电网建设规划技术的探讨

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　　摘要：电网是实现电力发、变、送、配、用各环节的载体和物质基础，科学合理的电网规划可指导电网建设，对合理安排电网建设项目、建设时机、资金投入，满足国民经济对电力需求，保证今后电网安全、稳定、经济运行，获取最大的经济效益和社会效益均具有十分重要的意义。为提高电网规划的质量，编制出合理性、前瞻性、可行性均比较理想的电网规划，现将采取的有关规划技术方法介绍如下。
　　关键词：电网建设；规划技术；应用方法
　　一、电网规划技术方法
　　根据电网规划的内容应包括现状分析、负荷预测、电力电量平衡、网络整体规划、财务评价等五个方面。相应涉及的电网规划技术方法包括：负荷预测、电力电量平衡、网络结构整体规划、电气计算等。
　　（一）负荷预测
　　1、电力负荷预测主要目的
　　电力负荷预测就是在正确的理论指导下，在调查研究掌握大量详实资料的基础上，运用可靠的方法和手段对电力负荷的发展趋势作出科学合理的推断。
　　负荷预测的目的是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供电量、最大供电负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。负荷预测也是整个电网规划中最基础，最关键的一步。
　　2、负荷预测的步骤和思路
　　2.1全局负荷预测
　　1）根据负荷性质，将全县的总负荷分为一般负荷和点负荷两类，分别进行电量预测和最大负荷预测；
　　2）对一般负荷采用自然增长法进行电量预测，所谓自然增长法就是指线性回归法、二次函数回归法和指数函数回归法，由此得到一般负荷的电量预测的结果；
　　3）一般负荷的最大负荷预测值=一般负荷的电量预测值/一般负荷的最大负荷利用小时数；
　　4）对一般负荷的电量和最大负荷预测值年均增长率与历史年均增长率进行校验。一般负荷的年均增长率=（2006年一般负荷的供电量值/2000年一般负荷的供电量值）开6次方-1；
　　5）对点负荷用电量的预测，根据立项报告统计得到，同时考虑用户扩大生产规模和开展节能措施以及市场等因素，调整各年电量预测值。用到的方法是产量单耗法；
　　6）得到全县总的预测电量和最大负荷：
　　全县总的预测电量=一般负荷的预测电量+点负荷的预测电量
　　全县总的最大负荷=全县总的预测电量/全县综合最大负荷利用小时数。
　　2.2分区负荷预测（分区预测负荷的目的，是在进行网络规划时能使电网结构更为合理）
　　1）按照现有乡/镇的供电区域对全县进行分区，统计出每个片区的供电量和最大负荷；
　　2）根据负荷性质，将分区的总负荷分为一般负荷和点负荷两类，分别进行电量预测和最大负荷预测；
　　3）对于一般负荷和点负荷的电量和最大负荷预测方法与上面提到的相同；
　　4）得到各分区电量和最大负荷的预测值；
　　5）各分区负荷的电量直接相加得到全县的总供电量，各分区负荷的最大负荷之和乘以同时率得到全县的最大负荷；
　　6)全局与局部的预测结果要进行相互校核；
　　7)对全县总的售电量预测结果和历史售电量利用弹性系数法进行校验。
　　3.负荷预测步骤流程图
　　
　　
　　
　　
　　（二）电力电量平衡
　　便于对规划年内电力电量进行平衡，在综合有关专家意见等前提下，我们确定了如下电力电量平衡的主要原则：
　　1.对夏季高峰负荷方式进行平衡；
　　2.系统最大容量取系统最大一台机组的容量；
　　3.小水电最大出力按装机容量90%计算，枯水期按装机容量20%计算；
　　4.低谷负荷按高峰负荷的45%考虑；
　　5.对大的水电厂和火电厂丰水期、枯水期出力，厂用电量等都有约定。
　　需要对丰水期电力电量进行平衡，主要是校验丰水期城市电力系统变电设备和输电线路的送电能力和经济性；对枯水期电力电量进行平衡，主要是校验枯水期电力系统缺电情况及网络的适应性。
　　（三）网络结构整体规划
　　1.分层分区负荷预测和规划标准化原则
　　网络结构规划是电网规划的中心工作，应贯彻分层分区的原则，各层区应有明确的供电范围，避免重叠交错。
　　在进行网络结构总体规划以前，我们确定了如下标准化原则：电网安全可靠性原则（满足N-1）、网络结构原则（包括变电站建设规模、接线方式的一般原则）、变电站容载比原则、短路电流控制原则、电网中性点运行方式、线路设计原则、无功平衡原则等。
　　2.网络结构的优化方法———遗传算法
　　网络结构优化的方法有很多，如灵敏度分析法、线形规划法、单阶段静态优化模型等。本次规划，我们采用了一种新型的优化算法———遗传算法。遗传算法是由自然界生物遗传机理抽象出来而形成的一种新型优化算法。其计算过程是：首先将实际优化问题编码成符号串，也称染色体，将实际问题的目标函数转变成染色体的适应度函数，然后在随机产生一批出事染色体基础上，根据各染色体的适应度函数进行繁殖，交叉，及变异等遗传操作产生下一代染色体。适应函数值的大小决定了该染色体被繁殖的几率，从而反映论适者生存的原理。交叉和变异操作通过随机和结构化的交换个染色体之间的信息而可能产生更优秀的染色体。这样，经过逐代遗传，就会产生出一批适应函数值很高的染色体，最后将这些染色体解码还原就可以获得原问题的解。当染色体域足够大和遗传代数足够多时，从理论上讲，遗传算法一定可以逼近原问题的最优解。
　　运用遗传算法求解该模型的步骤如下：
　　（1）准备必要的数据。在求解最优网架之前需要知道确定建设的变电站站址，待选线的电阻、电抗、允许热稳定极限、长度、投资等参数；并需要知道在规划年份各站的负荷和各电源的出力。
　　（2）编码。对方案的所有决策变量进行编码，在遗传算法中每一个网络方案对应于一个染色体，采用整数编码，每回代选线路对应于一个基因，该线路出现在这个方案中，则基因值为1，否则为0，每个染色体对应一个规划方案。
　　（3）确定评价函数（适应函数）。评价函数对每一个染色体即每一个方案进行评价，将约束条件以函数形式并入目标函数中，将有约束条件的规划问题转化成无约束条件的规划问题。