文章编号：1009-1831（2020）03-0039-05中图分类号：TM744文献标志码：A◆能效与负荷管理◆DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2020.02.007基于关联度变权的台区理论线损水平评估方法研究赵永红1，张旭1，程少华1，周永刚1，黄时2210096）（1.国网安徽省电力有限公司，合肥230022；2.东南大学电气工程学院，南京EvaluationmethodoflinelosslevelinlowvoltageareabasedoncorrelationdegreevariableweightZHAOYonghong1,ZHANGXu1,CHENGShaohua1,ZHOUYonggang1,HUANGShi2（1.StateGridAnhuiElectricPowerCo.,Ltd.,Hefei230022,China；2.SchoolofElectricalEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China）摘要：针对台区线损精益化管理对台区理论线损水平的计算需求，提出一种基于关联度变权的台区理论线损水平评估方法。首先分析理论线损的影响因素，建立包含台区固有性质和运行因素两类指标的台区理论线损评估指标体系；接着利用斯皮尔曼系数、灰色关联度及余弦定量的分析方法，构建评估指标的综合关联度分析模型；进而提出台区理论线损的评估方法。最后以安徽6个不同类型台区为例，进行理论线损水平的评估分析，验证研究方法的有效性响因素做了敏感性分析，为海上风电项目成本控制提供了方向。关键词：低压台区；线损；关联度；斯皮尔曼相关系数；台区状态Abstract：Aimingatthecalculationrequirementsofthetheo⁃reticallinelosslevelofthestationlinelossleanmanagement,amethodforestimatingthelinelossofthetheoreticallinelossbasedonthecorrelationdegreevariableweightisproposed.Firstly,theinfluencingfactorsoftheoreticallinelossareanalyzedandatheo⁃reticallinelossevaluationindexsystemincludingtheinherentcharacteristicsofthestationareaandoperationalfactorsareestab⁃lished.Then,Spearmancoefficient,greycorrelationdegreeandco⁃sinequantitativeanalysismethodareusedtoconstructtheevalua⁃tionindex.Theevaluationmethodofthetheoreticallinelossofthestationareaisproposed.Finally,thetheoreticallinelosslevelisanalyzedbyusingsixdifferenttypesofstationsinAnhuiasanex⁃ampletoverifytheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords：low⁃voltagearea；lineloss；correlationdegree；Spearmancorrelationcoefficient；stationstatus0引言低压台区线损是衡量电网经济运行水平和电网综合管理水平的重要指标。传统的台区线损管理目标多按区域固定设置，缺少针对性。为进一步提升、优化线损的管理水平，国网公司发布了《国家电网公司关于实施台区线损精益化管理的意见》，鼓励相关单位开展台区理论线损典型值研究工作，合理制定台区线损管理目标［1—3］。开展理论线损分析，将理论线损和管理线损从统计线损中抽离出来，分析台区异常原因，是改善台区线损水平的基础。但对于低压台区而言，台区线损影响因素多，网络拓扑结构、各支路线型、线路长度部分数据缺失，使得计算理论线损异常困难［4—5］。针对低压台区数目多、量测点少、节点多的现收稿日期：2019-12-04；修回日期：2019-12-121900244）基金项目：国家电网公司科技项目（SGAHDKOOKFJSThisworkissupportedbyScienceandTechnologyProjectofStateGridCorporation（No.SGAHDKOOKFJS1900244）状，如何利用低压配电网各台区的基础数据，快速评价台区理论线损状态是亟待解决的问题。目前的研究方法大多利用潮流计算来评估台区的理论线损情况，而对于大规模台区，涉及潮流计算时往往面临着可操作性低的问题，这让此类策略无法广泛运用。大数据的崛起、机器学习方法的发展，使得各种台区的理论线损指标建立成为可能［6］。其中现阶段理论线损指标建立的主要困扰是对不同台区的线损率主要影响因素的选取。文献［7］选择反映网架结构的参数和与负荷相关的参数；文献［8］选择配电网线路的相关参数。这些方法均基于电力从业人员对低压台区线损主要影响因素的判断，容易出现漏判和误判等因素，而且当台区数目庞大时，人工处理工作过于繁琐。针对这些问题，文献［9］从绝对关联度和相对关联度两方面分析判断低压台区影响因素与线损率的关系，从而评估台区状态。但是低压台区的影响因素众多，有台区本身基本性质，如变压器容量、供电半径等，有外界因素，如天气等；还有台区用户的有功、无功等因素［10］。不同台区的理论线损主要影响因素不一致，以一种固态的权值指标评估数目庞大的低压台区状态会造成较大的误差。Vol.22，No.2Mar.，2020POWERDSM|39赵永红，等基于关联度变权的台区理论线损水平评估方法研究本文拟建立涵盖台区基本性质特征和运行特征的台区特征指标体系，其中的特征既能包含主要的理论线损影响因素，较好的评估台区理论线损，更需要满足数据易于获取的要素。提出一种基于灰色关联度、斯皮尔曼相关系数和余弦距离的综合关联度分析方法，针对多种影响因素的数据特征，利用不同的关联度计算方法对台区影响因素建模［11—13］，同时，针对数目庞大的台区理论线损影响因素不一致问题，对不同台区的影响因素利用变权处理改善理论线损评价指标。1台区理论线损水平评估指标体系1.1低压配电网的总损耗称为统计线损，理论线损概念即电力公司从发电厂的购电量和售电量的差值，统计线损包括可变线损、固定线损和管理线损，其中可变线损和固定线损称为理论线损［14—16］。理论线损是反映台区状态的重要指标，本节从台区性质和台区运行因素两方面评估台区理论线损水平。1.2本文的台区状态水平评价体系建立在台区理理论线损评估指标体系论线损的基础上，理论线损率基于台区的特征指标体系，其中台区特征指标体系分为台区固有性质指标和运行因素指标。根据国家电网有限公司撰写的《台区同期线损异常处置手册》和数据库中现有的数据情况［17］，台区性质指标中选取供电半径、低压线路总长度、变压器容量与户数比和线路单位阻抗；台区运行指标分为三相不平衡度、功率因数和负载率。依据台区特征指标基于综合关联度分析模型计算理论线损水平评价值。1.2.1一个台区的本身的基本性质起源于台区初始的台区固有性质评估特征指标设计，设计的合理程度对一个台区线损影响巨大。结合数据获取难度，本文选取的台区性质影响因素［18］有：（1）供电半径（Z1），指台区最远负荷点距离配电变压器的线路距离，用以判断网架结构是否合理。（2）低压线路总长度（Z2），指台区所有低压线路长度之和，考虑到电力公司对低压线路总长度很难采集，或者误差过大，利用台区户数、=α地理位置进行修正。Z2in+λZ1（1）式中：αi为地理位置修正系数；n为台区户数；λ为台区变压器距分支箱的平均修正系数。（3）变压器容量与用户数比（Z3）。一个台区的变压器的容量代表着一个台区的用电水平，考虑40|电力需求侧管理第22卷第2期2020年3月到容量和户数息息相关，利用户均的容量反映台区居民的用电水平。（4）线路单位阻抗（Z4）。线路型号直接影响整体的阻抗水平，1.2.2反映台区的整体阻抗情况。台区的运行参数多种多样，台区运行因素评估指标本文从三相不平衡度、功率因数、负载率进行研究。（1）三相不平衡度（Z5）。当三相不平衡时，零线电流不为零，零线上将产生巨大的可变损耗，从而影响线损率［14］。三相不平衡度的计算公式为TZ5=T1式中：maxI∑maxIi(t)t-)Iav(t)（2）t=1Iav(iI(t)为t时刻A、B、C三相电流的最大值；av采集次数。(t)为t时刻三相电流的平均值；T为当天内数据（2）功率因数（Z6），指变压器侧有功与无功的夹角，一定程度上反映了用电性质。线损与功率因数的关系为Z6=T1∑TP(t)（3）t=1P(t)2(t)和Q(t)为t时刻有功和无功功率。+Q(t)2式中：P（3）负载率（Z7）。在电网运行过程中，重载会导致线路电流上升，导线载流量的提高会导致线损率急剧上升。负载率的计算公式为ZP7=Pavgmax（4）式中：Pavg为台区平均日用电量；Pmax为当月台区日最大用电量。2评估指标关联度分析各种特征指标序列具有不同的数据来源、精度和特点，在评估其与理论线损的关系时，仅利用某种策略进行评估不符合客观事实。本文综合3种不同的关联度分析方法对评估指标进行计算。2.1理论线损率部分评价指标，基于斯皮尔曼系数关联度分析例如供电半径、线路总长度等来自于统计数据，会存在的漏采、误差等问题，利用斯皮尔曼系数来减少误差。假设线损率序列为X，所对应的元素Xi，任一影响因素序列为Y，所对应的元素为Yi，各有N个数据，如式（5）ìíX00=(X0îX10=(Xi(1)(1)--XX0i(1),(1),XXi(2)0(2)--XXi(1),…,0(1),…,XX0(n)-X0(1))（5）i(n)-Xi将2个序列矩阵转换为各自列向量中的排名序(1))列，记为R(Xi)和R(Yi)。利用式（6），计算2个向量中对应元素的R(Xi)N和R(Yi)之间的差异dd=|R(X2i）2个序列的相关性为∑)-R(Yi（6i=1)|ε1=1-N×(6N×2d（7）2.2-1)灰色关联度能突出局部因素间的相互关系，基于灰色的关联度分析适用于部分运行因素的与线损率的关联度分析。其值仅与X1和X2序列的几何形状有关，与其在空间所处的位置无关。令几何因子β0，βiïï∫为ìβn0=1(X00)dtíïβni0（8）ï=îβ∫1(Xi)dti-β0=∫n1(Xi0-X00)dt则2个序列的相关性为ε2=1+|β1+|β0|+（9）2.30|+|β||ββi|i|+i-β0|在标准化的前提下，基于余弦系数关联度分析2个向量的夹角余弦能反映序列的变化情况。若相关度越高，则结果越接近1；若结果越小，则越不相关。对于(xcosθ=x1,y1),(x2,y2)二维向量有(x1x2+y1y2（1012+y1222）假设共有N个数据元素，)(x2共有+x2)N-1个余弦系数cosθ，则关联度为Nε3=N1∑cosθi（11）2.4i=1上述综合关联度分析3种关联度分析方法中，斯皮尔曼系数关联度淡化台区统计数据中的近似和误差；灰色关联度侧重时间维度下数据的波动、几何形状的相关性；余弦系数关联度侧重于两者的波动情况大小。对于不同特征指标数据特点，利用不同的关联度方法能客观的反映系统关联关系ξ=αε1+βε2+(1-α-β)ε3（12）式中：ξ为综合关联度；α，β为分辨系数。对于不同影响因素序列，通过α，β对选择的方法进行修正，本文α，β取0或1。3理论线损变权评估方法3.1传统理论线损评估值基于专家对台区特征指综合评价模型标的权值评估，不同的台区应用相似的评价模型，计算公式如式（13）所示。虽然节约了大量的台区建模时间，但是针对特殊台区的差异评价值对台区的当前状态评估效果较差。mTi=∑wkzik（13）k=1式中：Ti为第i个台区的状态评价值；wk为第k个特征指标的权重；zik为第i个台区第k个特征指标的标准化后的数值。3.2通过台区特征指标的关联度计算得出不同台关联度变权方法区不同线损率评估指标的综合关联度序列，利用综合关联度反映其对线损率的贡献率从而生成不同特征指标的权值。基于不同台区特征指标的权值的变化更准确的反映当前台区状态，过程如下：（1）确定台区各特征指标(Z1和其对应的综合关联度(ξ,Z2,…,Z7)序关系1）利用综合关联度,(ξ2（2ξ,…,ξ7)；k对重要程度。设r)确定各特征指标的相k为指标Zk相对重要程度，为rξk=kξmaxk=1,2,…,7（14）当rk率有极强的贡献度；∈(0.9,1]，表明此台区指标当rZk对理论线损kr∈(0.8,0.9]，表明指标Zk有一定的贡献度；当k损率的贡献度小。∈(0,0.8]，表明对此台区理论线（3）权重系数wk为w=∑αξk7kkk=1,2,…,7（15）αiξii=1ìï0.9αï1k=íï0.80.8<ïî0.50.6