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【案例分析】怎样应用大数据分析让配电网更高效、更安全?

2015-08-07 07:49来源:供用电杂志关键词:配电网大数据变电站收藏点赞

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目前的配电变电站最大负荷需求评估方法为将由季度收缴电费数据得出的用户用电量按照人工判定的用户类型(居民、商业、工业、农业)来分类计算。

3.2.2新的方法

AusNetServices公司的AMI智能电表可以每30min记录一次用户实际负荷数据,如果这些数据能够被正确集成汇聚,可被用于评估变电站全年负荷情况,见图8。

图8变电站负荷特性预测方法

AusNetServices公司利用AMI智能电表数据来实施上述方法,并将其应用到评估未安装智能电表的用户群体用电特性。这种新方法可更加准确地预测任何时间点的配电变电站负荷。

3.2.3实际案例

图9展示了7.48天期间的3个不同系列数据(2014年1月8日~16日):

图97.48天期间的3个不同系列数据(温度、用户用电间隔数据总和、负荷预测值)

1)红色表示温度;

2)蓝色表示连接到配电变电站的用户智能电表间隔数据总和;

3)绿色表示变电站负荷预测值,包括间隔数据(蓝线以上)及所有未安装智能电表的连接所述配电站用户估计值(使用电费数据),未使用电表计量的负荷和电网损耗。

图9中,温度与配电变电站负荷之间很明显具有相关性:当温度升高时,负荷同步增加。确保负荷峰值(最大需求)在配电变电站运行范围内(额定值为315kVA)非常重要。

通过分析变电站负荷评估情况与实际温度,可评估变电站在热天/高峰需求期间是如何使用的,并确定其过载率。该信息随后可用于评估变电站明年是否会过载,或下一热浪期间是否过载,如果发生过载,如何有效规划变电站升级。

在过去,有时在存在潜在问题的变电站安装数据记录器(需额外成本费用)以采集负荷。然而,数据记录仪仅安装短暂时间(通常是一周),可能无法覆盖需求高峰期,因此该信息不能用于可靠分析变电站负荷。AusNetServices公司利用AMI数据来评估配电变电站的历史负荷情况。

为了进一步验证通过AMI系统评估配电变电站负荷的方法,AusNetServices公司已经选择了几个配电变电站并安装了数据记录器。然后比较变电站负荷的实际测量值与预测值,结果见图10(红色是实际测量值,绿色是预测值,蓝色是间隔数据之和)。在实际测量值与预测值之间有一定的误差,然而如果考虑关键的最大需求对比结果,那么在大多数情况下误差低于10%。

原标题:【特别策划】基于高级量测体系的数据分析研究与应用开发
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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