徐俊杰
国网湖北省电力有限公司十堰供电公司
摘要：相关数据显示，截至2018年底，我国可再生能源年发电量达18670亿kW·h。虽然发电量每年都在持续上涨，但由于线损的原因，电能在配电网中严重损失，我国配电网的线损率平均在6%，高于发达国家2%左右，节能降耗空间很大。电网企业已达成“绿色、节能、环保”的发展共识，配电网是其中重要的环节，减少配电网不必要的电量损失，提高电网运行效益势在必行。本文针对配电网线损现状，分析线损主要原因，找出合理的线损计算方法，研究降损策略以全面降低损耗，为供电企业降低线损率，提高电网运行效率。
关键词：培单位；线损分析；降损策略
1 配电网线损原因分析
配电网作为连接供电侧和负荷侧的重要环节，其中的电能损失不容忽略。从变电站（所）配电线路关口计量到用户表计的中间所有的电能损失都是配电网线损计算范围，整个过程中出现线损的原因很多，如图1所示。
（1）线路自然损耗。线路本身存在电阻和电抗，配电网主干线和分支线长短不一，每条线路阻抗也不一样，负荷电流在线路传输过程中会因阻抗的存在产生的电能损耗分为有功损耗和无功损耗。
（2）设备损耗。配电网中有变压器、用电计量表等设备，这些在电网运行过程中都会造成一定的损耗。变压器在电能转换过程中会产生铁耗和铜耗，分为有功和无功；计量表有电子表和机械表，每只单相电子表每月的功耗约为0.3～0.5kW·h，机械表的每月功耗约为0.8～1kW·h。虽然经过历年的改造，机械表已几乎全部换成了电子表，但有些偏远地区仍然使用机械表，日积月累，这些损耗也不容忽视。而且计量表也有由实际通过计量表的数值与其显示的数值之差超过标准范围引起的误差损耗。
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（3）线路超负荷运行。配电网电能质量与电力系统的安全稳定运行、电气设备的使用寿命息息相关，线路超负荷运行可能会降低设备的运行能力，增加设备运行能耗，烧毁用户电动机，引起电灯功率下降，引发客户投诉，甚至会引发过载发热、自燃和断线，造成大面积停电等严重后果。
（4）变压器容量与负荷不匹配。供电局层面配电网变压器容量与实际负荷不匹配问题较严重，用电负荷具有季节性、阶段性、区域性、周期性和长期性等特点，主变过载运行的原因和因素较多，加上配电网的网络结构较为杂，用电量增长过快，大部分变压器长期处于过载状态，使得电能损耗被动增加。
（5）电网规划不合理。为了达到“家家户户都通上电”的要求，电网分布在各个地区，有些地区山区盘绕，地广人稀，电网规划布局不合理，迂回供电现象非常严重。一个台区只有一个用户或两到三个用户，农村地区有五六个用户也非常普遍，这些台区的线损电量往往大于售电量，这样就抬高了平均线损率。
（6）用户无功补偿不足。电动机是消耗最多无功功率的设备，占配电网无功功率的60%左右，很多用户无功功率补偿不足甚至有些就不具备无功就地补偿能力，因此会从配电网吸收大量的无功功率，导致无功功率远距离运送、设备承载电量能力低，增加了损耗。
2 配电网线损计算的改进算法模型
2.1 线损计算传统方法比较分析
配电网理论线损计算是通过对输送、分配电能全过程中的各元件电能损耗及各类损耗占供电量的比例，进而确定线损的变化规律的。配电网理论线损计算主要有两类方法：一类是根据主要损耗元件的物理特征建立等值模型算法，如变压器固定损耗、导体电阻发热损耗、线路电缆损耗、并联电容介质损耗等等值数学模型；另一类是根据馈线数据建立的各种统计模型，如均方根电流法、平均电流法、最大电流法、等值电阻法、电压损失法等，这几种方法各有利弊及适用范围，对比结果见表1。
表1 统计模型方法比较分析
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基于以上对比分析可看出，这些方法都是依据传统计算方法进行粗略计算的，结果精度不高、误差大。
2.2 改进的BP神经网络模型
本文根据现状并结合对传统神经网络模型的研究，提出改进的BP神经网络模型。该改进模型是基于误差反向传播算法的一种多层前馈网络，由输入层、中间层、输出层和评价层构成，结构如图2所示。输入层作用是输入样本数据；中间层是计算函数，节点数目因情况而异；输出层作用是对输入层的响应；评价层作用是对样本数据与计算函数选取合理性的反馈。
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该改进模型的中间层和输出层之间采用加速的S性激励函数：
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改进的BP神经网络模型算法的计算基础数据减少，函数收敛速度快，训练计算时间短，从而提高了计算效率；同时，操作性强，简便易行，结果准确度较高。
3 降损策略研究
不同文献的线损治理思路基本一致，无非是从合理选用变压器容量、负荷调整、合理布局减少迂回供电、合理选择导线截面、平衡三相负荷、补偿无功、更换老旧设备等方面考虑，本文主要提出以下建议。
（1）及时对关口总表进行消缺。利用平时设备检修及时对每条线路的关口表计开展分析或制定专门的消缺计划表，密切关注日电量、月电量的变化情况；及时开展现场排查工作，对关口计量的互感器变比等信息进行核查，确认表计读数与现场是否一致，并做好相关检查记录。
（2）加强日常巡线工作。对低压线路不能放松警惕，要加强线路的监视巡线工作，对树木生长旺盛地方的线路制定短间隔的巡线计划，发现异常情况及时报告、处理，减少不必要的安全隐患。
（3）提升专业人员技术能力。配电网运行水平离不开专业技术人员的技术支持，要重视对相关技术人员及管理人员的培训工作，积极开展相关的技能考核，以不断提升相关人员能力。
4 结语
本文通过对目前配电网线损现状的分析，总结出主要影响因素。通过对比传统计算方法的优缺点、适用范围，提出改进的BP神经网络模型，并对传统函数进行优化，加入经验系数k，加快了函数收敛速度，缩短了训练时间，提高了计算速度，且准确度较高。最后，本文提出几点较易忽视也是最关键的措施，从表计、日常维护、专业人员能力方面进行考虑，从全维度着手进一步降低配电网线损，提高电网运行效益。
参考文献
[1]张国庆．配电网线损计算[D]．南京：南京理工大学，2010.
[2]程楠．基于人工神经网络的电力SCADA系统的故障诊断[D]．沈阳：沈阳理工大学，2016.
[3]郑伟国．探讨电力电网致使线损的原因及对策[J]．电力应用，2009（7）:47.