城市配电网规划概述1、城市配电网规划的概念城市配电网规划是指在分析和研究未来负荷增长情况以及城市配电网现状的基础上，设计一套系统扩建和改造的计划。

在尽可能满足未来用户容量和电能质量的情况下，对可能的各种接线形式、不同的线路数和不同的导线截面，以运行经济性为指标，选择最优或次优方案作为规划改造方案，使电力公司及其有关部门获得最大利益的过程。

2、城市配电网规划的内容和目标城市配电网规划主要内容大体相同，主要包括：(1)分析电网布局与负荷分布的现状，明确以下问题：1)供电能力能否满足现有负荷的需要及其可能适应负荷增长的程度；2)供电可靠性，电压合格率，线损等技术指标；3)供电设备更新的必要性和可靠性；4)制定合理的目标。

(2)供电分区分层的划分。

(3)负荷预测。

(4)确定规划各期的目标及电网结构原则和供电设备的标准化，包括中、低压配电网的改造原则。

(5)进行有功、无功电力平衡。

(6)分期对城市电网结构进行整体规划。

(7)估算各规划实现后的经济效益和扩大供电能力以取得的社会经济效益。

(8)编写规划说明书及绘出各规划期末的城网规划地理位置结构图(包括现状接线图)。

配电网规划的目标：为城市经济发展和人民生产生活提供可靠、优质的电能；通过电网改造和扩建优化配电网络结构，以保障电网安全运行、降低电能损耗、提高供电可靠性，适应社会发展和人民生活对电力的需求；促使配电网各项指标达到国电公司一流供电企业的标准，为国家和电力企业带来经济效益和社会效益。

3、配电网规划的特点复杂性：涉及内容多，需要考虑的因素多，而且难以定量化和确定化，配电网规模日益庞大。

离散性：线路都按整数回路架设，所以规划决策的取值必须是离散的、或整数的。

动态性：网架规划不仅要满足规划年限内经济、技术等性能指标要求，而且要考虑到网络的发展以及今后网络性能指标的实现问题。

非线性：线路功率、缺电损失、网损等费用与线路电气参数之间的关系是非线性的。

多目标性：规划方案不仅要满足经济、技术上的要求，还必须考虑社会、政治和环境因素，这些因素常常是相互冲突和矛盾的。

不确定性：负荷预计、设备有效度等均存在显著的不确定性。

对规划设计人员要求高：城市电网规划与建设所涉及的部门和专业领域多，除满足经济技术方面的要求外，还要与市政规划等部门沟通协调，以满足城市发展的需要。

4、配电网规划研究现状目前电力企业在进行城网规划时主要采用传统的规划方法，即规划人员首先根据经验拟出规划方案，然后进行电气计算和经济性分析。

这种方法所产生的规划方案的质量取决于规划人员的实际经验，受规划人员知识、经验和其掌握的基础资料所限，难以获得优化方案，甚至很难获得同时满足诸多约束条件的方案，而且随着配电网规模日益扩大传统规划方法的弊端就更加明显。

因此，对城市配电网网规划方法进行了深入研究，把城网规划中每一个需要决策的内容（例如，负荷预测、电网网架结构确定等）描述成一个数学优化问题，建立一个优化数学模型，然后利用一种有效的优化算法求解这一优化问题，从而获得一个优化方案。

目前，在利用这种优化规划方法进行城网规划时通常都是在模型的精确性和问题求解的有效性之间寻找一种平衡，即在合理的情况下尽量构造简单的具有有效求解算法的规划模型。

当然，简化的结果可能会使优化方案与实际情况不太符合，通常仍需要人工进行修正。

下面仅从负荷预测和网络规划方面介绍一下城市配电网规划的研究现状。

4.1、负荷预测研究现状负荷预测是配电网规划的前提和基础，在预测过程中要考虑政治、经济、气候等相关因素，其准确性直接关系到规划方案的质量。

负荷预测分长期、中期、短期和超短期负荷预测，这里的负荷预测主要属于中期负荷预测。

目前，对中期负荷预测的研究主要有以下技术：(1)趋势外推预测技术电力负荷的变化虽然有其不确定性但是，在一定的条件下，又存在明显的变化趋势。

趋势外推技术就是利用这种变化趋势来预测负荷的未来变化情况。

这些预测技术简单易用，但不对负荷变化中的随机成分作统计处理，因此准确性不高。

(2)回归分析预测技术回归分析预测是电力负荷预测的一种常用方法。

它根据负荷的历史资料，建立相应的数学模型，实现对未来负荷的预测。

用回归法进行负荷预测须先确定相关变量和函数关系，然后通过最小二乘法求得模型参数。

按回归方程的类型又可分成线性回归分析和非线性回归分析。

(3)时间序列预测技术。

时间序列预测技术是通过对预测对象自身的历史观测数据时间序列的分析处理，研究其发展的基本特征和变化规律，并据此预测其未来行为的一类预测技术。

其缺点在于若时间过长，则可能出现较大的误差，实际应用中应根据实际情况进行修正。

(4)灰色模型。

灰色系统理论是华中科技大学邓聚龙教授在1982年首先提出的。

灰色理论将随机变化量看作是在一定范围内变化的灰色量，用于电力系统负荷预测的主要是G(1,1)模型。

当负荷数据严格呈指数规律增长时，应用该方法效果较好。

(5)人工智能技术。

传统方法对于负荷变化模式比较复杂的情形，难以做出准确度高的预测。

鉴于此，随着人工智能技术的不断发展和日渐完善，人们又提出了模式识别法、组合预测法、模糊预测法、专家系统法、神经网络法等。

这些方法虽然出现较晚，目前发展都不很成熟，但是具有很大的研究和发展潜力。

(6)空间负荷预测技术。

上述这些预测方法，仅仅从时间上预测未来负荷的大小，没有涉及到未来负荷的空间位置。

80年代初，美国的Willis等人提出空间负荷预测的概念。

和其它方法相比，这种方法不仅在时间上预测未来负荷的增量，而且还预测了负荷增长的位置信息，即未来负荷的空间分布。

目前在配电网中长期的负荷预测中，通过建立用地仿真模型来模拟小区发展情况，将负荷预测的结果分配到每个小区，这种方法应用比较多，这样的预测结果具有较高的精度，能够满足中长期配电网规划要求。

4.2、配电网网络规划的研究从实际上讲，配电网规划需要考虑城市地价、城市建设布局等问题，属于系统优化的问题。

从数学上讲，配电网规划是一个动态多目标不确定性非线性的整数规划问题。

下面从模型和优化算法两个方面来概述网络规划的研究现状：4.2.1模型从经济性和可靠性角度，电网规划的数学模型可分为经济性、可靠性和综合性。

经济性模型经济性模型的目标函数只考虑经济性指标，可靠性分析只作N-1校验，或者将可靠性指标作为约束条件加入优化问题。

根据目标函数经济性指标的不同，可分为运输模型和最小费用模型。

运输模型认为所有负荷矩的总和最小时接线方式最短。

其目标函数以线路功率为控制变量，约束条件为功率平衡及一些运行和网络参数限制，它们都是线性的，因此运输模型下电网规划是一个线性规划问题。

最小费用模型以投资回收费用、设备折旧维修费用和电能损耗费用之和为目标函数，以输送功率、辐射运行及N-1原则为约束。

该目标函数相对运输模型更符合工程上经济性的要求。

但该模型是一个混合整数规划问题，相对运输模型复杂得多。

可靠性模型可靠性模型是基于一定的经济水平，以可靠性为目标的规划模型。

综合性模型综合性模型的目标函数为可靠性成本和可靠性效益的现值之和。

可靠性成本包括电网建设投资成本和运行成本。

可靠性效益可用缺电成本表示。

从而将可靠性指标以经济形式加入目标函数。

以上三种模型中，经济性模型可以获得具有一定经济性价值的电网规划方案。

但没有考虑可靠性成本和可靠性效益的关系。

可靠性模型能够体现可靠性指标的改善与资金投入之间的关系，但其实用性较差，一般只应用于网架的局部扩展设计。

综合性模型中在可靠性成本和可靠性效益取得平衡处配电网规划达到最优，提高了规划方案的综合社会效益，使电网规划的成本计算更准确，为今后在市场机制下合理地制定电价奠定了基础。

但准确计算缺电成本很困难。

从单目标与多目标角度，电网规划的数学模型数又可分成：单目标模型和多目标模型。

电网规划时除了投资费用和年网损费用外，其他如：可靠性、网络安全约束的惩罚项、载荷能力以及环保因素等都可以作为规划目标之一。

但这些目标通常具有不同的量纲或不同的重要性甚至可能相互矛盾。

而多目标规划(Vector Maximum／Minimum Problem，VMP)是合理解决各目标之间冲突的理想途径。

目前多目标电网规划已经取得了较大的进展，但也存在着一些问题，主要表现为：①未能提出一个完善的多目标电网规划的数学模型；②规划方案各目标之间关系的处理并不理想；③大规模、多阶段电网规划很大程度上仍存在容易产生维数灾难、局部最优、约束条件和目标函数不易处理等问题。

从确定性角度，计及各种不确定因素对电网规划结果的影响，在满足各种经济性指标下，给出一个总体上最优的规划方案，也就是灵活规划方法，针对不确定因素的多样性及对其不同的处理方式，就产生了各种不同的灵活规划模型。

这类模型在处理计及不确定因素影响的电网灵活规划问题上取得了一定的进展和成效，但是由于电网规划中不确定性因素自身的复杂性和多样性，对它们的准确描述和处理仍然是一个需要继续研究的课题，对这些方法还需要更加深入的研究。

以上从不同角度对配电网的规划模型进行了分类。

通过分析可知，涉及动态与不确定性方面的模型分类主要是从输入变量(负荷等因素)的角度进行考虑。

涉及可靠性与多目标方面的模型分类则是从输出变量的角度进行考虑。

事实上对输出变量的要求也不会是静态的，而是随着时间推移、社会经济的发展而有所变化。

如近期规划的一片重要临时展览地区，将来的远期规划可能会是一个商务中心地带等。

因此，不同阶段各个目标的重要性倾向也会有所变化，故如何协调是个有待研究的问题。

由于配电网规划本身所具有的多目标性、不确定性、非线性、动态性和整数性等特点，使得配电网规划成为一个非常复杂的、大规模的组合最优问题。

这也决定了规划模型的划分不是绝对的，而是互相融合的，如某个模型可以是多目标的且又是动态的等。

而当考虑到问题的求解难度，实际的求解模型其实又有必要根据相应的需求做一定程度简化，如对规划问题进行线性化、单目标化、只考虑确定性及解耦处理等。

4.2.2配电网规划的求解方法（1）配电网经典数学优化方法配电网规划中采用的经典数学优化方法种类很多，如：最短路径法、混合整数规划、O-1规划、线性规划、非线性规划及网络流法等。

一般情况下，由于电网规划问题属于大规模组合数学问题，计算时间长，占用计算机内存大，对于实际大规模系统，采用经典数学优化方法进行配电网规划困难很大，容易造成“维数灾”问题，因此只适合于小型系统。

若大型系统采用此类方法则需要对原问题的数学模型进行简化处理，但这有可能导致最优解的丢失。

（2）配电网启发式优化方法相比经典数学优化规划方法的不足，启发式算法的特点就显得比较突出，后者综合考虑规划效率和规划效果两个指标。

在实践过程中，许多启发式方法，特别是现代启发式方法常常能给出令人满意的结果。