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基于准实时数据的智能配电网理论线损计算李滨,杜孟远,韦维,韦化530004)(广西大学 电气工程学院,广西南宁摘要: 目前配电网自动化覆盖率低,可采集到的数据较少,因此提出一种基于准实时数据的理论线损计算 方法。 基于状态估计建立智能配电网理论线损计算模型,根据历史数据确定模型中负荷不等式约束上下界,采用内点法求解模型。所提模型可利用线路始端节点注入功率和部分变压器量测终端的量测数据估计配 电网潮流状态。 算例分析结果表明,所提模型所需量测量数量少,状态估计结果精度较高

基于准实时数据的智能配电网理论线损计算

滨,杜孟远,韦

维,韦

530004)

(广西大学 电气工程学院,广西

南宁

摘要: 目前配电网自动化覆盖率低,可采集到的数据较少,因此提出一种基于准实时数据的理论线损计算

方法。 基于状态估计建立智能配电网理论线损计算模型,根据历史数据确定模型中负荷不等式约束上下界,

采用内点法求解模型。

所提模型可利用线路始端节点注入功率和部分变压器量测终端的量测数据估计配

电网潮流状态。 算例分析结果表明,所提模型所需量测量数量少,状态估计结果精度较高。

关键词: 配电; 状态估计;

线路; 损耗; 计算; 模型; 量测量;

内点法

中图分类号:

文献标识码: A

TM 744

DOI: 10.3969 / j.issn.1006-6047.2014.11.019

引言

智能电网利用现代通信手段和计算机技术实现

据逐渐增多,研究利用智能终端的准实时数据精确

评估线损情况,更好地指导降损工作,在理论与实践 上都有重要意义。 当前智能电网的建设还处于起步阶 段,配电网自动化覆盖率低,可以采集的数据较少,

0

发电与用电之间信息双向流动。

得益于强大的信息

采集、分析与控制能力,智能电网具有自我修复、自

甚至只能获得馈线始端电压、注入的电流和功率。

适应性强、安全可靠和经济高效等优势[1]。

当前智

电局的不同系统中存有大量准实时数据 的 历 史 记

录,有些系统能够提供实际的负荷曲线,若能加以有

能电网正朝着信息化、数字化、自动化和互动化方向 发展[2]。

为了对智能电网运行情况进行监测,配电线路 始端和变压器处都装有量测终端,每隔一定时间自 动将测量数据传回供电局。 对于配电网中的量测终 端,当前技术难以保证较高的 同 步 性 , 同 一 时 刻 传 回的数据可能是不同时刻的测量值,只能称为准实 时数据。 这些数据分散存储于供电局的不同系统中, 没有实现数据共享,缺乏有效利用的方法。

线损率是综合反映电网企业规划设计、电网建 设、技术进步、生产运行和经营管理水平,衡量电网 电能损耗高低的一项重要经济技术指标。 配电网电 压等级低,线路和变压器电量损失大,为了更好地进 行线损管理,运行人员对其实时性或准实时性提出 了更高的要求。

当前配电网理论线损计算可以分为传统方法和 智能算法 2 类[3-7]。 鉴于我国配电网实际情况,传统 计算方法主要有等值电阻法、均方根电流法等方法。

效利用

则可以在一定程度上弥补数据较少的不足

本文提出一种准实时数据的配电网理论线损计

算方法。 利用线路始端节点注入功率和部分变压器 量测终端的准实时功率,估计出与实际运行情况相

符的配电网潮流状态进行线损计算。

与基于电流法

的理论线损计算方法不同的是,本文提出的方法以

潮流作为状态估计结果,不仅可以得到每条支路的 线损情况,还能比较精确地得到节点电压值,进而对

电压质量进行评估。

本文方法可以满足在线计算要

求,其潮流结果可以作为降损优化计算的基础数据,

为降损措施提供数据支持。

配电网理论线损计算的优化模型

状态估计

智能电网的监测与调度离不开状态估计。 状态

1

1.1

估计利用冗余的测量数据,获得最接近系统实际运

行状态的估计值[8]。 理论上当状态估计的结果与实 际系统运行情况一致程度较高时,估计结果计算的 线损也应该有较高的精度。 然而配电网呈辐射状、 分支多,从经济角度考虑难以像输电网一样在所有 支路上安装量测装置,量测数据的冗余度较低,不能 直接使用早已在输电网中广泛应用的状态估计方 法。 针对当前情况,很多学者提出了一些适用于智能 配电网的状态估计方法[9-13]。 目前大多数方法需要事 先知道所有负荷的功率,难以应用到量测数据比较 少的配电网上。

状态估计也称作滤波,目的是尽量从被噪声污

这些方法都是基于电流进行计算。

传统计算方法采

用的模型较简单,不依赖很详细的运行数据,适合手

工计算。 由于没有用到智能配电网中大量的量测数 据,传统方法的计算结果精度不高,输出结果不够丰 富,不能满足电力企业对线损管理的要求。 随着智能 电网技术的完善,配电网的线

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学法,例如姿融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且时的姿估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿数据数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图法的介绍: 一、点距离反比插值法 该法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值法 这种法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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