2014 基于潮流计算的配电网最大供电能力模型_肖峻

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基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型

基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型目录一、摘要 (1)二、内容概要 (1)三、背景及意义 (2)四、相关理论及技术 (3)4.1 配电网全域大数据 (4)4.2 负荷智能预测模型 (5)五、模型构建与实现 (6)5.1 数据预处理 (7)5.2 特征工程 (8)5.3 模型训练与验证 (9)5.4 模型优化与调整 (11)六、实证分析 (12)6.1 实验环境与参数设置 (13)6.2 实验结果展示 (15)6.3 结果分析 (16)七、模型应用与推广 (17)八、结论与展望 (18)一、摘要随着互联网+、大数据时代的到来，电力系统面临着日益严重的负荷预测挑战。

为了实现更精确、更高效的负荷预测，本文提出了一种基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型。

该模型通过整合配电网运行的实时数据、历史数据和天气数据等多源信息，结合先进的数据挖掘和机器学习技术，对未来一段时间内配电网的负荷情况进行预测。

二、内容概要本文档主要围绕“基于配电网全域大数据的负荷智能预测模型”进行阐述。

通过综述相关领域的背景与研究现状，为后续模型介绍做好铺垫。

详细描述了模型的构建过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练与验证等关键步骤。

展示了模型在实际应用中的表现，并对其未来发展趋势进行了展望。

背景与意义：介绍了智能电网的发展趋势和负荷预测的重要性，指出了现有预测方法的不足之处，为本模型的提出提供了背景和动机。

相关研究综述：回顾了配电网大数据分析、负荷预测以及人工智能技术在相关领域的应用，为本研究提供了理论基础和研究思路。

模型构建：详细阐述了从数据预处理、特征提取到模型训练与验证的全过程，包括数据清洗、特征选择、模型构建、参数优化等关键步骤。

实证分析：通过实际案例展示了模型的预测效果，证明了本模型在配电网负荷预测中的有效性和可行性。

总结与展望：对本模型的特点、优势进行了总结，并指出了未来可能的研究方向和应用前景。

三、背景及意义随着互联网+、大数据时代的到来，电力系统正面临着日益严重的供需不平衡和能源浪费问题。

配电网潮流计算

摘要配电网潮流计算是配电管理系统应用软件功能组成之一。

本设计在分析配电网元件模型的基础上，建立了配电网潮流计算的数学模型。

由于配电网的结构参数与输电网有很大的区别，因此配电网的潮流计算采用相适应的算法。

配电网的结构特点呈辐射状，在正常运行时是开环的；配电网的另一个特点是配电线路的总长度较输电线路要长并且分支较多，配电线路的线径比输电网的细以至于配电网的R/X较大，且线路的充电电容可以忽略。

配电网的潮流计算采用的方法是前推回代法，文中对前推回代法的基本原理，收敛性及计算速度等进行了理论分析比较仿真和算例表明，前推回代法具有编程简单、计算速度快、收敛性好的特点，这个方法是配电网潮流计算的有效算法，具有很强的实用性。

关键词配电网，潮流计算，前推回代法AbstractFlow solution of distribution networks is one of software in DMS. Because of the different structures between transmission networks and distribution networks, the corresponding methods in flow solution of distribution networks must be applied. Distributions network is radial shape and in the condition of regular is annular. Another characteristic of distribution networks is cabinet minister of distribution long than transmission networks. The line diameter of distribution networks is thin than transmission networks, it cause R/X is large of distribution networks and the line’s capacitance can neglect. Load flow calculation of distributions network use back/ forward sweep. It has some peculiarities such as simple procedures and good restrain and so on. This method of distribution network is an effective method of calculating the trend, with some practicality.Key words :distribution network，load flow calculation，back/ forward sweep一．电力系统潮流概述1.1 配电网的分类在电力网中起重要分配电能作用的网络称为配电网。

电力系统中基于模型和数据的潮流计算研究

电力系统中基于模型和数据的潮流计算研究概述：随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，潮流计算在电力系统运行和规划中起着至关重要的作用。

基于模型和数据的潮流计算是一种重要的方法，它利用电力系统的数学模型和实时监测数据来求解电力系统中的电流分布情况。

本文将对电力系统中基于模型和数据的潮流计算进行全面深入的研究和探讨。

一、潮流计算的背景和意义1. 电力系统的发展和复杂性随着电力系统规模的增大和发电方式的多样化，电力系统的拓扑结构和运行状态变得越来越复杂。

因此，潮流计算的准确性和效率对于电力系统的稳定运行和规划具有重要意义。

2. 潮流计算的定义和目标潮流计算是指在给定电力系统拓扑和负荷情况下，计算各个节点的电压、电流和功率等参数。

其目标是确定系统中各个节点的电压和相角，以及支路中的功率流向，为电力系统运行和规划提供基础数据和指导。

二、基于模型的潮流计算方法1. 电力系统的数学模型基于模型的潮流计算依赖于电力系统的数学模型。

电力系统可以使用节点电压法或支路功率法来表述，并且可以分为直流潮流计算和交流潮流计算两种类型。

本节将详细介绍各种数学模型的特点和求解方法。

2. 直流潮流计算直流潮流计算是电力系统潮流计算的最简单形式，它忽略了电力系统中的交流特性，只考虑直流电压和功率的分布情况。

直流潮流计算可以通过节点电压法或功率流法来求解，其计算速度快，准确性较高，因此在一些简化的电力系统问题中被广泛应用。

3. 交流潮流计算交流潮流计算是电力系统中最常用的潮流计算方法，它考虑了电力系统中的交流电压和功率的变化。

交流潮流计算主要通过牛顿-拉夫逊法、次梯度法、内点法等求解方法来确定电力系统各节点的电压和相角。

三、基于数据的潮流计算方法1. 实时监测数据的获取基于数据的潮流计算依赖于电力系统的实时监测数据。

这些数据可以通过传感器、计量仪表等设备来获取，并以实时或者历史形式存储在电力系统监控中心的数据库中。

本节将介绍不同类型的实时监测数据的获取和处理方法。

配电系统供电能力模型

２最大供电能力模型
第１节建立了供电能力指标族，其中最大供电能力是所有其他指标的基础，一旦计算得到最大供电能力，其余指标便不难计算。本节将给出最大供电能力的数学模型和计算方法。最大供电能力模型包括２部分：模型１为最大供电能力模型，目的是计算配电系统的最大供电能力，最大供电能力就是模型的目标函数；模型２为负载均衡模型，目的是保证在系统达到最大供电能力的基础上，各主变负载能均衡分配，该模型以主变负载均衡度为目标函数。本文模型采用线性规划软件精确求解，需将模型转换为线性规划模型，即可输入线性规划软件的形式，因此区分称为原始模型和线性规划模型。 — — 最大供电能力模型２．１数学模型１— ２．１．１最大供电能力的原始模型模型１以最大供电能力为目标函数，依据最大计及Ｎ－１安全准则条件下的负荷供电能力定义，转带，并考虑网络实际运行情况，包括主变容量、网、、络拓扑结构主变短时允许过载系数联络极限容量转带后电压不等约束。由于城市配电网线路较短，难满足要求，故模型中忽略电压约束。对于一个含多个互联变电站的配电网整体来说，其满足Ｎ－１安全准则的最大供电能力为：ｍａｘＡＴＳＣ＝（）９
载率，其中某台主变的负载率为ＴＴＳＣｉ。定义２可用供电能力是指在保证Ｎ－１安全准则条件下，一定的供电区域内配电网在现有负荷

2016 配电系统安全域的数学定义与存在性证明_肖峻

第36卷第18期中国电机工程学报V ol.36 No.18 Sep. 20, 2016 4828 2016年9月20日Proceedings of the CSEE ©2016 Chin.Soc.for Elec.Eng. DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.151427 文章编号：0258-8013 (2016) 18-4828-09 中图分类号：TM 76配电系统安全域的数学定义与存在性证明肖峻1，祖国强1，白冠男1，张苗苗1，王成山1，赵婧2(1．天津大学智能电网教育部重点实验室，天津市南开区 300072；2．国网天津市电力公司东丽供电分公司，天津市东丽区 300300)Mathematical Definition and Existence Proof of Distribution System Security Region XIAO Jun1, ZU Guoqiang1, BAI Guannan1, ZHANG Miaomiao1, WANG Chengshan1, ZHAO Jing2(1. Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education (Tianjin University), Nankai District, Tianjin 300072, China;2. State Grid Tianjin Electric Power Company Dongli Branch, Dongli District, Tianjin 300300, China)ABSTRACT: This paper gave the mathematical description of N-1 security of distribution networks, proposed the mathematical definition of distribution system security region (DSSR) and proved its existence for the first time. Firstly, it mathematically described both the operation state space and constrains under normal operation. Secondly, the concept of security function was proposed to describe the N-1 security and security degree. Also, it proposed a concrete security function, which is proved to be continuous and monotone decreasing. Therefore, the N-1 security can be described as whether the security function satisfies a default critical value. Thirdly, it proposed a more strict definition and mathematical description of DSSR: DSSR is the set consists of all secure operation points, and, the set has a closed boundary, inside which all operation points are secure while outside which are all insecure. Finally, this paper mathematically proved that DSSR exists for any structure-given distribution networks. The work in this paper has vast importance to reveal the essence of DSSR, which is the theoretical basis for planning and operation of smart distribution system in the future.KEY WORDS: distribution system security region (DSSR); N-1 security; mathematical definition; existence; proof; security function摘要：该文从数学上描述了配电系统的N-1安全性，给出了安全域(distribution system security region，DSSR)的严格数学定义，并首次证明DSSR的存在性。

电网规划综合评判决策系统的设计与应用

肖峻 1，罗凤章 1，王成山 1，姚硕 2，葛少云 1，王辛 3
（1．天津大学电气与自动化工程学院，天津市南开区 300072； 2．北海银河高科技产业股份有限公司，广西壮族自治区北海市 536000；3．天大求实电力新技术有限公司，天津市南开区 300384）
DESIGN AND APPLICATION OF A MULTI-ATTRIBUTE DECISION-MAKING SYSTEM FOR POWER SYSTEM PLANNING
验
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判断矩阵权重求解
Fig.1
图 1 系统功能 Functions of the system
2
决策原理
层次分析法（ Analytical Hierarchy Process ， AHP）是由 Satty 于 1977 年提出的一种实用的多准则决策方法。该方法以其将定性与定量因素相结合处理各种决策因素的特点和系统、灵活、简洁的优点在科学、经济等领域迅速得到了广泛应用。由于信息不完备，利用该方法进行实际的两两比较时往往会出现不确定的主观判断，对不确定性的判断用传统的点值来表述显然是不合适的，这时可以采用区间数来描述，于是出现了 IAHP[13]。IAHP 将传统 AHP 与区间数学相结合，用区间数替代点值数构成判断矩阵，然后通过区间数矩阵和向量计算得到区间数综合权重，最后对其排序。该方法能有效表达判断的不确定性，模型的建立和求解也较简便。 IAHP 的核心思想可归纳为“先分解后综合” 。 [14] 基于 IAHP 的综合评判决策包括以下步骤：（1）建立层次结构；（2）建立方案属性决策表；
上述 3 部分功能按照 IAHP 的决策步骤来设计，首先形成层次结构，在此基础上再计算各层权重，最后计算综合权重并辅助完成决策。（1）层次结构的形成层次结构是 IAHP 方法的核心，也是将复杂问题分解、简化的关键。科学的层次结构应能清晰地反映所有与决策目标相关的因素及其相互关系。鉴于层次结构的重要地位，本系统将层次结构的功能设计放在首位，主要遵循以下两条原则：首先将层次结构置于主界面，使操作清晰直观；其次，使系统的各种综合数据均与层次结构相关，各项操作命令也都在层次结构的基础上进行。在类似于 Windows“资源管理器”的界面上，系统提供了对层次节点和方案节点的各项操作功能（包括添加、删除和信息编辑、修改等）以及各种权重信息的动态显示、节点命名唯一性维护等功能。除一般的树状层次结构外，还可以将该系统设计成网状层次结构。为减小使用者的工作量，系统提供了几种典型

分布式电源的潮流计算模型

分布式电源的潮流计算模型分布式电源的潮流计算模型是用于分析和预测分布式电源接入电网后的电力流动和分布情况的数学模型。

以下是分布式电源的潮流计算模型的主要内容：1. 节点类型定义：在潮流计算中，需要定义不同类型的节点，包括发电机节点、负荷节点、变压器节点等。

每种节点类型具有不同的电气特性和运行状态，这些特性将被用于构建潮流计算的数学模型。

2. 电源出力模型：分布式电源的出力模型描述了电源的发电能力和运行状态。

模型中需要包括各种电源的出力曲线、功率限制、运行效率等因素，以便准确预测其在电网中的实际出力。

3. 负荷需求模型：负荷需求模型描述了电网中的负荷需求情况，包括各类负荷的功率需求、时序特性等。

负荷需求是潮流计算中的重要输入，其准确性对计算结果的可靠性具有重要影响。

4. 电网拓扑结构：电网的拓扑结构是指电网中各节点之间的连接关系和电气特性。

在潮流计算中，需要根据电网的实际拓扑结构建立数学模型，以反映电力系统的真实运行情况。

5. 电压控制与无功补偿：电压控制和无功补偿是电力系统稳定运行的重要措施。

在潮流计算模型中，需要考虑这些因素的影响，通过合理的模型构建来反映其对电力流动和分布的影响。

6. 电能质量分析：电能质量是衡量电力系统供电质量的重要指标。

在潮流计算模型中，需要考虑电能质量的影响，通过模型的分析和预测来评估各种因素对电能质量的影响。

7. 经济与环境效益评估：在分布式电源的接入和应用过程中，需要考虑其对电网的经济和环境效益的影响。

通过建立相应的评估模型，可以对分布式电源的经济和环境效益进行全面评估，为决策提供依据。

综上所述，分布式电源的潮流计算模型是一个多方面的复杂系统模型，它涵盖了节点类型定义、电源出力模型、负荷需求模型、电网拓扑结构、电压控制与无功补偿、电能质量分析以及经济与环境效益评估等多个方面。

通过对这些方面的综合考虑和分析，可以准确地预测和评估分布式电源接入电网后的电力流动和分布情况，为电力系统的规划、设计和运行提供重要的决策支持。

计及潮流断面稳定限额的分区电网最大供电能力研究

考虑了分区电网的Ｎ一１／Ｎ一２约束．ＴＳＣ计算模型更加
符合电网运行实际，采用非线性内点法求解。
１分区电网的ＴＳＣ概念
分区电网通常由高一电压等级主网与分区电网之间的联络变（受电通道）、分区内发电机组、输电线路、用电负荷构成。江苏苏州地区２２０ｋＶ分区电网示意图
５００ｋＶ
吴江变
５００ｋＶ
２２０ｋＶ吴江分区
苏卅ｌ换流站
ＴＳＣ却少有文献论及目前．实际应用中采取的方法
为尝试近似法．即采用人工方法在分区电网现有负荷水平下逐次增加用电负荷．通过反复的潮流计算，逼近电网安全运行的极限．此时的用电负荷水平即为分区
合理的电网结构．应满足分层分区的原则 …。合理
分区．以受端系统为核心，将外部电源连接到受端系
统．形成一个供需基本平衡的区域．并经联络线与相邻
区域相连。随着高一级电压电网的建设，下级电网应逐步实现分区运行．相邻分区之间互为备用。江苏电网已
形成以５００ｋＶ电网为骨干网架．２２０ｋＶ电网分区运
如图１所示．每１个２２０ｋＶ分区电网通过１座及以上
５００ｋＶ变电站、２台及以上５００ｋＶ主变受电。

基于潮流计算的配电网最大供电能力模型

结果更为准确，为 TSC 理论的应用从规划向运行提供了参考。关键词：配电网；最大供电能力；潮流；模型；前推回推
0 引言
智能电网将在中压配电网中广泛地实现自动负荷将能通过配电网络快速化，发生 N −1 故障后，地转移到联络的馈线和变电站，这一新的边界条件提供了充分发掘整个配电网的供电能力的可能[1]。最大供电能力(total supply capability， TSC)是与输电网的最大输电能力 (total transfer capability ， TTC) 对应的指标，指一定供电区域内配电网满足 N −1 安全准则条件下，并考虑到网络转带以及实际运行约束下的最大负荷供应能力[2]。供电能力理论目前的研究已涉及了 TSC 的定义[2]、指标体系[3-4]、建模[4-5]、求解[2,5-7]和应用[3,8-9]，但这些研究都集中在规划领域，在配电网调度运行领域的研究尚鲜有报道。供电能力计算的准确性是将其应用到配电网运行的关键。计算 TSC 需要寻优得到所供负荷最大的临界运行点，由于考虑 N − 1 后的负荷网络转移，搜索空间规模大。因此目前文献报道的模型和方法为降低复杂度，均未进行潮流计算或建立潮流方程，而是采用简单加减负荷的实用方法。这种简化方法在规划中常常采用，其理由是认为城市地区的配电网供电路径较短，电压降落和网损均较小，因此可以忽略电压约束；由于使用馈线出口负荷或主变负荷，网损也近似考虑。然而，这种简化的误差究竟有多大，在运行中是否能够满足计算准确性的要求都是令人关心的问题。 TSC 概念出现前，不计及 N − 1 的配电网负荷能力(loadability)[1]的计算也是基于潮流计算的；并
(Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China) ABSTRACT: The models and methods of total supply capability (TSC) for power distribution network do not take network loss and voltage drop into account, so it is hard to be applied to the real power system. Firstly, this paper proposed the model of TSC based on the power flow calculation which formulated the network loss and voltage drop. This model was also based on the link of feeders; and considered not only the load of feeders, but also the N − 1 contingency for transformers and feeders. Secondly, considering the nonlinearity and iteration of the model, this paper proposed a method which was based on the backward/forward sweep algorithm and general reduced gradient method. Finally, the result of this paper was compared to the old feeder-based model and it passed the N −1 simulation. The results show that the TSC is just on the boundary of N −1 security, which means that the proposed TSC model is accurate. The proposed model is a foundation for the TSC application from planning to operation. KEY WORDS: distribution network; total supply capability (TSC); power flow; model; backward/forward sweep algorithm 摘要：现有文献计算配电网最大供电能力 (total supply capability，TSC)的方法均未计及线路潮流引起的电压降落和网络损耗，其结果准确性应用于实际运行还存在一定难度。为解决这一基础性问题，首先提出基于潮流计算的 TSC 模型，精确计及了电压降落和网络损耗。该模型基于馈线间互联关系建立，其计算结果能精确到馈线负荷，同时考虑了主变 N − 1 故障和馈线 N − 1 故障。其次，针对该含有迭代的非线性规划模型，提出一种基于前推回推的迭代和广义梯度法的求解方法。最后，通过算例对比所提方法与现有文献方法，并利用 N − 1 安全校验仿真来验证。结果表明，所得 TSC

电压约束及网损对配电网大供电能力计算的影响_肖峻

ＤＯＩ：１０．７５００／ＡＥＰＳ２０１３０５１３００２电压约束及网损对配电网最大供电能力计算的影响肖　峻，李振生，刘世嵩，王成山（天津大学智能电网教育部重点实验室，天津市３０００７２）摘要：目前计算配电网最大供电能力（ＴＳＣ）的模型法与解析法均未计及电压约束和网损。

文中利用配电网潮流计算研究了电压约束和网损对ＴＳＣ计算结果的影响。

首先，给出了基于潮流计算的配电网Ｎ－１安全校验方法，能精确计及网损、电压约束和调压措施。

然后对ＴＳＣ计算在有无考虑电压约束以及分别或同时考虑两种调压措施共５种场景下的ＴＳＣ结果进行对比验证。

结果表明，当前文献方法得到的ＴＳＣ值偏大。

网损对ＴＳＣ的影响不可忽略，原因是Ｎ－１发生负荷转带后由于供电路径变长，其末端电压过低以及网损比正常运行时变大。

计及调压措施后，电压约束也会使ＴＳＣ值减小，除馈线过长或无载调压情况外其影响可以忽略。

关键词：配电网；Ｎ－１安全校验；最大供电能力；电压约束；网损；调压收稿日期：２０１３－０５－１３；修回日期：２０１３－０９－１３。

国家自然科学基金资助项目（５１２７７１２９）；教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目（ＮＣＥＴ－１０－０６２４）；国家电网公司科技项目“分散式风电接入技术及工程示范”。

０　引言配电网最大供电能力（ｔｏｔａｌ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ，ＴＳＣ）是指一定供电区域内配电网满足Ｎ－１安全准则条件下，并考虑到实际运行约束下的最大负荷供应能力［１－２］。

目前供电能力已经成为评价配电网的一个重要指标，近年来在其指标体系［２－３］、建模［２－５］、计算［２－９］、应用［１０－１１］以及新能源接入后计算方法［１２］等方面出现了一批研究成果。

而如何提高ＴＳＣ计算的准确性一直是关注的焦点［５，７，９］。

电压和网损一直是配电网分析中需考虑的两个重要因素［１３－１４］，需要利用潮流计算分析，但目前的供电能力主流方法———解析法［６－７］和线性规划法［２，５］均未计及。

基于关联规则的城市电力负荷预测模型智能推荐

基于关联规则的城市电力负荷预测模型智能推荐肖峻;耿芳;杜柏均;于波【摘要】提出了一种基于关联规则的电力负荷预测模型智能推荐方法,解决了面对众多预测模型使决策者难以选择的问题.该方法首先建立预测模型与相关因素历史数据库,在此基础上进行关联规则挖掘,然后结合给定预测地区的相关因素条件,利用案例推理技术在挖掘出的规则中进行条件匹配,最终得出给定条件下各负荷预测模型对预测地区的适应情况并完成模型自动推荐.该方法充分利用国内42个城市预测案例积累的数据,通过数据挖掘并分析结果可以看出特定预测模型适用度与哪些相关因素有关,运用这些规则,得到合理的模型推荐结果.基于关联规则的适合模型推荐方法,不仅能自动分析模型适用度与各相关因素的内在联系,也能在一定程度上体现预测者对模型的偏好.通过我国某地区的负荷预测为例,说明了算法的正确性和可行性.【期刊名称】《天津大学学报》【年(卷),期】2010(043)012【总页数】7页(P1079-1085)【关键词】关联规则;负荷预测;模型;智能推荐【作者】肖峻;耿芳;杜柏均;于波【作者单位】天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室,天津,300072;天津市电力公司城西供电分公司,天津,300072;天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室,天津,300072;天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室,天津,300072【正文语种】中文【中图分类】TM715负荷预测是电网规划的基础工作，负荷预测的准确性直接影响电网规划质量．当前负荷预测更多采用计算机辅助决策系统，其核心就是利用一系列的负荷预测模型，根据已知数据进行中长期电力负荷预测[1]．这些模型不仅包括各种单一模型[1]，还有为提高预测精度的多种综合模型[2]．当前国内开发的中长期负荷预测软件[3-5]中已经集成了大量负荷预测模型，常用的方式是尽量多地采用不同的模型预测，然后将各模型计算进行比较，最后经专家干预得到最终结果．随着模型的增多，预测者面临的问题是模型选择的困难，哪种模型更适合当前地区的负荷发展状况，实际工作中应选择哪些模型进行预测很难抉择．因此，研究负荷预测适合模型自动推荐的方法非常必要．现有的适合模型推荐主要利用拟合精度的方法[6-7]，即比较预测数据与历史数据的拟合精度，选择精度满足一定条件的模型．这种单纯依靠与历史数据的拟合精度来选择模型的方式是远远不够的．实际上，负荷发展规律是与本地区负荷特点与发展水平、产业结构、经济水平、气候条件等因素[8]密切相关的，而模型的选择与这些因素也密不可分．例如，已经趋向饱和的市中心负荷预测不适合采取那些快速增长的模型，而适合采用具有饱和特点的模型．此外，预测模型的选择还与预测者的偏好及本地习惯有关．因此，本文提出一种基于关联规则的城市负荷预测适合模型自动推荐方法．首先，积累大量城市的负荷历史数据(如电量、负荷、分类电量和分类负荷等)和相关因素历史数据(如气候、城市类型、产业比重等)以及以往规划中采用负荷预测模型的情况．其次，对各模型在各城市的预测结果进行适用性评估．然后，在此基础上建立城市负荷发展数据库，并通过数据挖掘分析相关因素与模型适用性之间关系，这些关系也能包含实际预测人员的偏好与习惯．最后，当有新的预测任务时，采用规则推理(rule-based reasoning，RBR)或案例推理(case-based reasoning，CBR)进行匹配，推荐出适合的模型．关联规则分析的数据挖掘在电力市场营销、故障分析等研究中已有不少应用[9-10]，在电力负荷预测与分析中也有应用[8]，但用于负荷预测适合模型推荐方面还鲜见报道．本文首先介绍关联规则分析基本原理，再将其应用到对由城市负荷关联因素建立的数据库分析中，从而得到影响负荷的关联因素与负荷模型之间的关联关系．在关联规则系统中，规则本身是“如果条件怎么样，那么结果或情况就如何”的简单形式，可以表示为“AB⇒”关联规则．对于规则“A⇒B”，一般用支持度、可信度、期望可信度和作用度4个参数来描述一个关联规则属性．设I＝{I1，I2，…，Im}是一组属性的全集，D是数据库．D中的每条记录T是一组属性，T∈I．关联规则是如下形式的一种蕴含：A⇒B，其中A、B是2组属性，A∈I，B∈I，且1)支持度支持度描述了A和B这2个属性集的并集C在所有事务中出现的概率有多大．2)可信度可信度就是指在出现了属性集A的事务T中，属性集B也同时出现的概率有多大．3)期望可信度期望可信度描述了在没有任何条件影响时，属性集B在所有事务中出现的概率有多大．4)作用度可信度与期望可信度的比值为作用度．为了发现有意义的关联规则，需要给定2个阈值：最小支持度和最小可信度．前者用来描述关联规则的频繁性，如果规则的支持度大于最小支持度则认为此规则是频繁项集，否则为非频繁项集．同时满足最小支持度与最小可信度且作用度大于1的规则称为强关联规则．关联规则挖掘的目的就是从数据库中挖掘出满足用户要求的最小支持度与最小可信度的强关联规则．2.1 关联因素选取影响城市电力负荷的相关因素有很多，目前得到的一些相关因素如表1所示．通过实际规划数据获得相关因素信息，通常有地区历史负荷数据、人口、产业比重、GDP发展水平、气候因素、预测年限、城市中心性以及城市职能等．选取相关因素时，要保证相关因素的连续性，不能出现间断，必要时要对相关因素进行补充．对于不同已有方案给定相关因素有所不同，但作为规划资料总有一些共性．为便于分析，在实际相关因素分析时通常采取的相关因素为人口数量、GDP发展水平、产业比重、温度、预测年限．2.2 模型适用性评价除上述选取的关联因素数据之外，建立预测模型数据库的另一部分数据是各模型使用情况．规划中实际使用的模型是专家根据当时预测地区特点选择的结果，并已反映了专家的偏好，这些选择结果可以作为适合模型选择的候选项．但是并非所有过去用过的模型在新的预测任务中都具有很好的预测效果，并且不能排除当时未采用过的模型．因此，在构建预测模型数据库时有必要进行模型适用性评价．模型适用性评价首先从模型本身的要求出发，如某些模型必须要依靠相关因素才能进行预测，某些模型只适用于地区负荷已发生饱和的情况，这是模型的要求，根据预测地区现有条件能够直观地进行判断．其次，进一步采用传统的拟合精度方法．利用各模型对预测地区历史数据进行负荷预测，得到的各模型预测结果与已经发生的负荷变化趋势进行拟合，用实际发生的负荷对预测结果进行校验．再筛选出拟合精度较高的模型作为选用的预测模型，综合以上过程即完成了模型的适用性评价，得到更为准确的模型应用结论．本文中，将各模型对预测地区的适用程度进行定量划分，作为一种相关因素进行考虑．根据前述预测精度和专家干预结果，设置模型适用程度取值为0～1之间，其中0表示模型不适用于给定条件下的预测，1表示给定条件下模型适用，而设置大于0小于1的数字表示模型对该地区的适用度，可参考实际的拟合精度和经验进行设置．综上，建立关联因素预测模型原始数据库，部分库模式见表2，表2中的横向记录和纵向记录均可以扩充．在此基础上进行相关因素与模型使用情况的关联规则挖掘，从而得到目标规则库．3.1 总体流程进行适合模型推荐，首先要建立历史数据库，其中包含各相关因素数据和经过模型适用性评价后的模型适用情况，以一个模型为目标结合所有历史相关因素进行数据概化；然后进行相关因素与模型适用情况的关联规则挖掘，得到符合条件的关联规则；最终针对目标模型进行规则匹配，将给定的条件放于历史数据库中，在与历史数据相同的参考标准下进行给定条件数据概化，将已知分级数据与挖掘出的规则进行规则匹配，能够得到目标模型的适用结论．其中数据概化、规则挖掘和规则匹配在实际中均是以一种模型为目标进行研究，根据历史数据库对于其他模型进行相同的研究过程即可得到各个模型在给定条件下的适用情况．总体流程如图1所示．3.2 数据分析和概化通过查阅资料，不需量化的相关因素已经有一定的划分依据；定量数据分析和数据概化主要采用kmeans聚类算法，不需要外界设定聚类中心，但需要设定聚类中心个数．本文算法设定聚类中心个数为5，根据历史数据动态计算各聚类中心，从而可将已有数据进行等级划分，得到概化后的数据库，即关联规则挖掘算法直接作用的数据库．库中各相关因素都采用不同字母表示，如表3所示．3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是针对概化后的数据，实质上是找出负荷预测模型与城市相关因素数据适用程度的关系，并形成满足最小支持度和最小可信度且其作用度大于1的关联规则库．其核心计算采用的是FPGrowth算法，基本思想是将历史数据库中的数据高度压缩到一棵树中，被压缩的数据仍然保存着原有的信息，然后用模式增长的方法生成频繁项集，进而产生关联规则．FP-Growth算法可以分为2个阶段：第1个阶段是搜索所有的频繁项集，并形成一棵树；第2个阶段是根据设定的最小支持度和最小可信度生成需要的关联规则．目前阈值设定有2种方法：一种是在规则形成的每一层设定不同阈值，另一种是整个算法设定唯一值．此处为简便起见，设定唯一的阈值标准．由于所有规则本身都存在支持度、可信度的上限和下限，这是用户进行设定的直接依据．若想得到较多的规则，则主要参考规则中支持度和可信度的下限，反之则参考上限．其中第1阶段是算法的核心．最终得到的关联规则形如R0_E2：T4，表示对应相关因素为R0和E2的条件时，目标模型适用情况为T4．相关因素用符号“_”连接，并用冒号与模型是否应用的结论相隔，这为后续的模型匹配挖掘出最终模型使用情况奠定了基础．3.4 规则匹配对于新的预测任务，将其已知数据按照历史数据库中各聚类中心进行数据概化，得到各相关因素划分等级后的结论．如分别为R1和P4时表示为R1_P4，这样该地区的相关因素现状水平能够获得，并将此作为已知条件与上述数据挖掘得到的关联规则库中规则进行匹配．利用CBR原理，得出模型使用情况的结论．CBR是一种相似或类比的推理方法，它是通过访问知识库中过去同类问题的求解从而获得当前问题解决方案的一种推理模式，即利用旧的事例或经验来解决新问题，评价新问题，解释异常情况或理解新情况．本文的适合模型推荐有效地利用了这一方法．规则匹配有以下3种情况．(1)若规则库中只有一条相匹配的结论，则将此匹配条件对应的模型应用情况推荐出来．(2)若规则库中含有多条与已知条件相同的匹配条件，则按照支持度和关联度由高至低排序，直接将支持度最高的规则作为最终结论．(3)若规则库中未含有与已知条件相匹配的相关条件，则直接给出提示“当前历史方案库中无此匹配条件”．此时可以尝试用其他机制来获取推荐模型，如拟合机制等．匹配流程如图2所示．选用中国多个城市电网规划文本数据作为案例，应用本文方法对我国某地区的负荷预测进行适合模型推荐．以多项式模型的关联规则分析为例，其他模型的分析可采用相同步骤得到．4.1 历史案例数据库建立本文选取的城市具有一定的代表性，有的城市位于沿海，有的位于内陆；有的城市是经济发展中心，有的城市以农业生产为主；有的城市是省会级，有的是地县级．数据库中总的历史数据来自国内42个城市地区，为简化算例，选取相关因素为城市人口数量、GDP发展水平、第二产业比重，并将预测模型应用程度也作为相关因素考虑．进行模型适用性评价后，初步形成历史数据库如表4所示．由表4可以看出，对于研究的目标模型(多项式模型)在给定的已知条件下，只有方案9所对应地区未采用目标模型，适用度为0，其余方案对应地区都采用了目标模型，但对多项式模型的依赖程度不同，方案6～8是完全应用目标模型，设置定量数据为1，方案1～3对模型的依赖程度为0.75，其余方案的依赖程度设定为0.25．这些原始数据用来作为后续关联规则挖掘的基础．4.2 数据聚类分析和概化对原始数据进行数据概化之后即将原始数据划分为一定的等级，并用不同的字母表示，对于表4中的数据进行数据概化之后得到关联规则挖掘直接作用的数据库，部分数据如表5所示．4.3 关联规则库建立以数据概化后数据为目标进行关联规则挖掘．此时设最小可信度为0.1，最小支持度为0.02，加之满足作用度大于1的条件下，可以得到132条有效的强关联规则，如表6所示．4.3.1 单因素规则分析通过对得到的132条强关联规则进行分析，可以得到第二产业比重、人口、GDP与多项式模型适用程度的关系．下面以GDP生产水平与多项式模型应用情况的关系为例进行说明．经过挖掘分析，得到GDP生产水平与多项式模型关联规则．(1)规则1——R0∶T3．(2)规则2——R1∶T2．(3)规则3——R2∶T0，支持度0.009 9，可信度1.000 0．(4)规则4——R3∶T0，支持度0.009 9，可信度1.000 0．(5)规则5——R4∶T0，支持度0.003 3，可信度1.000 0．由规则1和规则2可知当GDP生产水平较低时，多项式模型适用．为了进一步验证，规则3、4、5是降低支持度后得到的潜在规则，随着GDP水平增高，多项式模型总是处于最低的适用程度，即多项式模型更适于在GDP较低的城市进行预测．综合各单因素分析结果可以初步看出，GDP和模型的应用有着强相关关系，在不需要滤除一些规则的情况下就有明显的规律．而第二产业比重、人口与多项式模型之间的相关关系，由于原始数据中的人口和第二产业比重数据，或多或少的有根据外来资料补充，必然会导致规则的细微偏差，需要滤除个别规则才能得到．4.3.2 多因素规则分析以人口和GDP与多项式模型应用情况的关系为例，经过挖掘分析，得到人口和GDP与多项式模型关联规则．(1)规则1——R0_P0∶T3，支持度0.132 0，可信度0.263 2．(2)规则2——R1_P0∶T2，支持度0.036 3，可信度0.611 1．(3)规则3——R1_P3∶T2，支持度0.023 1，可信度1.000 0．综上所述，由规则1、2可知人口不变的情况下，GDP的变化使多项式模型的适用度改变；由规则2、3可知，在GDP水平一定的条件下，人口的变化不会导致多项式模型适用程度的变化．GDP和人口2个相关因素中，GDP对多模型的适用度起主导作用，其中也暗含了单一因素的规则，GDP水平越高，多项式模型的适用程度越低．综上分析第二产业比重、人口、GDP与多项式模型适用程度的关系可以得到，第二产业比重在决定多项式模型是否适用的过程中起关键作用，GDP次之，人口的决定作用最小．多项式模型适用于GDP较低、人口较少、第二产业比例较大的城市．4.4 关联规则匹配与模型推荐结果以上仅是对多项式模型的分析，当前负荷预测算法达30余种，对每种预测模型，改变数据库中模型适用度，重复上述数据概化和关联规则挖掘过程，可以得到每种模型对应的关联规则．对多项式模型，得到关联规则为E2_P1_R1∶T0．将本算例中该地区的已知相关因素放于历史数据库中参与数据概化，得到概化条件为E2_P1_R1．用该条件在各模型关联规则结果中进行匹配，得到该地区各模型的适用度．本算例部分结果如表7所示．结合电力行业的特殊性，将关联规则应用于负荷预测模型的选取分析中，提出了运用数据挖掘技术中的关联规则对电力负荷预测模型进行分析的基本思路和具体的解决方案．在实际预测工作中，人工可以大致判断是否采用某模型．本文方法优点在于不依赖于单个专家，能够综合大量专家的经验，并且通过大量预测数据的积累和数据挖掘，发现人直观不易发现的规则．构造了以城市电力负荷模型适应情况及影响电力负荷相关因素为主题的历史方案库；通过分析大量城市的实际规划数据，得出具有启发性的关联规则，减少了人工工作量；构建理想数据进行预埋规则挖掘，验证本文方法的有效性和正确性．【相关文献】［1］刘晨晖. 电力系统负荷预报理论与方法[M]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1987. Liu Chenhui. Theory and Method of Power System Load Forecasting[M]. Harbin：Harbin Institute of TechnologyPress，1987 (in Chinese).［2］谢敬东，唐国庆，徐高飞，等. 组合预测方法在电力负荷预测中的应用[J]. 中国电力，1998，31(6)：3-5. Xie Jingdong，Tang Guoqing，Xu Gaofei，et al. The application of the combined forecasting method in the power load forecast[J]. Electric Power，1998，31(6)：3-5 (in Chinese).［3］黄伟，费维刚，王炳革，等. 电力系统中长期负荷预测软件包的实现[J]. 现代电力，1999，16(1)：52-56. Huang Wei，Fei Weigang，Wang Bingge，et al. Implement of power system mid-long term load forecasting software package[J]. Modern Electric Power，1999，16(1)：52-56 (in Chinese).［4］虞瑄，程浩忠，游仕洪，等. 中长期电力负荷预测软件包的开发与应用[J]. 电力系统及其自动化学报，2004，16(2)：9-12，57. Yu Xuan，Cheng Haozhong，You Shihong，et al. Development and application of power system mid-long term load forecasting software package[J]. Proceedings of the EPSA，2004，16(2)：9-12，57(in Chinese) .［5］余贻鑫，王成山，肖峻，等. 城网规划计算机辅助决策系统[J]．电力系统自动化，2000，24(15)：59-62. Yu Yixin，Wang Chengshan，Xiao Jun，et al. Computer decision-making support system for urban power distribution network planning[J]. Automation of Electric Power Systems，2000，24(15)：59-62(in Chinese).［6］朱成骐，孙宏斌，张伯明. 基于最大信息熵原理的短期负荷预测综合模型[J]. 中国电机工程学报，2005，25(19)：1-6. Zhu Chengqi，Sun Hongbin，Zhang Boming. A combined model for short term load forecasting based on maximum entropy principle[J]. Proceedings ofthe CSEE，2005，25(19)：1-6(in Chinese).［7］高峰，康重庆，夏清，等. 负荷预测中多模型的自动筛选方法[J]. 电力系统自动化，2004，28(6)：11-13. Gao Feng，Kang Chongqing，Xia Qing，et al. Multi-model automatic sifting methodology in load forecasting[J]. Automation of Electric Power Systems，2004，28(6)：11-13(in Chinese).［8］肖峻，张晶. 基于关联分析的城市用电负荷研究[J]. 电力系统自动化，2007，31(17)：103-107. Xiao Jun，Zhang Jing. Analysis of urban power load based on association rules[J]. Automation of Electric Power Systems，2007，31(17)：103-107(in Chinese).［9］鲍文，于达仁，王伟，等．基于关联规则的火电厂传感器故障检测[J]. 中国电机工程学报，2003，23(12)：170-174. Bao Wen，Yu Daren，Wang Wei，et al. 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配网设备负荷过载原因分析及监测方法探究

配网设备负荷过载原因分析及监测方法探究摘要：随着科技的不断进步，电力行业也在不断发展，直接影响着工业的生产和人们的生活。

配电网台区作为电力系统中重要的组成部分，其健康状况直接决定整段电网的运行状况，质量好坏直接影响人们的用电质量和生活水平，从大的方面讲，配电网台区与国家经济水平息息相关。

然而随着经济发展，由于配电网缺少规划、管理不当，无法高效分析台区供电能力以及负荷过载情况，使得城市中部分地区存在供电不足或电能质量差的问题，因此需要一种适用且可靠的分析方法。

关键词：配网设备；负荷过载；传感器；大数据分析前言：配电网作为供配电输送的最后一个环节，是供电企业为用户提供电力服务的基础，不仅影响着供配电的稳定性，还影响着用户用电安全。

1.配电网负荷均衡基础算法配电网负荷均衡基础算法主要分为如下4个步骤。

1）根据相关规则构建待优化馈线列表。

2）遍历待优化馈线列表，对于该列表中的每一条馈线执行负荷均衡优化算法。

3）假设当前优化的馈线为Fd，将馈线Fd从列表中移出，从包含Fd的所有馈线偶中选出最适合的馈线偶Fd_opt，并针对该馈线偶调整联络开关位置，从而实现Fd的负荷均衡。

4）馈线Fd调整后，利用公式重新计算Fd－c的过载指数，并以计算结构为依据判断分析重过载与否。

如果有重过载问题，则根据优化模型进行优化调整。

为防止出现死循环，一条馈线加入待优化馈线的次数不能超过3次。

完成上述步骤后，检测待优化馈线列表是否为空，如果非空则继续执行步骤2，否则结束算法。

在所有4个步骤中，步骤1和步骤3较为关键。

步骤1在下面会进行专门阐述。

步骤3复杂性较高：首先，需要对配电网拓扑进行分析从而找出所有包含Fd的馈线偶（假设有N条）；接着，对这N条馈线偶并行开展优化试算，并对试算结果进行比较，选择重过载指数之和最小的馈线偶Fd_opt来进行负荷均衡调整。

在下面将对如何针对单个馈线偶进行优化试算进行专门的介绍。

1）步骤1：构建待优化馈线偶列表步骤。

配电网最大供电能力计算方法

配电网最大供电能力计算方法
陈浩;张焰;俞国勤;祝达康
【期刊名称】《中国电力》
【年(卷),期】2009(042)008
【摘要】利用改进的最大负荷倍数法提出一种求解配电网最大供电能力的计算模型,该模型根据负荷点各自的发展速度,以满足电网安全运行约束的负荷最大增长年限为优化目标,不仅改善了传统的最大负荷倍数法中将所有负荷按同一比例增长而造成较大误差的缺点,而且具有求解简单及计算速度快的优点.考虑到配电网的放射型结构以及可能存在弱环网的情况,在求解过程中采用改进的回路电流法计算配电网潮流,不仅考虑了线路对地支路的影响,提高了计算精度,而且解决了含有弱环网的配电网潮流计算问题.以IEEE-33节点配电网作为算例,验证所建立的模型及算法的有效性.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】陈浩;张焰;俞国勤;祝达康
【作者单位】上海交通大学,电气工程系,上海,200240;上海交通大学,电气工程系,上海,200240;上海市电力公司,上海,200122;上海市电力公司,上海,200122
【正文语种】中文
【中图分类】TM744
【相关文献】
1.基于最大供电能力的智能配电网规划与运行探究 [J], 李晨辉; 黄逍遥; 韩汇文
2.变电站并列运行时的配电网最大供电能力研究 [J], 仇多祥
3.计及新能源波动与相关性的配电网最大供电能力调度方法 [J], 白浩;袁智勇;周长城;潘姝慧;叶琳浩;蔡建逸
4.基于最大供电能力的智能配电网规划 [J], 窦广恩
5.最大供电能力的智能配电网规划与运行分析 [J], 姚鹏
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一种简捷实用的配电系统供电能力计算方法

一种简捷实用的配电系统供电能力计算方法罗凤章;王成山;肖峻;白慧;吕跃;王建民;李亦农;王赛一【期刊名称】《电网技术》【年(卷),期】2008(32)23【摘要】提出一种简捷实用的配电系统供电能力计算方法。

首先给出了N?1准则下供电能力的基本定义,指出配电系统的供电能力由站内供电能力和电网供电转移能力2部分组成。

根据基本定义推导了电网供电能力的通用计算公式,并研究了变电站站内供电能力与网络转移能力的关系,给出了网络最优供电转移能力的相关结论。

文章最后给出了配电网供电能力分析的计算步骤和基本流程。

该方法思路简单,基于供电能力给出的网络最优转移能力可为城市电网规划提供参考。

实际算例验证了本文方法的正确性和有效性。

【总页数】5页(P56-60)【关键词】配电系统;供电能力;站内供电能力;供电转移能力【作者】罗凤章;王成山;肖峻;白慧;吕跃;王建民;李亦农;王赛一【作者单位】电力系统仿真控制教育部重点实验室(天津大学),天津市南开区300072;天津市电力公司,天津市河北区300010;上海市电力公司市区供电公司,上海市虹口区200080【正文语种】中文【中图分类】TM727【相关文献】1.一种配电网的实用谐波电压计算方法研究 [J], 王磊;孙承祥;汪春莉;王兴刚;彭庆军2.一种简捷实用的图文数据库系统的设计与实现 [J], 杨晓梅3.配电系统实际运行的剩余供电能力计算方法 [J], 赵志强;高跃;付高善;高明;李庆波;甄国栋4.基于有向图的配网供电能力实用计算方法 [J], 张雅迪; 方朝雄; 张林垚; 郭瑞鹏5.一种简捷实用的新型现场总线控制系统（FCS） [J], 钟霖田因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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第34卷第31期中国电机工程学报V ol.34 No.31 Nov.5, 20145516 2014年11月5日Proceedings of the CSEE ©2014 Chin.Soc.for Elec.Eng. DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2014.31.008 文章编号：0258-8013 (2014) 31-5516-09 中图分类号：TM 727基于潮流计算的配电网最大供电能力模型肖峻，刘世嵩，李振生，王成山(智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津市南开区 300072)Model of Total Supply Capability for Distribution Network Based on Power Flow Calculation XIAO Jun, LIU Shisong, LI Zhensheng, WANG Chengshan(Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education, Tianjin University, Nankai District, Tianjin 300072, China)ABSTRACT: The models and methods of total supply capability (TSC) for power distribution network do not take network loss and voltage drop into account, so it is hard to be applied to the real power system. Firstly, this paper proposed the model of TSC based on the power flow calculation which formulated the network loss and voltage drop. This model was also based on the link of feeders; and considered not only the load of feeders, but also the N - 1 contingency for transformers and feeders. Secondly, considering the nonlinearity and iteration of the model, this paper proposed a method which was based on the backward/forward sweep algorithm and general reduced gradient method. Finally, the result of this paper was compared to the old feeder-based model and it passed the N -1 simulation. The results show that the TSC is just on the boundary of N -1 security, which means that the proposed TSC model is accurate. The proposed model is a foundation for the TSC application from planning to operation.KEY WORDS: distribution network; total supply capability (TSC); power flow; model; backward/forward sweep algorithm摘要：现有文献计算配电网最大供电能力(total supply capability，TSC)的方法均未计及线路潮流引起的电压降落和网络损耗，其结果准确性应用于实际运行还存在一定难度。

为解决这一基础性问题，首先提出基于潮流计算的TSC 模型，精确计及了电压降落和网络损耗。

该模型基于馈线间互联关系建立，其计算结果能精确到馈线负荷，同时考虑了主变N - 1故障和馈线N - 1故障。

其次，针对该含有迭代的非线性规划模型，提出一种基于前推回推的迭代和广义梯度法的求解方法。

最后，通过算例对比所提方法与现有文献方法，并利用N - 1安全校验仿真来验证。

结果表明，所得TSC基金项目：国家自然科学基金项目(51277129)；国家863高技术基金项目(2011AA05A117)；教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-10-0624)。

Project Supported by National Natural Science Foundation of China (51277129); The National High Technology Research and Development of China 863 Program (2011AA05A117); Program for New Century Excellent Talents in University (NCET-10-0624). 结果更为准确，为TSC理论的应用从规划向运行提供了参考。

关键词：配电网；最大供电能力；潮流；模型；前推回推0 引言智能电网将在中压配电网中广泛地实现自动化，发生N -1故障后，负荷将能通过配电网络快速地转移到联络的馈线和变电站，这一新的边界条件提供了充分发掘整个配电网的供电能力的可能[1]。

最大供电能力(total supply capability，TSC)是与输电网的最大输电能力(total transfer capability，TTC)对应的指标，指一定供电区域内配电网满足N -1安全准则条件下，并考虑到网络转带以及实际运行约束下的最大负荷供应能力[2]。

供电能力理论目前的研究已涉及了TSC的定义[2]、指标体系[3-4]、建模[4-5]、求解[2,5-7]和应用[3,8-9]，但这些研究都集中在规划领域，在配电网调度运行领域的研究尚鲜有报道。

供电能力计算的准确性是将其应用到配电网运行的关键。

计算TSC需要寻优得到所供负荷最大的临界运行点，由于考虑N - 1后的负荷网络转移，搜索空间规模大。

因此目前文献报道的模型和方法为降低复杂度，均未进行潮流计算或建立潮流方程，而是采用简单加减负荷的实用方法。

这种简化方法在规划中常常采用，其理由是认为城市地区的配电网供电路径较短，电压降落和网损均较小，因此可以忽略电压约束；由于使用馈线出口负荷或主变负荷，网损也近似考虑。

然而，这种简化的误差究竟有多大，在运行中是否能够满足计算准确性的要求都是令人关心的问题。

TSC概念出现前，不计及N - 1的配电网负荷能力(loadability)[1]的计算也是基于潮流计算的；并第31期肖峻等：基于潮流计算的配电网最大供电能力模型 5517且，用于实际运行的N - 1校验较严格的做法也需要用潮流计算来校验电压和精确计算N - 1后新运行方式下的网损[10]。

因此，将TSC从规划应用到运行，有必要计及电压约束和网损更精确地计算TSC，同时要经过采用基于潮流计算的N - 1校验来检验TSC计算结果，而目前相关计算方法尚未见报道。

本文将对此进行研究，提出新的基于潮流计算的TSC模型和计算方法，并与现有方法对比，同时初步探究调压措施和无功补偿对TSC的影响。

1 TSC基本概念1.1 运行工作点配电网的运行工作点简称工作点，一个工作点是指某个瞬态下配电网所有节点支路的功率电压数据以及运行方式。

功率电压数据包括了所有节点的流出注入功率、电压以及所有支路的潮流数据。

运行方式包括开关状态以及变压器分接头、无功补偿等设备的投切位置。

考虑到配电网辐射状开环运行的特点，功率数据可只用节点负荷来表示，电压数据也只需要变电站母线电压，其余电压和潮流数据均可以通过潮流计算得到。

同时，运行方式在没有特定说明的情况下也是指正常运行方式，即没有倒带负荷的方式。

实际运行中，工作点随着负荷的改变随时都在发生改变。

最大供电能力不仅包括全网最大供电能力TSC的一个数值，还包括达到TSC时的工作点数据，即TSC在各个节点、馈线、主变以及变电站的负荷分布。

1.2 N - 1安全性与N - 1校验配电网的N - 1安全性定义为：当配电网在某个工作点时任意一个独立元件发生故障或检修退出，能够迅速将故障隔离，并对所有非故障段用户恢复供电，此时所有元件不过负荷且所有节点满足允许电压偏移约束。

若在某个工作点下满足上述条件，则称为配电网在该工作点是N - 1安全的，否则是不安全的。

目前主要采用N - 1仿真校验来判断安全性，即对电网在给定某负荷水平下发生单一元件退出时能否持续安全供电，进行逐个case的校验；再加工处理所有case的校验结果得到一些安全性指标，从而评价配电网在某个负荷水平下的安全性[10-11]。

对一个元件发生N - 1就需要进行一次仿真校验。

配电网元件数据巨大，要对所有元件逐一进行N - 1仿真，计算量巨大。

因此会选择部分关键元件进行N - 1仿真。

实际大多数故障都发生在配电网络中，而在规划中需要选择最严重的情况进行校验，如果通过，则认为其它情况也能通过。

目前规划中N - 1校验主要选择在最大负荷情况下的馈线出口和变电站主变故障两种场景[12]。

达到最大供电能力时配电网在很高负载率下，因此也选择这两种场景进行N - 1校验[2-5]。

另外，检修一般都不会安排在负荷高峰期，因此计算TSC可以仅考虑故障。

馈线出口发生故障在规划中称为馈线N - 1，此时将断开出口开关，再合入馈线联络开关以转带负荷。

变电站主变故障称为主变N - 1，主变故障后的操作与馈线N - 1不同，负荷转带过程分为两次，首先进行一次转带，再进行二次转带。

一次转带是变电站内转带，断开故障主变的受总开关，再通过备自投装置自动合入母联开关将负荷转带到站内其它主变。

若其它主变不过负荷，则无需二次转带；若过负荷，则需要依据变压器的短时过负荷能力，在一定时间内把超过变压器容量的负荷通过馈线联络转带到别的变电站。

馈线N - 1在传统的馈线自动化中有大量的研究。

主变N - 1是研究配电网最大供电能力的最重要场景，因为此时同时结合了站内主变间的备用以及通过下级配电网络转带到其它变电站的备用，对应了最大供电能力是由变电站供电能力和网络转移能力共同构成的描述[2-3]。