基于遺傳算法的配網(wǎng)線損分析及節(jié)能降損措施研究

張 卓 崔家殷

（廣東電網(wǎng)有限責任公司廣州供電局）

0 引言

隨著用戶用電需求的不斷加大，配電負載持續(xù)上升，配網(wǎng)線損居高不下，在一定程度上增大了配網(wǎng)成本投入和安全風險。尤其是在10kV配網(wǎng)中，其接線方式較為復(fù)雜、線路半徑較長、電壓波動較為明顯，很容易出現(xiàn)線損過高問題，進而影響輸配電經(jīng)濟效益。如何量化分析配網(wǎng)線損致因，通過數(shù)據(jù)模型精準擬合線損異常情況、有效控制線損量，已經(jīng)成為新時期人們關(guān)注的重點。

1 問題分析

2016年以來，某地進一步深化城鎮(zhèn)化建設(shè)發(fā)展進程，區(qū)域生產(chǎn)生活用電量逐年上升，供用電形勢日益嚴峻。為緩解供需緊張矛盾，該地區(qū)大規(guī)模擴建配電網(wǎng)絡(luò)，給予新用戶報裝優(yōu)惠，用戶側(cè)配電系統(tǒng)發(fā)展迅速。但在上述過程中，配網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計不合理、配變線路負載率不一致、用電計量信息不準確，均加大了配網(wǎng)線路損耗，部分用戶用電集中區(qū)域線損率可達15%，嚴重影響了配網(wǎng)運行效益。

調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2016～2018年，某地區(qū)10kV配網(wǎng)線損率均超過8%。進入2019年以來該地區(qū)加大了對線損管理的力度，從配網(wǎng)半徑規(guī)劃和無功補償配置兩方面出發(fā)，開展針對性線損管控，線損率有所改善，配網(wǎng)線損率整體下降到3.8%，但仍存在線損不定時“驟增”，造成大量電能損耗。因此，應(yīng)轉(zhuǎn)變配網(wǎng)線損管控理念，構(gòu)建配網(wǎng)線損自動檢測模型，展開主動性、前瞻性、定量化地計量計算，以便及時發(fā)現(xiàn)配網(wǎng)運行缺陷，快速解決線損異常問題。

2 技術(shù)方案

本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行配網(wǎng)線損的自動計算，在遺傳算法改進基礎(chǔ)上，調(diào)整優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值、節(jié)點參數(shù)及網(wǎng)絡(luò)學習參數(shù)，以增強線損自適應(yīng)計算的可靠性、準確性和有效性，其具體研究內(nèi)容如下。

2.1 聚類分析，確定特征向量

線路設(shè)計不合理、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)不規(guī)范、用電計量不準確是造成配網(wǎng)線損異常的關(guān)鍵原因［1-2］。在10kV配網(wǎng)線損分析過程中，應(yīng)從以上三部分內(nèi)容出發(fā)采集有關(guān)電氣量，如線路參數(shù)、設(shè)備參數(shù)、電壓電流值等，詳見下表。

表 特征向量分析

受時間和空間限制，對于相同時間段內(nèi)完全相同的數(shù)據(jù)，可直接取值；對于短時間內(nèi)連續(xù)變化的特征量，可取算術(shù)平均值；若單個采集周期內(nèi)數(shù)據(jù)缺失時，可采用最小二乘法擬合填充近似數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集完畢后，可使用改進的k-means算法進行清洗處理和聚類分析，按照空間序列上的距離確定其與聚類中心的關(guān)聯(lián)程度，從而進行特征向量的歸集整理，得到有關(guān)10kV配網(wǎng)線損自動計算的元數(shù)據(jù)，即：

（1）若含有n個數(shù)據(jù)采集樣本，且數(shù)據(jù)集維度為m。

此時，可將特征向量數(shù)據(jù)集記為：

可將第m維下的元數(shù)據(jù)記為：

則以初始化聚類算法時的隨機聚類中心ci為參照，其空間距離為：

（2）按照空間距離進行k-means聚類排序，則線損成本函數(shù)值為：

式中，pk為聚類線損特征向量第k個線損中心的位置；I為成本函數(shù)計算距離閾值。

此時，成本越低則元數(shù)據(jù)越靠近聚類中心，與配網(wǎng)線損關(guān)聯(lián)越密切。按照成本函數(shù)結(jié)算結(jié)果分項聚類，則可得到基于遺傳算法的配網(wǎng)線損自動計算所需的特征向量。

2.2 自動計算，檢測線損異常

傳統(tǒng)配網(wǎng)線損計算主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代，基于遺傳算法進行配網(wǎng)線損分析時，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點參數(shù)、適應(yīng)度函數(shù)和約束模型進行調(diào)整，從根本上提升了線損預(yù)測結(jié)果的精度［3-5］。

（1）參數(shù)優(yōu)化，在通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算節(jié)點數(shù)量時，可考慮隱含層情況，將輸入節(jié)點數(shù)量Ni設(shè)置為數(shù)據(jù)集維度，輸出節(jié)點No數(shù)量設(shè)置為1，再賦值0～10區(qū)間上的不同常數(shù)q，可計算出隱含層節(jié)點Nh取值范圍為：

（2）確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù)量取值范圍后，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線損值的均方誤差E的倒數(shù)迭代，得到配網(wǎng)線損的適應(yīng)度函數(shù)：

上述計算可直接根據(jù)第ω次迭代時，第k個節(jié)點的理論線損值和計算線損值的均方誤差直接反映配網(wǎng)線損的參數(shù)關(guān)系，直至反復(fù)迭代后無最優(yōu)結(jié)果，則此時達到最佳線損計算參數(shù)。

（3）得到最佳線損計算參數(shù)后，可建立線損自動計算模型，進行自適應(yīng)線損計算。一般配電線路損耗按照單位時間內(nèi)的有功功率計算，則有：

若考慮配網(wǎng)線路節(jié)點參數(shù)，則可將單位時間內(nèi)的配網(wǎng)線損疊加，以總線負荷和支線負荷關(guān)系量建立約束模型，此時線損自動計算結(jié)果為：

分別將不同時間、不同節(jié)點的電氣參數(shù)導入到模型中，可得到該時段的配網(wǎng)線損值。連續(xù)加權(quán)求和，則為配網(wǎng)理論線損值。

（4）把線損自動計算模型移植到隱含層模型中，將適應(yīng)度函數(shù)中的最佳線損計算參數(shù)導入，設(shè)定學習率，輸入樣本集，將sigmoid函數(shù)激活，最終輸出配網(wǎng)自動計算線損圖像。

3 應(yīng)用分析

3.1 效益評估

以2022年某地區(qū)10kV配網(wǎng)運行情況為例，采集1～12月的配電設(shè)備參數(shù)、線路參數(shù)、運行數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)等，通過聚類分析實現(xiàn)特征向量歸集，并將其輸入到遺傳算法改進模型中，設(shè)置學習率為0.1，通過梯度下降訓練得到最終計算結(jié)果，預(yù)測該年度10kV配網(wǎng)線損率均值為4.28%，與真實值基本一致，如下圖所示。

圖 配網(wǎng)線損自動計算結(jié)果對比

對比預(yù)測值和真實值可發(fā)現(xiàn)：

（1）1～8月，10kV配網(wǎng)線損自動計算結(jié)果與實際線損情況基本一致，配網(wǎng)運行基本正常；

（2）9月，10kV配網(wǎng)實際線損（9.25%）明顯超過自動計算結(jié)果（0.82%），對照檢修記錄可確定為該月份新裝用戶計量信息填寫錯誤導致。新裝用戶為畜牧養(yǎng)殖公司，夏季用電較高，在填寫報裝單時登記為農(nóng)業(yè)用戶，隸屬關(guān)系錯誤導致線損計算結(jié)果出現(xiàn)誤差，糾正后線損值達到正常水平；

（3）10～11月，10kV配網(wǎng)線損自動計算結(jié)果超過實際線損，對照檢修記錄可確定，為保障冬季安全用電，10kV配網(wǎng)開展迎冬檢大改造，對低壓架空線路漏電問題進行全面整治，同時更換老舊線路，配網(wǎng)異常線損控制效果明顯改善［6］。

由此可知基于遺傳算法的配網(wǎng)線損自動計算系統(tǒng)能夠針對配網(wǎng)運行現(xiàn)狀，精準擬合配網(wǎng)線損變化曲線，為配網(wǎng)線損異常監(jiān)測提供有效參考依據(jù)。根據(jù)上述預(yù)測結(jié)果，檢修人員可及時到場檢查并處理，從根本上提升了配網(wǎng)運行的安全性能和經(jīng)濟效益，值得深入研究和推廣。

3.2 降損措施

（1）根據(jù)預(yù)測結(jié)果，展開綜合治理。在確定存在配網(wǎng)線損異常問題后，檢修人員應(yīng)根據(jù)對比結(jié)果，快速確定線損異常時段、區(qū)間等，到場進行檢查和處理。若為臨時用電導致的線路損耗居高不下，則治理過程中應(yīng)現(xiàn)場檢查臨時用電情況，分析是否存在異常用電行為［7］。并針對異常用電行為開展節(jié)約用電指導、線損補償管控等，以達到堵住電量的“跑、冒、漏、滴”，改善臨時用電質(zhì)量；若為線路結(jié)構(gòu)不合理造成的線損問題，則治理過程中應(yīng)合理優(yōu)化配網(wǎng)線路結(jié)構(gòu)，調(diào)整網(wǎng)架布設(shè)情況，盡量減少支線交叉和支線數(shù)量等，通過配網(wǎng)線路布局調(diào)整，做好線損過高問題的治理。尤其是要減少線路迂回、遷回供電，直接縮短供電半徑。

（2）針對負值線損，加強計量管控。基于遺傳算法的配網(wǎng)線損自動計算過程中，若存在負值，則可能為計量裝置問題導致。在處理的過程中應(yīng)進一步優(yōu)化計量抄核收管理，從裝置管控、抄表優(yōu)化和自動監(jiān)測三部分出發(fā)，避免由抄核收引起的計量誤差。可采用自動計量裝置實時監(jiān)測用戶用電情況、線路電壓電流數(shù)值等，分析其是否存在異常用電行為或異常線路損耗。尤其是要監(jiān)測是否存在偷電、竊電等行為，對照歷史用電數(shù)據(jù)判斷異常損耗情況，及時到場整治和處理；應(yīng)定期對計量抄核收裝置進行檢查，保證電力計量的準確性、可靠性和有效性。若發(fā)現(xiàn)不合格裝置應(yīng)及時進行更換，尤其是在計量表針鉛封出現(xiàn)破損時，要重新進行儀表檢查和測試，確定各項均無問題后，方可重新鉛封使用［8］。

（3）優(yōu)化模型參數(shù)，做好無功補償。本次設(shè)計的基于遺傳算法的配網(wǎng)線損自動計算模型主要考慮有功參數(shù)，對無功負荷分析還存在一定疏漏，在計算過程中可能出現(xiàn)由無功負荷過高引起的線損異常情況。為增強計算結(jié)果的準確性、有效性和可靠性，配網(wǎng)設(shè)計過程中必須做好無功補償裝置的設(shè)置，采用“無功＋電壓”組合控制，確保線路功率因數(shù)與指標一致，從而得到理想的計算結(jié)果。

4 結(jié)束語

基于遺傳算法的配網(wǎng)線損自動計算模型在kmeans聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代計算、隱含層及適應(yīng)度優(yōu)化中提升了線損預(yù)測結(jié)果的可靠性和精確度，達到了較為理想的預(yù)測效果，為配網(wǎng)線損管控提供了有效依據(jù)。針對上述由環(huán)境因素、設(shè)計因素、技術(shù)因素等引起的線損居高不下問題，檢修人員應(yīng)設(shè)置合理的控制方案和管理措施，如適當調(diào)整供電半徑、增設(shè)無功補償裝置、加強電力計量管理、開展線損綜合治理等，以便于全面改善配網(wǎng)節(jié)能降損工作成效。