Цель - контроль и повышение эффективности и надежности работы низковольтных распределительных сетей как важнейших задач современной энергетики, поскольку на такие сети приходится значительная доля потерь и затрат при передаче электроэнергии. Распределительные сети следует моделировать как трехфазную, а информацию об энергопотреблении, потерях и потокораспределении определять для каждой фазы независимо. В таком случае кроме информации о параметрах схемы замещения фидеров необходимы данные об активных и реактивных нагрузках, представляемых в виде узловых мощностей или токов, а также знание распределения этих нагрузок по фазам. Необходимую информацию о нагрузках низковольтного фидера, на основе которой предлагается решать задачу идентификации фаз, можно получить от устанавливаемых в низковольтной сети интеллектуальных счетчиков, данные замеров которых регистрируются в отчетах автоматизированной информационно-измерительной системы коммерческого учета электроэнергии. Знание фазы подключения нагрузок необходимо для дальнейшего анализа топологии сети, параметров ветвей, расчета потокораспределения, потерь мощности, а при достаточном числе измерений и при условии их синхронизации - для оценивания состояния распределительных сетей. В работе проблема идентификации фаз решается для одного из фидеров низковольтной распределительной сети Иркутской области с использованием измерений мгновенных и средних значений модулей напряжений, получаемых из интеллектуальных счетчиков и регистрируемых в протоколах автоматизированной информационно-измерительной системы коммерческого учета электроэнергии. Результаты идентификации фаз подключения трехфазных и однофазных счетчиков получены на основе оценки взаимной корреляции напряжений в узле питания с известными фазами и в нагрузочных узлах сети в течение некоторого промежутка времени. Определение фазы подключения нагрузок производится по максимальным положительным значениям коэффициентов взаимной корреляции для ряда выборок измерений. Совпадение результатов по идентификации фаз для всех выборок измерений служит подтверждением достоверности полученного решения и доказывает эффективность использования корреляционного анализа.
The purpose of the paper is to control and improve the efficiency and reliability of low-voltage distribution networks as these are the most important tasks of the modern energy sector, since such networks account for a significant share of losses and costs in electric energy transmission. Distribution networks should be modeled as three-phase networks, while information about power consumption, losses, and flow distribution should be determined independently for each phase. In this case, in addition to the information about the parameters of the feeder replacement scheme, the data on active and reactive loads represented as nodal capacities or currents, as well as knowledge of phase distribution of these loads are required. The necessary information on low-voltage feeder loads, which is proposed to be the basis for solving the problem of phase identification can be obtained from the smart meters installed in a low-voltage network. Measurement data of the smart meters are recorded in the reports of the automated information and measurement system for commercial electricity metering. Knowledge of the load connection phase is necessary for further analysis of network topology, branch parameters, calculation of flow distribution, power losses, and, if there are enough measurements and they are synchronized - for evaluating the state of distribution networks. This paper solves the problem of phase identification for one of the feeders of the Irkutsk region low-voltage distribution network using the measurements of instantaneous and average values of voltage modules, which are obtained from the smart meters and registered in the protocols of the automated information and measurement system of commercial electricity metering. The identification results of single- and three-phase meter connection phases are obtained based on the estimation of mutual correlation of voltages in the power supply node with the known phases, and in the network load nodes for a certain period of time. The load connection phase is determined by the maximum positive values of the cross-correlation coefficients for a number of measurement samples. Coincidence of the phase identification results for all measurement samples confirms the validity of the obtained solution and proves the effectiveness of the used correlation analysis.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.