[发明专利]考虑天气对检修间隔时间影响的配电网可靠性预测方法

说明书

本发明公开了一种考虑天气对检修间隔时间影响的配电网可靠性预测方法，包括如下步骤：(1)根据多个天气变量的历史数据，分别计算每种天气变量与检修间隔时间的相关系数和对检修间隔时间的重要性值；(2)基于每种天气变量对应的相关系数和重要性值从所述多个天气变量中选取主要天气变量；(3)基于所述主要天气变量的历史数据对BP神经网络模型进行训练，并根据完成训练的BP神经网络模型对未来检修间隔时间指标进行预测；(4)基于未来检修间隔时间指标的预测结果对配电网可靠性进行预测。本发明能够针对不同天气变量对配电网元件检修间隔时间的影响，对配电网可靠性进行预测，从而提高可靠性分析的准确度。

技术领域

本发明涉及一种配电网可靠性预测方法，尤其是一种考虑天气对检修间隔时间影响的配电网可靠性预测方法。

背景技术

配电系统指的是发电系统从变压节点向最终用户输送电力的部分，其包括各种不同电压等级的变电站、配变器、配电线路和将各种不同类型的用户连接起来的其他电气设备。常将35KV以上的系统称为髙压配电系统、6-20KV系统为中压配电系统，380V/220V为低压配电系统。这种配电等级的区分并不能只按照电压等级界定，还需要综合考虑设施的功能。

由于配电网停供会给用户和社会造成较大的经济损失，因此用户对配电网的供电可靠性要求越来越髙。目前，配电网可靠性分析方法主要为解析法和和模拟法，其中解析法包括故障模式法和故障后果分析法等，但随着配电网络的扩大，该类算法的计算量急剧上升，因此在解析法的基础上出现了很多改进优化算法，如最短路法、故障遍历法、网络简化等值法等。该类优化算法可对复杂配电网系统进行简化，然而该类算法大多未计及故障后的负荷转移，难以满足可靠性要求。为此，提出了故障后分块削负荷的方法；考虑了电压质量和保护性能等因素；利用容量约束考虑了故障后详细的负荷转移情况，并提出了适应于大规模实际配电网的可靠性计算方法。需要指出的是，上述算法几乎只考虑了故障停电情况，并未意识到天气对配电网检修间隔时间的影响问题。

事实上，根据广东某市供电局2017年配电网可靠性统计数据可知，该市配电网用户平均故障停电时间为2.68h，而用户平均预安排停电时间为1.49h。而预安排停电不仅与供电计划及供电管理水平有关，还在较大程度上受到天气变化的影响。因此，忽略天气对配电网元件检修间隔时间的影响将可能导致不能准确预测配电网的可靠性。

发明内容

发明目的：本发明旨在提供一种考虑天气对配电网预安排停电间隔时间影响的配电网可靠性预测方法，以进一步提高配电网可靠性分析的准确度。

技术方案：本发明的考虑天气对配电网预安排停电间隔时间影响的配电网可靠性预测方法包括如下步骤：(1)根据多个天气变量的历史数据，分别计算每种天气变量与检修间隔时间的相关系数和对检修间隔时间的重要性值；(2)基于每种天气变量对应的相关系数和重要性值从所述多个天气变量中选取主要天气变量；(3)基于所述主要天气变量的历史数据对BP神经网络模型进行训练，并根据完成训练的BP神经网络模型对未来检修间隔时间指标进行预测，所述检修间隔时间指标包括元件的故障修复时间和平均故障率；(4)基于未来检修间隔时间指标的预测结果对配电网可靠性进行预测。

进一步地，在步骤(1)中，所述多个天气变量包括：风变量、冰冻状况变量、气温变量、空气的相对湿度变量以及雷击变量；其中所述冰冻状况变量由以下式子计算得到：

其中，LNDRSc为雨雪评估的最大天数的当前值、TPSc为降雨和降雪量的当前值、LNDCLTc为连续低温天数的当前值，LNDRSav为雨雪评估的最大天数的平均值、TPSav为降雨和降雪量的平均值、且LNDCLTav为连续低温天数的平均值。

进一步地，在步骤(1)中，通过以下式子计算每种天气变量与检修间隔时间的相关系数Correlation：