基于典型場景劃分的多時段網損分攤算法

王運　祁鑫　楊慧彪　邵鵬

摘? ?要：網損分攤是電力市場中的重要問題。傳統的網損分攤算法研究往往針對單一時間斷面下的靜態分攤問題，不能滿足實際系統連續運行分析計算的要求。為此，基于潮流跟蹤算法，選取關鍵線損線路和強相關電廠兩項指標，提出了相似網損分攤場景匹配標準。在此基礎上，考慮實際運行需求提出了基于典型場景劃分的多時段網損分攤算法，以解決多時段連續運行中的網損分攤問題;最后基于我國某省電網實際數據構造算例，驗證了本方法的有效性。

關鍵詞：電力市場;網損分攤;關鍵線損線路;強相關電廠

中圖分類號：TM743? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A

Multi-Period Power Network Loss Allocation Algorithm

Based on Typical Scene Division

WANG Yun？覮，QI Xin，YANG Hui-biao，SHAO Peng

（Power Dispatch and Control Center，Ningxia Power Grid，Yinchuan Ningxia 750001，China）

Abstract：Power network loss allocation is an important issue in power market. The traditional power network loss allocation algorithm focuses the static allocation problem in a single period，which can't meet the requirements of continuous operation analysis in the actual power market. To this end，this paper selects two indexes，namely key network-loss transmission line and strong relevant power plant based on power flow tracking algorithm，and proposes a matching criteria of similar power network loss allocation scenes. According to this matching criteria，a multi-period power network loss allocation algorithm based on typical scene division is proposed to solve the problem of multi-period network loss allocation in a continuous operation power market. Finally，the effectiveness of the proposed method is proved by a case study based on the actual data of a province in China.

Key words：power market;power network loss allocation;key network-loss transmission line;strong relevant power plant

隨著我國電力市場化改革的不斷深入，網損分攤問題得到了越來越廣泛的關注。網損分攤的結果直接影響到各發電主體的價格競爭力，能否合理的設計分攤機制不僅是市場成員關注的焦點問題，更是影響市場交易結果的重要因素[1]。

近年來圍繞電力市場中的網損分攤，我國開展了大量研究與實踐。文獻[2-3]介紹了Shapley公理在網損分攤中的應用，其中文獻[2]對傳統的Shapley值算法進行改造，使其能夠適應雙邊交易的要求，文獻[3]則進一步考慮了耗損功率轉歸分量，使其能夠滿足聯營市場中執行偏差的分攤要求。文獻[4-5]介紹了潮流跟蹤算法在網損分攤中的應用，與Shapley公理為基礎的網損分攤方法相比，其優勢在于潮流跟蹤算法能夠量化各發電廠對每一條線路網損的貢獻率，更符合市場成員的認知習慣。文獻[6]介紹了網損等值負荷模型的基本概念，并將其應用于網損分攤問題中。

然而必須指出的是，上述研究實際上均針對于單時段的網損分攤問題。電力系統連續運行過程中，運行方式實際上每時每刻都在發生變化。為此，多時段網損分攤成為實際應用中亟待解決的難題。從當前實際工程研究與應用情況來看，目前主要采用調度人員憑借經驗選定典型場景的方式間接評估各發電廠的網損分攤比例[7-8]。然而由于上述方法缺乏嚴格的理論支撐，難以得到市場成員的認可。

為此，聚焦于多時段網損分攤問題，以單時段潮流跟蹤算法為基礎，提出發電廠網損強相關線路概念，根據強相關線路負荷率作為網損分攤中場景劃分的標準，并在此基礎上設計基于典型場景劃分的多時段網損分攤方法，最后基于某省電網實際數據構造算例，驗證本方法的有效性。

1? ?基于強相關電廠負荷比的場景劃分

1.1? ?強相關電廠的基本概念

不同發電廠對線路損耗的貢獻率不同。潮流跟蹤算法正是根據節點功率比例分配關系，建立線路潮流與發電廠出力之間的線性對應關系，據此實現對網損的分攤。根據潮流跟蹤算法，發電廠出力與線路潮流的線性關系可表示如下[9]：

PFl1，t = αg1l1PGg1，t + αg2l1PGg2，t + αgnl1PGgn，tPFl2，t = αg1l2PGg1，t + αg2l2PGg2，t + αgnl2PGgn，t…PFlm，t = αg1lmPGg1，t + αg2lmPGg2，t + αgnlmPGgn，t? ? ? ? （1）

式（1）所示，PFl1，t、PFl2，t等表示線路l1、l2等在時刻 的潮流，PGg1，t、PGg2，t等表示發電廠g1、g2等在時刻 的出力。 αgl表示發電廠g出力對線路l潮流的貢獻率，也是發電廠分攤網損的重要依據。

高電壓輸電網中，節點電壓幅值約等于其標稱電壓，無功以就地平衡為主，則線路l的線損PLol，t可近似表示為線路電阻γFl與其潮流PF? l，t平方的乘積形式，即：

PLol，t ≈ γFlPF2l，t? ? ? ? （2）

根據統計學中的“二八原則”，定義線損排序前20%的線路為關鍵線損線路，則對于任一關鍵線損線路其貢獻率排序前20%的發電廠，規定為該線路的線損強相關電廠。

1.2? ?典型場景基本概念及匹配標準

所謂典型場景是指具有相似特征的電網運行狀態集合，并可根據其中某一個運行狀態的分析結果推導得到該集合下其他運行狀態的相關結論，從而提升電網運行分析的效率。網損分攤的本質是根據各發電廠對系統網損的貢獻率對網損進行分攤。關鍵線損線路是所有線路中線損排序20%的線路集合。若某兩個時段關鍵線損線路相同，則表明系統網損在不同線路中分布相同。關鍵線損線路所對應的強相關電廠代表了各電廠對線路潮流的影響，若某條關鍵線損線路的強相關電廠相同，則表明發電廠出力與線路潮流的對應關系相近。進而可可知，若兩個時段的關鍵線損線路相同且每條關鍵線損線路所對應的強相關電廠也相同，則兩個時段中影響系統網損的電廠相近，可定義為相似場景，采用同一標準進行網損分攤。

然而，實際運行過程中，相似場景出現概率較低。而且大部分發電廠出力與線路潮流的貢獻率系數數值上較為接近。為此，關鍵線損線路對系統網損分攤的比例影響較大，而強相關電廠的相似程度則是次一級的劃分標準。據此，本文中提出的網損分攤場景劃分標準包括如下兩條原則：

1）兩個時段所對應的關鍵線損線路完全一致;

2）所有關鍵線損線路所對應的強相關電廠集

合重復率超過給定值，即：

ηt1，t2 = ■ × 100% > ηset? ? ? ? （3）

式（3）所示，ηt1，t2為時段t1和時段t2的強相關電廠集合重復率指標，ηset為給定的強相關電廠重復率限值，由人工給定，NRe為兩個時段所對應的強相關電廠集合中相同的電廠數，N為對應電廠總數。

2? ?基于典型場景匹配的多時段網損分攤

2.1? ?實施流程

根據本文所提出的網損分攤中場景匹配方法，即可以對多時段網損分攤問題中各時段進行劃分，屬于同一場景匹配集合下的時段可以選用相同的網損分攤比例系數，從而在確保分攤結果合理的前提下提升網損分攤的效率。

按照上述原則，本文所提出的基于典型場景匹配的多時段網損分攤實施流程如圖1所示。整個實施流程可劃分為典型場景匹配、場景分攤比例計算、場景網損電量計算和實施網損分攤四個階段。下面將分別介紹各階段的實施要點。

圖1? ?實施流程

2.2? ?典型場景匹配

首先選定固定的時段劃分間隔，將連續的電網運行狀態劃分為多時段的電網運行方式。該劃分間隔根據各電網開展網損分攤的精度要求確定，一般以15分鐘為時間間隔。對上述多時段電網運行方式，按照潮流跟蹤算法逐一計算各時段下電網運行中關鍵線損線路和相應的強相關電廠，并按照式（3）所示的判定標準，將滿足場景匹配標準的各時段電網運行方式匯總形成典型場景匹配集合。

2.3? ?場景分攤比例計算

屬于同一典型場景匹配集合的時段可按照相同的分攤權重將網損在發電廠間分攤。為提升同一典型場景匹配集合下分攤權重計算結果的合理性，參考統計學中“二八原則”可隨機選擇該場景集合中20%的時段作為分攤權重的參照標準，以上述20%時段的網損分攤權重平均值作為該典型場景匹配集合的分攤權重。

2.4? ?場景網損電量計算

各典型場景匹配集合所對應的網損電量根據其理論網損占比推算得到。時段t的理論網損可表示為總發電功率與供電功率之差與時段間隔的乘積，即滿足：

WT，Lt = （PGt - PSt） × ΔT? ? ? ? （4）

式（4）所示，WT，Lt為該時段的理論網損，PGt、PSt分別為該時段的發電功率和供電功率，ΔT為人工給定的時段間隔。

則典型場景匹配集合n的場景網損電量為隸屬于該集合所有時段的理論網損在全時段的比值在實際網損電量中的占比，即：

WR，Ln = ■ × WR，LN? ? ? ? （5）

式（5）所示，WR，Ln、WR，LN分別為集合n的網損電量和實際網損電量，t∈n、t∈N分別表示屬于集合n的時段和所有時段。

2.5? ?實施網損分攤

將各典型網損分攤場景下發電廠的網損分攤值累加即可以得到該電廠在多時段下網損分攤量，即：

WLg = ■λg，nWR，Ln? ? ? ? （6）

式（6）所示，WLg為發電廠g的總網損電量分攤值，λg，n為其在典型場景n中的分攤權重，n∈N表示所有場景的累計。

由式（6）不難推出，所有發電廠的網損電量分攤值與系統網損電量相等，即：

■WLg = WR，LN? ? ? ? （7）

式（7）所示，NG為系統中發電廠數量，■WLg為所有發電廠的網損電量，與系統網損電量WR，LN相同，符合網損分攤的無差性原則[10]。

3? ?算例分析

3.1? ?基礎數據

為驗證本文所提出的分攤算法的有效性，本文將以我國某省區電網實際數據基礎上構造算例加以分析。該地區電網網架結構如下圖2所示，包括220千伏變電站10座，發電廠3座。本文選取了2018年3月某一日。當日該地區電網網損電量累計31.5MWh。

3.2? ?對比分析

規定時段劃分間隔為10分鐘，根據潮流跟蹤算法，計算各時段該電網的運行參數，并對關鍵線損線路和強相關電廠兩項指標統計。給定強相關電廠集合重復率限值為80%后，可將全天144個時段劃分為三個典型網損分攤場景集合，詳見表1。

圖2? ?網架結構

表1? ?典型網損分攤場景集合

進一步根據本文所提出的網損分攤流程即可實現對多時段網損的分攤。為驗證本文所提出方法的有效性，算例中將對比如下三個方案最終的統計分析結果：方案一：本文所提出方法;方案二：文獻[8]中所涉及的人工經驗分攤算法;方案三：以10分鐘為時段間隔劃分，逐個時段利用文獻[5]介紹的潮流跟蹤算法計算準確計算其分攤權重后進行分攤的結果。

三個方案下三個電廠的網損分攤電量和在相同配置的計算平臺下耗時對比如表2所示，其中方案三通過逐個時段實施潮流跟蹤計算，其分攤準確率和可信度最高，然而計算量也是最大的，消耗的計算時間長達25分鐘;盡管本文所提出的多時段網損分攤也是依據潮流跟蹤算法，然而僅需要構建發電廠-線路潮流關系式，對典型場景中20%的時段進行詳細的網損分攤計算，大大降低了運算量，與方案三相比在各電廠分攤偏差小于5%的前提下，計算耗時僅為6分鐘;而方案二分攤結果則依賴于人工經驗，難以保證分攤結果的合理性，更容易因為缺乏必要的論證過程，結果遭到市場成員的質疑。綜上所述，本文所提出的多時段網損分攤算法在滿足計算精度和合理性要求的前提下，計算效率較高，適用于大規模復雜電網的多時段分析計算需求。

表2? ?發電廠網損分攤結果/MWh

4? ?結? ?論

基于潮流跟蹤算法，提出了網損分攤場景匹配的兩項判定指標：關鍵線損線路和強相關電廠。以此為核心構建了基于典型場景劃分的多時段網損分攤算法。算例表明，該方法在保證分攤結果的合理性和準確性前提下，具有計算效率高、計算流程透明等顯著優勢，特別適用于大規模復雜電網中網損分攤的實際應用。

參考文獻

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