CN108256724A - 一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法 - Google Patents

一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，涉及配电网的容量规划及开放共享。目前，未考虑设备如何利用行业实用系数的差异性进行开放共享，以降低配网建设成本。本发明包括以下步骤：获取数据；计算分时空的改进行业实用系数；进行配电网用户行业估计及台区变压器行业归类；对台区用户行业实用系数及容量需求预测；进行配电网容量可开放容量预测；可开放容量，根据台区和线路的用户负荷进行开放分配或申请报装。本技术方案使用动态行业实用系数，及时并准确地反映容忍度和容量报装的需求，充分考虑了某区域具备共线路或共设备用户的容量互补和共享需求，充分利用富余容量达到开放共享的目的，降低配电网建设成本。

Description

一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法
技术领域
本发明涉及配电网的容量规划及开放共享，尤其指一种基于动态行 业系数的配电网可开放容量规划方法。
背景技术
社会经济改革发展和产业结构调整导致用电需求和用电结构不断变 化，鉴于此，考虑到经济成本，配电网规划时并非以用户的最大负荷来 设计，而是通过设备的可开放容量共享原则满足用户用电和业扩需求， 其前提是对行业用户负荷进行准确预测。一种基于行业负荷预测技术的 配电网规划方法中基于负荷、变电站位置，成本和行业实用系数和阶段 系数数据库，对行业负荷进行预测，根据预测负荷点和最小成本优化进 行配网规划，为配电网建设提供决策支持。一种指导电力企业提高报装 容量利用率的方法及***中，则通过各行业各地区实用系数与阶段系数 的历史数据，预测各地区各行业未来的实用系数和阶段系数、基于电力 用户历史负荷和报装容量数据自动判断电力用户的报装容量的合理性， 提高变压器、线路容量的利用率。配电变压器容量控制方法与***，则 通过计算各类用户在收资年限内每年的最大实用系数，根据最大实用系 数，控制配电变压器容量。以满足负荷需求和设备利用率需求。
上述的配电网规划、容量报装和控制都依赖于行业实用系数，现有 行业实用系数为峰值负荷和额定容量比值，并基于历史数据建立了行业 实用系数和阶段系数数据库，以便检索。但行业实用系数数据库的更新 速度和精度难以满足行业的时间差异性和地区差异性需求，业界开始对 行业实用系数进行预测。但未对行业实用系数进行优化。此外，现有的 方案解决了配电网规划和业扩报装的需求，并未考虑设备如何利用行业 实用系数的差异性进行开放共享，以降低配网建设成本。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行 完善与改进，提供一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法， 以及时准确地反映用户对容量饱和度的容忍度和容量报装的目的。为 此，本发明采取以下技术方案。
一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，包括以下步 骤：
1)获取数据，包括业扩请求数据、用电负荷数据、配电变压器信息；
2)计算分时空的改进行业实用系数；
3)确定行业实用系数后，针对未标识行业分类台区或行业较分散的 台区，进一步进行配电网用户行业估计及台区变压器行业归类；
4)对台区用户行业实用系数及容量需求预测；
5)根据步骤4中确定的用户容量需求预测，进行配电网容量可开放 容量预测；
6)对步骤5中确定的可开放容量，根据台区和线路的用户负荷进行 开放分配或申请报装。
本技术方案针对现有行业用电的时空特点，使用动态行业实用系数 代替现有行业实用数据库数据，以便更加及时准确地反映用户对容量饱 和度的容忍度和容量报装的需求。本方案不同于现有用户容量报装仅满 足专有用户的独立需求，而是充分考虑了某区域具备共线路或共设备用 户的容量互补和共享需求，充分利用富余容量达到开放共享的目的，以 降低配电网建设成本。
作为优选技术手段：步骤1)包括以下子步骤：
101)从电力营销***中获取业扩请求数据，包括用户地址、变电站 名、台区名称、台区容量、线路名称、所属行业和业扩容量；
102)从电力管理***中获取以小时为粒度的用电数据，包括用户地 址、变电站名、台区名称、线路名称、最大负荷、平均负荷及最小负荷；
103)从电力管理***中获取台区名称和台区坐标信息。
作为优选技术手段：步骤2)包括以下子步骤
201)将步骤1获取的数据通过台区标识关联，若因台区标识不一致 导致无法关联则进入步骤202)；
202)对无法通过标识关联的记录，提取用户地址、变电站名、台区 名称和线路名称，利用用户地址、变电站名、台区名称和线路名称对应 字段的语义相似性进行关联；
203)根据步骤201)和步骤202)得到的数据,形成完整的台区负荷 记录；
204)鉴于不同地区相同行业的负荷差异性，对台区负荷记录按行政 区划进行拆分索引；
205)鉴于不同季节相同行业的负荷差异性，对台区负荷记录按时间 季节进行拆分索引；
206)计算台区配电小时颗粒度的负荷率；
207)计算台区配电用户的改进实用系数；
208)计算分行业、分区域、分季节的台区行业实用系数。
作为优选技术手段：在步骤202)中，处理无法通过标识关联的记录 时，将步骤101)获取的用户地址、变电站名、台区名称和线路名称对应 记为UAi、TNi、ANi和LNi，步骤102获取的用户地址、变电站名、台区 名称和线路名称对应记为UAj、TNj、ANj和LNj，按式1计算两者的语义 距离Dij，其中SimLen(A，B)函数代表A和B连续相同的最大字符数， Len(A)函数代表A的字符数；
将距离Dij最大的作为记录关联的依据。
作为优选技术手段：在步骤206)中，通过公式2计算台区配电小时 颗粒度的负荷率LRi；
其中PLij为第i个变压器j时刻的负荷；UCi为变压器i对应的额定 负荷。
作为优选技术手段：在步骤207)中，计算负荷率在LRij<30％， 30％<＝LRij<50％，50％<＝LRij<70％，70％<＝LRij的样本分布，用落在这几个 负荷率水平的概率做为加权值计算加权实用系数，并将其定义为配电变 压器i的改进实用系数，通过公式3计算改进实用系数URi：
URi＝0.2*p(LRij＜0.3)+0.4*p(0.3≤LRij＜0.5)+0.6*p(0.5≤LRij＜0.7)+0.8*p(0.7≤LRij) (式3)
对数据按变压器和实用系数按台区聚合，求均值即为每个台区对应 的行业系数。
作为优选技术手段：在步骤208)中，按公式4计算第k个行业，第 m个区域，第n个季节的行业实用系数，其中第k个行业的第m个区域， 共有I个配电变压器，则行业实用系数IRkmn的计算公式为：
作为优选技术手段：
步骤3)包括以下子步骤：301)抽取未标识行业分类台区及其位置 坐标LC；
302)根据LC坐标从第三方地图上获取周边500米的兴趣点坐标POI 信息；
303)将距离台区最近POI所属行业作为台区的主行业，将台区周边 500米POI所属行业样本点最多的前三，作为可开放共享行业；
304)将所有步骤101)中标注行业和步骤303)中的标注行业分类 按照规定进行规范化分类归并。
作为优选技术手段：：步骤4)包括以下子步骤：
401)对于待预测台区A来说，根据步骤3)确定其所属行业集合I；
402)其位置LC确定台区所属行政区划M；
403)根据I、M和季节及步骤208)计算所得的行业实用系数作为台 区的行业实用系数IR’；
404)根据步骤203)融合台区记录中的小时颗粒度负荷数据PL时间 序列，采用ARIMA预测方法进行预测，获得预测序列PL’；
405)将PL’/IR’作为台区的容量需求C，若C大于台区容量AC， 则说明需要进行业扩，进行告警，否则转入步骤5，计算该台区可开放容 量。
作为优选技术手段：根据步骤204)中确定的用户容量需求预测，按 照公式5进行配电网可开放容量预测，若SC/AC>30％，则进入步骤206)， 进行可开放容量分配，否则台区可开放容量过低，进行容量报装告警；
作为优选技术手段：步骤6)包括以下子步骤：
601)根据步骤4)获知台区中存在I个行业，每个行业存在Ui个用 户，建立式6所示开放容量分配方程，其中6－1至6-2为约束函数，目 标为6-3和6－4；
SC＞SC'(式6-1)
argmaxSC′(式6-4)
602)采用启发式方法求解式6，为保障Uu和SC’最大，以PLiuj平均 值最小的5个用户作为开始条件；
603)若满足式6的约束条件6-1至6-2，但不满足最大目标，继续增 加用户数，直至达到目标最大；
604)若达到最大值，但argmaxSC′未达到最大，则 用较大PLiuj平均值用户替代目标集中的最大PLiuj平均值用户，直至 argmaxSC′达到最大值。
有益效果：本发明提供了一种基于动态行业系数的配电网可开放容 量规划方法。该方法针对行业用电的时空特点，使用动态行业实用系数 代替现有行业实用系数数据库数据，以便更加及时准确地反映用户对容 量饱和度的容忍度和容量报装的需求。本方案不同于现有用户容量报装 仅满足专有用户的独立需求，而是充分考虑了某区域具备共线路或共设 备用户的容量互补和共享需求，充分利用富余容量达到开放共享的目的， 以降低配电网建设成本。
附图说明
图1是本发明流程图。
图2是本发明的分时空的改进行业实用系数计算流程图。
图3是本发明台区行业分类流程图。
图4是本发明台区用户行业实用系数及容量需求预测流程图。
图5是本发明某公变负荷变化趋势图及其自相关偏相关系数图。
图6是本发明可开放容量分配最优化流程。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
如图1所示，本发明包括以下步骤：
步骤1:获取业扩请求数据、用电负荷数据、配电变压器信息等，具 体包括以下步骤：
步骤1-1:从电力营销***中获取业扩请求数据，尤其是用户地址 (UA)、变电站名(TN)、台区名称(AN)、台区容量(AC)、线路名称(LN)、 所属行业(IN)和业扩容量(UC)等；
步骤1-2:从电力管理***(PMS)中获取以小时为粒度的用电数据， 包括用户地址(UA)、变电站名(TN)、台区名称(AN)、线路名称(LN)、 最大负荷(Lmax)、平均负荷(Lavg)及最小负荷(Lmin)等；
步骤1－3:从电力管理***(PMS)中获取台区名称(AN)和台区坐 标信息(LC)；
步骤2:计算分时空的改进行业实用系数，流程如图2所示，包括以 下步骤：
步骤2-1:数据库中记录着***自动获取的最原始的电力数据，为获 得分析所需的数据，需对其做适当的清洗和整理。首先，业扩请求数据 库中，记录着用户每次申请业扩的记录。存在一个用户多次请求业扩的 情况，对于这种数据，只需保留该用户的最后一条业扩请求记录，最新 记录即保留着该用户的后业扩状态。其次，电力管理***中的台区负荷 数据颗粒度为15分钟，需对该数据进行整理生成以小时为颗粒度的数据， 并统计每个小时内的最大负荷、平均负荷、最小负荷等量。最后，将上 述提取到的数据表1至数据表3，通过台区名称进行关联。若因台区标识 不一致导致无法关联则进入步骤2-2；
步骤2-2:对无法通过标识关联的记录，提取UA、TN、AN和LN，将 步骤1-1的记为UAi、TNi、ANi和LNi，步骤1-2中的记作UAj、TNj、 ANj和LNj，按式1计算两者的语义距离Dij，其中SimLen(A，B)函数 代表A和B连续相同的最大字符数，Len(A)函数代表A的字符数。
将距离Dij最大的作为记录关联的依据；
步骤2-3：通过步骤2-1和步骤2-2，形成完整的台区负荷记录，如下 表所示；
No UA TN AN AC LN IN UC Lmax Lavg Lmin LC PL Time
步骤2-4：鉴于不同地区相同行业的负荷差异性，需分区域构建行业 实用系数，本发明基于位置坐标LC和行政区划边界，将台区记录按行政 区划以区县为单位进行切片；若***中无法直接基于变压器未知信息获 取变压器坐标，则可通过从网站上抓取数据来提取变压器的坐标信息。
步骤2-5：鉴于不同季节相同行业的负荷差异性，需分季节构建行业 实用系数，本发明基于时间Time，进一步在步骤2-4的基础上以季度为 单位进行切片；
步骤2-6：在步骤2-5形成的切片中，按公式2计算配电变压器i 第j小时的负荷率LRi。
其中PLij为第i个变压器j时刻的负荷。UCi为变压器i对应的额定 负荷。
步骤2-7：计算负荷率在LRij＜30％，30％＜＝LRij＜50％，50％＜＝LRij＜70％，70％＜＝LRij的样本分布。记这四个区间对应的负荷率水平分别为 level0，level1，level2和level3。用落在这几个负荷率水平的概率做为 加权值计算加权实用系数，并将其定义为配电变压器i的改进实用系数， 具体为公式3
URi＝0.2*p(LRij＜0.3)+0.4*p(0.3≤LRij＜0.5)+0.6*p(0.5≤LRij＜0.7)+0.8*p(0.7≤LRij)
(式3)
如图表2展示所示，表中第一列ind_sea对应的是行业，季节及所 属变压器信息，如第一行数据所示，表示公共照明行业，变压器D83T531 山海奇观公变，在夏季的行业实用系数为0.200247539。Level0,level1 等数据表示公共照明行业夏季用电负荷率落在0至0.3，0.3至0.5等区 间的频率。
表2某县各行业不同季节各变压器行业实用系数数据表示例
步骤2-8:按公式4计算第k个行业，第m个区域，第n个季节的行 业实用系数IRkmn，其中第k个行业的第m个区域，共有I个配电变压器， 则IRkmn的计算公式为：
根据表2，对数据按变压器和实用系数按台区聚合，求均值即为每个 台区对应的行业系数。
步骤3:确定行业实用系数后，针对未标识行业分类台区或行业较分 散的台区，进一步进行配电网用户行业估计及台区变压器行业归类，如 图3所示，包括以下步骤：
步骤3-1：抽取未标识行业分类台区及其位置坐标LC；
步骤3-2：根据LC坐标从第三方地图上获取周边500米的POI(兴 趣点坐标)信息；
步骤3-3：将距离台区最近POI所属行业作为台区的主行业，将台区 周边500米POI所属行业样本点最多的前三，作为可开放共享行业；
步骤3-4:将所有步骤1-1中标注行业和步骤3-3中的标注行业分类 按照《国民经济行业分类(GB/T 4754-2011)》进行规范化分类归并；
步骤4:台区用户行业实用系数及容量需求预测，如图4所示，包括 以下子步骤：
步骤4-1：对于待预测台区A来说，根据步骤3确定其所属行业集合 I；
步骤4-2:其位置LC确定台区所属行政区划M；
步骤4-3：根据I、M和季节及步骤2-8计算所得的行业实用系数作 为台区的行业实用系数IR’；
步骤4-4：根据2-3融合台区记录中的小时颗粒度负荷数据PL时间 序列，采用ARIMA预测方法进行预测，获得预测序列PL’；
步骤4-5：将PL’/IR’作为台区的容量需求C，若C大于台区容量 AC，则说明需要进行业扩，进行告警，否则转入步骤5，计算该台区可开 放容量；
例：根据计算步骤，选取某公变，提取该公变的相关数据，提取该 公变的以小时为颗粒度的负荷数据，构建时间序列模型，其数据绘图如 图5所示。
从公变的对应的负荷随时间变化的趋势图的图形观察可知该序列有 较大波动，不稳定。所以对其进行了1阶差分并绘制了相应的自相关系 数图和偏相关系数图。观察自相关系数图和偏相关系数图，即可以确定 该序列可以构建ARIMA(1,1,2)模型其未来一段时间的负荷进行预测。根 据模型，预测得到该公变未来一个月的负荷。
根据预测数据，可计算得到该公变需求容量为217.13。将该数据与 数据库中该变压器最大容量进行对比，该值大于该变压器容量。则应该 对本台变压器进行容量预警。
步骤5:根据步骤4中确定的用户容量需求预测，按照公式5进行配 电网可开放容量预测，若SC/AC>30％,则进入步骤6，进行可开放容量 分配，否则台区可开放容量过低，进行容量报装告警；
步骤6:对步骤5中确定的可开放容量，根据台区和线路的用户负荷 进行开放分配或申请报装，如图6所示，包括以下步骤：
步骤6-1:根据步骤4可获知，台区中存在I个行业，每个行业存在 Ui个用户，建立式6所示开放容量分配方程，其中6－1至6-2为约束函 数，目标为6-3和6－4；
SC＞SC' (式6-1)
argmaxSC′(式6-4)
步骤6-2:采用启发式方法求解式6，为保障Uu和SC’最大，以PLiuj平 均值最小的5个用户作为开始条件；
步骤6-3:若满足式6的约束条件6-1至6-2，但不满足最大目标， 继续增加用户数，直至达到目标最大；
步骤6-4:若达到最大值，但argmaxSC′未达到最大， 则用较大PLiuj平均值用户替代目标集中的最大PLiuj平均值用户，直至 argmaxSC′达到最大值。
以上图1-6所示的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划 方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明突出的实质性特点和显 著进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其进行等同修 改，均在本方案的保护范围之列。

Claims (11)

1.一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取数据，包括业扩请求数据、用电负荷数据、配电变压器信息；
2)计算分时空的改进行业实用系数；
3)确定行业实用系数后，针对未标识行业分类台区或行业较分散的台区，进一步进行配电网用户行业估计及台区变压器行业归类；
4)对台区用户行业实用系数及容量需求预测；
5)根据步骤4中确定的用户容量需求预测，进行配电网容量可开放容量预测；
6)对步骤5中确定的可开放容量，根据台区和线路的用户负荷进行开放分配或申请报装。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：步骤1)包括以下子步骤：
101)从电力营销***中获取业扩请求数据，包括用户地址、变电站名、台区名称、台区容量、线路名称、所属行业和业扩容量；
102)从电力管理***中获取以小时为粒度的用电数据，包括用户地址、变电站名、台区名称、线路名称、最大负荷、平均负荷及最小负荷；
103)从电力管理***中获取台区名称和台区坐标信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：步骤2)包括以下子步骤
201)将步骤1获取的数据通过台区标识关联，若因台区标识不一致导致无法关联则进入步骤202)；
202)对无法通过标识关联的记录，提取用户地址、变电站名、台区名称和线路名称，利用用户地址、变电站名、台区名称和线路名称对应字段的语义相似性进行关联；
203)根据步骤201)和步骤202)得到的数据,形成完整的台区负荷记录；
204)鉴于不同地区相同行业的负荷差异性，对台区负荷记录按行政区划进行拆分索引；
205)鉴于不同季节相同行业的负荷差异性，对台区负荷记录按时间季节进行拆分索引；
206)计算台区配电小时颗粒度的负荷率；
207)计算台区配电用户的改进实用系数；
208)计算分行业、分区域、分季节的台区行业实用系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：在步骤202)中，处理无法通过标识关联的记录时，将步骤101)获取的用户地址、变电站名、台区名称和线路名称对应记为UAi、TNi、ANi和LNi，步骤102获取的用户地址、变电站名、台区名称和线路名称对应记为UAj、TNj、ANj和LNj，按式1计算两者的语义距离Dij，其中SimLen(A，B)函数代表A和B连续相同的最大字符数，Len(A)函数代表A的字符数；
将距离Dij最大的作为记录关联的依据。
5.根据权利要求4所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：在步骤206)中，通过公式2计算台区配电小时颗粒度的负荷率LRi；
其中PLij为第i个变压器j时刻的负荷；UCi为变压器i对应的额定负荷。
6.根据权利要求5所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：在步骤207)中，计算负荷率在LRij<30％，30％<＝LRij<50％，50％<＝LRij<70％，70％<＝LRij的样本分布，用落在这几个负荷率水平的概率做为加权值计算加权实用系数，并将其定义为配电变压器i的改进实用系数，通过公式3计算改进实用系数URi：
URi＝0.2*p(LRij＜0.3)+0.4*p(0.3≤LRij＜0.5)+0.6*p(0.5≤LRij＜0.7)+0.8*p(0.7≤LRij) (式3)
对数据按变压器和实用系数按台区聚合，求均值即为每个台区对应的行业系数。
7.根据权利要求6所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：在步骤208)中，按公式4计算第k个行业，第m个区域，第n个季节的行业实用系数，其中第k个行业的第m个区域，共有I个配电变压器，则行业实用系数IRkmn的计算公式为：
8.根据权利要求7所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：步骤3)包括以下子步骤：
301)抽取未标识行业分类台区及其位置坐标LC；
302)根据LC坐标从第三方地图上获取周边500米的兴趣点坐标POI信息；
303)将距离台区最近POI所属行业作为台区的主行业，将台区周边500米POI所属行业样本点最多的前三，作为可开放共享行业；
304)将所有步骤101)中标注行业和步骤303)中的标注行业分类按照规定进行规范化分类归并。
9.根据权利要求8所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：步骤4)包括以下子步骤：
401)对于待预测台区A来说，根据步骤3)确定其所属行业集合I；
402)其位置LC确定台区所属行政区划M；
403)根据I、M和季节及步骤208)计算所得的行业实用系数作为台区的行业实用系数IR’；
404)根据步骤203)融合台区记录中的小时颗粒度负荷数据PL时间序列，采用ARIMA预测方法进行预测，获得预测序列PL’；
405)将PL’/IR’作为台区的容量需求C，若C大于台区容量AC，则说明需要进行业扩，进行告警，否则转入步骤5，计算该台区可开放容量。
10.根据权利要求9所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：根据步骤204)中确定的用户容量需求预测，按照公式5进行配电网可开放容量预测，若SC/AC>30％，则进入步骤206)，进行可开放容量分配，否则台区可开放容量过低，进行容量报装告警；
11.根据权利要求10所述的一种基于动态行业系数的配电网可开放容量规划方法，其特征在于：步骤6)包括以下子步骤：
601)根据步骤4)获知台区中存在I个行业，每个行业存在Ui个用户，建立式6所示开放容量分配方程，其中式6－1、6－2为其约束函数，目标为式6-3和式6－4；
SC＞SC'(式6-1)
argmaxSC′(式6-4)
602)采用启发式方法求解式6，为保障Uu和SC’最大，以PLiuj平均值最小的5个用户作为开始条件；
603)若满足式6的约束条件6-1至6-2，但不满足最大目标，继续增加用户数，直至达到目标最大；
604)若达到最大值，但argmaxSC′未达到最大，则用较大PLiuj平均值用户替代目标集中的最大PLiuj平均值用户，直至argmaxSC′达到最大值。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110110759A (zh) * 2019-04-15 2019-08-09 东南大学 基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及***
CN111915116A (zh) * 2019-05-10 2020-11-10 国网能源研究院有限公司 一种基于K-means聚类的电力居民用户分类方法
CN112152208A (zh) * 2020-09-25 2020-12-29 国网四川省电力公司成都供电公司 一种城市配电网可开放容量计算方法、***、终端及介质
CN113689051A (zh) * 2021-09-02 2021-11-23 广东电网有限责任公司东莞供电局 一种基于用户报装与地块的配网负荷预测装置及方法
CN113869687A (zh) * 2021-09-18 2021-12-31 深圳供电局有限公司 电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103839116A (zh) * 2014-03-21 2014-06-04 国家电网公司 一种基于不同供电区域的变电站容量配置方法
CN104092215A (zh) * 2014-06-24 2014-10-08 广东电网公司佛山供电局 配电变压器容量控制方法与***
CN104408549A (zh) * 2014-10-31 2015-03-11 国家电网公司 一种城市配电网运行状态评估方法
US20160233682A1 (en) * 2013-09-30 2016-08-11 Jackseario Antonio Dionisio DO ROSARIO Power Quality of Service Optimization for Microgrids
CN105930927A (zh) * 2016-04-19 2016-09-07 江苏省电力公司南京供电公司 一种基于行业负荷预测技术的配电网规划方法
CN106921158A (zh) * 2017-02-09 2017-07-04 国网福建省电力有限公司 一种基于配电变压器时间序列的历史采集数据的需要系数分析方法
CN106952027A (zh) * 2017-03-11 2017-07-14 国网浙江省电力公司台州供电公司 一种10kV配电网线路规划接入容量计算方法
CN106980874A (zh) * 2017-03-13 2017-07-25 南京邮电大学 一种面向配网大数据的多时态维度数据融合方法
CN107330540A (zh) * 2017-05-18 2017-11-07 华南理工大学 一种考虑电压质量的配电网台区缺供电量预测方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160233682A1 (en) * 2013-09-30 2016-08-11 Jackseario Antonio Dionisio DO ROSARIO Power Quality of Service Optimization for Microgrids
CN103839116A (zh) * 2014-03-21 2014-06-04 国家电网公司 一种基于不同供电区域的变电站容量配置方法
CN104092215A (zh) * 2014-06-24 2014-10-08 广东电网公司佛山供电局 配电变压器容量控制方法与***
CN104408549A (zh) * 2014-10-31 2015-03-11 国家电网公司 一种城市配电网运行状态评估方法
CN105930927A (zh) * 2016-04-19 2016-09-07 江苏省电力公司南京供电公司 一种基于行业负荷预测技术的配电网规划方法
CN106921158A (zh) * 2017-02-09 2017-07-04 国网福建省电力有限公司 一种基于配电变压器时间序列的历史采集数据的需要系数分析方法
CN106952027A (zh) * 2017-03-11 2017-07-14 国网浙江省电力公司台州供电公司 一种10kV配电网线路规划接入容量计算方法
CN106980874A (zh) * 2017-03-13 2017-07-25 南京邮电大学 一种面向配网大数据的多时态维度数据融合方法
CN107330540A (zh) * 2017-05-18 2017-11-07 华南理工大学 一种考虑电压质量的配电网台区缺供电量预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王成山 等: "主动配电网优化技术研究现状及展望", 《电力建设》 *
肖晶 等: "基于行业用电特性的用户报装容量饱和度分析", 《电力需求侧管理》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110110759A (zh) * 2019-04-15 2019-08-09 东南大学 基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及***
CN110110759B (zh) * 2019-04-15 2023-07-11 东南大学 基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及***
CN111915116A (zh) * 2019-05-10 2020-11-10 国网能源研究院有限公司 一种基于K-means聚类的电力居民用户分类方法
CN112152208A (zh) * 2020-09-25 2020-12-29 国网四川省电力公司成都供电公司 一种城市配电网可开放容量计算方法、***、终端及介质
CN113689051A (zh) * 2021-09-02 2021-11-23 广东电网有限责任公司东莞供电局 一种基于用户报装与地块的配网负荷预测装置及方法
CN113869687A (zh) * 2021-09-18 2021-12-31 深圳供电局有限公司 电力负荷成分指数的分析方法、装置、计算机设备和介质

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