基于回归模型的台区变压器过载预测方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉台区变压器过载预测技术，为基于回归模型的台区变压器过载预测方法、系统及存储介质，可有效地预测台区变压器的超载情况，巡检计划、变压器升级改造计划提供有力的数据支撑。其方法为：根据变压器负荷曲线的填充系数，将最大负荷持续一段预设时间以上的变压器筛选为过载倾向变压器，获取过载倾向发生区间负载率最小值；通过回归模型对若干年的年用电最大负荷值进行预测，得到相邻两年的负载增长系数；根据预测结果结合过载倾向变压器过载倾向发生区间负载率最小值，以及相邻两年的负载增长系数，预测得到下一年过载倾向发生区间负载率最小值，从而得到过载变压器预测清单。

【技术实现步骤摘要】
基于回归模型的台区变压器过载预测方法、系统及存储介质
本专利技术涉台区变压器过载预测技术，具体为基于回归模型的台区变压器过载预测方法、系统及存储介质。
技术介绍
配变台区作为面向低压用户的最末一级供电单位，台区供电设备的运行状态直接影响台区内的供电质量。设备的重过载运行是引起故障停电的主要原因之一，而重过载现象通常也伴随着三相不平衡、电压偏移等其他问题，严重影响用户安全可靠用电。此外，设备长时间处于重过载状态会加快元件的非正常损耗，降低设备使用寿命，给电网带来故障隐患和运行风险。因此，台区重过载治理一直是配网运维检修工作的重要内容。
技术实现思路
本专利技术提供基于回归模型的台区变压器过载预测方法、系统及存储介质，结合历史过载或过载倾向数据，通过回归预测最大负荷理论模型对台区变压器的负载情况进行预测评估，可有效地预测台区变压器的超载情况，巡检计划、变压器升级改造计划提供有力的数据支撑。根据本专利技术的基于回归模型的台区变压器过载预测方法，包括以下步骤：S1、根据变压器负荷曲线的填充系数，将最大负荷持续一段预设时间以上的变压器筛选为过载倾向变压器，所持续的一段预设时间为过载倾向发生区间；获取过载倾向变压器在过载倾向发生区间的最小瞬时负载率作为过载倾向发生区间负载率最小值；S2、通过回归模型对变压器所属地区若干年的年用电最大负荷值进行预测；根据相邻两年的年用电最大负荷值得到该地区相邻两年的负载增长系数；S3、根据回归模型对若干年的地区年用电最大负荷值预测结果，结合相邻两年的负载增长系数及某一年过载倾向发生区间负载率最小值，判断两者乘积是否大于1，从而得到该某一年的下一年过载变压器预测清单。根据本专利技术的基于回归模型的台区变压器过载预测系统，包括：过载倾向变压器筛选模块，用于根据变压器负荷曲线的填充系数，将最大负荷持续一段预设时间以上的变压器筛选为过载倾向变压器，所持续的一段预设时间为过载倾向发生区间；并获取过载倾向变压器在过载倾向发生区间的最小瞬时负载率作为过载倾向发生区间负载率最小值；年用电最大负荷值预测模块，用于通过回归模型对变压器所属地区若干年的年用电最大负荷值进行预测，并根据相邻两年的年用电最大负荷值得到该地区相邻两年的负载增长系数；过载变压器预测模块，用于根据回归模型对若干年的地区年用电最大负荷值预测结果，结合相邻两年的负载增长系数及某一年过载倾向发生区间负载率最小值，判断两者乘积是否大于1，从而得到该某一年的下一年过载变压器预测清单。根据本专利技术的存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时，实现本专利技术台区变压器过载预测方法的各步骤。本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：1、本专利技术首次将回归预测最大负荷理论模型结合历史过载或过载倾向变压器实际数据应用在台区变压器过载评估方法中，将台区变压器过载评估方法跨理论模型和实际数据，利用实际负载数据结合预测增长率系数，进行超载预测，科学地、有效地为巡检计划、变压器升级改造计划提供数据支撑。2、本专利技术不仅考虑由于历史持续设定时间(例如大于等于2小时)负载率较高而具有过载或过载倾向的变压器数据，还通过预测最大负荷值增长比值来间接预测未来变压器过载的情况，主要用于及时发现重过载隐患、安排优化设备升级改造计划。附图说明图1为基于回归模型的台区变压器过载预测方法流程图；图2为过载倾向发生区间内负载率的曲线图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细的说明，但本专利技术的实施方式不限于此。参见图1，本专利技术基于回归模型的台区变压器过载预测方法，包括如下步骤：步骤一、筛选过载倾向变压器变压器的负载能力与很多因素有关，但主要与环境温度、负载曲线的填充系数以及最大负荷的持续时间这三个方面关系较大。故本专利技术主要从这三个方面考虑，根据变压器历史数据，通过有效规则的筛选，取出过载或有过载趋势(也叫过载倾向)的变压器，再通过回归模型判断其未来负载趋势的变化。变压器的过载定义通常为：瞬时负载率＝瞬时用电量*综合倍率/配变容量，瞬时负载率Fk的计算公式自定义为：Fk＝(Ek*T)/C，其中Ek为瞬时用电功率，T为综合倍率，C为配变容量，设每日采集瞬时用电功率共96个点(即每15分钟采集一次，也称用电负荷点)，即k＝1,2,3...96；当瞬时负载率大于1，且持续大于等于2小时(即至少连续获得8个用电负荷点)的时候，判断变压器过载。由于变压器的过载运行能力直接受环境温度的影响，环境温度降低，变压器的过载能力将有所提高，反之环境温度越高，变压器过载能力会降低。因为最大用电负荷大体上持续增长，且通常来讲夏季和冬季用电负荷最高，所以为了更好地预测未来的过载变压器，需降低过载筛选范围，由此本实施例定义筛选范围如下：选取过载倾向变压器时，主要选取环境温度最高的7、8月份下午的时间段(如14:00—20:00)内的数据。变压器负荷曲线的填充系数决定着变压器的过载能力，在最大负荷持续的相同时间里，负荷曲线的填充系数越大，变压器的过载能力越低，反之则越高。负荷曲线的填充系数也称负荷系数，表示负荷曲线的不平坦程度，其公式为：KL＝Pav/PMAX，即填充系数KL等于平均负荷Pav除以最大负荷PMAX。故可以筛选负荷曲线的填充系数大于0.5的变压器，其过载能力相对较低。本专利技术中，负荷曲线的填充系数反映了一段时间内的平均负荷情况，即为某一段时间内的平均负荷率。当填充系数一定时，最大负荷持续的时间越长，变压器过载能力越低，反之最大负荷持续时间越短，变压器过载能力越高。故本专利技术根据变压器负荷曲线的填充系数，将最大负荷持续一段预设时间(例如2小时)以上的变压器筛选为过载倾向变压器。例如，可筛选上一年7、8月份下午的时间段(如14:00-20:00)内数据，选取在该区间负荷曲线的填充系数大于0.5(为本实施例的第一预设值)，同时瞬时负载率持续超过0.8(为本实施例的第二预设值)的变压器清单，作为具有过载倾向的变压器，所发生的时间段称之为过载倾向发生区间。然后，获取具有过载倾向的变压器在过载倾向发生区间的最小瞬时负载率(即在过载倾向区间内瞬时负载率Fk的最小值，可通过过载倾向区间内最小瞬时用电功率得到)，作为具有过载倾向的变压器在过载倾向发生区间的负载率最小值，简称为过载倾向发生区间负载率最小值其中y为年份，如图2所示。保存所筛选的具有过载倾向变压器的相关数据，如变压器编号N、过载倾向发生区间负载率最小值其中，所述最小瞬时负载率可根据上述瞬时负载率Fk的计算公式来获取，当具有过载倾向的变压器在过载倾向发生区间的瞬时用电量最小时，其对应的瞬时负载率为所述最小瞬时负载率。步骤二、通过回归模型对变压器所属地区若干年的年用电最大负荷值(本实施例中也叫年最大用电负荷值)进行预测本步骤运用历年来各项所得数据选择各类回归模型(例如指数函数、线性函数、幂函数、对数函数、多项式函数)进行计算，将各类回归模型的计算结果与历史曲本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于回归模型的台区变压器过载预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据变压器负荷曲线的填充系数，将最大负荷持续一段预设时间以上的变压器筛选为过载倾向变压器，所持续的一段预设时间为过载倾向发生区间；获取过载倾向变压器在过载倾向发生区间的最小瞬时负载率作为过载倾向发生区间负载率最小值；/nS2、通过回归模型对变压器所属地区若干年的年用电最大负荷值进行预测；根据相邻两年的年用电最大负荷值得到该地区相邻两年的负载增长系数；/nS3、根据回归模型对若干年的地区年用电最大负荷值预测结果，结合相邻两年的负载增长系数及某一年过载倾向发生区间负载率最小值，判断两者乘积是否大于1，从而得到该某一年的下一年过载变压器预测清单。/n

【技术特征摘要】
1.基于回归模型的台区变压器过载预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据变压器负荷曲线的填充系数，将最大负荷持续一段预设时间以上的变压器筛选为过载倾向变压器，所持续的一段预设时间为过载倾向发生区间；获取过载倾向变压器在过载倾向发生区间的最小瞬时负载率作为过载倾向发生区间负载率最小值；
S2、通过回归模型对变压器所属地区若干年的年用电最大负荷值进行预测；根据相邻两年的年用电最大负荷值得到该地区相邻两年的负载增长系数；
S3、根据回归模型对若干年的地区年用电最大负荷值预测结果，结合相邻两年的负载增长系数及某一年过载倾向发生区间负载率最小值，判断两者乘积是否大于1，从而得到该某一年的下一年过载变压器预测清单。


2.根据权利要求1所述的台区变压器过载预测方法，其特征在于，步骤S1中选取在过载倾向发生区间负荷曲线的填充系数大于第一预设值，同时在过载倾向发生区间内瞬时负载率持续超过第二预设值的变压器清单，作为过载倾向变压器。


3.根据权利要求2所述的台区变压器过载预测方法，其特征在于，第一预设值为0.5，第二预设值为0.8。


4.根据权利要求1所述的台区变压器过载预测方法，其特征在于，步骤S1中，当过载倾向变压器在过载倾向发生区间的瞬时用电量最小时，其对应的瞬时负载率为所述最小瞬时负载率。


5.根据权利要求1所述的台区变压器过载预测方法，其特征在于，步骤S2中，将未来年的年用电最大负荷值作为因变量、未来年的年份作为自变量进行预测，建立数学模型，通过反复计算，以此来完成若干年的年用电最大负荷值的预测。


6.根据权利要求5所述的台区变压器过载预测方法，其特征在于，在数学模型的建立过程中，利用多类回归模型分别进行年用电最大负荷值的预测后，对所有回归模型的预测结果进行统计归纳，结合区域的实际建设情况，将所有回归模型的预测结果进...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜磊，梁立江，秦奇，郑方伟，
申请(专利权)人：佰聆数据股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44