[发明专利]基于风力发电特性曲线的理论线损评估方法

摘要

本发明属于配电网节能技术领域，涉及一种基于风力发电特性曲线的理论线损评估方法，其具体方法如下：采集电网全年风电功率数据，每小时为一个采样点，每条风力发电曲线有24个采样点，得到n条风力发电曲线，通过校正风力发电曲线和选取风力发电曲线的轮廓特征变量后进行分析及聚类，确定分类数目和各类别成员，选取各类别的典型代表日，计算各类别典型代表日的理论线损值，各类别的权重因数＝各类别的天数/总天数，最后计算出综合理论线损＝∑各类典型代表日线损×该类权重因数。本发明提取的典型代表日对实际的风电情况具有较好的代表性，计算的理论线损与实际线损结果更加接近，便于有效进行线损精益化管控，实现配电网的节能降耗。

主权项

一种基于风力发电特性曲线的理论线损评估方法，其特征在于：其包括如下步骤：S1、获取风力发电曲线：采集电网指定周期内的风电功率数据，每小时为一个采样点，每条风力发电曲线有24个采样点，每天得到一条风力发电曲线，共得到n条风力发电曲线，其中，n≥1；S2、校正风力发电曲线：对步骤S1采集的电网风力发电曲线数据进行检查，查找缺失和异常数据，当某条曲线的数据缺失量和异常量低于采集量的10％时，利用平滑修正公式对该点的数据值进行修正和替代，其方法为：设第i条曲线的第j个采集点的数据Pi，j为缺失或异常数据，则修正值P’i，j为Pi,j,=Σk=1k1Pi,j-k+ΣI=1I1Pi,j+Ik1+I1]]>式中：k表示向前采集，I表示向后采集，i＝1，2，3...n，j为1，2，3...24，k1≥1，I1≥1；S3、选取风力发电曲线的轮廓特征变量：选择每天风力发电量的峰值、谷值、平均值作为衡量风力发电曲线数值的特征变量，确定出每条曲线的起始点、末尾点、峰值点和谷值点，连接相邻两点之间的斜率作为衡量风力发电曲线轮廓的特征变量，即聚类分析使用的分类变量；S4、风力发电曲线的轮廓特征变量分析及聚类：对采集的数据进行标准化变换，以系统聚类法作为距离的计算方法，以平方欧氏距离作为各类间距离的度量标准对n条风力发电曲线进行聚类，画出聚类树状图，确定分类数目和类别成员；S5、确定风力发电曲线中每个类别成员中的典型代表日：基于步骤S4的聚类结果，在每一类别中分别计算、确定相应典型代表日，其包括如下步骤：S51、计算各整点数据的平均值，S52、分别计算每天的整点数据与该时刻平均值的差值的平方，S53、将每天所有整点与平均值的偏差求和，除以整点数，开方得到最终结果，具体表达式如下：s(i)=Σi=124(p(j)-p(j)‾)2/24]]>式中，i＝1，2，3…n代表n条风力发电曲线，p(j)为该日j时刻整点数据，为该类别中j时刻所有数据的平均值；s(i)为第i日整体与平均值曲线的偏差程度，选出s(i)值最小的一天作为该类别的典型代表日；S6、获得综合理论线损：计算各类别典型代表日的理论线损值，各类别的权重因数＝各类别的天数/总天数，则综合理论线损＝∑各类典型代表日线损×该类权重因数。