[发明专利]一种低压台区典型场景的析构方法在审
申请号: | 201710944272.0 | 申请日: | 2017-09-30 |
公开(公告)号: | CN108229087A | 公开(公告)日: | 2018-06-29 |
发明(设计)人: | 王卫公;韩跃峻;李昕;张洋;刘燕;杨海滔 | 申请(专利权)人: | 国网上海市电力公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 上海三和万国知识产权代理事务所(普通合伙) 31230 | 代理人: | 蔡海淳 |
地址: | 200002 *** | 国省代码: | 上海;31 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 典型场景 低压台区 台区 典型结构 接线方式 配变台区 用电性质 线损 标杆 分类 变压器容量 测算 场景 测量领域 典型架构 管理领域 统计数据 影响低压 主导因素 参量 对杆 供电 分析 | ||
一种低压台区典型场景的析构方法,属测量领域。其在进行低压台区的分类和标杆值计算时,分析影响低压台区线损率的因素,找出其中的主导因素,进而结合实际台区在变压器容量、用电性质方面的统计数据,提出低压台区典型场景的分类方案,明确各场景典型的接线方式和参数取值;其所述的典型场景析构,分为对杆变台区的典型场景析构和对配变台区的典型场景析构通过测算不同类型台区的上述参量,即可析构出配变台区的典型场景。其提出低压台区典型场景的分类方案,明确各场景典型的接线方式和参数取值,有助于根据各用电性质台区典型架构,析构出低压台区典型结构,藉此典型结构来测算线损率标杆值。可广泛用于低压台区的供电运行和管理领域。
技术领域
本发明属于测量领域,尤其涉及一种用于低压台区线损的测算方法。
背景技术
低压台区线损率实测值是通过比对变压器出口侧关口表电量和台区售电总量 而获得的,其中包括技术线损和管理线损两部分。
技术线损是电流流经阻抗型元件而发生的耗散能,对于低压台区主要是线路损耗和表计损耗;管理线损则是管理性问题造成的供、售电量差,主要包括窃电造成 的售电量少计和变-户信息不匹配问题。可见,技术线损是可以降低、但难以避免的, 管理线损则是应当避免的。因此,在测算台区线损率标杆值时仅考虑技术线损,不 计入管理线损。
台区技术线损率与线路的导线型号、负载率水平、供电半径、用户数、用电结 构等多种因素有关。这些因素中,有些由《上海电网若干技术原则的规定》和《上 海中、低压电网配置原则及典型设计》做了取值(或取值范围)的规定,有些因素 之间则存在关联关系。
因此,为考察低压台区线损率的合理性,没有必要对每一台区分别进行理论线 损率的分析,可以将台区进行典型场景分类,并对不同场景提出线损率标杆值。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种低压台区典型场景的析构方法。其通过分析影响低压台区线损率的因素,找出其中的主导因素,进而结合实际台区在变压 器容量、用电性质方面的统计数据,提出低压台区典型场景的分类方案,明确各场 景典型的接线方式和参数取值,有助于根据各用电性质台区典型架构,根据平均每 户运行容量、典型线路供电能力等因素,析构出低压台区典型结构,藉此典型结构 来测算线损率标杆值。
本发明的技术方案是:提供一种低压台区典型场景的析构方法,其特征是:
在进行低压台区的分类和标杆值计算时,分析影响低压台区线损率的因素,找 出其中的主导因素,进而结合实际台区在变压器容量、用电性质方面的统计数据, 提出低压台区典型场景的分类方案,明确各场景典型的接线方式和参数取值;
对于杆变台区的典型场景析构,主干线回路数nz、主干分支线数nf、每回分支 线上的受电点数ns决定了杆变台区的结构,它们与台区中变压器容量、用电结构、 每一受电点的平均运行容量有关;通过测算不同类型台区的上述参量,即可析构出 杆变台区的典型场景;
对于配变台区的典型场景析构,主干线回路数nz、每一受电点的运行容量Ps决 定了配变台区的结构,该值与台区中变压器容量、用电结构、每一受电点的平均运 行容量有关;通过测算不同类型台区的上述参量,即可析构出配变台区的典型场景。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网上海市电力公司,未经国网上海市电力公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710944272.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用