線損分析預測在供電管理中的應用分析

梁衛平

(國網四川鹽源縣供電有限責任公司，四川 涼山 615799)

1 線損分析測試應用在供電過程中的特點

在線損分析預測工作中，應用過程具有一定的特點。電力系統相關工作人員要結合實際情況建立健全分析預測的工作機制，并且要管理電網過網電量線損可能性。

第一，電力系統工作人員要分析線損分析預測特征，在此基礎上滿足電力用戶的實際需求，從而整合線損分析預測特征，確保能借助過網電量開展具體的分析機制，尤其是對電網線損問題的收集和整理，一定程度上保證線損分析測試的合理性[1]。

第二，在實際線損分析預測機制建立的過程中，工作人員要利用空載損耗、負載損耗等對具體問題進行具體分析，借助二項式計算機制對電力負荷予以統籌核算和分析，全面整合數據信息采集機制，全面精確分析和判定過網電量造成的線損變化。

2 線損分析測試應用在供電過程中的基本模型

為了有效發揮線損分析測試的價值和意義，要借助模糊數學的相關原理。模糊數學是借助數學方式對模糊性進行研究和處理。

2.1 基礎參數

2.1.1 建立模糊集合

較常見的方式包括域X有限多個元素或者是可數無限多元素：借助模糊集合A對其進行分析：

2.1.2 判定隸屬度

主要是對超出集合后的內涵模糊性進行判斷。假設A在X區域內的閉合區間內存在相應映射關系，則式(3)是模糊集合A的隸屬度函數。

2.1.3 相較于傳統的四則運算

要想對模型中相關參數進行內積和外積計算，要應用貼合度的模糊集的具體參數進行分析。假設：

則存在內積公式為：

2.1.4 貼進度

在模糊數學理論中，要借助模糊集貼合程度對密切關系進行判定和分析。目前，較常見的主要分為海明貼進度和最大最小貼進度兩種。前者借助X集合進行分析，后者則用式(6)表示。

2.1.5 結合ANP-熵權法進行理論分析

建立網絡層次分析法，合理提出更加有效的層次決策機制，從而評價不同指標權重的相關參數，有效提升數據處理的客觀性和真實性。

2.2 模型構建過程

在模型建構過程中，為了有效優化線損分析測試的準確性，要確定特征因素隸屬度，利用函數在取值范圍[0，1]之間進行統計。若是數值接近0，則表示隸屬度較高；若是數值接近1，則表示隸屬度較低。或者借助模糊統計法、直觀加推理的方法等進行統一分析，一定程度上整合普遍適用的機制，建立健全完整的管控機制，為調整修正和完善管理提供保障，有效強化隸屬函數的自學習能力[2]。

第一，要建立平跟標準。在建立的模型中，將不同特征因素對線損的影響作為基礎依據。若是對線損率影響特別大，分值記為9～10分；若是對線損率影響較大，分值記為7～8分；若是對線損率影響一般，分值記為5～6分；若是對線損率影響較小，分值記為3～4分；若是對線損率影響很小，分值記為0～2分；若是對線損率無貢獻，分值記為0。然后，進行專家打分。按照屬性指標對線損影響進行分析，并且判定相應的權重系數，結合具體要求和經驗對具體問題進行分析。因此，主要選擇供電局計劃部、工程部、運檢部以及安質部等15名專家進行分數評定，結合反饋結果判定隸屬度，如式(7)所示，能有效按照相同方式對樣本隸屬函數等進行評判矩陣管理，合理性分析R的具體參數。第二，確定特征因素權重。結合配電網線損率進行分析，在確定相應程度參數的基礎上，結合熵權法對決策矩陣信息的客觀機制予以判定，有效利用數學方式完整理論屬性權重系數的管理，合理結合ANP指標權重管理結構，提升客觀性和準確性，有效對主觀權重和客觀權重賦權予以判定。要對影響線損的逆向指標進行數值判定，利用式(8)結合標準化矩陣，對指標數據的比重進行轉換。

第三，借助ANP對主觀指標權重予以判定，有效分析線損影響因素的指標體系，一定程度上提高指標影響率的全面性，建立ANP結構。

第四，建立有效的線損測試體系，在整合指標體系的基礎上，依據模糊數學構建配電網線損預測模型和應用機制，提高實證分析的算法處理效果，從而為管理工作的全面開展奠定基礎[3]。

3 線損分析測試應用在供電過程中的路徑

將線損分析測試應用在供電管理中，要建立系統化控制機制和工作判定方式，有效整合管理流程和管理要點，確定能對供電量分析過程、功率因素分析過程以及電網損耗處理過程等進行統一判定，提高電網檢測管理工作的合理性，為后續供電管理體系的全面升級奠定基礎。

3.1 分析供電量

在供電管理工作中，要借助線損分析預測進行統一監督，有效評價和分析供電量。電力系統工作人員在供電量分析機制中，要理解電網系統運行過程中供電增長量和功率變化之間的關系，合理判定線損程度，有效分析數據之間的關系。另外，對供電量進行分析后，要匯總線損率變化情況，和電力系統工作人員及時進行溝通。應用較有效的計算方式，判定供電量增長和功率因素變化，合理提高供電量分析過程的完整性，為后續減少電網運行負荷提高保障，切實維護管理流程的合理性和有效性。

3.2 功率因素分析

在線損分析預測機制建立的過程中，要整合供電管理應用機制，合理管控和監督功率因素，在理解數據參數之間關系的同時，保證處理結構的完整程度，尤其要明確認知負載電流特性，保證線損管理工作的合理性。

電力系統工作人員在功率因素分析的過程中，要在有功功率不變的情況下，提升用戶功率因數的監督機制，確保能進一步降低線損問題，且能維護功率因素分析過程的合理性，結合統一電壓等級供電量進行計算和分析，減少線損電量，保證減少數據的線損電量計算分析效果，維護修正機制，建立良好的運行結構和管控標準，提高處理效率。在提升功率因素管理流程的基礎上，判定數據，為預測值的管理工作升級奠定基礎。

3.3 減少電網損耗問題

為了有效分析具體數據，深度提高線損分析預測的幾率，要積極整合供電管理中的重要指標，確保能減少電網損耗問題。需要注意，電力系統工作人員在實際工作體系開展后，要借助人工神經網絡系統預測并判定ANM輸入階段相關數據的歸一化處理效果，一定程度上減少線損造成的問題，提高數據誤差分析和管理的時效性。

3.4 配合電網檢測

只有建立健全完整的線損分析預測機制，才能為供電管理工作的和諧化發展和進步提供保障。基于此，要整合線損分析和預測工作的合理性。電力系統管理人員在配合電網檢測過程的同時，積極建立電網檢測結構的分析數據，按照標準化要求提升電網檢測的實時性效果，為后續處理工作的全面落實奠定基礎。電力系統工作人員要相互配合，將概率論、統計學等作為預測電網線損率的關鍵，針對可能造成線損的因素進行多元化分析，按照前文線損分析模型對具體參數和數值展開深度核查和計算，進一步確定低壓電網干線截面面積，確保對供電半徑和供電水平展開深度管控，有效結合參數數值為平均分析以及計算管理提供保障，減少分析數據的誤差，提高線損分析過程的合理性，也為提高電力系統運行效率提供保障。

4 結 論

將線損分析預測機制應用在供電項目中，要借助分析機制和模型對具體問題進行具體分析，建立健全完整的數據處理和整合機制，合理判定相應因素之間的關系，將保障電力系統、線路運行穩定性作為關鍵。此外，需要相關技術部門結合電力系統需求建立完整的運行計劃和管理流程，以確保應用滿足預期效果。