CN112541617B - 变电站的定容及选址方法、存储介质 - Google Patents

变电站的定容及选址方法、存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112541617B
CN112541617B CN202011369808.9A CN202011369808A CN112541617B CN 112541617 B CN112541617 B CN 112541617B CN 202011369808 A CN202011369808 A CN 202011369808A CN 112541617 B CN112541617 B CN 112541617B
Authority
CN
China
Prior art keywords
load
area
power supply
planning
grid
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011369808.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112541617A (zh
Inventor
檀晓林
贺春光
邵华
张菁
安佳坤
臧志斌
赵建伟
赵光
王震
姚硕
凌云鹏
马国真
黄凯
翟广心
胡诗尧
范文奕
杨书强
孙鹏飞
郭伟
韩璟琳
赵子珩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
XIAMEN GREAT POWER GEO INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Information and Telecommunication Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
XIAMEN GREAT POWER GEO INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Information and Telecommunication Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by XIAMEN GREAT POWER GEO INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD, State Grid Corp of China SGCC, State Grid Information and Telecommunication Co Ltd, Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd filed Critical XIAMEN GREAT POWER GEO INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Priority to CN202011369808.9A priority Critical patent/CN112541617B/zh
Publication of CN112541617A publication Critical patent/CN112541617A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112541617B publication Critical patent/CN112541617B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种变电站的定容及选址方法、存储介质，方法包括：将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块、供电单元和供电网格；对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果；根据所述负荷预测结果，进行变电站的定容与选址。本发明可为电网规划决策提供数据支持与科学依据，实现精准规划，辅助相关技术人员进行决策，达到提升工作效率的目的。

Description

变电站的定容及选址方法、存储介质
技术领域
本发明涉及主动配电网技术领域，尤其涉及一种变电站的定容及选址方法、存储介质。
背景技术
目前，电网发展专业尚未应用地理信息技术设计相关电网网架结构模型，且其他业务部门所设计的电网模型也不完全适用于发展专业。为打通各业务部门数据标准不一、共享不足等壁垒，如何通过设计相关电网模型，满足配电网规划对网架分层次展现、相关指标展现分析的需求是关键点和难点之一。
电网地理信息资源往往只是充当背景看板，并未与电网资源进行任何关联。在电网分析中，如何针对地理资源和电网资源的特性，融合二源相关信息，实现图网二源一体化分析展现新模式是关键点和难点之一。
另外，传统的电气计算模型和方法，一般未计及地区电网中越来越多的分布式电源如风力发电、太阳能光伏发电的影响。综合考虑上述因素，保证电气计算的科学性和合理性是关键点和难点之一。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种变电站的定容及选址方法、存储介质，可实现精准规划，提升工作效率。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种变电站的定容及选址方法，包括：
将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块和供电网格；
对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果；
根据所述负荷预测结果，进行变电站的定容与选址。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明的有益效果在于：可实现主动配电网空间负荷预测，实现根据空间负荷预测结果确定目标年及中间年待建变电站的位置及其容量。基于以上数据综合分析，为配电网精准规划高效投资提供科学依据和有效支撑。本发明可为电网规划决策提供数据支持与科学依据，实现精准规划，辅助相关技术人员进行决策，达到提升工作效率的目的。
附图说明
图1为本发明实施例一的一种变电站的定容及选址方法的流程图；
图2为本发明实施例二的已有变电站的规划区域的变电站选址示意图；
图3为本发明实施例二的尚无变电站的规划区域的变电站选址示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
实施例一
请参照图1，本发明的实施例一为：一种变电站的定容及选址方法，可应用于主动配电网规划，包括如下步骤：
S1：将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块和供电网格；
具体地，根据县级行政区对应的区域，确定规划区域，即以县(区)为单位，对管辖区域进行划分，得到规划区域；对所述规划区域进行网格化划分，得到一个以上的供电网格；分别对各供电网格进行划分，得到一个以上的单位地块。
S2：对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果。所述负荷预测包括远景负荷预测和近中期负荷预测。
其中，远景负荷预测具体为：
S211：分别收集各单元地块内的功能用地指标信息，所述功能用地指标信息包括大用户信息、分布式电源信息和多元负荷信息。
其中，大用户信息包括：大用户名称、电压等级、报装容量、投产时间和历史年最大负荷；分布式电源信息包括：电源名称、电压等级、电源类别、容量和投运时间；多元负荷信息：多元负荷类型、名称、电压等级、存储容量、峰值功率(容量＝峰值功率*时间)和投运时间。
S212：根据所述功能用地指标信息，分别计算各单元地块的饱和年负荷。
具体地，若一单元地块存在对应的土地规划图，则通过空间负荷预测法，计算所述一单元地块的饱和年负荷；若一单元地块不存在对应的土地规划图，且所述一单元地块的类别为特殊用地或水域及其他用地，则根据所述一单元地块内的用户数和预设的单个户数远景平均最高负荷典型值，计算所述一单元地块的饱和年负荷；若一单元地块不存在对应的土地规划图，且属于成熟发展区域，则通过平均增长率法，计算所述一单元地块的饱和年负荷。
S213：根据一单元地块的大用户信息中的历史年最大负荷以及饱和年负荷中的最大值，确定所述一单元地块的饱和负荷值。
S214：根据供电网格中各单元地块的饱和负荷值以及预设的同时率，计算所述供电网格的远景负荷预测值。优选地，同时率的默认值为0.8，可根据单位地块的类别修改。
S215：根据各供电网格的远景负荷预测值，计算得到所述规划区域的远景年负荷。
近中期负荷预测具体为：
S221：收集供电网格的现状年和多个历史年的电网基础数据，所述电网基础数据包括各单位地块的配变、线路最大负荷信息及其对应时刻，以及线路出线开关8760点负荷数据；进一步地，还包括人口、GDP、行业用电(包括：农林牧渔业，工业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，公共服务及管理组织，其他)、产业用电(包括：第一产业、第二产业、第三产业、城镇居民用电、农村居民用电)等。
S222：根据现状年的电网基础数据，计算现状年的区域全社会总负荷。
S223：根据现状年的区域全社会总负荷，以及一供电网格在饱和年的总负荷占所述现状年的区域全社会总负荷的比例或一供电网格在现状年的配变容量占所述供电区域在现状年的总配变容量的比例，计算所述一供电网格的现状年负荷。
本步骤即提出了两种算法，分别为基于饱和年“自上而下”的比例分摊算法和基于配变容量“自上而下”比例分摊法。
基于饱和年“自上而下”的比例分摊算法的计算公式为：网格现有负荷＝区域全社会总负荷×饱和年该网格所占区域总负荷的比例。
基于配变容量“自上而下”比例分摊法的计算公式为：网格现有负荷＝区域全社会总负荷×该网格现状配变容量所占区域总配变容量的比例。
S224：根据各供电网格的现状年负荷，计算所述供电区域的现状年负荷。即将各供电网格的现状年负荷累加，得到供电区域的现状年负荷。
S225：分别根据各历史年的电网基础数据，计算各历史年的区域全社会总负荷；
S226：根据现状年和各历史年的区域全社会总负荷，通过近中期负荷预测法，计算所述规划区域的规划目标年负荷，所述近中期负荷预测法包括年均增长率法、二元回归法、三元回归法、指数增长法、S曲线模型和大用户法，还包括产值单耗、弹性系数、产业用电法、行业用电法、最大负荷利用小时数法等。
其中，步骤S222和S225中计算区域全社会总负荷的方法包括基于线路负荷“自下而上”累加法和基于配变“自下而上”累加法。
基于线路负荷“自下而上”累加法具体为，所属该供电网格的所有10千伏线路8760点数据叠加后取最大值，需叠加35kV及以上直供负荷、分布式电源数据，计算公式为：区域全社会负荷＝区域10kV网供线路负荷+10kV专线负荷+35kV及以上直供负荷+10kV并网电源出力+低压并网的电源出力+自发自用厂用电。(设备、线路、供电单元、网格的)网供电量直接累加，下载功率与上送功率分别计算并存储。
进一步地，若有线路跨供电网格，则线路在哪个供电网格的占比大就属于哪个供电网格。
基于配变“自下而上”累加法具体为：所属该供电网格的配变8760点数据叠加后取最大值，8760点数据存储；需叠加35kV及以上供电大用户、分布式电源数据。(设备、线路、供电单元、网格的)网供电量直接累加，下载功率与上送功率分别计算并存储。
S3：根据所述负荷预测结果，进行变电站的定容与选址。
首先进行变电站的定容，具体包括如下步骤：
S311：根据预设的规划区域负荷增速，设定容载比取值范围。例如，若负荷增速Kp≤7％，则容载比取值范围为1.8-2.0；若7％＜Kp≤12％，则容载比取值范围为1.9-2.1；若Kp＞12％，则容载比取值范围为2.0-2.2。
S312：根据所述规划区域的规划目标年负荷、容载比取值范围以及现有容量数据，计算新增容量范围。
具体地，新增容量＝规划目标年负荷*容载比-现有容量。
S313：设定定容策略，所述定容策略为先布点或先扩建。对于快速增长区域、成熟饱和区域以新增布点为主(布点难或收益快)；对于负荷缓慢增长初期、投资效益长期难以回收的区域，在可以满足需求的条件下，以主变扩建为主。
S314：根据所述定容策略以及电压等级和供电区域类型，确定变电站数量与容量。
然后进行变电站的选址，具体地，对于已存在变电站的规划区域，确定规划区域内的已有变电站的最大供电范围，然后在规划区域内剔除所述最大供电范围的区域以及预设的不可建设变电站的区域，确定变电站的选址范围；将所述选址范围的几何中心点作为可行的布点区域。
对于尚未建设变电站的规划区域，则根据所述规划区域内各供电网格的现状年负荷和面积，计算各供电网格的现状负荷密度；对现状负荷密度高于预设值的供电网格进行拓扑识别，得到第一中心点；对规划区域内的所有供电网格进行拓扑识别，得到第二中心点；将所述第一中心点和第二中心点的连线中点作为可行的布点区域；
最后根据所述可行的布点区域以及所述规划区域的远景年负荷，确定新建变电站地址。
进一步地，还可对所述规划区域进行电网分析和电网评估。
具体地，对所述规划区域中电压等级为35kV及以上的电网进行电网统计、电网拓扑分析、接线模式分析和辅助电气计算。
其中，电网统计即对对电网设备类型、年份、规划性质等进行统计，根据统计结果查看相关信息。例如：对于线路，统计信息包括线路名称、投运时间、类型(架空、电缆)、起始电站、终止电站等。
电网拓扑分析即对35kV及以上网架进行分析，找出网架拓扑连接关系和带电范围，为典型接线方式识别做数据准备，给出详细分析结果。
接线模式分析即对35kV及以上网架接线模式进行识别，找出辐射、链式、环式、T接、π接等典型接线方式，给出详细分析结果。
辅助电气计算包含但不限于以下电气计算：(1)潮流计算；(2)短路计算；(3)N-1通过率计算。
进一步地，还对所述规划区域中电压等级为10kV及以下的电网进行电网统计、电网拓扑分析、接线模式分析、辅助电气计算和电网评估。
其中，电网统计同上。
电网拓扑分析即对10kV网架网架进行分析，找出网架拓扑连接关系和带电范围，为典型接线方式识别、主干分析、最长路径分析、拓扑岛分析、分段联络分析做数据准备，并给出详细分析结果。
接线模式分析即对10kV网架进行接线模式识别，找出架空网、电缆网、混合网架的典型接线方式，给出详细分析结果。
辅助电气计算包含但不限于以下电气计算：(1)短路计算；(2)N-1通过率计算。
电网评估的指标包括综合指标、电网结构指标、设备水平指标、供电能力指标、智能化及绿色发展指标和电网效益指标。
其中，综合指标包括户均停电时间、综合电压合格率和10kV及以下综合线损率。电网结构指标包括10kV线路平均供电半径、10kV架空线路平均分段数、10kV线路联络率、10kV线路站间联络率、10kV线路N-1通过率和10kV线路标准化接线占比。设备水平指标包括10kV在运设备平均投运年限、10kV线路电缆化率、10kV架空线路绝缘化率和10kV高损耗配电变压器占比。供电能力指标包括10kV线路最大负载率平均值、10kV重载线路占比、10kV配电变压器最大负载率平均值、10kV重载配电变压器占比、10kV线路装接容量和10kV线路不安全负荷。智能化及绿色发展指标包括配电自动化覆盖率、“三遥”终端占比、配电变压器信息采集率、分布式电源渗透率和分布式电源消纳率。电网效益指标包括单位投资增供负荷和单位投资增售电量。
本实施例可实现主动配电网空间负荷预测，实现根据空间负荷预测结果确定目标年及中间年待建变电站的位置及其容量，实现配电网的多维度统计分析、拓扑分析及接线分析，并且完成进一步的电气计算分析。基于以上数据综合分析，为配电网精准规划高效投资提供科学依据和有效支撑。
实施例二
本实施例为上述实施例的一具体实现场景。
一、网格化规划业务流程
针对线上作业模式特点，遵循问题导向与目标导向有效结合，建立一种在GIS图上分层级协同规划作业的模式，设置“规划版本-规划方案-规划项目”三层管理，实现各区域规划版本合并、不同规划方案比选、规划项目统一管理，可以有效加强各层级的规划衔接，提升网格化规划的整体性、连贯性、经济性。业务流程初步梳理如下：
1、基准图设定
对规划的基准时间进行明确，一般以每年12月31日作为时间断面，或者以启动规划任务的前一个月底电网断面作为基准图(离现状时间越近，网架拓扑关系更贴近实际)，确定的权限可以由上级单位(国网、省、市公司)进行明确。
2、规划区域版本管理
以县(区)为单位进行规划区域版本的创建，由所辖单位在基准图上进行供电区域、供电网格、供电单元以及农城网的划分和绘制。绘制完成后进行发布，规划区域版本可以根据实际情况进行修改，新的版本可以在已发布的版本的基础上进行修改。
3、规划版本创建
在完成基准图设定和规划区域版本发布后，对常态规划工作，由县(区)公司自主创建下阶段的规划版本，可以根据实际需求创建子版本，各子版本可以相互叠加，并且以最终确认的子版本进行发布，已发布的子版本应具备合并功能。对于上级单位统一发布规划任务，以上级单位的规定为主。
4、电网诊断
借助诊断模型，以规划基准时间所在年度的最大负荷日等典型日数据作为基础，结合该时间段汇集的问题库清单，对电网开展诊断分析，综合考虑调度、运检等问题清单，经人工二次审核确认后，将问题清单汇合流转至问题库。
5、负荷预测
采用空间负荷预测为主的方法，自下而上逐级测算供电网格饱和负荷以及各规划水平年负荷，并根据饱和负荷预测结果对供电网格划分进行校核，需要对供电网格(单元)进行调整的，对规划区域版本进行修改。
6、规划目标
导入或手工绘制目标网架、设定规划目标指标值，为后续网架规划和成效分析提供比对标准。
7、规划方案创建
以单个或多个网格为单位，筛选出网格区域内存在的问题清单，结合负荷预测需求，对问题清单进行关联，考虑一个规划方案可同时解决多问题情况，并注重与目标网架衔接，针对不同解决措施创建规划方案，同一个规划方案可以由一个或若干个项目组成。
8、经济技术方案比对
对解决问题的不同方案采用经济技术法、潮流计算、人工干预等方法进行比选，无需比选的方案经审核后直接固化。
9、规划方案固化
根据比选结果，确定更优的规划方案，对规划方案进行固化，该规划方案内的项目自动确认并流转至规划项目库进行管理。
10、规划版本发布
完成该版本所有规划方案固化后，对已固化的规划方案进行合并，形成阶段规划版本成果，以县(区)公司为单位对版本进行发布，各子版本可以进行合并。
11、规划成果
以县(区)为单位形成细化到规划前3年的网格的网架规划地理接线图，并统计规划期的电网设备规模和投资规模、规划期前3年逐年细化的建设时序。
二、网格划分
(一)规划区域版本管理
以县(区)为单位进行规划区域版本的创建，由所辖单位在基准图上进行供电区域、供电网格以及农城网的划分和绘制。绘制完成后进行发布，规划区域版本可以根据实际情况进行修改，新的版本可以在已发布的版本的基础上进行修改。
1、规划区域版本创建
以县(区)为单位对管辖区域进行规划区域版本的创建，应包括规划版本名称、版本所在区域、创建时间、创建人等信息。
2、规划区域版本绘制
规划区域版本内容应包括供电区域、供电网格、供电单元和城农网区域的绘制，设置城农网、供电区域、供电网格等三个绘制模块。
3、规划区域版本发布
完成规划区域版本绘制后，经审核完成后进行确认发布。
4、规划区域版本更新
根据实际需求，可以对已发布的规划区域版本进行继承，并在此基础上进行修改、保存、发布。
(二)规划版本管理
1、规划版本创建
根据规划任务，选择某个时间断面的基准图和规划区域版本，在此基础上，以县(区)为单位对管辖区域进行规划版本的创建，应包括规划版本名称、版本所在区域、创建时间、创建人等信息。规划版本创建完成后，可以在该版本下创建规划方案。
2、规划版本发布
一个规划版本由一个或若干个规划方案组成，在完成规划区域内所有规划方案编制后，对确认的规划方案进行勾选，对该规划版本进行发布。
3、规划版本修改
根据实际需求，可以在已发布的规划版本的基础上进行修改及更新，并可以查看任意规划版本内的所有规划方案及以下的规划项目，修改完成后进行发布。
4、规划版本存储
对任意规划版本内的所有规划方案进行存储，新的规划版本及规划方案不得覆盖原有规划版本及其下的规划方案。
5、规划版本查看
按照管辖区域设置权限，可以查看本单位及下级单位网格化规划版本开展情况。
三、负荷预测
负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值的一项工作，是网格化规划的一个重要流程环节，也是衔接市政控规与用电需求平衡的重要操作手段。在网格化规划中开展负荷预测，首先需要调查收集多方面的数据资料，包括电力企业内部资料和外部资料，国民经济有关部门的资料等，比如网格内的负荷、电量、充电桩、分布式电源数据，规划区域内的人口、GDP、产业电量、行业电量等历史年数据，整理和筛选后进行数据分析，并结合多种电力需求预测模型，根据近、中、远期的规划目标，开展近中期及远景负荷预测工作，预测结果可以指导开展变电站选址定容等相关工作。
(一)远景负荷预测
远景负荷预测功能主要分为：功能用地指标收集、单位地块负荷计算、参数设定和预测结果与展示；具体如下所述。
1、功能用地指标收集。
根据政府的土地规划图拆分至单位地块，收集单位地块内的大用户信息、充电桩信息、分布式电源信息及多元负荷信息。
按照规划区域范围单元从小到大依次分为：单位地块、供电单元、供电网格。供电网格再往上为县级供电区域、市级供电区域、省级供电区域。
收集内容包括：地块控规规划信息以及该地块的大用户信息、分布式电源信息。大用户信息包括：大用户名称、电压等级、报装容量、投产时间、历史年最大负荷；分布式电源信息包括：电源名称、电压等级、电源类别、容量、投运时间；多元负荷信息包括：多元负荷类型、名称、电压等级、存储容量、峰值功率(容量＝峰值功率*时间)、投运时间。
单位地块显示内容包括：地块名称、用地类型、所属供电单元、供电区域类型、占地面积、有效供电面积(默认等于占地面积、可人为修改)、容积率、建筑面积、备注(备注需在控规用地时维护，备注信息主要针对大用户的行业特点、年用电量方面描述)。
供电单元显示内容包括：供电单元名称、所属供电网格、供电区域类型、占地面积、有效供电面积、建筑面积、容积率、供电单元内主要用地类型占比(默认显示比值大的前两种)、备注。
供电网格显示内容包括：供电网格名称、所属区域、供电区域类型、占地面积、有效供电面积、建筑面积、容积率、备注。
其中，容积率＝建筑面积/占地面积。对于只有总规没有控规的区域，根据具体实际情况人为给定，如果单位地块给定的容积率数值为区间范围，则取最高值。典型地块容积率参照表如表3.1所示。
表3.1：典型地块容积率参照表
用地性质代码 用地性质 容积率
G1 公共绿地 0
M1 工业用地 1.2
U21 公共交通用地 0.2
U12 供电用地 0.5
2、单位地块负荷计算。
集成单位地块内的大用户、充电桩、分布式电源、多元负荷数据，用空间负荷预测方法计算饱和年负荷，提供基础的数据录入与维护功能，支持对单位地块的大用户、充电桩、分布式电源数据的修改，方便修正目标年负荷数据。
单位地块负荷计算方法选择根据单元地块的类型做三种方式处理：
(1)对已有土地规划图的区域采用空间负荷预测法进行计算；计算公式方法为：
当该地块仅有占地面积，无容积率时，选用建设用地密度指标计算该地块的饱和负荷；当有同时率指标时，选用建筑密度指标计算该地块的饱和负荷；计算公式为：X1＝面积*指标；
获取该地块现有大用户负荷，计算报装大用户负荷；计算公式为：X2＝报装容量*负载率；
计算地块充电桩负荷最高值；计算公式为：X3＝慢充车位数*单位负荷+快充车位数*单位负荷。
对上述三部分内容做叠加计算，即可得到远景负荷目标值，即y＝X1+X2+k1*X3，y为远景负荷目标值，k1为充电桩负荷与地块饱和负荷的同时率系数。
(2)对无土地规划图且属于D、E类区域(D类用地为特殊用地，如军事用地、外事用地和保安用地；E类用地为水域及其他用地)，按照户均法进行计算；计算公式为：y＝k2*N，N为单位地块内的用户数，k2为单位户数远景平均最高负荷(根据当地实际情况给定典型值)；
(3)对无土地规划图且属于成熟发展区域，采用平均增长率法进行计算；计算公式为y＝a*(1+k3)n，a为规划基础年区域负荷最大值，n为区域达到饱和所需要的时间，k3为发展成熟区域近期负荷增长的平均值。
3、参数设定。
(1)远景负荷预测指标体系单位地块的负荷指标根据政府出台的标准文件《城市电力规划规范GB/T 59023-2014》，城市用电负荷/负荷密度指标/规划单位建设用地负荷指标章节中的内容，针对各类用地的负荷指标范围给按从小到大的顺序给定5个初始值。
当采用建设用地负荷密度法进行负荷预测时，建设用地负荷指标如表3.2所示。
表3.2：规划单位建设用地负荷指标
城市建设用地类别 单位建设用地负荷指标(kW/hm2)
居住用地(R) 100～400
商业服务设施用地(B) 400～1200
公共管理与公共服务设施用地(A) 300～800
工业用地(M) 200～800
物流仓储用地(W) 20～10
道路与交通设施用地(S) 15～30
公用设施用地(U) 150～250
绿地与广场用地(G) 10～30
超出表中建设用地以外的其他各类建设用地的规划单位建设用地负荷指标的选取，可根据所在城市的具体情况确定。
当采用单位建筑面积负荷密度指标法时，建筑面积负荷指标如表3.3所示。
表3.3：规划单位建筑面积负荷指标
Figure BDA0002805760800000131
特殊用地及规划预留的发展备用地负荷密度指标的选取，可结合当地实际情况和规划供能要求确定，因地制宜确定。
当涉及煤改电区域时，建议根据当地的实际情况适当提高指标取值标准。
(2)单位地块饱和负荷的计算方法：单位地块饱和负荷取该地块的大用户预测值与空间负荷预测值的较大值。
(3)远景负荷预测计算方法：供电单元/供电网格所属单位地块饱和负荷值累加*同时率。新型区域同时率按当地产业典型值给定；老城区同时率取现有产业间同时率。(同时率默认值为0.8，允许用户对地块进行单个修改或者批量修改。除去发展成熟区域其它都属于新型区域，当前方法适用于有土地规划图的地区)。
4、预测结果与展示。
预测结果曲线展示界面可根据用户的权限进行划分，提供表格与曲线两种展示类型。范围大小参考表3.4。
表3.4：用户权限对应的展示范围
Figure BDA0002805760800000141
地图界面采用类似热力图的样式以2D形式展现。
支持单个供电网格或供电单元以表格与曲线两种方式展示预测结果，在GIS地图上展示单个网格或单元的预测结果值，可以圈选区域展示该区域的负荷预测值。
(二)近中期负荷预测
近中期负荷预测功能主要分为：电网基础数据收集、历史数据计算、负荷预测方法选择、预测结果与展示。具体如下所示。
1、电网基础数据收集。
主要包括：单位地块内的配变(供电单元/供电网格内的配变及线路最大负荷信息的同时还需取它对应的时刻)、线路出线开关8760点负荷数据。区域范围内的人口、GDP、行业用电(包括：农林牧渔业，工业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，公共服务及管理组织，其他)、产业用电(包括：第一产业、第二产业、第三产业、城镇居民用电、农村居民用电)等。电网类设备归属可按照单位地块/供电单元/供电网格属性进行分类筛选和汇总操作。
2、历史数据计算。
相关计算方法包括：基于饱和年“自上而下”比例分摊法、基于配变容量“自上而下”比例分摊法、基于线路负荷“自下而上”累加法、基于配变负荷“自下而上”累加法。具体如下所述。
(1)基于饱和年“自上而下”的比例分摊算法：网格现有负荷＝区域全社会总负荷×饱和年该网格所占区域总负荷的比例。该算法存在的缺点为，对成熟饱和网格，现状年实际负荷占比较高，但因饱和年该网格负荷在区域内占比可能较低，造成计算出来的现状负荷值占比偏低；对缓慢增长区域，现状年实际负荷占比较低，但因饱和年负荷占比可能较高，造成计算出来的现状负荷值占比偏高。
(2)基于配变容量“自上而下”比例分摊法：网格现有负荷＝区域全社会总负荷×该网格现状配变容量所占区域总配变容量的比例。该算法存在的缺点为，由于配变的负载率不同，该方法可能存在部分误差。
(3)基于线路负荷“自下而上”累加法：所属该供电单元或供电网格的所有10千伏线路8760点数据叠加后取最大值；需叠加35kV及以上直供负荷、分布式电源数据；计算公式：区域全社会负荷＝区域10kV网供线路负荷+10kV专线负荷+35kV及以上直供负荷+10kV并网电源出力+低压并网的电源出力+自发自用厂用电。(设备、线路、供电单元、网格的)网供电量直接累加，下载功率与上送功率分别计算并存储。
其中，每条10千伏线路需要加上属性标签，确认其所属的供电网格或供电单元。通过线路配变容量的分布，确定其归属关系(如果线路有跨供电单元或供电网格时，哪边占比大就属于哪边)。
(4)基于配变“自下而上”累加法：所属该供电单元或供电网格的配变8760点数据叠加后取最大值，8760点数据存储；需叠加35kV及以上供电大用户、分布式电源数据。(设备、线路、供电单元、网格的)网供电量直接累加，下载功率与上送功率分别计算并存储。
3、负荷预测方法选择。
(1)选择主流计算方法的一种或多种求平均值，包括趋势外推法(S曲线、平均增长率、二元回归、三元回归、指数增长)、产值单耗、弹性系数、产业用电法、行业用电法、最大负荷利用小时数法等。
当一种方法对某种预测失效或数据确实时，可不选择该方法。不同的负荷预测方法适用场景存在差异，具体如表3.5所示。
表3.5：负荷预测算法模型与场景的对应关系
Figure BDA0002805760800000161
2)混合负荷预测法：由于主流算法都存在各自的优点和缺点，建议可根据各种预测结果，给定权重后累加得到设备或区域的负荷预测结果，并进行图形展示。多曲线方法权重总和为100％，各方法权重的比例由规划人员自行设定。
4、预测结果与展示。
可参照上述远景负荷预测中的预测结果与展示部分。
四、变电站定容选址
(一)变电站定容
1、采集规划区域的现状年、规划目标年、远景年负荷，数据来源于负荷预测结果。
2、参考《配电网规划设计技术导则》规划区域负荷增速，设定容载比取值范围，如表4.1所示。
表4.1：110kV～35kV电网容载比选择范围
负荷增长情况 较慢增长 中等增长 较快增长
年负荷平均增长率Kp Kp≤7％ 7％＜Kp≤12％ Kp＞12％
110kV～35kV电网容载比(建议值) 1.8～2.0 1.9～2.1 2.0～2.2
3、获取现有容量数据，计算新增容量上下限
新增容量＝规划年的网供负荷*容载比-现有容量。
4、设置可选项，选择先布点还是先扩建(对于快速增长区域、成熟饱和区域以新增布点为主(布点难或收益快)；对于负荷缓慢增长初期、投资效益长期难以回收的区域，在可以满足需求的条件下，以主变扩建为主)。
5、确定变电站数量与容量，详细参照表4.2设置可选项。
表4.2：不同供电区域变电站最终容量配置推荐表
Figure BDA0002805760800000171
Figure BDA0002805760800000181
表4.2中，主变低压侧为10kV。对于负荷确定的供电区域，可适当采用小容量变压器。A、B类区域中31.5MVA变压器(35kV)适用于电源来自220kV变电站的情况。
(二)变电站选址
1、最优站址的选择方法(有布点区域)，如图2所示。
1)通过“负荷矩”，计算规划区域内变电站10千伏最大供电半径，确定已有变电站的最大供电范围，新建变电站布点应该在该范围以外，随着负荷增长，该范围会逐渐缩小。
2)排除不可建设变电站控规用地类型，包括：湖泊、道路、基本农田、生态保护区等。
3)剔除不可建设变电站区域后，进而缩小变电站最优选址范围，结合边界识别，选择选址范围的几何中心点。自动给出可行的布点区域或最优布点建议，最后人工干预决定选址。
2、最优站址的选择方法(无布点的发展起步区域)，如图3所示。
对于尚没有变电站的发展起步区域，以上方法不适用。可将现状负荷密度高于某一值的区域做拓扑识别取中心点a，所有单位地块的区域做拓扑识别取中心点b，取a、b的连线的中心作为最优布点建议(兼顾近远期负荷发展)，最后人工干预决定选址。
五、35kV及以上电网分析
(一)电网统计
对电网设备类型、年份、规划性质等进行统计，根据统计结果查看相关信息。例如：对于线路，统计信息包括线路名称、投运时间、起始电站、终止电站等。
(二)电网拓扑分析
对35kV及以上网架进行分析，找出网架拓扑连接关系和带电范围，为典型接线方式识别做数据准备，给出详细分析结果。
(三)接线模式分析
对35kV及以上网架接线模式进行识别，找出辐射、链式、环式、T接、π接等典型接线方式，给出详细分析结果。
(四)辅助电气计算
辅助电气计算包含但不限于以下电气计算：(1)潮流计算；(2)短路计算；(3)N-1通过率计算。
六、10kV及以上电网分析
(一)电网统计
对电网设备类型、年份、规划性质等进行统计，根据统计结果查看相关信息。例如：对于线路，统计信息包括线路名称、投运时间、类型(架空、电缆)、起始电站、终止电站等。
(二)电网拓扑分析
对10(20、6)kV网架进行拓扑分析，找出网架拓扑连接关系和带电范围，为典型接线方式识别、主干分析、最长路径分析、拓扑岛分析、分段联络分析做数据准备，并给出详细分析结果。
(三)接线模式分析
对10(20、6)kV网架进行接线模式识别，找出架空网、电缆网、混合网架的典型接线方式，给出详细分析结果。
(四)辅助电气计算
辅助电气计算包含但不限于以下电气计算：(1)短路计算；(2)N-1通过率计算。
(五)电网评估
(1)地市、县(区)评价指标体系
包括六个方面，包括综合指标、电网结构指标、设备水平指标、供电能力指标、智能化及绿色发展指标和电网效益指标。
其中，综合指标包括户均停电时间、综合电压合格率和10kV及以下综合线损率。电网结构指标包括10kV线路平均供电半径、10kV架空线路平均分段数、10kV线路联络率、10kV线路站间联络率、10kV线路N-1通过率和10kV线路标准化接线占比。设备水平指标包括10kV在运设备平均投运年限、10kV线路电缆化率、10kV架空线路绝缘化率和10kV高损耗配电变压器占比。供电能力指标包括10kV线路最大负载率平均值、10kV重载线路占比、10kV配电变压器最大负载率平均值、10kV重载配电变压器占比、10kV线路装接容量和10kV线路不安全负荷。智能化及绿色发展指标包括配电自动化覆盖率、“三遥”终端占比、配电变压器信息采集率、分布式电源渗透率和分布式电源消纳率。电网效益指标包括单位投资增供负荷和单位投资增售电量。
(2)配电网供电网格评价指标体系
也包括六个方面，包括综合指标、电网结构指标、设备水平指标、供电能力指标、智能化及绿色发展指标和电网效益指标。
其中，综合指标包括户均停电时间。电网结构指标包括10kV线路平均供电半径和10kV线路N-1通过率。设备水平指标包括10kV线路电缆化率和10kV架空线路绝缘化率。供电能力指标包括10kV重载线路占比、10kV重载配电变压器占比、10kV线路装接容量和10kV线路不安全负荷。智能化及绿色发展指标包括配电自动化覆盖率和配电变压器信息采集率。电网效益指标包括单位投资增供负荷。
本实施例整合电力相关信息***数据，对基于网格化的主动配电网规划辅助计算，形成一套技术先进、功能全面并且实用的辅助工具，不仅能够满足各级配电网规划需求，而且还能够推广到六地市城区等A、B类地区使用，为电网规划决策提供数据支持与科学依据，实现精准规划，辅助相关技术人员进行决策，达到提升工作效率的目的。
实施例三
本实施例是对应上述实施例的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如下步骤：
将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块和供电网格；
对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果；
根据所述负荷预测结果，进行变电站的定容与选址。
进一步地，所述将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块、供电单元和供电网格；具体为：
根据县级行政区对应的区域，确定规划区域；
对所述规划区域进行网格化划分，得到一个以上的供电网格；
分别对各供电网格进行划分，得到一个以上的单位地块。
进一步地，所述对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果具体为：
对所述规划区域进行远景负荷预测，得到所述规划区域的远景年负荷；
对所述规划区域进行近中期负荷预测，得到所述规划区域的规划目标年负荷以及各供电网格的现状年负荷。
进一步地，所述对所述规划区域进行远景负荷预测，得到所述规划区域的远景年负荷具体为：
分别收集各单元地块内的功能用地指标信息，所述功能用地指标信息包括大用户信息、分布式电源信息和多元负荷信息；
根据所述功能用地指标信息，分别计算各单元地块的饱和年负荷；
根据一单元地块的大用户信息中的历史年最大负荷以及饱和年负荷中的最大值，确定所述一单元地块的饱和负荷值；
根据供电网格中各单元地块的饱和负荷值以及预设的同时率，计算所述供电网格的远景负荷预测值；
根据各供电网格的远景负荷预测值，计算得到所述规划区域的远景年负荷。
进一步地，所述根据所述功能用地指标信息，分别计算各单元地块的饱和年负荷具体为：
若一单元地块存在对应的土地规划图，则通过空间负荷预测法，计算所述一单元地块的饱和年负荷；
若一单元地块不存在对应的土地规划图，且所述一单元地块的类别为特殊用地或水域及其他用地，则根据所述一单元地块内的用户数和预设的单个户数远景平均最高负荷典型值，计算所述一单元地块的饱和年负荷；
若一单元地块不存在对应的土地规划图，且属于成熟发展区域，则通过平均增长率法，计算所述一单元地块的饱和年负荷。
进一步地，所述对所述规划区域进行近中期负荷预测，得到所述规划区域的规划目标年负荷以及各供电网格的现状年负荷。
收集供电网格的现状年和多个历史年的电网基础数据，所述电网基础数据包括各单位地块的配变、线路最大负荷信息及其对应时刻，以及线路出线开关8760点负荷数据；
根据现状年的电网基础数据，计算现状年的区域全社会总负荷；
根据现状年的区域全社会总负荷，以及一供电网格在饱和年的总负荷占所述现状年的区域全社会总负荷的比例或一供电网格在现状年的配变容量占所述供电区域在现状年的总配变容量的比例，计算所述一供电网格的现状年负荷；
根据各供电网格的现状年负荷，计算所述供电区域的现状年负荷；
分别根据各历史年的电网基础数据，计算各历史年的区域全社会总负荷；
根据现状年和各历史年的区域全社会总负荷，通过近中期负荷预测法，计算所述规划区域的规划目标年负荷，所述近中期负荷预测法包括年均增长率法、二元回归法、三元回归法、指数增长法、S曲线模型和大用户法。
进一步地，进行变电站的定容具体为
根据预设的规划区域负荷增速，设定容载比取值范围；
根据所述规划区域的规划目标年负荷、容载比取值范围以及现有容量数据，计算新增容量范围；
设定定容策略，所述定容策略为先布点或先扩建；
根据所述定容策略以及电压等级和供电区域类型，确定变电站数量与容量。
进一步地，进行变电站的选址具体为：
判断规划区域内是否已存在变电站；
若已存在，则确定所述规划区域内的已有变电站的最大供电范围；
在规划区域内剔除所述最大供电范围的区域以及预设的不可建设变电站的区域，确定变电站的选址范围；
将所述选址范围的几何中心点作为可行的布点区域；
若不存在，则根据所述规划区域内各供电网格的现状年负荷和面积，计算各供电网格的现状负荷密度；
对现状负荷密度高于预设值的供电网格进行拓扑识别，得到第一中心点；
对规划区域内的所有供电网格进行拓扑识别，得到第二中心点；
将所述第一中心点和第二中心点的连线中点作为可行的布点区域；
根据所述可行的布点区域以及所述规划区域的远景年负荷，确定新建变电站地址。
综上所述，本发明提供的一种变电站的定容及选址方法、存储介质，可实现主动配电网空间负荷预测，实现根据空间负荷预测结果确定目标年及中间年待建变电站的位置及其容量，实现配电网的多维度统计分析、拓扑分析及接线分析，并且完成进一步的电气计算分析。基于以上数据综合分析，为配电网精准规划高效投资提供科学依据和有效支撑。本发明可为电网规划决策提供数据支持与科学依据，实现精准规划，辅助相关技术人员进行决策，达到提升工作效率的目的。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种变电站的定容及选址方法，其特征在于，包括：
将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块和供电网格；
对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果，所述负荷预测包括远景负荷预测和近中期负荷预测；
根据所述负荷预测结果，进行变电站的定容与选址；
进行变电站的选址具体为：
判断规划区域内是否已存在变电站；
若已存在，则确定所述规划区域内的已有变电站的最大供电范围；
在规划区域内剔除所述最大供电范围的区域以及预设的不可建设变电站的区域，确定变电站的选址范围；
将所述选址范围的几何中心点作为可行的布点区域；
若不存在，则根据所述规划区域内各供电网格的现状年负荷和面积，计算各供电网格的现状负荷密度；
对现状负荷密度高于预设值的供电网格进行拓扑识别，得到第一中心点；
对规划区域内的所有供电网格进行拓扑识别，得到第二中心点；
将所述第一中心点和第二中心点的连线中点作为可行的布点区域；
根据所述可行的布点区域以及所述规划区域的远景年负荷，确定新建变电站地址。
2.根据权利要求1所述的变电站的定容及选址方法，其特征在于，所述将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块、供电单元和供电网格具体为：
根据县级行政区对应的区域，确定规划区域；
对所述规划区域进行网格化划分，得到一个以上的供电网格；
分别对各供电网格进行划分，得到一个以上的单位地块。
3.根据权利要求1所述的变电站的定容及选址方法，其特征在于，所述对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果具体为：
对所述规划区域进行远景负荷预测，得到所述规划区域的远景年负荷；
对所述规划区域进行近中期负荷预测，得到所述规划区域的规划目标年负荷以及各供电网格的现状年负荷。
4.根据权利要求3所述的变电站的定容及选址方法，其特征在于，所述对所述规划区域进行远景负荷预测，得到所述规划区域的远景年负荷具体为：
分别收集各单元地块内的功能用地指标信息，所述功能用地指标信息包括大用户信息、分布式电源信息和多元负荷信息；
根据所述功能用地指标信息，分别计算各单元地块的饱和年负荷；
根据一单元地块的大用户信息中的历史年最大负荷以及饱和年负荷中的最大值，确定所述一单元地块的饱和负荷值；
根据供电网格中各单元地块的饱和负荷值以及预设的同时率，计算所述供电网格的远景负荷预测值；
根据各供电网格的远景负荷预测值，计算得到所述规划区域的远景年负荷。
5.根据权利要求4所述的变电站的定容及选址方法，其特征在于，所述根据所述功能用地指标信息，分别计算各单元地块的饱和年负荷具体为：
若一单元地块存在对应的土地规划图，则通过空间负荷预测法，计算所述一单元地块的饱和年负荷；
若一单元地块不存在对应的土地规划图，且所述一单元地块的类别为特殊用地或水域及其他用地，则根据所述一单元地块内的用户数和预设的单个户数远景平均最高负荷典型值，计算所述一单元地块的饱和年负荷；
若一单元地块不存在对应的土地规划图，且属于成熟发展区域，则通过平均增长率法，计算所述一单元地块的饱和年负荷。
6.根据权利要求4所述的变电站的定容及选址方法，其特征在于，所述对所述规划区域进行近中期负荷预测，得到所述规划区域的规划目标年负荷以及各供电网格的现状年负荷具体为：
收集供电网格的现状年和多个历史年的电网基础数据，所述电网基础数据包括各单位地块的配变、线路最大负荷信息及其对应时刻，以及线路出线开关8760点负荷数据；
根据现状年的电网基础数据，计算现状年的区域全社会总负荷；
根据现状年的区域全社会总负荷，以及一供电网格在饱和年的总负荷占所述现状年的区域全社会总负荷的比例或一供电网格在现状年的配变容量占供电区域在现状年的总配变容量的比例，计算所述一供电网格的现状年负荷；
根据各供电网格的现状年负荷，计算所述供电区域的现状年负荷；
分别根据各历史年的电网基础数据，计算各历史年的区域全社会总负荷；
根据现状年和各历史年的区域全社会总负荷，通过近中期负荷预测法，计算所述规划区域的规划目标年负荷，所述近中期负荷预测法包括年均增长率法、二元回归法、三元回归法、指数增长法、S曲线模型和大用户法。
7.根据权利要求6所述的变电站的定容及选址方法，其特征在于，进行变电站的定容具体为：
根据预设的规划区域负荷增速，设定容载比取值范围；
根据所述规划区域的规划目标年负荷、容载比取值范围以及现有容量数据，计算新增容量范围；
设定定容策略，所述定容策略为先布点或先扩建；
根据所述定容策略以及电压等级和供电区域类型，确定变电站数量与容量。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如下步骤：
将预设的规划区域从小到大依次划分单元地块和供电网格；
对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果，所述负荷预测包括远景负荷预测和近中期负荷预测；
根据所述负荷预测结果，进行变电站的定容与选址；
进行变电站的选址具体为：
判断规划区域内是否已存在变电站；
若已存在，则确定所述规划区域内的已有变电站的最大供电范围；
在规划区域内剔除所述最大供电范围的区域以及预设的不可建设变电站的区域，确定变电站的选址范围；
将所述选址范围的几何中心点作为可行的布点区域；
若不存在，则根据所述规划区域内各供电网格的现状年负荷和面积，计算各供电网格的现状负荷密度；
对现状负荷密度高于预设值的供电网格进行拓扑识别，得到第一中心点；
对规划区域内的所有供电网格进行拓扑识别，得到第二中心点；
将所述第一中心点和第二中心点的连线中点作为可行的布点区域；
根据所述可行的布点区域以及所述规划区域的远景年负荷，确定新建变电站地址。
9.根据权利要求8所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述对所述规划区域进行负荷预测，得到负荷预测结果具体为：
对所述规划区域进行远景负荷预测，得到所述规划区域的远景年负荷；
对所述规划区域进行近中期负荷预测，得到所述规划区域的规划目标年负荷以及各供电网格的现状年负荷。
CN202011369808.9A 2020-11-30 2020-11-30 变电站的定容及选址方法、存储介质 Active CN112541617B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011369808.9A CN112541617B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 变电站的定容及选址方法、存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011369808.9A CN112541617B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 变电站的定容及选址方法、存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112541617A CN112541617A (zh) 2021-03-23
CN112541617B true CN112541617B (zh) 2022-11-22

Family

ID=75016418

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011369808.9A Active CN112541617B (zh) 2020-11-30 2020-11-30 变电站的定容及选址方法、存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112541617B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113516294B (zh) * 2021-05-25 2024-03-29 国网湖北省电力有限公司襄阳供电公司 一种基于城市规划的适用于电网规划的时空负荷预测方法
CN113866555B (zh) * 2021-09-23 2024-04-30 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 多分支多类型导线的配电回路动态容量处理方法
CN113888350B (zh) * 2021-09-26 2024-06-14 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑过渡期供电可靠性的电网规划项目排序方法
CN115099480A (zh) * 2022-06-20 2022-09-23 国网天津市电力公司 根据电气拓扑关系划分供电网格的规划方法
CN115796329B (zh) * 2022-10-25 2024-06-11 厦门亿力吉奥信息科技有限公司 一种基于地理信息的电网规划***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1825346A (zh) * 2006-04-07 2006-08-30 上海电力学院 基于逆向负荷预测的城镇配电网逆向网络规划方法
CN105046368A (zh) * 2015-08-11 2015-11-11 国家电网公司 一种变电站主变容量和最优站址选取的方法
CN107169589A (zh) * 2017-04-12 2017-09-15 佛山电力设计院有限公司 一种基于knn和轮盘赌算法的低压网格精细化负荷预测方法
CN107730027A (zh) * 2017-09-13 2018-02-23 深圳供电规划设计院有限公司 一种基于区域建筑性质的负荷预测方法及装置
CN110288133A (zh) * 2019-06-06 2019-09-27 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 基于远景年饱和负荷分布图的规划变电站自动选址方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1825346A (zh) * 2006-04-07 2006-08-30 上海电力学院 基于逆向负荷预测的城镇配电网逆向网络规划方法
CN105046368A (zh) * 2015-08-11 2015-11-11 国家电网公司 一种变电站主变容量和最优站址选取的方法
CN107169589A (zh) * 2017-04-12 2017-09-15 佛山电力设计院有限公司 一种基于knn和轮盘赌算法的低压网格精细化负荷预测方法
CN107730027A (zh) * 2017-09-13 2018-02-23 深圳供电规划设计院有限公司 一种基于区域建筑性质的负荷预测方法及装置
CN110288133A (zh) * 2019-06-06 2019-09-27 国网湖北省电力有限公司孝感供电公司 基于远景年饱和负荷分布图的规划变电站自动选址方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112541617A (zh) 2021-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112541618B (zh) 基于网格化的主动配电网规划方法及存储介质
CN112541617B (zh) 变电站的定容及选址方法、存储介质
Moner-Girona et al. Decentralized rural electrification in Kenya: Speeding up universal energy access
CN108491969B (zh) 基于大数据的空间负荷预测模型构建方法
CN107038530A (zh) 一种配电网统筹规划方法及***
CN104331844B (zh) 一种电网基建项目投资决策方法
CN107590568A (zh) 一种基于空间细分的精细化负荷预测方法
CN111210058B (zh) 一种基于网格化的配电网自上而下负荷预测信息方法
CN109492950A (zh) 一种基于gis技术可满足大区域范围空间饱和负荷预测方法
CN104751249A (zh) 一种空间负荷预测方法
CN113326467B (zh) 基于多重不确定性的多站融合综合能源***多目标优化方法、存储介质及优化***
CN107730027A (zh) 一种基于区域建筑性质的负荷预测方法及装置
CN116136988B (zh) 基于时空罗盘分布的配电网供电网格建设优选排序方法
Sanchis et al. The Corridors of Power: A Pan-European\" Electricity Highway\" System for 2050
Wang et al. Method multi-criteria decision-making method for site selection analysis and evaluation of urban integrated energy stations based on geographic information system
Settou et al. Geographic information-driven two-stage optimization model for location decision of solar power plant: A case study of an Algerian municipality
CN104331847A (zh) 一种利用Delaunay三角剖分的供电分区方法
CN106408452A (zh) 含多分布式电源配电网的电动汽车充电站优化配置方法
CN109389324A (zh) 一种电网规划的综合评价方法、***及相关装置
CN116362523B (zh) 考虑温度适应性的换电站选址与运营策略协同优化方法
CN116362421B (zh) 一种基于能源综合统筹分析的供能分配预测***及其方法
CN112001525A (zh) 一种区域远景与近中期综合负荷预测方法
CN112712271A (zh) 一种电网网格划分评价方法、***、介质及电子设备
Lee et al. Temporal data stream analysis for EV charging infrastructure in Jeju
CN114741858A (zh) 一种基于生长演化模型的多层级电网规划方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant