引言

随着经济快速发展,人均用电量日益增加,为了满足人们的日常用电需求,配电网规模不断扩大,结构愈加复杂,电能耗损也在同步增长。配电网线损率是供电企业的一项重要经济技术指标,对供电企业的经济效益有直接影响。为了迎合市场需求,促进供电企业自身发展,急需降低线损率,节约能源,优化电力网络,保证电力系统的安全运行。由于配电网络线路较多且颇为复杂,基本以辐射型电网为主,线损率统计所涉及的数据较多,工作量大,需要采用自动化设施完成数据采集及后续的电量与线损计算工作,避免人为因素所造成的失误,提高统计及分析效率。由于目前电网运行负荷较大,导致线损率居高不下,为此需要结合实际情况,分析存在的问题,并以此为出发点,优化配电网结构,减少电能损耗,达到降低企业成本,提高运行效益的目的。

1线损率波动的原因分析

电网运行过程中,电力传输设备大多属于导体,不可避免地对电流流动产生阻力。而电能在传输过程中需要克服电阻,产生电能消耗,造成线损率波动。

在电力系统中,其采集电量所用的计量装置无法保证百分百的准确性,存在一定误差,从而导致用户用电量统计存在偏差,影响电费计算,并增加了电能损耗:电力系统互感器若是变比过大,将导致二次侧电流过小,影响电能表准确计数,造成线损率波动。负荷电流流经变压器以及线路时,负荷功率因数小于1时,线路中的电阻损耗将按照(1/功率因数）2的比例升高,铁芯损耗也要增大,使线损率波动幅度过大。配电网中的负荷分布不均匀时,将直接导致导线的长度增长,增加电能耗损:当线路截面积过小时,该线路的等效电阻将会变大,其线路产生的电能损耗随之增大。

除了上述电网运行过程中的设备本身及技术线损导致线损率波动外,更多的是管理因素造成线损率波动。

(1）受传统抄表手段限制,供、售电量不能同步发行,导致线损率月度间剧烈波动。

(2）智能表采集过程中,存在采集数据缺失或者数据异常问题。目前供电量和售电量的读取通常依靠自动抄表系统的数值计算,其供电量采集主要依靠厂站管理终端进行采集,且一般采用专网采集,计算误差极小,而对于售电量的统计,大多依靠公网进行采集并传输至电网采集系统中,由于采集网络复杂和设备连通不一致,造成采集数据存在缺失,影响售电量的统计,造成所统计的售电量与本月实际售电量间存在较大差异。

(3）在营配贯通过程中,配电网体量庞大,网络错综复杂,供电网络结构调整等情况,导致营配贯通中配线下所挂公专变档案缺失或难以统计,造成公专变挂接关系与现场实际不一致,影响配线售电量的统计。如果采集建设过程中存在应计配线供、售电量不准确,在供电量与实际电量相同的情况下,售电量存在异常多计或少计:在售电量与实际电量相同的情况下,供电量存在异常多计或者少计,均会引起线损电量异常,使线损率出现波动。在营配贯通过程中存在应计配线售电量不准确,在供电量与实际电量相同的情况下,售电量存在异常多计或少计,引起线损电量异常,使线损率出现波动。

(4）在实际设备维护过程中,部分电路老化破损,但由于人员疏忽,没有及时维修处理,使被损坏电路持续漏电,导致产生新的线损率波动。

(5）由于电力生产技术水平发展存在局限性,一方面前期部分老旧设备存在窃电漏洞,不法分子利用设备漏洞偷电:另一方面现代技术水平的发展,不法分子利用高科技手段偷电,在反窃电工作以及营业普查方面不加以预防,也将导致线损率大幅波动。

由上述分析可知,有诸多因素使日、月度线损率产生波动,可将这些因素划分为技术因素与管理因素两类,其中电网设备体现的线损为技术线损,而与管理水平有直接关系的线损称为管理线损。在电网中,供售电量不同期、采集的数据质量、营配贯通质量、用户用电行为,是导致线损率波动的重要因素。

2线损率波动实用化改进方法

由上述分析可知,线损率波动主要与供售电量不同期、采集的数据质量、营配贯通质量、用户用电行为密切相关。

2014年以前,供电企业受传统抄表手段限制,供电量能够实现月初1号全量采集,但是售电量按照分类定期轮抄模式进行统计,因用户数量较大,无法实现月初1日全量采集,导致供售电量不同期,线损率波动呈现为”大月大、小月小”。近些年,供电企业已实现智能电表采集全覆盖,供电企业电能量采集系统和用电信息采集系统均已建设完成,为实现配线供售电量同期创造了良好条件。

为此,需要建立线损率异常的多级管理,避免上下推诿现象的发生,形成线损率异常处理机制,明确责任,确保配线线损率异常能够及时得到处理。重点加强采集运维管理,科学合理地制定采集策略、采集时间,避免由于采集缺失或误差所引起的线损率波动。同时,利用现代化的科技手段,完善营配贯通管理模式,提升管理人员素质,提高现场施工人员水平,使配线所挂公专变档案完善、准确,避免因线变档案不准确而引起当日、当月线损率波动现象。例如,采用停送电方式,确认公专变与配线关系,得到公专变与配线的逻辑关系,准确构建配线拓扑关系:利用线路变压器关系识别装置,识别公专变与配线关系,完善拓扑数据,提升营配贯通质量:当变电站的线路出现变更调整时,及时跟踪营配调整,将其从信息化系统上及时改接。

3实验论证分析

为验证上述所提出的线损波动实用化改进方法的有效性,在研究配电网理论线损计算原理及基本方法的基础上,以配网理论值检验统计线损、同期线损波动范围是否正常,设计对照试验,由于实际操作存在一定困难,其可操作性较低,因此该试验为仿真实验。采用MATLAB数值模拟计算软件,完成实验当中的模拟计算及分析部分。

采用配电网络理论线损计算模型,完成模拟计算,对理论线损结果进行合理性分析,合理的数据列入模型库,不合理的数据纳入整改范围进行校验,开展理论线损计算模型质量整改工作。

将配线理论线损合理性数据与现有统计线损数据进行比较。论证方式具体如下:

选取供电企业配线下所挂公专变1年内未切改(即拓扑不变)、供电关口及所挂公专变采集(即供售采集)1年完整且准确的配线,同时每个月选取一个典型日进行理论线损计算及每个月的统计线损计算,得出配线理论线损率合理值均大于0、小于5%,而统计线损率在2月出现负值,在3月、7月、12月大于10%,线损率出现明显波动,其他月份相对平稳,即月度线损率呈现出”大月大、小月小”的波动现象,图1所示为现有统计线损率与理论线损率关系。经分析,线损率波动的主要因素是配线供售电量不同期造成的,大月时,供电量比售电量多统计1～3天,小月则反之。为了更好地验证是供售不同期造成线损率波动较大的因素,将配线理论线损合理性数据与配线采用供售同期后的线损率进行比较,图2所示为同期线损率与理论线损率关系,发现供售同期后,同期线损率与理论线损率相差2%左右,波动趋势相同,波动幅度明显平缓。

上述实验验证了配线供售电量不同期是造成线损率波动的一个重要因素,下面再在进一步研究配线供售电量同期的情况下,从采集数据质量、营配贯通质量、用户用电行为3个方面进行验证,将理论线损合理性数据与同期线损数据进行比较,论证方式具体如下:

开展理论线损和同期线损对比分析,其供电量主要依靠厂站管理终端采集,且一般采用专网进行采集,计算误差极小,配线供电量一般问题很少,影响线损率波动很小。因此,下面重点研究配线售电量异常导致同期线损率波动的因素,主要从以下几个方面分析论证:

3.1配线下所挂公专变营配贯通因素造成线损率异常的论证

(1)对于公用变压器的售电量,由于公用变压器末端计量一般为直读计量,可以从公变线损率上进行分析,论证公变售电量是否异常。

(2)对于专变客户的售电量,由于客户电量大,使用情况复杂,需要建立一定的客户售电量监测库,进行多日、周、月售电量的统计周期与多日、周、月的供电量监测曲线,在用户档案不明确的情况下,建立部分用户异常用电状态与线路线损率的比对波动图。

在用户售电量与线损率关系1(图3)中,用户售电量1月、2月为0,线损率正常:3月、4月有电量,线损率为负,论证用户与线路关系存在异常,用户售电量多计入,线变关系异常造成线损率波动。

在用户售电量与线损率关系2(图4)中,用户1月、2月售电量不为0,线损率正常:3月、4月电量为0,线损率属于高损或高于理论线损值,在排除用户窃电的情况下,论证用户与线路关系存在异常,造成线损率波动。

3.2用户用电行为（用户窃电）论证

在用户售电量与线损率关系3(图5)中,用户1月、2月售电量不为0,线损率正常:3月、4月电量为0或是明显小于前几个月用电量平均值,线损率属于高损或高于理论线损值,在排除线变关系与实际不一致的情况下,论证了用户窃电造成线损率波动。

3.3采集质量论证

当用户电量缺失时,采取电量模拟法,以上年同期或上月同期日电量进行比较,模拟电量,论证线损率情况。在用户售电量与线损率关系4(图6）中,用户1月、2月、3月、4月售电量与上年同期或上月同期日电量进行比较后发现偏低,线损率属于高损或高于理论线损值,经分析1月、2月、3月、4月部分用户售电量为0是因采集一直失败无法正常计算出售电量,因此在计算1月、2月、3月、4月售电量时根据电量模拟算法进行补全,计算出的1月、2月、3月、4月线损率均恢复到合理值,在排除用户窃电、营配贯通的情况下,论证了采集质量造成线损率波动。

由上述论证能够得出,在现有线损管理水平上,配线供售电量不同期、采集数据质量、营配贯通质量、用户用电行为是造成线损率波动的主要因素。为此,提出上述实用化改进方法后,降低了线损率波动,对于图7模拟所得到的改进后月度线损率变化平稳的结果,能够说明所提出的改进方法有效,为增强电网经济运行水平提供了一定的帮助。

4结语

电网线损率波动情况是衡量供电企业综合管理水平的重要指标之一,更是衡量企业经济效益的标准之一。为此,本文对线损率波动的原因进行了分析,研究了控制线损率波动的实用化改进方法,阐述了管理因素与技术因素对线损率波动的影响,并针对该影响提出了相应的改进方法。实验结果表明,在应用实用化改进方法后,月度线损率波动情况明显趋于平稳。