公式如下：
[0085][0086]
其中，为t时刻根节点注入功率，为t时刻节点i的分布式电源注入功 率，为t时刻节点i的负荷功率；以及，
[0087]
计算支路线损功率，计算公式如下：
[0088][0089]
其中，为t时刻支路ij上的线损功率，为t时刻支路ij的首节点注入功 率，为t时刻支路ij的末节点注入功率。
[0090]
可选地，配电网中的电能来源包括配电网根节点以及接在配电网内部的分 布式电源，且节点电压满足：
[0091][0092]
其中，u
i,t
为t时刻节点i的电压，rb为支路b上的阻抗；xb为支路b上的感 抗，p
b,t
为t
时刻流经支路b的有功功率，q
b,t
为t时刻流经支路b的无功功率。
[0093]
在一个实施例中，配电网连接的能量枢纽模型的拓扑结构和能量流变量如 图3所示，能量枢纽模型输入是电力和天然气；输出是电和热；能量枢纽模型 由热电联产机组、热泵机组、储能机组和储热机组组成，与输出连接到终端用 户的住宅能源枢纽不同，图3中的能源枢纽两侧即节点1和节点33连接到配电 网能源系统，在该实施例中，数字1-33代表节点，s1-s32代表支路，配电网的 电能来源有2个：其一，配电网根节点，即图中节点1上级变电站substation； 其二，接在配电网内部的分布式电源，即图中的dg1-dg4。其中，分布式电源 为风力发电设备或者光伏发电设备，配电网的能量流描述如下：
[0094]
计算节点功率，计算公式如下：
[0095][0096]
其中，p
bt
为t时刻流经支路b的有功功率，为t时刻节点i的注入有功与无 功功率，i
b,t
为t时刻支路b的电流，r
b,t
为支路b的电阻，以及，
[0097]
计算支路功率，计算公式如下：
[0098][0099]
其中，为t时刻根节点注入功率，为t时刻节点i的分布式电源注入功 率，为t时刻节点i的负荷功率；以及，
[0100][0101]
其中，u
i,t
为t时刻节点i的电压，rb为支路b上的阻抗；xb为支路b上的感 抗，p
b,t
为t时刻流经支路b的有功功率，q
b,t
为t时刻流经支路b的无功功率。
[0102]
在一个实施例中，通过内核岭回归实现配电网线损在线计算，引入内核方 法到岭回归中，构造内核岭回归模型的步骤，包括：
[0103]
计算岭回归的损失函数，计算公式为：
[0104][0105]
其中，loss(a)为损失函数，a为参数矩阵，且a
t
＝(a1,a2,
…
,an)，x＝(x1,x2…
xn) 为状态矩阵，z＝(z1,z2…zn
)为预测矩阵，t表示矩阵转置；以及，
[0106]
计算模型估计值，计算公式为：
[0107]
a1＝(x
t
x+α-1
i)-1
x
tzꢀꢀꢀ
(6)
[0108]
其中，a1为模型估计值，x＝(x1,x2…
xn)为状态矩阵，z＝(z1,z2…zn
)为预测矩 阵，t表示矩阵转置，α表示超参数矩阵，i表示单位矩阵。
[0109]
在一个实施例中，使用矩阵求逆引理，将参数矩阵转化为内积的形式，计 算引入内核之后的计算模型参数的步骤，包括：
[0110]
使用矩阵求逆引理：(e-fh-1
g)-1
fh-1
＝e-1
f(h-ge-1
f)-1
ꢀꢀ
(7)，将参数矩阵 转化为内积的形式，计算引入内核之后的计算模型参数，计算公式如下：
[0111]
[0112]
其中，a2为引入内核之后的计算模型参数，β为权重参数矩阵，βi权重参 数矩阵中的元素，x＝(x1,x2…
xn)为状态矩阵，xi为状态矩阵中的元素，t为矩阵 转置。
[0113]
图4示出了一种配电网中多节点数据采集示意图，图中数字1-33代表节点， s1-s32代表支路，配电网的电能来源有2个：其一，配电网根节点，即图中节 点1上级变电站substation；其二，接在配电网内部的分布式电源，即图中的 dg1-dg4，如图配电网中存在电气量采集间隔为15min、45min的多种节点，那 么使用传统方法此配电网只能每隔45min进行一次潮流计算获得线损数据，而 15min节点所采集的电气量数据，会产生数据的浪费，而利用上述实施例公开的 配电网线损在线计算方法，以配电网中最大采集间隔时间45min为一个断面采 集数据，挖掘训练集中的历史数据，每隔15min获得全部支路线损情况，提高 了计算的精度。
[0114]
请参照图5，在一个实施例中，提供一种配电网线损在线计算系统，配电网 线损在线计算系统包括：数据采集单元、数据处理单元和在线计算单元；其中，
[0115]
数据采集单元用于采集并记录配电网的历史数据；
[0116]
数据处理单元内置如上的配电网线损在线计算方法，通过使用配电网历史 数据进行潮流计算，建立训练集与测试集；构建配电网线损计算模型，并使用 训练集对计算模型进行离线训练；通过使用测试集对计算模型训练的效果进行 测试并输出为在线应用模型；
[0117]
在线计算单元用于通过在线应用模型，在线计算配电网的线损。
[0118]
在一个实施例中，数据处理单元通过使用配电网历史数据进行潮流计算， 建立训练集与测试集，包括：确定配电网中每条支路的线损，并将线损与其对 应时刻的配电网历史数据共同组成训练集与测试集。
[0119]
在一个实施例中，数据处理单元构建配电网线损在线计算模型，包括：
[0120]
通过内核岭回归实现配电网线损在线计算，引入内核方法到内核岭回归中， 构造内核岭回归模型；
[0121]
通过使用矩阵求逆引理，将参数矩阵转化为内积，计算引入内核之后的计 算模型参数。
[0122]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器， 其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、 存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。 该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介 质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中 的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储静 态信息和动态信息数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络 连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述方法实施例中的步骤。
[0123]
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关 的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定， 具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件， 或者具有不同的部件布置。
[0124]
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储 器中存
储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法实施例中的 步骤。
[0125]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程 序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中的步骤。
[0126]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程， 是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于 一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述 各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、 存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的 至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁 带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccess memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可 以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram) 或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0127]
需要说明的是，以上描述仅为本公开的一些实施例以及对所运用技术原理 的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上 述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思 的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。 例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互 相替换而形成的技术方案。
[0128]
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操 作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并 行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节， 但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中 描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的 上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多 个实施例中。
[0129]
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但 是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或 动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。