低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及一种低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质，属于输电线路检修控制技术领域。


背景技术：

2.配电网是电力传输中的重要环节之一，而低压配电网是配电网中的最后一环，直接与负荷连接，把上级电源的电能输送给负荷。因此，低压配电网可以直接影响到整个电网的运行状态以及整体经济效益。
3.随着家用电器的大量使用和各行业的快速发展，用电量大幅增加，运行中的线路不能满足现在的用电需求；此外，部分低压配电网的运行管理不到位，导致大量单相负荷无序接入低压配电网，使三相负荷严重不平衡，从而引起低压台区的电压质量偏低和严重的线路损耗等问题，其中低压台区的电压质量偏低问题直接影响到用户的日常生活，要想彻底改变电压质量，就需要根据低压台区的低压原因对低压配电网进行优化改造。
4.值得注意的是：低压台区的电压偏低问题是一个系统性问题，供电半径过长、负荷过重、三相不平衡、线径过小等因素都可能造成低压台区的电压偏低，难以综合全面考虑；同时，由于低压台区众多，如何快速方便地从众多低压台区中筛选出问题低压台区，并对低压原因进行分析是现有技术中待解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供了一种低压问题分析方法、系统、计算机设备及存储介质，其构建一套能够全面、简洁地评价低压台区的低压原因的评价指标体系，便于对低压台区的低压原因进行分析。
6.本发明的第一个目的在于提供一种低压问题分析方法。
7.本发明的第二个目的在于提供一种低压问题分析系统。
8.本发明的第三个目的在于提供一种计算机设备。
9.本发明的第四个目的在于提供一种存储介质。
10.本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：
11.一种低压问题分析方法，所述方法包括：
12.获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
13.构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；
14.对每个低压台区的观测数据进行处理；
15.对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；
16.根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；
17.获取多个待分析低压台区的观测数据；
18.基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；
19.对筛选出的低压问题台区进行建模；
20.对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
21.进一步的，所述对每个低压台区的观测数据进行处理，具体包括：
22.对每种原始指标数据进行分类，得到多个分类结果，所述分类结果为正向指标数据、逆向指标数据、区间型指标数据其中之一；
23.对正向指标数据、逆向指标数据和区间型指标数据进行预处理，直至将所有分类结果预处理完成；
24.重复上述过程，直至将每个低压台区的观测数据处理完成。
25.进一步的，所述对正向指标数据进行预处理，具体包括：
26.若正向指标数据是无量纲的指标数据，则对正向指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第一逆向指标数据；
27.若正向指标数据不是无量纲的指标数据，则对正向指标数据进行基于线性比例法的无纲量处理，并对无纲量的正向指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第二逆向指标数据；
28.所述对逆向指标数据进行预处理，具体包括：
29.对逆向指标数据进行基于线性比例法的无纲量处理，得到无纲量的第三逆向指标数据；
30.所述对区间型指标数据进行预处理，具体包括：
31.对区间型指标数据进行一致化处理，得到无纲量的第四逆向指标数据，如下式：
[0032][0033]
其中，m＝min{xi(1),xi(2),
······
,xi(j)}，m＝max{xi(1),xi(2),
······
,xi(j)}，[q1,q2]表示最优区间，i＝1,2,3,
······
n，xi(j)表示第j个低压台区第i种原始指标数据。
[0034]
进一步的，所述对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果，具体包括：
[0035]
基于两步聚类分析法，对处理后的每个低压台区的观测数据进行预聚类分析，得到预聚类分析结果，并对预聚类分析结果进行进一步聚类分析，得到聚类分析结果。
[0036]
进一步的，所述预聚类分析结果包括粗略估计出的聚类数目；所述聚类分析结果包括最优聚类数目；
[0037]
所述对预聚类分析结果进行进一步聚类分析，得到聚类分析结果，具体包括：
[0038]
将多个类别的对数似然函数定义为下式：
[0039]
[0040]
以d(j,s)为参考，在2，3，4，
…
，j中得到一个合理的聚类数目，如下式：
[0041][0042]
其中，d
min
(cj)表示粗略估计出的聚类数目时，每个类别之间的对数似然距离的最小值；r2(j)表示类合并过程中类间差异性最小值变化的相对指标；j表示粗略估计出的聚类数目；
[0043]
依次计算r2(j-1)、r2(j-2)到r2(2)的值，得到最大值和次大值；
[0044]
若最大值超过预设值，则选取最大值所对应的类别作为最优聚类数目；否则，选取次大值所对应的类别作为最优聚类数目；
[0045]
每个所述类别通过多个聚类变量进行进一步聚类而得。
[0046]
进一步的，在所述对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析的过程中，剔除定性的聚类变量，剔除后的聚类变量不参与聚类分析。
[0047]
进一步的，多种所述原始指标数据包括首端电压最大值、首端电压最小值、首端电压合格率、末端电压最大值、末端电压最小值和末端电压合格率。
[0048]
本发明的第二个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0049]
一种低压问题分析系统，所述系统包括：
[0050]
第一获取单元，用于获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
[0051]
构建单元，用于构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；
[0052]
处理单元，用于对每个低压台区的观测数据进行处理；
[0053]
聚类分析单元，用于对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；
[0054]
第一分析单元，用于根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；
[0055]
第二获取单元，用于获取多个待分析低压台区的观测数据；
[0056]
筛选单元，用于基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；
[0057]
建模单元，用于对筛选出的低压问题台区进行建模；
[0058]
第二分析单元，用于对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
[0059]
本发明的第三个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0060]
一种计算机设备，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现上述的低压问题分析方法。
[0061]
本发明的第四个目的可以通过采取如下技术方案达到：
[0062]
一种存储介质，存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现上述的低压问题分析方法。
[0063]
本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：
[0064]
本发明通过建立评估指标分析低电压台区的数据，找到导致低电压台区的主成因，以便采取有效解决措施；同时能够根据已知台区资料，预估台区低压严重程度；其次根据低压台区的数据特征进行聚类，两步聚类将台区分成具有不同数据特征，确保分类的有效性；然后采用前推回代潮流算法对低压台区进行建模仿真，接着分析了低压配电网电压质量存在的问题；并把存在的问题通过显示器进行显示，供人们运用负荷转移、新增线路、调整相型、增大线径、增容配变和新增台区等操作制定优化措施，解决由于低压台区众多，不能快速方便地从众多台区中筛选出问题台区，并对低压原因进行分析和显示的问题。
[0065]
其中，对低压台区众多且其状态影响因素多但没有合理的评估指标体系的问题，忽略影响低压台区状态的次要因素，建立一套能够全面、简洁地评价低压台区状态的评价指标体系，便于对低压台区进行分析。
附图说明
[0066]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0067]
图1为本发明实施例1的低压问题分析方法的流程图。
[0068]
图2为本发明实施例1的a类台区聚类中心的示意图。
[0069]
图3为本发明实施例1的b类台区聚类中心的示意图。
[0070]
图4为本发明实施例1的台区1的拓扑图。
[0071]
图5为本发明实施例1的台区1仿真结果的示意图。
[0072]
图6为本发明实施例1的台区2的拓扑图。
[0073]
图7为本发明实施例1的台区2仿真结果的示意图。
[0074]
图8为本发明实施例2的低压问题分析系统的结构框图。
[0075]
图9为本发明实施例3的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
[0076]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0077]
实施例1：
[0078]
如图1所示，本实施例提供了一种低压问题分析方法，该方法应用于低压台区，包括以下步骤：
[0079]
s101、获取多个低压台区的观测数据。
[0080]
本实施例以八个低压台区的观测数据作为实验数据；其中：观测数据包括多种原始指标数据，具体包括：供电局名称、台区名称、功率因数、出线回路数、线路材质、配变容量、三相不平衡度、首端电压最大值、首端电压最小值、首端电压合格率、末端电压最大值、末端电压最小值、末端电压合格率、供电半径、线路截面积的偏差、综合线损率、变压器负载
率、用户电压合格率、三相负荷不平衡程度、负荷分布特性等原始指标数据。
[0081]
八个低压台区的部分原始指标数据(首端电压最大值、首端电压最小值、首端电压合格率、末端电压最大值、末端电压最小值、末端电压合格率)，如表1所示。
[0082]
表1部分原始指标数据
[0083][0084]
值得注意的是：由于低压台区的数量多，导致观测数据量较为庞大，而且观测数据的质量参差不齐，存在观测数据部分缺失、记录值异常等问题，所以要对观测数据进行预处理，以提高观测数据的质量和减小回归分析对观测数据的噪声影响，从而更容易挖掘出观测数据中隐藏的规律。因此，本实施例对从电网系统中获取得到的观测数据进行预处理，为接下类的聚类和构建多元回归模型做准备，详见步骤s103。
[0085]
s102、构建评估指标体系。
[0086]
本实施例在遵循系统性原则、可测性原则、一致性原则、可比性原则、独立性原则的基础上，构建低压台区的评估指标体系(以下均称评估指标体系)；同时，在考虑能够反映低压台区的重要指标和数据信息要易于获取并且有效的基础之上，忽略影响低压台区运行状态的次要因素，确定评估指标体系。
[0087]
值得注意的是：对客观事物的认识，需要从内容上的全面性来考虑评估指标体系的构建，在一般情况下，评估指标体系中的评估指标数量越多越好；但是根据数理统计表明，评估指标数量并不是越多越好，具体为：在一方面，评估指标数量过多导致有意义的评估能力下降；在另一方面，评估指标数量的增加，信息量反而不一定增加。因此，评估指标数量的增加能有效地提供不同信息和对事物特征有更清晰认识的评估指标才是必要的。
[0088]
具体地，对上述原则做如下解释：
[0089]
1、系统性原则：要使评估指标体系层次分明、相互协调，需要考虑主要的因素，忽
略次要的因素，从而保证评估指标体系的系统性和全面性；评估指标体系能从整体出发，更加全面地反映评估对象的特征，其整体的评估功能要大于各项评估指标的评估功能的简单相加；
[0090]
2、可测性原则：评估指标体系中的评估指标作为评估对象的明细化，需要通过简便的测量方法计算得到；
[0091]
3、一致性原则：评估指标体系的构建需要紧紧围绕着评估对象展开，以充分体现评估的目的，其中所选的评估指标应与评估对象一致，避免造成评估指标体系的自相矛盾；
[0092]
4、可比性原则：评估指标体系中的各项评估指标之间要有差异，这样能够更好地反映评估对象某一侧面的特征；
[0093]
5、独立性原则：评估指标体系中的各项评估指标之间应该相互独立，不存在相互联系，这样能够从多方面来反映评估对象的实际情况。
[0094]
值得再次强调的是：根据上述原则，在构建评估指标体系时，要考虑能够反映低压台区的重要指标，更要考虑到评估指标所需要的数据信息要易于获取，并且有效。
[0095]
进一步地，本实施例基于上述原则，构建得到评估指标体系，其中评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标。
[0096]
具体地，上述评估指标的定义以及公式，具体如下：
[0097]
1、供电半径指标(x1)：指变压器二次侧到入户电表的距离；低压台区的供电半径不能过长，过长易引发供电力矩增大和网损增加，从而引起低压台区的低压问题；其中低压台区的供电半径越小，低压台区运行状态就越好。
[0098]
最优供电半径指标的计算公式为：
[0099][0100]
其中，σ表示负荷密度，k表示铜铝导线成本系数。
[0101]
2、线路截面积的偏差指标(x2)：指在低压台区中流经线路的平均功率对应的理想截面积与其实际截面积之间的差值除以所述理想截面积；其中线路截面积的偏差越小，低压台区运行状态就越好。
[0102]
线路截面积的偏差指标的计算公式为：
[0103][0104]
其中，bs表示线路的理想截面积，b表示线路的实际截面积。
[0105]
3、综合线损率指标(x3)：指低压台区的线路损失电能与低压台区的总供电量之比，用于反映低压台区的运行是否经济；其中综合线损率越小，低压台区运行状态就越好。
[0106]
综合线损率指标的计算公式为：
[0107][0108]
其中，p1表示低压台区的供电负荷，p2表示低压台区中所有用户的总电量数据。
[0109]
4、变压器负载率指标(x4)：指低压台区中所有负载的平均有功功率和整个低压台
区的有功功率之比，能够反映低压台区中变压器的负载情况；在变压器的经济运行范围内，变压器负载越小，低压台区运行状态就越好。
[0110]
变压器负载率指标的计算公式为：
[0111][0112]
其中，w1表示在时间段t内低压台区的供电负荷，s表示变压器容量，表示低压台区的负载功率因数。
[0113]
5、用户电压合格率指标(x5)：指低压台区中电压合格的用户数量与整个低压台区的用户数量的比值；其中用户电压合格率越高，低压台区运行状态就越好。
[0114]
6、三相负荷不平衡程度指标(x6)：反映了负荷在三相中分配的不平衡的程度；其中三相负荷不平衡程度越小，低压台区运行状态就越好。
[0115]
三相负荷不平衡程度指标的计算公式为：
[0116][0117]
其中，wa、wb、wc分别表示低压台区a、b、c相的某时段的电量，w
av
表示低压台区的某时段的平均电量。
[0118]
s103、对每个低压台区的观测数据进行处理。
[0119]
步骤s103，具体包括：
[0120]
s1031、对每个低压台区的观测数据进行分类。
[0121]
本实施例对观测数据中的每种原始指标数据进行分类，得到多个分类结果，所述分类结果为正向指标数据、逆向指标数据、区间型指标数据其中之一；其中正向指标数据具有收益性，越大越好；区间型指标数据以其值落在某一特定区域为最佳；逆向指标数据具有成本性，越小越好。
[0122]
s1032、对正向指标数据、逆向指标数据和区间型指标数据进行预处理，直至将所有分类结果预处理完成。
[0123]
分类后的所述每种原始指标数据具有不同的量纲和类型，它们之间具有不可共度性，因此不能直接进行比较，需要对它们进行预处理；本实施例主要基于线性比例法的归一化函数将分类后的每种原始指标数据归一化到某一无量纲区间，使它们满足可比性原则。
[0124]
除了上述原因之外，还有以下原因：
[0125]
1、在观测数据中，低压台区的低压状况由首端电压最大值、首端电压最小值、首端电压合格率、末端电压最大值、末端电压最小值、末端电压合格率共同反映，但以上原始指标数据不能直观看出低压台区的低压严重程度，而且多个响应变量也不便于构建多元回归模型(多元回归方程)；
[0126]
2、在观测数据中，包含线路材质和负荷分布特性，这两个原始指标数据属于定性变量；其中定性变量的取值不连续，不容易进行数学处理，但是在回归分析中，对分析结果却有很大的影响。
[0127]
综上所述，本实施例需要对每种原始指标数据进行预处理，以便进行分析。
[0128]
本实施例中的逆向指标数据比较多，因此将正向指标数据、区间型指标数据都预
处理成逆向指标数据，这样可以提高预处理的效率。
[0129]
在本实施例中，将正向指标数据、区间型指标数据都预处理成逆向指标数据，具体包括：
[0130]
a、逆向指标数据仅进行基于线性比例法的归一化函数处理即可，逆向指标数据的无量纲处理公式为：
[0131][0132]
其中，wi为指标w
is
的标准值，i＝1,2,3,
······
n。
[0133]
b、正向指标数据先进行基于线性比例法的归一化函数处理，然后进行一致化处理，化为第二无量纲的逆向指标数据，正向指标数据的无量纲处理以及一致化处理公式为：
[0134][0135]
其中，wi为指标w
is
的标准值，i＝1,2,3,
······
n。
[0136]
但是，对于正向指标数据中的三相线路覆盖率和负荷系数，它们是无量纲的，仅进行一致化处理即可，正向指标数据的一致化处理公式为：
[0137][0138]
其中，i＝1,2,3,
······
n。
[0139]
c、区间型指标数据(属于无纲量数据，如变压器负载率)进行一致化处理，化为区间型指标数据的一致化处理公式为：
[0140][0141]
其中，m＝min{xi(1),xi(2),
······
,xi(j)}，m＝max{xi(1),xi(2),
······
,xi(j)}，[q1,q2]表示最优区间，i＝1,2,3,
······
n，xi(j)表示第j个低压台区第i个原始指标数据。
[0142]
经过b方式预处理得到无纲量的第一逆向指标数据和无纲量的第二逆向指标数据；经过a方式预处理得到无纲量的第三逆向指标数据；经过c方式预处理得到无纲量的第四逆向指标数据。
[0143]
重复上述步骤s1031至步骤s1032，直至将八个低压台区的观测数据处理完成。
[0144]
处理后的八个低压台区的部分原始指标数据(首端电压最大值、首端电压最小值、首端电压合格率、末端电压最大值、末端电压最小值、末端电压合格率)，如表2所示。
[0145]
表2处理后的部分原始指标数据
[0146][0147]
s104、对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果。
[0148]
聚类分析是一项将对象分组的工作，在同一个组内的对象相似度更高，它是数据挖掘的重要工作之一；聚类分析是一个需要不断地信息挖掘和互动的多目标的优化迭代过程，需要修改数据的处理方法和建立模型的参数设置，从而得到包含预期性能的结果。
[0149]
聚类分析算法是一种与待解决的任务相关的算法，该算法的区别在于如何定义一个簇的特征，以及如何有效建立一个簇；聚类分析算法根据侧重点的不同有着多种算法，其中两步聚类分析法(两步聚类分析算法)的主要特点表现在：能够处理分类型变量和数值型变量；可以根据一定的准则确定聚类数目；能够诊断样本中的离群点和噪声数据。因此，本实施例采用两步聚类分析法对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类，以便得到低压问题台区的共性特征。
[0150]
两步聚类分析法中聚类数目的确定采用的是两阶段策略：第一步需要得到大致范围的聚类数目的估计，参考步骤s1041；第二步需要得到比较合适的、合理的、确定的聚类数目，参考步骤s1042。
[0151]
步骤s104，具体包括：
[0152]
s1041、基于两步聚类分析法，对处理后的每个低压台区的观测数据进行预聚类分析，得到预聚类分析结果。
[0153]
预聚类的过程使用顺序聚类的方法，具体为：逐个扫描记录，并决定当前记录应该与原有的某个簇合并，还是再形成一个新的簇，得到粗略估计出的聚类数目j；其中当前记录与原有簇的距离是判定标准。
[0154]
本实施例中的预聚类分析结果包括粗略估计出的聚类数目j；聚类分析结果包括最优聚类数目。
[0155]
值得注意的是：本实施例以改进的概率公式作为判定标准，如下式：
[0156][0157]
其中，上式反映了对类内差异性的总体评估；第二项当样本确定后，j越大该项值也就越大；合适的聚类数目应是上式取最小值时的聚类数目，即应使聚类数目合理，类内部结构差异性在一个可接受的范围内即可；mj如下式：
[0158][0159]
接下来对s1041中粗略估计产生的聚类数目j进行修正，参考步骤s1042。
[0160]
s1042、在步骤s1041的基础上，对预聚类分析结果进行进一步聚类分析，得到聚类分析结果。
[0161]
本实施例将步骤s1041的预聚类分析结果作为输入，然后将它们分组到所需数目的簇群；这一步聚类的数目远远小于原始记录的数目，可以采用传统聚类的方法取得有效结果；本实施例使用spss上的凝聚层次聚类方法，其中凝聚层次聚类方法在自动聚类过程中运行良好。
[0162]
本实施例中的聚类变量即步骤s103处理后的所有原始指标数据；参与进一步聚类的聚类变量均为数值型，则采用欧式距离定义相似度。
[0163]
步骤s1042，具体包括：
[0164]
s1、设有k个聚类变量参与分析，在这些变量中分类型变量服从联合正态分布，数值型变量服从正态分布；若最后聚成了多个类别，把这些类别的对数似然函数定义，如下式：
[0165][0166]
s2、以d(j,s)为参考，在2,3,4，
…
，j中得到一个合理的聚类数目，如下式：
[0167][0168]
其中，d
min
(cj)表示粗略估计出的聚类数目j时，各类间对数似然距离的最小值。r2(j)表示类合并过程中类间差异性最小值变化的相对指标。
[0169]
s3、依次计算r2(j-1)、r2(j-2)到r2(2)的值，得到最大值和次大值；若最大值超过预设值，那么选取最大值所对应的类别作为最优聚类数目；否则，选取次大值所对应的类别作为最优聚类数目。
[0170]
本实施例中的预设值为次大值的1.15倍的数值；步骤s2～s3对步骤s1041粗略估计出的聚类数目j进行进一步修正。
[0171]
值得注意的是：在对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析的过程中，剔除自身分类界线非常明确的聚类变量，剔除的聚类变量不参与聚类分析：具体地，供电局名称、负荷分布特征和线路材质不参与聚类，因为这三个定性变量的自身分类界线非常明确，会在最后聚类分析结果中起决定性作用，导致自动聚类分析时忽略其他变量隐藏的信息；例如线路材质明显分为铜线、铝线和铜铝绞线三类，在最后聚类分析结果中，线路材质
起到了决定性作用，导致自动聚类分析时忽略其他变量隐藏的信息。因此在本实施例的聚类分析中不考虑这三个定性变量。
[0172]
在最后聚类分析结果中，除供电半径外，其余变量的重要性均为1，即经过卡方检验和方差分析f检验后，各变量的检验统计量的概率p值均约等于0。因此可以认为聚类分析生成的两类中各变量存在显著性差异，各变量均为重要变量。
[0173]
本实施例根据两步聚类算法确定的最优聚类数目为2，分为a类和b类。
[0174]
s105、根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征。
[0175]
从图2和图3所示，可以看到每一类的聚类中心，如a类中，出线回数的均值为3.18，标准差为1.385等数据，当再得到一个样本以外的台区，就可以根据该台区出线回数、负载率、标准差等数据，计算与哪一个聚类中心的距离更近，从而判定该台区的数据特征与哪一类台区更相似，进而可以根据评估指标体系，得知这一类台区的主成因，从而得知该台区主成因，即得到低压问题台区的共性特征。
[0176]
s106、获取多个待分析低压台区的观测数据。
[0177]
本实施例获取第一类待分析低压台区的观测数据(后文统一称为a类)，共845个样本，占整体的63.3％，以及获取第二类待分析低压台区的观测数据(后文统一称为b类)，共490个样本，占整体的36.7％；其中a、b两类待分析低压台区在三相不平衡度、出线回数、负载率和线径方面差别较大。
[0178]
s107、基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区。
[0179]
步骤s107具体包括：对**市各低电压台区中的观测数据进行聚类分析，得到相应的聚类分析结果；基于所述聚类分析结果，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区，本步骤的聚类分析方法也为两步聚类分析法，其中聚类分析结果如表3所示。
[0180]
表3各区域数据聚类分析结果
[0181]
区域a类b类**市1区321**市2区2314**市3区73**市4区28637**市5区25029**市6区4753**市7区4558
[0182]
从表3来看，a、b两类基本反映了**市各地区的台区用电负荷情况。a类：线径大，配变容量高，但是负载率依旧很高，推测是功率需求很大的地区，主要反映的是经济发展相对较快的城市郊区以及工业园园区周边的台区，该部分台区负荷增长较快，接入的三相负荷在台区负荷占比明显高于其他地区，同时单个居民的用电水平也相对较高；b类：不平衡度大，线径小。推测是由于线径太小等原因造成不平度过大，进而导致低电压，主要反映的是经济相对落后的农村台区，该部分台区经济发展相对较慢，台区用电负荷增长有限，且台区长时间未能得到改造，多以一变多村的形式供电，供电半径过长及线路线径偏细或残旧是
这些台区的主要特点。
[0183]
s108、对筛选出的低压问题台区进行建模。
[0184]
前推回代法包含连续的两步迭代计算，称之为回代和前推。由于低压网具有辐射状网络结构、三相不对称等特征，所以前推回代法是比较适合低压配网的算法。它可以随着计算参数的逐渐收敛，逼近精确值。
[0185]
进行仿真计算时，仿真软件有潮流计算、短路计算等多个模块，能够进行全面、综合的电力及电气分析。对于参数设置方面，采用电力系统仿真分析软件搭建待低压配电网问题台区模型。在搭建模型时仅需还原实际线路结构，并输入各元件参数即可。由于在采集的台区数据中缺少变压器的相关参数，所以建模只考虑配电变压器以后的电网。建模时用到的元件主要有等效电网、电缆、静态负荷、母线等。
[0186]
本实施例中的建模元件的具体设置如下：
[0187]
1、等效电网：设定电网容量、额定电压设、连接方式采等。
[0188]
2、电缆：低压配电网问题台区的主馈线线径和线路的材质，其余分支线路的线径和线路材质，建立仿真所需的导线并设置参数。计算电阻时，根据公式(14)、公式(15)计算。
[0189][0190]
γ
t
＝γ
20
[1 α(t-20)]
[0191]
其中，ρ为导线的电阻率，取ρ＝31.5ω
·
mm2/km，α为电阻的温度系数，采用铝制导线，取α＝0.00361/℃。
[0192]
3、静态负荷：由于低压台区负荷运行的实时数据较难收集，只能根据电表采集消耗的有功电量，故建模时使用静态负荷。
[0193]
4、母线：在软件中不同电缆及不同元件间均由母线相连，母线相当于电网中的节点。
[0194]
对上述分析中筛选出来的问题台区为例进行建模仿真(a类和b类)。同时由于该问题台区有严重的三相负荷不平衡问题，各相负荷分布极不均匀，所以仿真时需进行不平衡潮流计算，用电流注入型牛顿法来进行潮流计算。建模时采用复合网络元件进行建模，将各个主馈线所连接的支路分别放在不同的复合网络中，从而使网架结构清晰。
[0195]
s109、对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
[0196]
从中选取两个问题台区进行分析说明，这两个台区被定义为台区1和台区2。
[0197]
台区1共有91用户，变压器容量为100kva，供电半径为229m，基本符合《农村电网建设与改造技术导则》规定，从供电局营销部门收集用户用电量。为了建模分析台区最恶劣的情况，收集了用户用电高峰期的数据，并在电网工作人员陪同下收集到了台区的拓扑结构，线路的长度和导线材料及横截面积。因为导线横截面积小，电阻远大于电抗，因此忽略电抗，只计算电阻。台区1拓扑图如图4所示。
[0198]
其中，矩形表示变压器；正方形表示节点；圆形表示用户负载。
[0199]
黑色正方形表示电压与额定电压的偏差相对值小于5％；区域y内的灰色正方形表示电压与额定电压的偏差相对值大于5％而小于7.5％；区域外灰色正方形(不包括变压器)表示电压与额定电压的偏差相对值大于7.5％而小于10％；区域z内的灰色正方形表示电压与额定电压的偏差相对值大于10％。
[0200]
进行源节点电压计算。源节点电压就是变压器380v低压侧的电压。相对于台区负荷，变压器10kv高压侧可视为无穷大电源。因此变压器380v低压侧的电压也可视为固定不变的，数据采集及预处理完毕。基于电力电气分析软件对台区1建模运行结果如图5所示。
[0201]
从建模仿真结果来看，台区的电压质量不容乐观，绝大部分用户电压偏低，与额定电压的偏差相对值大于5％。台区1大约一半用户电压与额定电压的偏差相对值大于7.5％；八个用户的电压与额定电压的偏差相对值大于10％。最严重的末端用户的电压最低的为196.24v，与额定电压的偏差相对值为10.8％。因此此台区电压质量需要优化改造。根据gb12325－2008文件规定，220v单相用户的供电电压偏差应在额定电压的 7％和-10％以内，需要将所有用户的电压优化到与额定电压的偏差相对值小于5％。
[0202]
台区2由一台配变向台区负荷供电，一共有两条主馈线。其中一条主馈线的供电半径最远大约在430m左右，另一条主馈线上有六个用户的供电半径超过500米，根据标准农村380v线路的半径不得大于500m，这也会导致线损的增加以及电能质量的下降。
[0203]
其次由于台区中基本都是居民用电，台区共有190户用户，其中70户用户的用电量为零处在闲置状态，单相用户有108户，三相用户为12户。配变没有处于负荷中心，负荷多位于配变200米以外，负荷过于集中造成了变压器的使用不合理，增大了变压器的损耗。一方面单相用户过多且分布过于集中，另一方面各用户之间的用电量存在较大差距，导致了台区的三相不平衡问题比较严重，低电压问题最严重的地方电压已经低到185v，这已经严重影响到了居民的日常用电。在现有条件无法得到负荷曲线的情况下，采用平均功率来模拟用电的实际情况。由所采的数据，搭建该台区的模型。图6为拓扑结构，图7为仿真计算模型。
[0204]
由搭建模型可以看出，该台区存在供电半径过大，负荷过于集中且配变离负荷较远的原因造成了变压器使用不合理增大了变压器和线路的损耗。
[0205]
此外，人员根据显示器上显示的问题台区计算模型，进行会议讨论，最终根据问题台区的类型确定采用何种优化措施进行优化，从而改善低压问题。
[0206]
本实施例中的优化措施为负荷转移、新增线路、调整相型、增大线径、增容台区变压器中的一种措施或多种组合措施。
[0207]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于计算机可读存储介质中。
[0208]
应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了上述实施例的方法操作，但是这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。相反，描绘的步骤可以改变执行顺序。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0209]
实施例2：
[0210]
如图8所示，本实施例提供了一种低压问题分析系统，该系统包括第一获取单元801、构建单元802、处理单元803、聚类分析单元804、第一分析单元805、第二获取单元806、筛选单元807、建模单元808和第二分析单元单元809，各个单元的具体功能如下：
[0211]
第一获取单元801，用于获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
[0212]
构建单元802，用于构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负
荷不平衡程度指标；
[0213]
处理单元803，用于对每个低压台区的观测数据进行处理；
[0214]
聚类分析单元804，用于对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；
[0215]
第一分析单元805，用于根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；
[0216]
第二获取单元806，用于获取多个待分析低压台区的观测数据；
[0217]
筛选单元807，用于基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；
[0218]
建模单元808，用于对筛选出的低压问题台区进行建模；
[0219]
第二分析单元809，用于对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
[0220]
实施例3：
[0221]
如图9所示，本实施例提供了一种计算机设备，其包括通过系统总线901连接的处理器902、存储器、输入装置903、显示装置904和网络接口905。其中，处理器902用于提供计算和控制能力，存储器包括非易失性存储介质906和内存储器907，该非易失性存储介质906存储有操作系统、计算机程序和数据库，该内存储器907为非易失性存储介质906中的操作系统和计算机程序的运行提供环境，计算机程序被处理器902执行时，实现上述实施例1的低压问题分析方法，如下：
[0222]
获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
[0223]
构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；
[0224]
对每个低压台区的观测数据进行处理；
[0225]
对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；
[0226]
根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；
[0227]
获取多个待分析低压台区的观测数据；
[0228]
基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；
[0229]
对筛选出的低压问题台区进行建模；
[0230]
对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
[0231]
实施例4：
[0232]
本实施例提供一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例1的低压问题分析方法，如下：
[0233]
获取多个低压台区的观测数据，所述观测数据包括多种原始指标数据；
[0234]
构建评估指标体系，所述评估指标体系包括供电半径指标、线路截面积的偏差指标、综合线损率指标、变压器负载率指标、用户电压合格率指标和三相负荷不平衡程度指标；
[0235]
对每个低压台区的观测数据进行处理；
[0236]
对处理后的每个低压台区的观测数据进行聚类分析，得到聚类分析结果；
[0237]
根据聚类分析结果和评估指标体系，得到低压问题台区的共性特征；
[0238]
获取多个待分析低压台区的观测数据；
[0239]
基于每个待分析低压台区的观测数据，根据低压问题台区的共性特征，从每个待分析低压台区中筛选出低压问题台区；
[0240]
对筛选出的低压问题台区进行建模；
[0241]
对建模后的低压问题台区的低压问题进行分析和显示。
[0242]
需要说明的是，本实施例的计算机可读存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0243]
在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读存储介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读存储介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
[0244]
上述计算机可读存储介质可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本实施例的计算机程序，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、python、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如c语言或类似的程序设计语言。程序可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0245]
综上所述，本发明通过建立评估指标分析低电压台区的数据，找到导致低电压台区的主成因，以便采取有效解决措施；同时能够根据已知台区资料，预估台区低压严重程度；其次根据低压台区的数据特征进行聚类，两步聚类将台区分成具有不同数据特征，确保分类的有效性；然后采用前推回代潮流算法对低压台区进行建模仿真，接着分析了低压配电网电压质量存在的问题；并把存在的问题通过显示器进行显示，供人们运用负荷转移、新增线路、调整相型、增大线径、增容配变和新增台区等操作制定优化措施，解决由于低压台区众多，不能快速方便地从众多台区中筛选出问题台区，并对低压原因进行分析和显示的问题。
[0246]
以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于
此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。