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    基于K-means聚類算法的城市軌道交通車站配電變壓器容量計算新方法

    2016-03-02 03:35:05魏海洋
    關(guān)鍵詞:配電變壓器

    魏海洋

    (鐵道第三勘察設(shè)計院集團有限公司,天津 300142)

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    基于K-means聚類算法的城市軌道交通車站配電變壓器容量計算新方法

    魏海洋

    (鐵道第三勘察設(shè)計院集團有限公司,天津300142)

    摘要:目前城市軌道交通車站配電變壓器容量的傳統(tǒng)計算方法是需要系數(shù)法,但此方法的計算結(jié)果與實際運行需求相差較大。應(yīng)用K-means聚類算法,通過對已運營車站歷史數(shù)據(jù)進行分析,形成標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線,結(jié)合新建車站設(shè)備的設(shè)計功率,最終確定新建車站的變壓器容量。應(yīng)用此新方法,能顯著提高變壓器計算結(jié)果與實際運行的負(fù)載率匹配性,大幅降低配電變壓器的計算容量,從而明顯減少配電系統(tǒng)一次性投資和后期運營成本。

    關(guān)鍵詞:城市軌道車站;K-means聚類算法;配電變壓器;容量計算

    城市軌道交通車站配電變壓器容量計算目前一般采用需要系數(shù)法,此方法計算簡便、應(yīng)用廣泛,是目前確定變電所用電負(fù)荷的主要計算方法[1-3]。但由于需要系數(shù)是基于常規(guī)工業(yè)與民用建筑標(biāo)準(zhǔn)積累的數(shù)據(jù),與城市軌道交通車站設(shè)備運行規(guī)律的匹配性值得質(zhì)疑,并未兼顧各種設(shè)備在不同時間段運行可以共享變壓器容量的情況,導(dǎo)致計算結(jié)果與實際運行數(shù)據(jù)相差較大。據(jù)調(diào)查,在全國已運營的地鐵中配電變壓器計算結(jié)果負(fù)載率應(yīng)為50%~60%之間的車站,實際長期平均負(fù)載率維持在10%~30%[4-9]。這不僅增加了配電系統(tǒng)一次性投資,使運營成本居高不下,而且還造成城市軌道交通供電系統(tǒng)乃至城市電網(wǎng)的資源浪費。

    K-means聚類算法是由Steinhaus、Lloyd等人于20世紀(jì)50年代分別在各自不同的研究領(lǐng)域獨立的提出。算法被提出后,以其簡單、高效、易用等特點,在不同的科學(xué)領(lǐng)域被廣泛研究和應(yīng)用。K-means聚類算法是典型的基于距離的聚類算法,采用距離作為相似性的評價指標(biāo),以數(shù)據(jù)點到原型的某種距離作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),利用函數(shù)求極值的方法得到迭代運算的調(diào)整規(guī)則[10-11]。通過對國內(nèi)城市軌道交通實際運營的情況進行跟蹤,應(yīng)用K-means聚類算法對長期的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進行分析計算后,獲得各種設(shè)備典型負(fù)荷曲線并形成單位功率標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線。在確定新建車站配電變壓器容量時通過調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線,計算出最佳運行效率變壓器容量。應(yīng)用此方法能顯著提高變壓器計算結(jié)果與實際運行的負(fù)載率匹配性,意在為城市軌道交通車站配電變壓器容量計算提供一種新思路和好方法。

    1K-means聚類算法簡介[12]

    對于給定的一個包含n個d維數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)集X={x1,x2,…xi,…xn},其中xi∈Rd,以及要生成的數(shù)據(jù)子集的數(shù)目K,K-means聚類算法將數(shù)據(jù)對象組織為K個劃分C={ck,k=1,2,…,K}。每個劃分代表一個類ck,每個類ck有一個類別中心ui。選取歐氏距離作為相似性和距離判斷準(zhǔn)則,計算該類內(nèi)各點到聚類中心ui的距離平方和

    (1)

    (2)

    K-means聚類算法是一個反復(fù)迭代的過程,目的是使聚類域中所有的樣品到聚類中心距離的平方和J(C)最小??偟木嚯x平方和只能在某個確定的類別個數(shù)K下,取得最小值。

    2變壓器容量計算新方法的提出

    本文提出的變壓器容量計算新方法的步驟如下,編程計算框圖如圖1所示。

    (1)通過對已運營地鐵車站的歷史數(shù)據(jù)進行K-means聚類算法統(tǒng)計計算后,獲得車站所有設(shè)備典型的負(fù)荷曲線;

    (2)對負(fù)荷曲線進行歸一化處理,即曲線數(shù)據(jù)除以各設(shè)備額定功率,從而形成設(shè)備的單位功率標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線;

    (3)調(diào)用各設(shè)備單位功率標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線乘以設(shè)計設(shè)備功率后形成新建車站設(shè)備功率負(fù)荷曲線;

    (4)根據(jù)形成新建車站負(fù)荷曲線,通過換算為視在功率后除以擬選擇的變壓器容量從而獲得負(fù)載率曲線;

    (5)經(jīng)過對多種容量負(fù)載率曲線進行是否符合規(guī)范及負(fù)載率最佳的判斷,確定變壓器計算容量。

    圖1 變壓器容量計算框圖

    3工程實例

    為了便于直觀了解變壓器容量計算方法及步驟,以廣州地鐵1號線某車站的數(shù)據(jù)為例進行分析。該站的設(shè)備類型及設(shè)備功率情況見表1。

    表1 已運營車站設(shè)備及功率

    以1年為周期單位,通過調(diào)用能源管理系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù),收集到低壓系統(tǒng)所有設(shè)備回路的2013年12月1日0時至2014年11月30日23時為期1年的每小時有功電度數(shù)據(jù)。通過初步分析,車站在夏季由于空調(diào)通風(fēng)的原因,負(fù)載率最高,故以2014年4月1日0時至2014年9月30日23時有功電度數(shù)據(jù)進行容量計算。

    根據(jù)圖1的步驟進行計算,首先獲得已運營車站設(shè)備典型的負(fù)荷曲線,如圖2所示。

    圖2 已運營車站設(shè)備典型的負(fù)荷曲線

    其次,進行歸一化處理,獲得廣州地區(qū)地鐵車站設(shè)備單位功率標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線,如圖3所示。

    圖3 車站設(shè)備單位功率標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線

    再次,廣州某新建線路地鐵車站的設(shè)備類型及設(shè)備功率情況見表2,調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線形成新建車站設(shè)備功率負(fù)荷曲線,如圖4所示。

    表2 新建車站設(shè)備及功率

    圖4 新建車站設(shè)備功率負(fù)荷曲線

    最后考慮到功率因數(shù)需補償?shù)?.9以上,通過換算為視在功率后,獲得新建車站的負(fù)載率曲線,如圖5所示。

    圖5 新建車站負(fù)載率曲線

    從圖5即可獲得最佳容量選擇結(jié)果應(yīng)為500 kVA,負(fù)載率一天中70%的時間是運行在50%~70%。而根據(jù)傳統(tǒng)的需要系數(shù)法進行計算,變壓器應(yīng)選擇800 kVA變壓器。應(yīng)用新方法的計算獲得的變壓器容量是傳統(tǒng)方法的計算結(jié)果下降了37.5%,下降了兩個檔級,可見應(yīng)用新方法效果顯著。

    當(dāng)然,以上方法是目前能夠收集到的歷史運行數(shù)據(jù)得到的。這種歷史數(shù)據(jù)存在一個問題,即運營時與舒適度有關(guān)的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)普遍低于設(shè)計值。例如夏季空調(diào)運行溫度比設(shè)計值高,公共區(qū)運行照度比設(shè)計值低等。而這些因素都對本文選用的聚類算法各項數(shù)據(jù)有一定程度的影響。如果按設(shè)計的環(huán)境舒適度修正計算數(shù)據(jù),變壓器容量選擇結(jié)果相對于上述結(jié)論會有一定程度的提高。

    4結(jié)語

    目前我國經(jīng)濟已進入了優(yōu)化發(fā)展的新常態(tài),同時城市軌道交通項目建設(shè)也邁入了快速發(fā)展新時期,節(jié)能減排是全社會的要求,而從設(shè)計源頭進行節(jié)能降耗就顯得尤為重要。應(yīng)用基于K-means聚類算法的配電變壓器容量計算新方法,可針對不同的地域氣候、車站類型、運營管理方式等因素,根據(jù)當(dāng)?shù)氐臍v史運營數(shù)據(jù),獲得適合當(dāng)?shù)氐某鞘熊壍澜煌?biāo)準(zhǔn)負(fù)荷曲線,顯著提高變壓器計算結(jié)果與實際運行的負(fù)載率匹配性,從而能大幅降低配電變壓器的計算容量,明顯減少了配電系統(tǒng)一次性投資和后期運營成本,節(jié)能降耗意義重大,值得推廣。

    參考文獻:

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    [3]中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部.GB50157—2013地鐵設(shè)計規(guī)范[S].北京:中國建筑工業(yè)出版社,2013.

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    [12]王千,王成,馮振元,等.K-means聚類算法研究綜述[J].電子設(shè)計工程,2012(7):21-24.

    New Method for Urban Rail Transit Station Distribution Transformer Capacity Calculation Based on K-means Clustering Algorithm

    WEI Hai-yang

    (The Third Railway Survey and Design Institute Group Corporation, Tianjin 300142, China)

    Abstract:At present, the traditional calculation method of urban rail transit station distribution transformer capacity is a demand coefficient method. However, the results of this method fail to meet the actual operational requirements. In this paper, the K-means clustering algorithm is used based on the analysis of historical data of operating stations and a standard load curve is formed with reference to the new designed power of station equipment to determine the capacity of the new transformer station. Using this new method significantly improves the transformer load matching rate between calculation results and actual operation load and greatly reduces the calculation capacity of distribution transformers, thereby significantly reduces the one-time investment and operating costs of distribution system.

    Key words:Urban rail transit; Traffic; K-means clustering algorithm; Distribution transformer; Capacity calculations

    作者簡介:魏海洋(1979—),男,高級工程師,2005年畢業(yè)于天津大學(xué)電力系統(tǒng)專業(yè),工學(xué)碩士,E-mail:echohaiyang@126.com。

    收稿日期:2015-06-15

    中圖分類號:U223.5

    文獻標(biāo)識碼:ADOI:10.13238/j.issn.1004-2954.2016.01.033

    文章編號:1004-2954(2016)01-0148-03

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