基于GIS的配电网设计_王维

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电网建设

RURAL ELECTRIFICATION

2014年第01期总第320期配电网设计是一项规模大、影响和制约因素多且不确定性强、设计领域广的系统工程。总体来看具有多目标性、非线性和多阶段性的特点，因此配电网的设计能否达到合理、优化的要求，关键在于有没有详尽的电力系统历史数据以及现有配电网的深入分析结果作为支撑，同时还要求设计人员对未来电力系统的发展状况有较为全面的认识和科学的预测，而传统的依靠设计人员凭经验对配电网进行设计的模式已经难以满足现代电力系统对配电网设计的要求。随着计算机及相关技术的发展，利用计算机作为工具，采用GIS 系统对配电网进行优化设计已成为电力系统规划设计的主导发展方向。

1 配电网设计的内容和要求

1.1 主要内容

配电网设计的内容主要有负荷预测、变电站优化、网络结构规划、短路容量预估、无功规划等。负荷预测主要包括对未来功率需求量预测和未来电能用量的预测两个部分，对未来功率需求的预测是确定配电网所需发电设备容量、输配电设施容量的主要依据；而对未来电能用量的预测是进行发电设备类型优选的重要参照。变电站优化是在负荷需求、线路容量和变电站容量等因素的限制下对拟建变电站站址、站容的设计过程。网络结构规划是依据系统未来电源、负荷情况，在投资限额和运行要求的限制下对配电网建设方案进行的优化选择。短路容量分析是从网络设计、电压等级、变压器容量、阻抗的选择和运行方式等方面进行控制，使各电气设备的动稳定电流实现优化配置。无功规划是对新建配电网中的无功补偿设备的设备位置、容量、类型及投入时间进行优化选择与配置。1.2 基本要求

配电网设计的最终目标是要以最适宜和科学的方法获取到最理想的投资决策方案，因而对于配电网设计的基本要求可以表述为：在保证配电网供电质量，满足未来负荷增长需求的情况下，实现投资收益的优化，和周边环境协

调一致。

2 基于GIS的配电网设计智能决策支持系统

配电网规划设计智能决策系统（IDSS ）是将配电网拓扑结构信息存储到GIS 系统的数据库中而形成的自动化系统，其应用不仅能够提高配电网设计的效率，同时还能够使最终获得的设计方案达到经济、高效和低能耗的目标。2.1 系统总体结构

基于地理信息系统的配电网设计智能决策支持系统结构如图1所示。

专家决策模块是IDSS 的核心，它在综合分析和配电网设计有关的各项数据的基础上，决策优选出最优化的配电网设计方案；知识库主要用于存储和配电网设计相关且不便用数学方法描述的信息，比如人的知识和经验等，它主要为专家决策模块提供推理判断的依据及知识；模型库主要用来存储具有标准形式的通用模型、专用模型和客户模型，其功能是为决策者提供推理、分析、比较、选择整个问题的模型；方法库主要存储用于解决配电网设计过程中所需的数学和运筹方法，并且可以为各类模型的求解分析提供适宜的算法；GIS 系统为配电网设计提供了完善的空间分析和显示功能，配电网设计中空间负荷预测、变电站选址、馈线布局设计等内容都需要GIS 系统做出必要

王维

基于GIS的配电网设计

（九三电业局，黑龙江嫩江 161441）

摘要：首先对GIS 在配电网设计中应用的适宜性进行了阐述，然后介绍了配电网设计工作的内容和要求，阐述了IDSS 系统的总体结构，并提出了基于GIS 的配电网规划设计方法。关键词：GIS 系统；配电网设计；智能决策支持系统；应用

中图分类号：T M 734 文献标志码：B 文章编号：

1003-0867(2014)01-0017-02图1 基于GIS的配电网设计智能决策系统结构框图

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18R U R A L E L E C T R I F I C A T I O N

2014年第01期总第320期

的支持；配电网设计数据库用来存储地理、负荷、网络、费用及可靠性等相关数据，同时和MIS 、SCADA 、CIS 等系统进行信息交互。2.2 子系统概述

IDSS 主要有3大子系统，即负荷分析、馈线分析和优化设计子系统。负荷分析子系统主要通过分析电网中广泛的用电数据和客户信息，获得待设计配电网系统的负荷分布及其未来发展变化的趋势；馈线分析子系统是配电网设计工作中必要的辅助工具，设计人员利用它可以对既有电力系统进行潮流、可靠性等方面的分析，得到系统存在的问题，从而确定配电网规划设计目标，并且可以对最终方案的可行性进行校验；优化设计子系统主要由空间负荷预测、变电站优化和馈线优化3个模块组成。

3 基于GIS系统的配电网设计方法

3.1 空间负荷预测

空间负荷预测是配电网设计中最基本的工作，其实质是将负荷总量向配电网供电区域内各个小区划分的过程，只要确定了未来各个小区负荷，就可以对变电站站址和站容、线路路径和型号、开关设备装设及投入时间等决策变量进行规划。目前小区负荷预测方法主要有负荷密度法、分类分区预测法和基于神经网络和模糊算法的聚类分析方法。负荷密度法中负荷密度的取值容易受到人为因素的干扰，因而用分类分区预测法对其中的负荷密度误差进行一定的修正，但是最终方案仍然较为粗略。而基于神经网络和模糊算法的聚类分析方法是能够获得较好的基于不同因素对同一类负荷影响下较为合理的设计方案，对新建小区较为适宜，但也有一定的局限性。

而将GIS 系统应用到空间负荷预测当中，为空间负荷预测的数据收集、处理和结果的表示提供了一个良好的平台，从而减少了数据收集工作量。

首先将负荷按照性质的不同划分为工业负荷、商业负荷、居民负荷和农业负荷等类别，利用GIS 系统功能将规划区域划分为若干小区，然后对各个小区未来的负荷分布情况及相关因素的历史值进行收集，再对这些数据进行聚类分析，并按小区用地规划情况提取小区待测数据和分类数据的隶属度，并利用修正量计算得到小区负荷密度,从而获得相应的负荷值。小区面积构成是以城市用地规划性质为依据，利用GIS 系统的相关功能在实测后得到的。

3.2 变电站的选址及站容优化

各小区负荷容量和位置确定后，自动地确定出目标年及中间年待建变、配电所的地理位置及容量，以满足未来负荷发展的需要，同时所需投资及运行费用最小[1]。

按照不同的电压等级,变电站优化模型分为中压变电

站站址及站容优化模型和高压变电站站址及站容优化模型两类。第一类的最终方案对二次配电线路的投资和运行费用有较大的影响，因而在优化模型中要进行准确的核算；第二类因投资较小可以适当予以简化。

对于每一个特定容量的组合，可以采用GIS 系统结合已知的空间负荷预测信息，在需要设计的小区的地图上自动搜索所有可能的站址，并最终确定待建变电站的可选位置。由于变电站优化存在着一定的动态特性，因此可以先用最优化技术计算出满足目标年负荷情况的目标年最优化站址和站容，再将基础年到目标年划分成若干个阶段，将目标年优化获得的站址和站容作为待选站址和站容，并且可以运用网络流算法，对既满足中间各阶段负荷情况又能使总投资和运行费用最小化的中间各阶段建设方案进行排序。变电站站址和站容方案敲定后，将其在地图上根据电压等级进行显示，这样客户就可以在界面上方便地查询每个变电站的相关信息。3.3 网络结构优化设计

网络优化部分用来设计获得各规划年度高、中压配电线路的最佳网架结构，在该优化部分一般采用非线性混合整数优化模型，其目标函数一般取规划水平年配电网扩展的投资费用与年损耗费用之和，以负荷需求、变压器和线路的容量限制、功率平衡和配电网的放射状条件为约束[3]。系统采用基于最优化算法和基于规则的专家规划相结合的方法。同样该优化设计完成后，可以将其在地图上将各规划年度的网络结构及线路相关信息予以显示，从而可以方便而直观地看到网络的扩展情况。

4 结束语

基于GIS 的配电网设计方法具备了完善的图文查询功能[3]，设计者可以在配电图上按照配网的各种信息及地理信息进行配电网的工程设计工作，从而使设计效率大幅提高。可以说GIS 系统在配电网设计中的应用能够极大地方便设计数据的管理，使设计过程变得更加直接和具有良好的交互性。因此GIS 在配电网设计工作中的应用前景和优势必将越来越受到配电网设计工作者的认可和推崇。

参考文献

[1] 陈嘉滨. 哈尔滨市配电网规划及改造研究[D]. 北京：华北

电力大学, 2007.

[2] 翟晶玉. 利用ASP建立基于Web的MIS系统技术实现方法[J]. 自

动化博览, 2005,(5).

[3] 王卫涛. GIS系统在配电网络中的应用[J]. 科技创新导报,

2010(4).

（责任编辑：张峰亮）