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2)电压值的大小在同一馈线上从上游至下游呈递减趋势;
3)负荷在系统中是变化和相互影响的,如果两个负荷的电气距离越近,它们的电压曲线就越相似,相关度就越高,反之亦然。
(2)从GIS系统中选取某一配电变压器,例如此台区下共有13个电力用户的智能电表,利用这些智能电表的小时电压分布序列(一周的时间),按照样本数据相关性分析算法,对其进行相关系数计算(见图1),可得出一周内所有电表小时电压曲线之间的相关系数矩阵。可以看出,除了电表11和电表13,其他所有该变压器下的智能电表小时电压之间的相关系数都大于0.97,这样高的相关性可以表明这些电表确实都是接在该变压器下。然而,电表11和13与其他电表之间的相关系数在比较低的0.67~0.78区间(在图1中以灰色底色示出),这表明这两个电表在实际的拓扑结构中可能是连接在其他变压器下的。再把这两个检出的电表与其他相邻的台区内电表进行电压特性相关分析和量值比较,可以推断出其正确的接线位置。
BC Hydro公司基于智能电表数据对配电网拓扑进行正确性校验,是电气工程原理与其他分析方法相结合,用于解决电力系统实际生产运行问题的典型案例,具有很好的参考和借鉴意义。
图1 电表1-13d 电压相关系统矩阵
5 结语
智能电表数据是配电系统运行的基础性数据,它为电力公司提供了规模巨大、时标一致、量测频率更高、覆盖范围更广的可信数据源。聚类、相关分析等统计学方法,以及信息技术都是进行智能电表数据分析的常用手段。当然综合应用电气工程、统计学和大数据等相关学科,寻找智能电表数据与电网运行的内在关联,系统地求解某一配电系统的实际问题,已成为智能电表数据分析的重要方法。挖掘智能电表数据蕴含的深层价值,将作为未来电网的一个基本功能,广泛服务于运营决策、配电网规划、运行管理及客户服务等各个方面,为配电系统迈向智能化提供更加有力的支撑。
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