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摘要：电网线损受各种因素的影响：电网结构特征；设备物理参数；电网运行特征；用电特征；以及各种自然状况。传统的管理方式无法客观地评价其线损。通过主成分分析的方法，能够满足各种不同的分析状况，也可以进行独立性较高的分析。本文主要从主成分分析的评价方法，并根据其实际线损排序和理论排序的差异，对管理工作进行评价。通过此次研究，我们探寻了该方法的实际可行性，以及效率的高低。并结合同期线损系统的正式上线运行，通过该系统实时监测电网线损的情况，及时的对实际线损和理论线损作比对，通过比对得出的结论及时纠正管理线损存在的问题，有效且合理的的提高了降损的效率。
关键词：主成分分析；电网线损；管理方式；综合评价；同期；应用分析；合理降损
电网的线损关系着企业的经济利益，它是电力系统在运行时非正常损耗的指标。它的大小体现了电网的科学合理性，第一是电网结构的合理性；第二是电网生产方式的合理性；第三是其管理方式的合理性。电网线损的大小并不是仅仅由管理的合理性来决定的，它也受其他因素的影响，例如电网本身的合理性。因此，将管理等价为线损的数值大小是不科学的。传统的电力企业评定线损的方式主要是根据过去一段时间的运行情况来判断。这种方式对电力系统的探知不全面，导致管理工作失去了科学性。另外电网线损数值较小，并不代表管理更加科学。也有可能是电网本身的属性较好。所以要对电网的成分进行分析，并不能单单靠线损数值来判定电网管理的开展优良程度。目前，我国电力企业评价线损的主要方式有以下几种：电量比重评价；同类划分评价；最小方差评价；聚类分群评价。第二种和第四种都是通过多维的角度来进行电网性能的评判，它在空间层面上对电网进行了总结，在在这个总结的集合内划分很多的有限元，对这些有限元进行评价。这种方法忽略了各个指标的关联性，使得电网管理不够科学。
针对这一现象，我们提出了主成分分析方法。这个方法是利用主成分评价电网的线损，它通过建立数学模型的方式反映电网的指标。在模型中对电网的管理工作进行评价，这一方式的科学性较高，目前运用较多。
一、电网线损影响因素
影响电网线损的因素有以下几种:电网结构特征;设备物理参数属性;电网运行特征;用电结构特征;以及自然状况。一共有12个指标,其构造如图1所示。建立相关数学模型的计算公式是：
Ydydj=∑Lossi
其中，i是500kV到10kV电网的电压等级；Lossi是电网线损率[1]。
通过上图我们可以看到电网结构特征包括两个方面：一是电压等级层次；二是线路平均长度。设备的物理参数包括三个方面：一是导线截面积；二是配变设备状况；三是无功补偿装置。电网运行特征包含三个方面：一是负荷时间分布；二是单位变电容量负载率；三是最大自然无功负荷系数。用电结构特征就是其分压售电量的占比[2]。自然及社会发展状况一共占三个方面：一是农村面积的占比；二是非工业GDP的占比；三是供电的密度。我国的地域辽阔，这12个指标在各地的具体情况各不相同，对线损的影响程度也不一样。所以线损管理工作的评判，不能根据其数值大小来进行，而是考虑其12个因素对线损的影响，结合数值大小来判定。主成分分析法将这12个指标进行了数学建模，然后计算其理论线损的大小，并将各个区域的大小进行排序，通过对比实际排序和理论排序的差异，寻找其管理工作的判定指标。实际排序在理论的前面，其管理工作就是合格或者优秀的；反之，其管理工作是不合格的。
同期线损系统的运行使的实际线损和理论线损的对比可以简单高效的实时进行，大大降低了对管理方式存在不合理情况的发现时间，为我们的及时调整纠正管理方式节约了时间，从而使我们管理线损的方式更加合理优秀。
二、数学模型建立
（一）线路平均长度
这一指标的计算公式如下所示：
Yxlcd=∑Li×102/（∑Nii2）
在这一式中，按照其出现的顺序，这些公式符号的含义分别是：带划分电网线路长度；带划分电网线路条数。
（二）导线截面积
其公式为：
通过上图我们可以看到：首先，先计算线程的影响指标；然后将这些指标转化为数据，将其标准化；再进行主成分分析的应用；通过将其主成分进行筛选得到其综合评价的指标；然后将这些指标进行排序；与实际的线损排序进行比较；当实际的排序比得到的排序要超前；则整个管理是优秀的；如果不是；那么这个管理就是不优秀的，还需要提升。需要注意的是，在进行排序时，需要考虑以下的指标：首先要考虑电网的结构；然后要考虑设备的状况；最后要交负荷的水平也进行融合，最终得到其排序[4]。排序的精准，影响着评价的准确。因此要严格按照流程进行排序，不能更换顺序，也不能有遗漏。
四、举例分析
我们对24个片区的线损进行建模计算，分析其排序，得到以下的结果
通过图3，我们看到以下的片区实际排序在理论的前面：片区2；片区6；片区7；片区8；片区9；片区10；片区11；片区12；片区13；片区20。由此，可以得这些片区的管理工作是优秀的。另外，以下的片区实际排名比理论要落后：片区1；片区4；片区14片区；15；片区16；片区17；片区18；片区19；片区22。由此可以得出，这些片区的线损管理工作不到位，需要进行优化改进。
五、结束语
本文对主成分分析法在电网中的线损分析进行了简单分析，这一方式规避了传统分析中的问题：仅仅靠线损数值的大小来评判管理工作是否较好的开展。因为在电网实际运行中，各个区域的经济水平和技术发展程度是不同的，它们应该达到的线损数值也是不同的，这一评价方式的合理性不高。而主成分分析法将线损数值放在了参考资料的位置，其评判的标准是各片区线损的排名与理论计算排名的差距。而且，这一方法考虑的因素比较全面：有电网的结构；还有电网的设备属性；电网所处的自然状况等；其评价全面性较高，又规避了信息重叠的影响。最后，我们通过在24个片区之间的线损评价，进行了举例，对这一方法进行了初步运用，发现其具有较高的可行性。其评定结果有一定的可信性。这一方法对加强电网线损管理有重要意义，相关的监督人员可以使用这一方法进行其管理工作的评判。希望本文的研究，对我国电网的管理有所帮助。
参考文献：
[1]罗剑,袁旭峰,邹晓松,等.加权主成分分析在电网线损四分管理后评估中的应用[J].电力科学与技术学报,2013, 28(2):80-84.
[2]陈静,陶加贵,周前,等.主成分分析在省级电网线损管理综合评价中的应用[J].电力科学与工程, 2016, 32(4).
[3]李涛,刘东,王媚,等.改进主成分分析法在配电变压器综合评价中的应用研究[J].电力系统保护与控制,2006,34(24):26-32.
[4]商立群,王守鹏.改进主成分分析法在火电机组综合评价中的应用[J].电网技术,2014,38(7):1928-1933.
[5]李梁,牛冠清,韩丹.主成分法在电力企业信息化建设项目评价中的应用[J].电力系统装备,2015(11).
论文作者:王婵娟
论文发表刊物:《电力设备》2017年第12期
论文发表时间:2017/8/31
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