CN109389315A - 一种农网典型台区降损方法 - Google Patents
一种农网典型台区降损方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109389315A CN109389315A CN201811224309.3A CN201811224309A CN109389315A CN 109389315 A CN109389315 A CN 109389315A CN 201811224309 A CN201811224309 A CN 201811224309A CN 109389315 A CN109389315 A CN 109389315A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- loss
- decreasing
- decreasing loss
- platform
- power grids
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 title claims abstract description 173
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000005477 standard model Effects 0.000 claims abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 58
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 18
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 18
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 40
- 230000006870 function Effects 0.000 description 33
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 20
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 12
- 238000011160 research Methods 0.000 description 11
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 10
- 238000011161 development Methods 0.000 description 7
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 7
- 238000013278 delphi method Methods 0.000 description 6
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 6
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 241001269238 Data Species 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 2
- 230000007773 growth pattern Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000010010 raising Methods 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 description 1
- 238000009430 construction management Methods 0.000 description 1
- 238000002309 gasification Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 230000008121 plant development Effects 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种农网典型台区降损方法,包括以下步骤:S1:建立农网典型台区分类标准模型;S2:在对农网台区综合评价的基础上建立多降损措施组合的降损优化模型;S3:提出弹性对标降损的概念和意义;S4:建立了包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型;S5:采用负损率这一指标,提出农网台区降损措施效果的检验方案。该方案提出的弄完典型台区的降损措施方法,可以台区分类,分类讨论,并且进行对标分析,得出多降损措施组合的降损方案方法。
Description
技术领域
本发明属于输配电技术领域,更具体的是涉及线损分析方面的,一种农网典型台区降损方法。
背景技术
近几年来,国家对电力的建设十分重视,相继实施了农村和城市电网的的建设和降损工程,我国的电力事业发展迅速,进入了一个崭新发展的时期。国家电网供电区域涵盖26个省,其中,农村类用电客户超过2.76亿户约合6.67亿人口,占全国农村人口的绝大多数。国家电网公司对农村电网建设与降损十分重视。我国农村电网的发展,己经经过56年的历史,在这五十多年中,取得了巨大成就, 积累了丰富的经验。同时农村电网也存在着如下的突出问题:
(1)农村配电网结构薄弱
(2)电能质量低,线损率高
(3)设备陈旧、健康水平低、安全性及可靠性差
(4)农村电气化水平仍然较低
(5)缺乏综合管理意识,管理水平低
(6)缺乏长远规划,忙于应付现存问题
(7)对农村电网降损的认识不足,资金缺乏
目前,我国农电系统面临着重大的发展机遇和挑战,只有对农电系统的现实状况和发展目标及任务做出充分的分析与判断,才能为社会主义新农村建设提供优质、高效的服务。理论源于实践,科学的理论更能正确指导实践。农网线损分析与降损措施的研究是今后农网建设与发展的供电模式体系与关键支撑技术框架的基础和关键。按照国家电网发展规划的统一部署,本着“新农村、新电力、新服务”的会议精神,建设立足城乡经济协调发展,不断优化主网、配网、农网建设进度,推进各级电网建设管理水平不断提升。当前的农网电气化技术还处在较低的水平。鉴于农电系统的特殊性,农电科技发展必然受到越来越高的重视,农电科技进步需要更多的关注和推动。抓住新一轮农网降损机遇,组织实施农村电网降损升级工程,全面提高农村供电能力,解决供电瓶颈,保障用电需求。
电力是国民经济发展的基础资源,随着经济的发展和人民生活水平的不断提高,用电量迅猛增长。为了缓和电力能源供应紧张局面、提高电能的利用率和使用效益,合理利用电力能源,我国制定了“开发与节约并重,把节约放在优先地位”的能源方针政策。从近几年国家电网公司从管理降损、技术降损两方面入手,深入研究线损的成因及降损措施,对指导县级供电企业开展降损节能工作帮助很大。但从公布的线损数据来看,各农网供电公司之间的线损差距还很大,特别是地域面积、人口数量、产业结构,一、二期农网降损投入很相近的县级供电公司之间还存在很大差距,说明在管理上和技术上还有很大的降损潜力。
改善农网系统布局,提高了供电能力和自动化水平,降低了电网损耗,改变农村电网结构网架薄弱,多数县级电网为单电源供电,中低压线路供电半径过长的不合理局面。有效提高农网系统的供电能力、安全性、可靠性及电能质量水平都是研究重点。目前通过大规模的农电系统建设与降损,不断采取技术降损和管理降损措施,农电系统线损率指标得到不断地改善。农网系统线损率、供电可靠率和电压合格率指标都在逐年优化。农电系统的电压合格率和供电可靠率的调控手段和能力得到不断加强,变电所内电容器补偿容量占主变压器容量的比例达到15.2%;安全性评价、带电作业和状态检修技术得到推广应用,各类电压监测仪及供电可靠性管理软件得到推广普及,所以线损分析和降损研究还有很大的进步空间和必要。
研究人员发现对农网台区进行分析与分类,将数量很大的台区精简成典型的数量小的台区,针对每一种典型农网台区,建立多降损措施组合的农网典型台区降损优化模型,提出弹性对标降损的概念和意义,并建立了包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型,得到一种农网典型台区降损方法,并提出检验降损方案的方法。
发明内容
根据现有技术存在的问题,本发明公开了一种农网典型台区降损方法,具体方案是:包括以下步骤:
S1:建立农网典型台区分类标准模型。
S2:针对每一种典型农网台区,建立多降损措施组合的农网典型台区降损优化模型;
S21:农网台区降损措施种类较多,以本专利所罗列的针对损耗影响因素的降损措施种类就有三种,但以往研究中大多只针对农网台区的某一降损方面进行优化,涉及到的范围较窄,无法对现状农网台区中存在的多种损耗薄弱环节进行综合处理,从而在现有降损措施研究中往往存在降损方式单一、组合优化不成体系等问题,因此,为了针对多种降损措施组合进行综合性的农网台区降损优化决策模型建立与决策方法研究,需要在研究中统筹考虑所提出的所有降损措施种类的组合实施情况;
S22:将评价体系分为3个一级指标:“规划降损”,“管理降损”,“技术降损”,并在这4个一级指标下分别建立各自的评价体系。“规划降损”从网架结构的规划方面评价线损管理,“管理降损”从营销管理方面评价线损管理,“技术降损”从设备技术方面评价线损管理。为使指标体系中的指标满足全面性、实测性,以及独立性,本文将采用德尔菲法和层次分析法的思想构建评价指标体系。借助德尔菲法的思想,咨询多位专家,结合多位专家的意见,反馈给各位专家,再次咨询,以便能筛选出,全面,能够采集,并且有助于降损的指标;
S23:农网台区综合评价的必要性以及拓展降损决策中对降损方案时间尺度的必要性。考虑在降损措施制定的过程中,加入5年内的负荷预测,经过降损的农网台区一般具有较长的运行年限,在评估降损方案的效益时若只从短期内进行,容易导致降损效益的评价过于片面,从而造成所确立的降损方案在长期运行期限内不能取得理论中的较好效益,因而,在农网台区降损优化决策模型的建立与决策方法研究中应该从农网台区整体运行时限的角度进行考虑。本专利降损措施分为3大类,分别为规划降损措施、技术降损措施、管理降损措施。降损方案的决策目的在于对包含各种降损措施选择可能性的降损方案集进行优选,确定综合效益最优的降损措施组合和降损实施方案,其求解过程属于组合优化问题。由于农网台区降损备选方案的个数随着每一类规划降损措施的规划方案可选数量的变动而变化,因此,根据降损备选方案个数的多寡,为了提高降损优化的实用性和实施效率,分别提出针对备选方案个数较少情况和备选方案个数大量情况的降损优化决策流程。
由于之前已经对台区进行分类,在分类时已经明确每一个台区的特点,根据特点确定降损措施。比如,商业分散型台区的特点是人均售电量多、供电半径不合格、变压器容量合格。根据此台区特点,人均售电量多说明此台区是相对于其他台区更加先进,所以管理降损措施也相对完善。供电半径不合格,说明此类台区的供电半径过长,应该改变变压器的位置,或者合理增加变压器数量,根据分析验算,与其他多种不同回数出线的方案相比,唯六回出线时有着最好的技术经济指标;变电所供电面积按正六边形考虑,故每条10kV干线的供电范围呈等腰三角形。在确定10kV线路经济供电半径的基础上,对变电所10kV出线按正六边型6组出线考虑,使每条10kV干线的供电范围成等腰三角形,保证农网整体经济布局。变压器容量合理,在考虑农网台区整体运行时限的角度看,目前的变压器容量和理,并没有考虑5年内的负荷预测,在这里我们要借助变压器利用率来确定是否要进行变压器容量Gt的改变,所以根据以上分析,此类台区最终的降损组合措施为改变规划降损中的供电半径,根据5年内负荷预测的结果调整变压器容量。负荷预测模型为
Lt=Bt+Wt+St+Vt+G
其中Lt:时刻t的总负荷
Bt:时刻t的基本分量
Wt:时刻t的天气敏感分量
St:时刻t的特别事件分量
Vt:时刻t的随机分量
G:裕量
S3:提出弹性对标降损的概念和意义。在本专利中这两个变量分别是同一类型的台区下“普通台区”和“优秀台区”。
S31:根据对农网台区的分类,将各类型的优秀农网台区作为标杆,对相对差一些的台区与标杆综合对标分析,并对评价差异大的部分,展开更细节的对标降损分析的研究。通过对标的分析对普通台区进行针对性的改进,在对农网典型台区多降损措施制定的同时,引入对标概念,实现更精细的农网降损措施的制定。而“弹性对标降损”是将“弹性”和“对标”的概念结合起来,弹性是指一个变量相对于另一个变量的一定比例的改变属性,本专利中的两个变量为同一类型农网的“标杆台区”以及“对标台区”。根据农网台区的分类,将各类型的优评台区作为标杆,对差评者与标杆综合对标分析,对评价差异大的维度方面展开指标性对标,通过对标发现问题所在,指导差评对象的相应改进。行业内综合对标:对台区综合评价的同时,引入其他网区较佳县网以实施综合对标分析,实现跨网区的行业内对标;竞争性对标评价:对网台区多年度的跟踪式综合评价,以评价排名进退分析实现竞争性对标以标杆台区为基准,对标台区的降损措施及需要改变,需要的多少都像标杆台区看齐。而“标杆台区”则并非综合评价优秀的台区,由于综合评价包括3个部分,任何一部分评分高的台区都可以称作“标杆台区”的一部分,也就是说在所有评价和对标的农网台区中,选出各个部分优秀的台区组合成一个“标杆台区”,其他的“对标台区”都会以这个几个农网台区组合成为的“虚拟台区”为基准。在后续的步骤4中,计算怎么改变,改变多少比例的时候,就会以这个对标的“虚拟台区”的各项数据为基准。;
S32:本专利用步骤中S22的农网典型台区综合评价体系,采用主客观赋权的方法进行指标权重的确定。用德尔菲法进行主观赋值,更多的利用专家的知识和经验,准确合理的确定各指标的权重。利用灵敏度权重法计算客观权重,灵敏度权重法是利用计算灵敏度,对灵敏度进行分析,进行归一化处理得到灵敏度权重。
这一部分主要是通过评分确定作为标杆“虚拟台区”。
灵敏度是利用系统中某些物理量的微分关系,来获得因变量对自变量的敏感程度的方法。根据灵敏度的大小,指导和控制自变量的输入,达到控制因变量输出的目的
在线损分析中,一个重要的问题是要了解各个因素对线损的影响程度,这就是线损灵敏度。灵敏度权重就是分析灵敏度最终确定各个因素的权重的方法。
电压对大用户可变损耗的灵敏度分析
采用相对增量分析的方法,计算大用户线损对运行电压的敏感程度如下:
功率因数对大用户线损的灵敏度分析
无功功率对大用户线损的灵敏度分析
有功功率对大用户线损的灵敏度分析
即运行电压、功率因数、无功功率、有功功率对线损的灵敏度分别为:
由以上各式可见,从理论上分析,大用户线损对运行电压、功率因数变化的敏感程度略高于其对无功功率变化的敏感程度,且适当的提高运行电压、提高功率因数、降低无功功率的传输可以降低农网线损。但由于农网运行电压的变化是在额定电压附近波动,还有功率因数的变化范围是在0~1之间,变化幅度不大,所以电压、功率因数、无功功率的变化所引起的大用户可变损耗的变化程度还需进一步分析。
根据微增量灵敏度分析的原理,实时线损的微增量可表示为:
当大用户负荷保持不变时,即有功功率的增量ΔP=0时:
S33:线损灵敏度权重的计算步骤:
1)确定计算线损的公式,本文采用改进的等值电阻法,其计算公式为其中为三相不平衡增量系数,为负荷形状系数,为线路平均电流,为等值电阻。
2)确定线损因素和公式中的哪些因素有关,比如导线截面积偏小比例和等值电阻有关,主干长度偏小比例与三相不平衡增量系数有关。
3)将各因素与计算公式中的四个系数对应起来,平均分配其权重,其公式为,为各系数下对应的因素个数
4)计算线损灵敏度,计算公式为,计算出各参数变化1%时网络函数的增量
5)计算出各个因素对应的线损灵敏度,计算公式为
6)最后将所有线损灵敏度进行归一化处理,得到最终的线损灵敏度权重。
在参与农网台区降损的n个台区a1,a2......an中,进行综合评价分析以及评分之后,则虚拟台区k的各部分评价分数为:
k1=max(a11,a21......an1)
k2=max(a12,a22......an2)
k3=max(a13,a23......an3)
其中a11,a21......an1:n个台区规划降损的分数
a12,a22......an2:n个台区管理降损的分数
a13,a23......an3:n个台区技术降损的分数
这样就确定了:是那几个台区将一起组成“标杆台区”,也确定了后面的步骤事S4当中的参与对标的约束条件。
S4:提出建立了包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型。约束条件包括对标的供电可靠性约束、电压偏差约束、用户平均停电时间约束、线路传输约束以及五年内负荷预测约束。目标函数包括综合成本以及损耗电量引起的售电费用。确定目标函数以及约束条件
S5:根据农网典型台区分类,结合多降损措施组合以及包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型,得到一种农网典型台区降损方法,并提出检验降损方案的方法。
S51:(1)降损备选方案较少时的决策方法
针对备选方案个数较少情况下的农网台区降损备选方案集,可以通过对每一个降损备选方案的决策目标函数进行计算,对于满足决策约束条件的农网台区降损备选方案,直接比较各个方案的决策目标函数优劣,应用择优选择原优选出综合效益最优的农网台区降损规划方案.
(2)降损改造备选方案大量时的决策方法
对于备选方案个数大量情况下的农网台区降损备选方案集,若采用对每一个降损备选方案进行枚举并比较它们的目标函数的方式进行方案优选,必然会产生较大的计算量,特别是针对缩短低压线路等降损措施,其降损方案的设计可能性会相当大,单纯地采用枚举方法进行降损方案优选的方式不易于实施。
步骤1):在调查、分析、校验该区域的各类基本农网台区信息的基础上,根据生成的包含多种降损措施组合的降损方案集合,建立领域结构;
步骤2):确定nini种初始降损方案,给定算法参数并输入,置禁忌表TL=φ;
步骤3):计算目标函数,选取目标函数最优的方案作为当前最优方案 Xbest=X0,并将初始降损方案列入禁忌表中;
步骤4):产生nnei种相邻方案,相邻方案是根据领域结构中不同变量内的变动而产生,相邻方案与初始方案只在一个变量上发生了变化,且禁忌表中的降损方案不能作为相邻方案;
步骤5):计算各个相邻方案的约束条件指标,其是否满足约束条件。对于不满足约束条件的相邻方案,在其目标函数中附加上极大的惩罚值;
步骤6):计算相邻方案的目标函数,若此时最优目标函数小于当前最优方案的目标函数,则替换该相邻方案为当前最优方案Xbest=X*;
步骤7):若终止条件不满足,则继续步骤4),否则输出当前最优方案作为最优的农网台区降损实施方案。其中,终止条件是通过给定最优方案选取连续保持不变的最大迭代次数k,若经过k次迭代,当前最优方案都保持不变,则当前最优方案为全局最优方案。
S52:检验降损措施
检验降损措施是考虑实施预测降损措施实施后,通过“负损率”这一指标进行评价的。在降损方案实施的未来某年的某一天,并没有全天的运行数据,此时,全天的降损电量无法计算。考虑到这一问题,本方案提出了“负损率”这一技术指标,“负损率”是指在为一定负荷供电的情况下,损耗有功功率与负荷有功功率的比值。因而“电量负损率”即是指损耗有功电量与负荷有功电量的比值。在己知代表日任一时刻运行数据的情况下,以下公式成立:
P0-PL0=L0
P1-PL1=L1
式中:P0,P1——降损方案实施前、后的首端有功功率;
PL0,PL1——降损方案实施前、后的有功损耗功率;
L0,L1——降损方案实施前、后的负荷有功功率。
由上式可得:
ΔP=P0-P1
ΔPL=PL0-PL1
由于降损方案实施前、后的负荷有功功率是不变的,因此首端有功功率的降低量等于损耗功率的减少量ΔPL。因此,根据全天的运行的数据,可以计算出当天电能的降低量,其计算公式如下:
式中ΔAP——全天的电能降低量。
如果假设任意整点时刻内负荷不发生变化,则全天电能降低量的计算公式可简化为:
式中T——某个时刻的负荷持续时间,这里取小时。
在全天电能降低量已知的情况下,即可得到新的估算指标,电量负损率的计算公式:
即全天减少有功电能与全天负荷有功电量售电量的比值。
再以全月的售电量(统计值)为基础,认为全月的售电量相当于l个代表日的售电量,即可得出全月的节约电量。同理,认为全年的售电量相当于m个代表日的售电量,即可得出全年的降损电量。
对于不同的负荷,同一降损方案的实施,降低的有功功率可能不同,因此,相应的负损率指标可能不同。在未来负荷增长情况下,要计算相应的降损电量,就必须明确负荷的增长规律。为了估算的方便,假设代表日的有功负荷曲线和无功负荷曲线的波形都不发生变化。如果负荷的年自然增长率为8%,那么有功负荷曲线和无功负荷曲线的图形只是延功率轴方向向上平移0.08个基本单位,即最大、最小和平均负荷的增长率都是这样就可以计算出将来的某个代表日的负损率指标。在此基础上,只要根据历史统计数据,计算出年售电量的平均增长率,进而计算出未来某年的总售电量,就可以根据上述公式得到这一年相应的降损电量。根据降损电量,对分项降损项目进行降损能力评估。
设降损项目的降损能力依次为ΔAi(0≤ΔAi<l,1≤i≤13)。
由于采用了上述技术方案,本发明提供的一种农网典型台区降损方法,该方案提出的弄完典型台区的降损措施方法,可以台区分类,分类讨论,并且进行对标分析,得出多降损措施组合的降损方案方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明方法农网典型台区分类模型;
图2是本发明方法农网综合评价体系;
图3是本发明方法降损优化决策模型。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚,下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述:
如图1至图3所示的一种农网典型台区降损方法,包括以下步骤:
S1:建立农网典型台区分类标准模型。
S2:针对每一种典型农网台区,建立多降损措施组合的农网典型台区降损
优化模型;
S21:农网台区降损措施种类较多,以本专利所罗列的针对损耗影响因素的降损措施种类就有三种,但以往研究中大多只针对农网台区的某一降损方面进行优化,涉及到的范围较窄,无法对现状农网台区中存在的多种损耗薄弱环节进行综合处理,从而在现有降损措施研究中往往存在降损方式单一、组合优化不成体系等问题,因此,为了针对多种降损措施组合进行综合性的农网台区降损优化决策模型建立与决策方法研究,需要在研究中统筹考虑所提出的所有降损措施种类的组合实施情况;
S22:将评价体系分为3个一级指标:“规划降损”,“管理降损”,“技术降损”,并在这4个一级指标下分别建立各自的评价体系。“规划降损”从网架结构的规划方面评价线损管理,“管理降损”从营销管理方面评价线损管理,“技术降损”从设备技术方面评价线损管理。为使指标体系中的指标满足全面性、实测性,以及独立性,本文将采用德尔菲法和层次分析法的思想构建评价指标体系。借助德尔菲法的思想,咨询多位专家,结合多位专家的意见,反馈给各位专家,再次咨询,以便能筛选出,全面,能够采集,并且有助于降损的指标;
S23:农网台区综合评价的必要性以及拓展降损决策中对降损方案时间尺度的必要性。考虑在降损措施制定的过程中,加入5年内的负荷预测,经过降损的农网台区一般具有较长的运行年限,在评估降损方案的效益时若只从短期内进行,容易导致降损效益的评价过于片面,从而造成所确立的降损方案在长期运行期限内不能取得理论中的较好效益,因而,在农网台区降损优化决策模型的建立与决策方法研究中应该从农网台区整体运行时限的角度进行考虑。本专利降损措施分为3大类,分别为规划降损措施、技术降损措施、管理降损措施。降损方案的决策目的在于对包含各种降损措施选择可能性的降损方案集进行优选,确定综合效益最优的降损措施组合和降损实施方案,其求解过程属于组合优化问题。由于农网台区降损备选方案的个数随着每一类规划降损措施的规划方案可选数量的变动而变化,因此,根据降损备选方案个数的多寡,为了提高降损优化的实用性和实施效率,分别提出针对备选方案个数较少情况和备选方案个数大量情况的降损优化决策流程。
由于之前已经对台区进行分类,在分类时已经明确每一个台区的特点,根据特点确定降损措施。比如,商业分散型台区的特点是人均售电量多、供电半径不合格、变压器容量合格。根据此台区特点,人均售电量多说明此台区是相对于其他台区更加先进,所以管理降损措施也相对完善。供电半径不合格,说明此类台区的供电半径过长,应该改变变压器的位置,或者合理增加变压器数量,根据分析验算,与其他多种不同回数出线的方案相比,唯六回出线时有着最好的技术经济指标;变电所供电面积按正六边形考虑,故每条10kV干线的供电范围呈等腰三角形。在确定10kV线路经济供电半径的基础上,对变电所10kV出线按正六边型6组出线考虑,使每条10kV干线的供电范围成等腰三角形,保证农网整体经济布局。变压器容量合理,在考虑农网台区整体运行时限的角度看,目前的变压器容量和理,并没有考虑5年内的负荷预测,在这里我们要借助变压器利用率来确定是否要进行变压器容量Gt的改变,所以根据以上分析,此类台区最终的降损组合措施为改变规划降损中的供电半径,根据5年内负荷预测的结果调整变压器容量。负荷预测模型为
Lt=Bt+Wt+St+Vt+G
其中Lt:时刻t的总负荷
Bt:时刻t的基本分量
Wt:时刻t的天气敏感分量
St:时刻t的特别事件分量
Vt:时刻t的随机分量
G:裕量
S3:提出弹性对标降损的概念和意义。在本专利中这两个变量分别是同一类型的台区下“普通台区”和“优秀台区”。
S31:根据对农网台区的分类,将各类型的优秀农网台区作为标杆,对相对差一些的台区与标杆综合对标分析,并对评价差异大的部分,展开更细节的对标降损分析的研究。通过对标的分析对普通台区进行针对性的改进,在对农网典型台区多降损措施制定的同时,引入对标概念,实现更精细的农网降损措施的制定。而“弹性对标降损”是将“弹性”和“对标”的概念结合起来,弹性是指一个变量相对于另一个变量的一定比例的改变属性,本专利中的两个变量为同一类型农网的“标杆台区”以及“对标台区”。根据农网台区的分类,将各类型的优评台区作为标杆,对差评者与标杆综合对标分析,对评价差异大的维度方面展开指标性对标,通过对标发现问题所在,指导差评对象的相应改进。行业内综合对标:对台区综合评价的同时,引入其他网区较佳县网以实施综合对标分析,实现跨网区的行业内对标;竞争性对标评价:对网台区多年度的跟踪式综合评价,以评价排名进退分析实现竞争性对标以标杆台区为基准,对标台区的降损措施及需要改变,需要的多少都像标杆台区看齐。而“标杆台区”则并非综合评价优秀的台区,由于综合评价包括3个部分,任何一部分评分高的台区都可以称作“标杆台区”的一部分,也就是说在所有评价和对标的农网台区中,选出各个部分优秀的台区组合成一个“标杆台区”,其他的“对标台区”都会以这个几个农网台区组合成为的“虚拟台区”为基准。在后续的步骤4中,计算怎么改变,改变多少比例的时候,就会以这个对标的“虚拟台区”的各项数据为基准。;
S32:本专利用步骤中S22的农网典型台区综合评价体系,采用主客观赋权的方法进行指标权重的确定。用德尔菲法进行主观赋值,更多的利用专家的知识和经验,准确合理的确定各指标的权重。利用灵敏度权重法计算客观权重,灵敏度权重法是利用计算灵敏度,对灵敏度进行分析,进行归一化处理得到灵敏度权重。
这一部分主要是通过评分确定作为标杆“虚拟台区”。
灵敏度是利用系统中某些物理量的微分关系,来获得因变量对自变量的敏感程度的方法。根据灵敏度的大小,指导和控制自变量的输入,达到控制因变量输出的目的
在线损分析中,一个重要的问题是要了解各个因素对线损的影响程度,这就是线损灵敏度。灵敏度权重就是分析灵敏度最终确定各个因素的权重的方法。
电压对大用户可变损耗的灵敏度分析
采用相对增量分析的方法,计算大用户线损对运行电压的敏感程度如下:
功率因数对大用户线损的灵敏度分析
无功功率对大用户线损的灵敏度分析
有功功率对大用户线损的灵敏度分析
即运行电压、功率因数、无功功率、有功功率对线损的灵敏度分别为:
由以上各式可见,从理论上分析,大用户线损对运行电压、功率因数变化的敏感程度略高于其对无功功率变化的敏感程度,且适当的提高运行电压、提高功率因数、降低无功功率的传输可以降低农网线损。但由于农网运行电压的变化是在额定电压附近波动,还有功率因数的变化范围是在0~1之间,变化幅度不大,所以电压、功率因数、无功功率的变化所引起的大用户可变损耗的变化程度还需进一步分析。
根据微增量灵敏度分析的原理,实时线损的微增量可表示为:
当大用户负荷保持不变时,即有功功率的增量ΔP=0时:
S33:线损灵敏度权重的计算步骤:
1)确定计算线损的公式,本文采用改进的等值电阻法,其计算公式为其中为三相不平衡增量系数,为负荷形状系数,为线路平均电流,为等值电阻。
2)确定线损因素和公式中的哪些因素有关,比如导线截面积偏小比例和等值电阻有关,主干长度偏小比例与三相不平衡增量系数有关。
3)将各因素与计算公式中的四个系数对应起来,平均分配其权重,其公式为,为各系数下对应的因素个数
4)计算线损灵敏度,计算公式为,计算出各参数变化1%时网络函数的增量
5)计算出各个因素对应的线损灵敏度,计算公式为
6)最后将所有线损灵敏度进行归一化处理,得到最终的线损灵敏度权重。
在参与农网台区降损的n个台区a1,a2......an中,进行综合评价分析以及评分之后,则虚拟台区k的各部分评价分数为:
k1=max(a11,a21......an1)
k2=max(a12,a22......an2)
k3=max(a13,a23......an3)
其中a11,a21......an1:n个台区规划降损的分数
a12,a22......an2:n个台区管理降损的分数
a13,a23......an3:n个台区技术降损的分数
这样就确定了:是那几个台区将一起组成“标杆台区”,也确定了后面的步骤事S4当中的参与对标的约束条件。
S4:提出建立了包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型。约束条件包括对标的供电可靠性约束、电压偏差约束、用户平均停电时间约束、线路传输约束以及五年内负荷预测约束。目标函数包括综合成本以及损耗电量引起的售电费用。确定目标函数以及约束条件
S5:根据农网典型台区分类,结合多降损措施组合以及包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型,得到一种农网典型台区降损方法,并提出检验降损方案的方法。
S51:(1)降损备选方案较少时的决策方法
针对备选方案个数较少情况下的农网台区降损备选方案集,可以通过对每一个降损备选方案的决策目标函数进行计算,对于满足决策约束条件的农网台区降损备选方案,直接比较各个方案的决策目标函数优劣,应用择优选择原优选出综合效益最优的农网台区降损规划方案.
(2)降损改造备选方案大量时的决策方法
对于备选方案个数大量情况下的农网台区降损备选方案集,若采用对每一个降损备选方案进行枚举并比较它们的目标函数的方式进行方案优选,必然会产生较大的计算量,特别是针对缩短低压线路等降损措施,其降损方案的设计可能性会相当大,单纯地采用枚举方法进行降损方案优选的方式不易于实施。
步骤1):在调查、分析、校验该区域的各类基本农网台区信息的基础上,根据生成的包含多种降损措施组合的降损方案集合,建立领域结构;
步骤2):确定nini种初始降损方案,给定算法参数并输入,置禁忌表TL=φ;
步骤3):计算目标函数,选取目标函数最优的方案作为当前最优方案 Xbest=X0,并将初始降损方案列入禁忌表中;
步骤4):产生nnei种相邻方案,相邻方案是根据领域结构中不同变量内的变动而产生,相邻方案与初始方案只在一个变量上发生了变化,且禁忌表中的降损方案不能作为相邻方案;
步骤5):计算各个相邻方案的约束条件指标,其是否满足约束条件。对于不满足约束条件的相邻方案,在其目标函数中附加上极大的惩罚值;
步骤6):计算相邻方案的目标函数,若此时最优目标函数小于当前最优方案的目标函数,则替换该相邻方案为当前最优方案Xbest=X*;
步骤7):若终止条件不满足,则继续步骤4),否则输出当前最优方案作为最优的农网台区降损实施方案。其中,终止条件是通过给定最优方案选取连续保持不变的最大迭代次数k,若经过k次迭代,当前最优方案都保持不变,则当前最优方案为全局最优方案。
S52:检验降损措施
检验降损措施是考虑实施预测降损措施实施后,通过“负损率”这一指标进行评价的。在降损方案实施的未来某年的某一天,并没有全天的运行数据,此时,全天的降损电量无法计算。考虑到这一问题,本方案提出了“负损率”这一技术指标,“负损率”是指在为一定负荷供电的情况下,损耗有功功率与负荷有功功率的比值。因而“电量负损率”即是指损耗有功电量与负荷有功电量的比值。在己知代表日任一时刻运行数据的情况下,以下公式成立:
P0-PL0=L0
P1-PL1=L1
式中:P0,P1——降损方案实施前、后的首端有功功率;
PL0,PL1——降损方案实施前、后的有功损耗功率;
L0,L1——降损方案实施前、后的负荷有功功率。
由上式可得:ΔP=P0-P1
ΔPL=PL0-PL1
由于降损方案实施前、后的负荷有功功率是不变的,因此首端有功功率的降低量等于损耗功率的减少量ΔPL。因此,根据全天的运行的数据,可以计算出当天电能的降低量,其计算公式如下:
式中ΔAP——全天的电能降低量。
如果假设任意整点时刻内负荷不发生变化,则全天电能降低量的计算公式可简化为:
式中T——某个时刻的负荷持续时间,这里取小时。
在全天电能降低量已知的情况下,即可得到新的估算指标,电量负损率的计算公式:
即全天减少有功电能与全天负荷有功电量售电量的比值。
再以全月的售电量(统计值)为基础,认为全月的售电量相当于l个代表日的售电量,即可得出全月的节约电量。同理,认为全年的售电量相当于m个代表日的售电量,即可得出全年的降损电量。
对于不同的负荷,同一降损方案的实施,降低的有功功率可能不同,因此,相应的负损率指标可能不同。在未来负荷增长情况下,要计算相应的降损电量,就必须明确负荷的增长规律。为了估算的方便,假设代表日的有功负荷曲线和无功负荷曲线的波形都不发生变化。如果负荷的年自然增长率为8%,那么有功负荷曲线和无功负荷曲线的图形只是延功率轴方向向上平移0.08个基本单位,即最大、最小和平均负荷的增长率都是这样就可以计算出将来的某个代表日的负损率指标。在此基础上,只要根据历史统计数据,计算出年售电量的平均增长率,进而计算出未来某年的总售电量,就可以根据上述公式得到这一年相应的降损电量。根据降损电量,对分项降损项目进行降损能力评估。
设降损项目的降损能力依次为ΔAi(0≤ΔAi<l,1≤i≤13)。
由于采用了上述技术方案,本发明提供的一种农网典型台区降损方法,该方案提出的弄完典型台区的降损措施方法,可以台区分类,分类讨论,并且进行对标分析,得出多降损措施组合的降损方案方法。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种农网典型台区降损方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:建立农网典型台区分类标准模型;
S2:在对农网台区综合评价的基础上建立多降损措施组合的降损优化模型;
S3:提出弹性对标降损的概念和意义;
S4:建立了包含决策目标函数和决策约束条件的农网典型台区降损优化决策模型;
S5:采用负损率这一指标,提出农网台区降损措施效果的检验方案。
2.根据权利要求1所述的一种农网典型台区降损方法,其特征还在于:建立农网典型台区分类标准模型,对同一类型的台区进行统一分析,以供电半径、人均售电量以及变压器容量为分类标准,将农网台区分多种类型,分别是商业型、商业分散型、商业负荷型、商业损耗型、农业型、农业分散型、农业负荷型、农业损耗型。
3.根据权利要求1所述的一种农网典型台区降损方法,其特征还在于:在对农网台区综合评价的基础上,建立多降损措施组合的降损优化模型,采用规划降损、技术降损、管理降损这三大类降损方法获得多降损措施组合的降损方案。
4.根据权利要求1所述的一种农网典型台区降损方法,其特征还在于:采用对标和弹性概念结合的方法确定标杆台区,为后续优化模型的建立做准备。
5.根据权利要求1所述的一种农网典型台区降损方法,其特征还在于:建立降损措施优化决策模型,降损优化决策模型的目标函数综合成本为Y,损耗电量引起的售电费用C,Y=降损成本+运行维护成本+故障成本+拆除回收成本;C=(发电量-售电量)*电量单价;
降损优化决策模型的约束条件:T停为平均停电时间,t1,t2......tn表示每户每次停电时间;供电可靠率:t是指在统计时间;电压偏差:10kv及以下三相供电的,电压允许偏差值为额定电压的±7%,U为实际电压,Un为额定电压,线路传输约束用最大传输距离来表示Skm,5≤S≤15;虚拟台区等值电阻为R对标台区等值电阻为R1,R1≥±R*7%;虚拟台区的功率因数为cosφ对标台区的功率因数为cosφ1,cosφ1≤±cosφ*3%;虚拟台区三相不平衡度为Kδ对标台区三相不平衡度为Kδ1,Kδ1≤Kδ*5%。
6.根据权利要求1所述的一种农网典型台区降损方法,其特征还在于:所述检验降损措施是考虑实施预测降损措施实施后,采用计算负损率的方式对农网台区降损效果进行检验。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811224309.3A CN109389315A (zh) | 2018-10-19 | 2018-10-19 | 一种农网典型台区降损方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811224309.3A CN109389315A (zh) | 2018-10-19 | 2018-10-19 | 一种农网典型台区降损方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109389315A true CN109389315A (zh) | 2019-02-26 |
Family
ID=65427856
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811224309.3A Pending CN109389315A (zh) | 2018-10-19 | 2018-10-19 | 一种农网典型台区降损方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109389315A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112561312A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-26 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于电能质量因素的配电网线损计算方法及系统 |
CN116050945A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-05-02 | 国网山东省电力公司菏泽供电公司 | 一种用于配电网末端低压台区降损分析评价系统及方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013110792A (ja) * | 2011-11-17 | 2013-06-06 | Fuji Electric Co Ltd | 電力安定化制御装置、電力安定化プログラム |
CN103942727A (zh) * | 2014-04-10 | 2014-07-23 | 国家电网公司 | 一种基于电网特征差异的线损水平评价方法 |
CN104951866A (zh) * | 2015-05-19 | 2015-09-30 | 广西大学 | 一种县级供电企业线损综合管理对标评价体系及评价方法 |
CN107274056A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-10-20 | 国家电网公司 | 一种电网节能降损方案综合评价方法 |
CN107294082A (zh) * | 2016-04-05 | 2017-10-24 | 国家电网公司 | 区域配电网损耗标杆的计算方法 |
CN107294091A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-10-24 | 国网江苏省电力公司泰州供电公司 | 一种基于成本的电网降损方案优选方法 |
CN107860987A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-30 | 国网上海市电力公司 | 一种低压台区降损辅助决策系统 |
CN108280539A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-07-13 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于农网典型台区线损计算的无功补偿等降损优化方法 |
CN108573454A (zh) * | 2017-03-09 | 2018-09-25 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 一种区域配电网中管理线损电量的计算方法 |
-
2018
- 2018-10-19 CN CN201811224309.3A patent/CN109389315A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013110792A (ja) * | 2011-11-17 | 2013-06-06 | Fuji Electric Co Ltd | 電力安定化制御装置、電力安定化プログラム |
CN103942727A (zh) * | 2014-04-10 | 2014-07-23 | 国家电网公司 | 一种基于电网特征差异的线损水平评价方法 |
CN104951866A (zh) * | 2015-05-19 | 2015-09-30 | 广西大学 | 一种县级供电企业线损综合管理对标评价体系及评价方法 |
CN107294082A (zh) * | 2016-04-05 | 2017-10-24 | 国家电网公司 | 区域配电网损耗标杆的计算方法 |
CN108573454A (zh) * | 2017-03-09 | 2018-09-25 | 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 | 一种区域配电网中管理线损电量的计算方法 |
CN107274056A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-10-20 | 国家电网公司 | 一种电网节能降损方案综合评价方法 |
CN107294091A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-10-24 | 国网江苏省电力公司泰州供电公司 | 一种基于成本的电网降损方案优选方法 |
CN107860987A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-30 | 国网上海市电力公司 | 一种低压台区降损辅助决策系统 |
CN108280539A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-07-13 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 基于农网典型台区线损计算的无功补偿等降损优化方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
吴庆: "如何做好台区分类对标管理建议", 《大科技》 * |
祝习宇: "配电网经济运行及降损效果分析", 《城市建设理论研究(电子版)》 * |
胡笳 等: "台区同期线损探索与实践", 《大众用电》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112561312A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-26 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于电能质量因素的配电网线损计算方法及系统 |
CN112561312B (zh) * | 2020-12-14 | 2022-11-15 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种基于电能质量因素的配电网线损计算方法及系统 |
CN116050945A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-05-02 | 国网山东省电力公司菏泽供电公司 | 一种用于配电网末端低压台区降损分析评价系统及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Macedo et al. | Demand side management using artificial neural networks in a smart grid environment | |
Gonzalez et al. | Forecasting power prices using a hybrid fundamental-econometric model | |
CN106991524A (zh) | 一种台区线损率预估方法 | |
CN109359837A (zh) | 一种主动配电网技术经济效益评估与投资决策方法 | |
CN101976841B (zh) | 电力系统各级负荷预测指标的均衡匹配方法 | |
CN103679544A (zh) | 一种智能配电网运行综合评估方法 | |
CN109872061A (zh) | 一种电网基建改进、提升决策方法 | |
CN103793794B (zh) | 需求侧管理的自动需求响应评价系统及方法 | |
CN109428344A (zh) | 含风电场的多电源投资规划方法和装置 | |
CN110490409B (zh) | 一种基于dnn的低压台区线损率标杆值设定方法 | |
Sang et al. | Electricity price prediction for energy storage system arbitrage: A decision-focused approach | |
CN104037943A (zh) | 一种提高电网电压质量的电压监测方法及系统 | |
CN111784205A (zh) | 一种电力批发市场模式评估及风险分析方法、装置及系统 | |
CN106951993A (zh) | 一种电能量数据预估方法 | |
CN110533291B (zh) | 一种基于风险评估的中压配电网薄弱环节辨识方法 | |
CN109389315A (zh) | 一种农网典型台区降损方法 | |
CN112288269A (zh) | 一种区域配电网设备资产投资方案评价方法及系统 | |
Xin et al. | Application of AHP-DEA model in comprehensive evaluation of distribution network planning reliability | |
Angelopoulos et al. | Long-term electricity demand forecasting via ordinal regression analysis: The case of Greece | |
CN118171788B (zh) | 可调度柔性资源与电网规划布局的协同优化方法 | |
Rietz et al. | A review of the application of analytic hierarchy process to the planning and operation of electric power microgrids | |
KR100690088B1 (ko) | 비용 효과 분석을 위한 웹 기반 전력 수요관리 평가 시스템 | |
CN111049140B (zh) | 一种电力系统的运行合理性分析方法和装置 | |
Ramaiah et al. | Performance assessment of indian electric distribution utilities using data envelopment analysis (DEA) | |
Yu et al. | Analysis and prediction: A research on the operation and maintenance cost of power distribution network |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190226 |