[发明专利]基于多阶跃负荷的直埋三芯电缆载流量预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于多阶跃负荷的直埋三芯电缆载流量预测方法及系统，其方法通过构建土壤部分热路模型，将其与三芯电缆的热路相结合，构成直埋三芯电缆热路模型，并采用多阶跃负荷电流在直埋三芯电缆热路模型上进行持续作用，通过仿真获得多个多阶跃负荷电流下的电缆表皮温度，并构建载流量时序特征集，将载流量时序特征集对长短期记忆VT‑LSTM预测模型进行训练，得到训练好的长短期记忆VT‑LSTM预测模型，将电缆表皮测量温度输入到训练好的长短期记忆VT‑LSTM预测模型中，得到未来时刻的电缆载流量预测值，从而充分考虑和环境和电缆暂态温升情况，提高了载流量预测精度。

技术领域

本发明涉及电力电缆载流量技术领域，尤其涉及一种基于多阶跃负荷的直埋三芯电缆载流量预测方法及系统。

背景技术

为响应绿色发展政策，经济、环保已成为现代电力系统传输电能的目标。而现阶段，城市建设需求与用电负荷的日益增长，直埋电缆在配网线路中占比越来越大。对比架空输电线路，直埋电缆有着事故发生概率低、外力破坏概率小、地面空间占比少、功率因数高等优点。据全国电力行业年度报告统计，从2013-2019年，电缆敷设线路在架空线路中占比由44.99%上升至56.22%。在负荷调度不及时、设备/线路检修或故障时，要求实现对现有线路进行动态增容提效，动态载流量提升方法对其意义重大。

电缆的载流量计算由缆芯温度决定，且芯温度直接影响电缆使用寿命。目前广泛使用的交联聚乙烯（XLPE）电缆，其耐受最高温度可达90℃，况且在生产时考虑的是最恶劣情况下的载流量限值，所以电缆实际运行时的供电能力处于较低水平，造成资源的严重浪费。在现有电缆运行温度规定下，结合电缆的热稳态特征，突破载流量对负荷电流的约束，实现电缆供电的潮流优化调度。目前静态载流量的限值是在不能实时感知电缆温度情况下设计的，对电缆热载荷能力的估值偏低，电缆动态载流量的提升关键在于电缆温度的计算与预测。

目前大部分研究在直埋三芯电缆温度计算与预测方面没有结合土壤环境的影响，照成温度计算具有一定程度的误差，也会影响载流量预测精度较低。

针对电缆温度计算，大部分研究都是基于稳态热回路方程下进行仿真计算，但是，电缆的实际负荷与土壤环境状况又都是时变的，而不考虑暂态温升情况下会导致载流量预测值偏小，而大多数方法没有考虑实际负荷作用规律，以及其连续作用在电缆上带来的温升影响，导致总体温度计算值偏低，从而使得载流量预测精度较低。

发明内容

本发明提供了一种基于多阶跃负荷的直埋三芯电缆载流量预测方法及系统，解决了不考虑暂态温升情况下会导致载流量预测精度较低的技术问题。

有鉴于此，本发明第一方面提供了一种基于多阶跃负荷的直埋三芯电缆载流量预测方法，包括以下步骤：

获取三芯电缆每天的负荷拟合曲线，根据所述负荷拟合曲线获取三芯电缆每天的电流最大值，基于多阶跃电流函数和所述电流最大值获得所述三芯电缆的多阶跃电流；

对所述三芯电缆和电缆外部的土壤部分分别进行热路建模，将所述三芯电缆的热路和电缆外部的土壤部分的热路连接起来，构成直埋三芯电缆热路模型；

以所述三芯电缆的多阶跃电流为电流激励连续加载至所述直埋三芯电缆热路模型中的电缆本体上，对所述直埋三芯电缆热路模型进行求解，得到多个电缆表皮温度；

根据多个多阶跃电流对应的所述电缆表皮温度构建载流量时序特征集；

构建长短期记忆VT-LSTM预测模型，将所述载流量时序特征集对所述长短期记忆VT-LSTM预测模型进行训练，得到训练好的长短期记忆VT-LSTM预测模型；

获取未来时刻的电缆表皮测量温度，将所述电缆表皮测量温度输入到训练好的长短期记忆VT-LSTM预测模型中，得到未来时刻的电缆载流量预测值。