供电管理中线损研究预测应用探析

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1、供电管理中线损研究预测应用探析  摘要:衡量供电企业经济指标,离不开线损的问题。线损是因热能散发而形成的能量损失,是电导和电阻消耗的有功功率。线损分析预测,可以提升企业生产管理水平和电网规划建设。由于供电电网遍布的地理位置错综复杂,负荷性质各式各样,管理难度很大。降损工作是电网经营的弱项。本文就此对供电管理中线损分析预测的应用进行深刻的探讨。关键词:线损负荷预测供电管理二项式功率因素1.计算线损率供电企业实际线损有两种,即管理线损和技术线损。管理线损因为管理行为不善、计量设备的误差、元件漏电等问题引起。管理线损的损失很难捉摸,没有什么规律

2、,无法进行测算。因此也可叫做不明损耗。除了管理问题上的疏忽之外,负荷波动较大的干线也会出现损耗。因此,可用二项式系数法计算负载损耗和空载损耗。电力负荷的计算,大体有单位耗电量法、系数法和二项式系数法。目前,国内基本使用二项式系数法和需要系数法。需要系数法多用于计算车间变电所的负荷,确定干线的负荷情况;二项式系数法适用于较大负荷波动的干支线负荷。5电力网多个电气元件构在一起形成了电力网。单个元件电能损耗可利用负载损耗和空载损耗表示。设统计阶段的供电量为A、电力网空载的损耗为B、电力网内部的元件特点和运行情况联系的系数为C。CA2是负载损耗。

3、设损耗的结构函数是R(B、C、A),则可得公式:通过彼此之间的公式换算,可得:2.过网电量影响线损的程度电网既要对电力用户进行配电,也要负责对临近的电网进行大量输电。无论是配电还是输电,都存在损耗的情况。因此,必须要分析过网电量影响线损的程度。如果电网内不存在过网电量,那么设电网售电量是Aα,总供电量为A。则电网的线损率是是负载损耗率。与之间的比值就是损耗结构比。过网电量Ab通过以后,设供电量A和过网电量Ab之间的比值为I,则I=Ab/A。如果该级电压网络损耗是常数,那么它的线损率是:若是再对过网电量损耗进考虑,得出得到此式,便可以对过网

4、电量引发的线损率进行计算。3.供电量增长对线损的影响程度目前,对电力负荷预测的方法很多种。比如回归分析法、部门分析法、电力弹性负荷法、负荷密度法、间序列法等。每一种方法都有着自己的适用领域和特点,根据各地方企业的发展特点进行选择。在此,使用负荷密度法预测电力负荷。5负荷密度法的预测,先将需要预测的区域分成多个功能区,比如工业区、居住区、商业区、文化娱乐区等。等到规划完毕后,根据该区域内的人口数量、居民收入情况等负荷因素,选择一个准确的负荷密度指标,推测出规划区内的电力需求值。此预测方法存在着三种映射形式。我们将小区的特性设为,土地的使用面

5、积设为L(x,y),即F(x,y)→L(x,y)→S(x,y)→St。而E1就是将L(x,y)映射成为小区的电力需求S(x,y),第i类的需求密度为LKi,则得出E1。那么该区域的系统电力需求为:由,求出两边的供电量情况,得:。如果线损的电量增长率是U,供电量增长是h。那么利用增长率会解出:。则可得:。供电量和线损电量存在线性比例关系。只要a1,线损电量便会随着供电量增长出现增长。现实生活中,电力网参数有着多方面变化。不但功率因素、负荷率出现变化,供电量、空载损耗、负载损耗也发生变化。线损因素不仅升高,也会降低。如果线损二项式都变为微分形

6、式,那么可求出各种因素影响线损的程度,并对未来时段进行了预测。d(ΔA)=dB+A2dC+2CAdA。4.功率因数影响线损的程度5在大电网之中,可能有很多的感性负载。这些负载会降低功率值。如果功率相同,功率因数低,负载电流便会很高。线损率会以平方的形式不断增加。若有功功率是定值,将用户的功率提升,减少无功功率,便能减弱电网内的无功,降低线损。功率因数由此会从cosθ1提升到cosθ2。降低线损可用该公式:。表一:线损率和功率因素之间的关系由此可见,功率因素不断增长,线损率不断降低。在同电压等级下,能够计算损失的线损量。并依据所损失的线损量

7、,计算线损率。根据线损率,修正预测值。配电网内,无功功率最多的是变压器和电动机。提高无功补偿将会有显著的降损效果。5.供电管理中线损分析预测的应用变电部内的变电站,每个月做好母线电量的平衡。此方法能够及时正确处理运行管理内的问题,是个较好、正确的方法。若以变电站内的10kV出线进行考核,分级分层次的计算,便可以清楚了解负荷情况和线损情况。这是因为每一个线路单月供电量是定值。5每一条10kV的配网线路,从变电站往线路终端出线,总会安装一些专变和配变作为负荷。任何配变都应有商业动力客户和居民照明客户作为负荷。计算居民照明客户的电能,其电能表安

8、装在家属楼内的表箱中。为有效简单对10kV线路耗损进行计算,可根据计量点和分配的不同,将其分为三层次,即配变、居民表箱、10kV线路。从低往高的逐级计算线损情况。倘若变电站10kV的配变、出线

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