2. 电网承载力评估的数据基础

承载力评估的结论是否可信，首先不取决于算法多先进，而取决于喂进去的数据是否“对得上、接得通、算得准”。一个典型的县域电网承载力评估，往往要同时用到设备台账、网络拓扑、负荷曲线、新能源出力、气象与地理信息六类数据。它们分别回答“有什么设备”“设备怎么连”“用户怎么用电”“电源怎么发电”“外部环境如何”“设备在哪里”六个问题，缺一类，评估就会在某个环节失真。

一、六类数据各自承担什么角色

设备台账是评估的“家底”。核心字段包括设备唯一标识（如线路 ID、配变 ID）、电压等级、导线型号、线路长度、配变容量、投运年限、所属馈线等。以一条 10 kV 架空线路为例，若台账记录导线为 JKLYJ-120、长度 6.8 km，评估时才能据此计算线路载流量与阻抗，进而判断其还能承接多少新增光伏或充电负荷。台账缺失或型号错误，会直接导致载流能力判断偏差。

拓扑参数描述设备之间的连接关系，包括节点、支路、开关状态、联络关系、供电半径等。它决定了潮流计算中“谁和谁相连、电从哪来、往哪去”。拓扑错误最典型的后果是形成“孤岛”或“环网误判”，使承载力结果与现场实际不符。

负荷曲线反映用户用电的时间特性。评估中常用 96 点（15 分钟）或 24 点（1 小时）曲线，字段包括时间、有功、无功、电流。若只取年最大负荷，会忽略“光伏大发、负荷低谷”这一承载力最紧张时段，因此必须保留时序曲线。

新能源出力包括分布式光伏、风电的装机容量、逆变器参数、实测或理论出力曲线。光伏出力受辐照度、温度、云量影响，具有强波动性，是承载力评估中“反向重过载”的主要来源。

气象与地理信息提供辐照度、温度、风速、地形、坡度、建筑物遮挡等。它们既用于新能源出力推算，也用于判断线路走廊、设备落点与可扩展空间。

二、数据质量要求：五个维度不能含糊

数据质量通常从完整性、准确性、一致性、时效性、唯一性五个维度把关。完整性要求关键字段缺失率控制在 2% 以内，例如配变容量、线路型号不能为空；准确性要求量测误差不超过 2%，台账与现场一致；一致性要求台账中的设备必须能在拓扑中找到对应节点，负荷曲线中的用户必须能挂接到具体配变；时效性要求负荷曲线与新能源出力曲线时标对齐，不能出现“负荷用 2023 年、光伏用 2024 年”的混用；唯一性要求设备 ID 不重复，避免同一台配变被统计两次。

三、预处理方法：从原始数据到可用输入

缺失值处理：对负荷曲线中的短时缺失（连续不超过 4 个点），可用线性插值或前向填充；对长时间缺失，应结合同类型用户曲线做回归填补，或直接剔除该用户并记录影响范围。示例：某台区 96 点负荷曲线中第 33～36 点缺失，采用前后两点线性插值，插值后最大负荷由 182 kW 修正为 186 kW，偏差约 2.2%，在可接受范围内。

异常值识别：常用 3σ 准则、箱线图法和物理限值法。例如配变容量 400 kVA，若某时刻有功达到 520 kW，超过容量 1.3 倍且持续仅 1 个点，应判为量测毛刺并修正；若持续多个点，则需核实是否真实过载。物理限值法可设定“光伏出力不超过装机容量”“负荷不为负”等硬约束。

时标对齐：将负荷、光伏、气象数据统一到同一时间分辨率（如 15 分钟）。若光伏数据为 5 分钟、负荷为 15 分钟，需将光伏降采样为 15 分钟均值，避免时标错位导致“光伏大发时负荷被高估”。

归一化与标幺：将不同量纲的容量、功率、电压统一到同一基准，便于后续潮流计算。例如以 100 MVA 为基准，将 10 kV 线路阻抗折算为标幺值。

拓扑校核：检查连通性、孤岛、环网和开关状态。若发现某配变未挂接任何馈线，应回查台账或现场核实，不能直接默认其“无负荷”。

气象—出力映射：当光伏实测出力缺失时，可用辐照度、温度按简化模型推算：P = P_STC × (G/G_STC) × [1 + γ(T_cell − 25)]，其中 G 为实际辐照度，G_STC 取 1000 W/m²，γ 取 −0.004/℃。示例：某 100 kW 光伏，实测辐照 800 W/m²、电池温度 45℃，推算出力约 100 × 0.8 × [1 − 0.004 × 20] ≈ 73.6 kW，可用于补齐缺失时段。

四、一份可执行的预处理检查清单

完成上述校验与预处理后，六类数据才能汇聚成承载力评估真正可用的输入：节点负荷、电源出力、网络参数和环境约束。数据基础打得越扎实，后续的承载力指标——如线路负载率、配变容量裕度、电压偏差、反向重过载时长——才越接近现场真实情况，评估结论才具备指导规划与运行的实际价值。