智能技術在10kV配電網規劃中的應用

廣西宇能電力工程有限責任公司 陸柃宇

隨著電力系統向著智能化、自動化方向迅速發展，10kV 配電網作為連接輸電系統和電力用戶的重要環節，其規劃優化顯得尤為重要。配電網規劃直接關系到系統的可靠性、經濟性和服務質量。在此背景下，智能技術的融入為傳統配電網規劃帶來了革命性的變革。本文以某公司為例，系統性地分析了智能技術在10kV 配電網規劃中的關鍵應用，包括但不限于智能算法在網絡結構優化中的作用，以及大數據與物聯網技術在提高規劃精度與實時監測中的應用，并以具體案例支持分析結果。

1 某公司10kV 配電網規劃的基礎分析

10kV 配電網是輸電系統與電力用戶之間的關鍵環節，具有輸配電能力中等、覆蓋范圍廣、用戶接入點多等特點。在結構上，10kV 配電網通常由變電站出線、配電線路、配電變壓器以及配套的開關設備等構成[1]。這樣的結構旨在實現電能的有效分配與變壓，確保電力質量與供電可靠性。規劃需求則側重于滿足長期電力供需平衡、適應城鄉電網結構變化、提升電網的智能化水平及應對未來負荷增長的能力。在某公司10kV 配電網規劃設計中，關鍵技術指標包括但不限于供電半徑、網絡結構、負荷密度、短路電流級別、供電可靠性和損耗水平。

供電半徑的確定要基于負荷密度和供電可靠性要求，以保證電能質量和經濟性。網絡結構的選擇則需考慮到系統的靈活性、可靠性和未來擴展性，常見的結構有環網、輻射型等。短路電流級別的計算確保設備選型滿足安全標準，保障系統在故障時的穩定運行。設計準則圍繞著經濟性和可靠性兩大核心展開。經濟性要求配電網規劃在滿足負荷需求的前提下，盡可能地降低資本投入和運行成本。這包括優化線路布局，減少線損以及合理選擇設備配置。供電可靠性是配電網設計的另一重點，要求系統在面對設備故障或外部干擾時，仍能保持穩定運行，快速恢復供電。

綜上所述，10kV 配電網的結構特點和規劃需求，決定了其規劃設計必須綜合考慮技術指標和設計準則，以期達到技術上先進、經濟上合理、運行上可靠的目標。隨著智能技術的發展，如何將其融入配電網的優化設計中，成為現代電網規劃不可忽視的新課題。

圖1 電力系統各環節示意圖

2 智能技術在某公司配電網規劃中的關鍵應用

在現代電力系統中，智能算法如遺傳算法和粒子群優化已被廣泛應用于網絡結構的優化問題[2]。遺傳算法通過模擬自然選擇和遺傳機制，能夠在多種可能的網絡配置中尋找到最優或近似最優解。例如，在確定某公司配電網的最佳樹形結構中，遺傳算法能夠通過定義適應度函數來評價每一個可能的解，適應度函數常常涉及網絡的總長度、損耗或可靠性等因素。通過迭代進化，這類算法能夠有效地減少配電網建設成本約5%～10%，同時提升系統的運行效率。

粒子群優化則是另一種群體智能算法，模仿鳥群的社會行為來優化問題。在配電網的容量配置問題中，粒子群優化算法可用于查找最佳變壓器和線路尺寸，以最小化系統的能耗和投資成本。如通過設定電壓偏差和功率損耗為評價標準，粒子群優化能夠在數百個潛在方案中快速找到損耗降低至少3%～5%的最優解。

大數據分析和人工智能技術在負荷預測和分布式資源規劃中起著關鍵作用。運用機器學習模型，結合歷史負載數據、天氣信息和用戶行為模式，可以對未來的電力需求進行準確預測，預測準確率通?？商岣咧?0%以上。如使用支持向量機（SVM）進行時序數據分析，可根據歷史負荷數據預測未來一周內每日的負荷峰值，這對于調整發電計劃和實現需求側管理具有重大意義。

智能傳感器和物聯網技術在實時監控和狀態評估中的整合，提供了電網運行的透明度和控制能力。通過在配電網中部署廣泛的傳感器網絡，可實時采集關鍵參數如電壓、電流、頻率和溫度等。這些數據通過物聯網平臺實時傳輸，并可應用于狀態評估模型中，如基于數據驅動的貝葉斯網絡，以實現故障預測和健康管理。例如，通過分析來自10000個傳感器的數據，能夠預測特定線路的故障概率，并減少30%的運維成本。

綜上所述，智能技術在配電網規劃中的關鍵作用不容忽視，正推動配電網向著更高效、經濟和智能的方向發展。

3 智能技術在某公司10kV 配電網規劃中的應用

3.1 某公司引入智能技術規劃10kV 配電網的背景分析

隨著電網的快速發展和新能源的廣泛接入，某公司面臨著配電網結構老化、負荷波動大、日益增長的供電可靠性需求等一系列挑戰。為了提高電網運行效率，降低能源消耗，并滿足不斷增長的電力需求，某公司決定引入智能規劃技術，實現配電網的優化升級。引入智能規劃技術的目的主要集中在以下四個方面：提高負荷預測的準確性，優化發電與電力購買計劃；優化配電網結構，減少線路損耗，提升整體能效；提高供電可靠性，減少停電事件，增強用戶滿意度；實現配電網的自動化與智能化管理，降低人力成本。

3.2 案例分析

3.2.1 案例背景與規劃目標

某公司服務區域的10kV 配電網存在供電半徑過大（配電網中的一些線路供電半徑超過了設計標準，導致遠端用戶電壓不穩定。如典型的10kV 線路設計供電半徑不應超過2km，而現狀中存在超過3km 的情況，遠端用戶經常出現電壓下降的問題）、配電線路老化（由于設備使用年限過長，部分線路存在老化問題，線路的電阻增大導致線損上升。如某條線路的電阻由于長期負荷運行，從設計初期的0.3Ω 上升到了0.45Ω）、負荷分布不均（由于工業區和居民區的不均衡發展，導致負荷分布出現極大差異，某些高負荷區域的線路過載，而低負荷區域則存在資源浪費的情況。數據顯示，負荷最高區域的使用率達到線路容量的90%，而最低區域僅為30%）等問題。

規劃目標明確，計劃通過智能仿真工具對現有配電網結構進行優化，目標包括減少至少10%的線損、提高20%的供電可靠性，并在保障電力質量的同時，降低運維成本。

經過技術性探查后，某公司發現造成上述問題的原因主要集中在以下三方面：供電半徑過大的主要原因是歷史遺留問題和城市擴張速度超出原配電網規劃；線路老化的原因是資金投入不足以及維護保養不充分；負荷分布不均的成因是城市發展規劃變化，配電網規劃滯后于城市發展。

為解決上述問題，制定以下規劃目標：通過智能仿真工具優化配電網結構。智能仿真工具可以基于歷史數據和實時數據預測負荷，通過算法模擬不同的網絡配置方案，找到線損最小化的配電方案；減少至少10%的線損：通過重新配置變壓器和線路以及升級老化設備，可以減少電阻帶來的損耗。例如，通過更換老化的導線，增加導線截面積，可以顯著降低線路電阻；提高20%的供電可靠性：通過引入更多的環網結構和安裝斷路器，可以在發生故障時快速隔離問題區域，減少停電影響范圍；降低運維成本：利用智能化系統監測設備狀態，預測故障和性能退化，實現有針對性地維護，避免無效的全面檢修。

技術可行性分析結果如下：智能仿真工具的核心是高精度的負荷預測和電網模擬算法?，F有的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）和長短期記憶網絡（LSTM），已在負荷預測方面顯示出高準確性。電網模擬算法，如潮流計算、優化調度等已廣泛應用于電網規劃與運營。相關數據如下。

現有線路的電阻率、線路長度、負荷容量等參數：老化的10kV 配電線路A 的原始設計電阻為0.3Ω，線路長度為2.5km，設計負荷容量為1000kVA。經過多年運行，線路電阻上升到0.45Ω，實際運行負荷上升到1200kVA；歷史負荷數據、天氣數據、用戶用電習慣等參數：線路在過去一年的峰值負荷數據如下：夏季峰值1500kVA，冬季峰值1100kVA。夏季期間，由于氣溫上升，空調使用增加，負荷明顯上升。用戶用電習慣分析顯示，居民區在晚上6點到9點用電高峰，工業區在白天9點到下午5點用電高峰。

仿真模擬結果顯示：使用機器學習算法對線路進行負荷預測，得出準確率為95%的預測模型。通過此模型預測未來一年內的負荷波動；對線路進行結構優化仿真，模擬了分擔負荷、增加并聯線路、替換導線等方案。假設分擔負荷方案可以將線路的峰值負荷降低至1300kVA，替換導線后電阻降低至0.35Ω，預計線損從8%降低至6.5%。

3.2.2 智能規劃的實施過程

實施智能規劃工作分為以下步驟：數據收集。收集歷史負荷數據、變電站運行數據、線路參數、天氣情況等；模型建立。建立負荷預測模型、電網仿真模型和優化算法模型；仿真分析。運用智能仿真工具進行多場景模擬，優化線路配置和變壓器容量。在模型建立階段，某公司采用混合整數規劃模型來設計配電網結構，同時使用遺傳算法優化搜索過程。負荷預測結果和資源分配結果見表1、表2。智能仿真結果顯示，配電網的線損從原來的平均6%降低到了4.2%，降低率達到了30%。同時，供電可靠性指數SAIDI（System Average Interruption Duration Index）從1.5h/用戶/年降低到了1.2h/用戶/年，提升了20%。

表1 負荷預測結果

表2 資源分配表

3.3 成效分析

通過機器學習算法對線路A 的負荷進行準確預測，某公司得到了95%的準確率，這為電網運營商提供了強有力的決策支持。預測模型能夠有效預見負荷波動，從而指導運營商進行合理的負荷調度和電網維護計劃，優化負荷分布，減少突發事件對電網的影響；借助仿真模擬，某公司評估了幾種改進方案的潛在效果。在模擬中發現，通過分擔負荷和替換導線兩種方式，線路A 的峰值負荷能夠降低至1300kVA，線損從8%降至6.5%。這不僅延長了線路的使用壽命，還通過降低能耗來減少了運維成本。

實際節省的成本分析表明，僅考慮線損減少帶來的節能效果，每年可節省電費便超過1萬元，且這一數字尚未考慮由于優化后減少的故障率、維護成本以及潛在的顧客滿意度提升等其他經濟效益。此外，線路性能的提升還能增強電網對高峰負荷和極端天氣事件的適應能力，提供更加穩定和可靠的電力供應；智能技術的運用還為綠色能源的整合提供了可能。例如，當電網需要整合分布式發電資源，如太陽能或風能時，準確的負荷預測和靈活的網格管理是不可或缺的。智能技術能夠實時調整電網運行策略，以適應可再生能源的間歇性和不可預測性，從而提高整個電網的能源效率和減少碳排放。

綜上所述，智能技術在10kV 配電網規劃中的應用展現了顯著的優勢。通過結合智能算法、大數據以及物聯網技術等，某公司成功提高了配電網規劃的精度和效率，實現了成本的降低以及供電可靠性的增強。案例分析驗證了這些技術在實際應用中的有效性，為配電網規劃的未來發展提供了新的視角。未來，隨著技術的不斷進步和應用的進一步深入，智能技術在配電網規劃及運行中的作用將更加凸顯，為實現高效、智能的電力系統管理和服務提供堅實的技術支撐。