2. 规划数据体系与工程建模
输电网扩展规划不是从画线路开始的，而是从“把数据变成可计算、可追溯、可校核的模型”开始的。规划结论是否可信，取决于四类基础数据是否完整、口径是否一致、时间断面是否对齐：负荷预测数据、电源规划数据、现有电网参数、地理与政策约束。它们共同构成规划基础数据库，向上支撑潮流计算、短路校验、可靠性评估与投资决策，向下约束数据采集、清洗、建模和版本管理。本章围绕这四类数据，讲清“收什么、怎么整、如何建库、怎样判断可用”。
一、四类数据的定位与相互关系
负荷预测数据回答“未来要送多少电、送到哪里”，是需求侧边界；电源规划数据回答“未来由谁供电、从哪里送”，是供给侧边界；现有电网参数回答“当前网架能送多少、卡在哪里”，是存量约束；地理与政策约束回答“线路能不能走、项目能不能批”，是可行域边界。四者不是并列罗列，而是共同决定规划模型的可行解空间：负荷与电源决定功率平衡方程，电网参数决定网络方程与约束，地理政策决定候选线路集合与投资上限。
二、负荷预测数据的收集与整理
负荷数据要落到“节点—水平年—曲线”三个维度。总量预测给出全社会用电量和最大负荷，空间负荷预测把总量分解到各供电分区或变电站，时间曲线给出典型日、季节和年持续负荷。工程上常用“总量控制、分区分配、曲线匹配”三步：先确定规划区最大负荷（例如某地区2025年最大负荷预测为3200 MW），再按分区负荷密度或用地性质分配到各220 kV/500 kV站点，最后用典型日曲线把年最大负荷折算为逐时负荷。
整理时重点处理三类问题：一是口径统一，预测值须明确是统调负荷还是全社会负荷，是否含自备电厂；二是同时率与负荷率，分区最大负荷之和通常大于系统最大负荷，需用同时率修正；三是异常值，对增长率突变、负荷密度明显偏离同类区域的数据要回溯来源。建议在数据库中为每条负荷记录保留“来源、预测方法、置信区间、更新日期”四个字段，便于后续敏感性分析。
三、电源规划数据的收集与整理
电源数据包括存量机组和规划新增机组。每台机组至少记录：并网节点、装机容量、机组类型（火电、水电、风电、光伏、核电、储能）、最小/最大出力、调峰能力、强迫停运率、投产与退役年份。对于新能源，还要记录出力特性曲线或典型日出力标幺值，因为其容量可信度远低于常规机组。
整理的关键是“位置”和“时序”。位置决定电源接入哪个节点，直接影响潮流分布；时序决定哪一年可用，影响逐年电力平衡。例如某规划新增2000 MW风电，若集中在同一并网点，可能造成该区域外送通道过载，需在模型中作为约束处理。储能应单独建模，记录功率容量、能量容量、充放电效率和循环寿命，不能简单等效为常规机组。
四、现有电网参数的收集与整理
现有电网参数是规划模型的“骨架”。需要收集：变电站（节点）名称、电压等级、地理坐标；线路的起止节点、电压等级、长度、导线型号、正序/零序阻抗、热稳定容量；变压器的变比、阻抗、容量和接线组别。参数来源通常包括调度台账、设备铭牌、GIS系统、设计图纸和实测报告。
整理时统一折算到标幺值，并明确基准容量（如100 MVA）和基准电压。线路阻抗需注意是否已折算到统一电压等级；变压器阻抗需区分短路阻抗与等值阻抗。对于老旧线路，若参数缺失，可用同型号导线单位长度参数估算，但必须在数据库中标注“估算值”及依据。接线方式（单回、双回、环网）要如实记录，因为它决定N-1校验结果。
五、地理与政策约束的收集与整理
地理约束包括地形、河流、湖泊、自然保护区、基本农田、城镇规划区、机场净空区等；政策约束包括生态红线、用地审批要求、电价与补贴政策、投资规模上限、碳排放约束。这些数据通常以GIS图层形式存在，需要与电网节点、候选线路走廊叠加分析。
整理方法：把每个约束转化为“禁止区、限制区、可通行区”三类，并对应到候选线路的可行走廊。例如某500 kV线路走廊穿越生态红线，则该走廊不可选；若穿越限制区，则需增加投资或采取高塔跨越。政策约束还要转化为模型中的投资上限、排放上限或可再生能源消纳比例等参数。
六、建立规划基础数据库的工程做法
基础数据库建议采用“关系表+地理图层+版本记录”的结构。核心表包括：节点表、支路表、负荷表、电源表、约束表、方案表。每张表设置唯一编码，节点编号与调度命名保持一致。数据入库前执行三项校核：功率平衡校核（总负荷与总电源是否匹配）、拓扑连通性校核（是否存在孤岛）、参数合理性校核（阻抗、容量是否在合理范围）。
以一个简单示例说明：某区域规划基础数据库包含12个220 kV节点、18条线路、3座规划风电场和1座储能站。入库后先做潮流校核，发现某节点电压偏低0.94 p.u.，回溯发现该节点负荷预测值偏高且线路阻抗用了估算值。修正负荷同时率并替换为实测阻抗后，电压恢复到0.97 p.u.。这个过程说明：数据整理不是一次性录入，而是“入库—校核—回溯—修正”的闭环。
七、数据可用性的判断依据
判断基础数据库是否可用，可看四条：一是完整性，四类数据的关键字段无缺失；二是致性，负荷、电源、电网三者的节点编号和电压等级一致；三是可追溯性，每条数据能查到来源和版本；四是可计算性，模型能成功收敛并给出合理解。若潮流不收敛或结果明显异常，优先检查数据而不是算法。只有数据体系可靠，后续的扩展规划方案才具有工程参考价值。