一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统技术方案

技术编号:17940447 阅读:104 留言:0更新日期:2018-05-15 20:41
本发明专利技术公开了一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统。传统的数据分析均是以向量形式进行,对于此类影响因素众多、且数据之间相互相关的问题,根据多维模态方式将数据向量化、从而导致信息损失或者是维度灾难等结果,无法解决多模态数据分析问题。本发明专利技术首次采用支持张量机方法,定义了中压配电网供电可靠性指标、配电网安全性指标以及配电网经济性指标;并根据供电可靠性、安全性以及经济性三个指标采用支持张量机的方法对不同中性点接地方式的影响进行分析,最终得到一种能够最大化配电网供电可靠性的中性点接地方式。本发明专利技术综合考虑了中压配电网供电可靠性、安全性以及经济性指标,经过求解得到了最优的中性点接地方式。

A neutral point grounding mode decision method and system based on tensor machine

The invention discloses a neutral point grounding mode decision method and system based on tensor machine. The traditional data analysis is carried out in the form of vector, which can not solve the problem of multimodal data analysis by quantifying the data, causing information loss or dimension disaster according to a multidimensional mode. This invention first uses the support tensor method to define the reliability index of the power distribution network, the safety index of the distribution network and the economic index of the distribution network, and analyzes the influence of the different medium grounding modes based on the three indexes of the power supply reliability, security and economy. Finally, a neutral grounding mode which can maximize the reliability of distribution network is obtained. The invention comprehensively considers the reliability, safety and economic index of the medium voltage distribution network, and obtains the optimal neutral grounding mode after solving the problem.

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统
本专利技术属于电力网络优化领域,尤其是一种基于支持张量机且考虑多因素影响的中压配电网中性点接地方式决策方法及系统。
技术介绍
随着国民经济的发展,配电网结构趋于复杂,其供电密度增加,涉及的人口众多,大多部署在经济发达的大中城市,所以配电网的部署关系到电力可靠传输,直接影响经济的发展;在配电网的故障中,约80%的故障属于单相接地故障。不同的接地方式,直接影响电力系统的供电可靠性,同时也受电力系统的继电保护、通信信号电磁干扰以及电气安全和接地装置影响,特别是中性点接地的部署成本,也是决定中性点接地的重要因素;从而可以得到结论,中性点接地方式受到多种因素的影响,需要综合考虑各个方面的因素才能得到最优的中性点接地方式。根据分析,可将影响因素分为三类,即中压配电网供电可靠性、中压配电网安全性以及部署中性点接地方式经济性。而这三类中,中压配电网供电可靠性受到多种因素的影响,具体可以归结为节点故障概率、支路故障概率,与配电网部署线路方式、配电网拓扑结构以及配电网传输效能有关;而配电网的安全性主要取决于配电网的脆弱性、通信系统和控制系统的安全;而经济性主要取决于配电网故障概率、排除故障所需的费用、中性点接地部署费用等因素;然而在这三大类的参数指标中,各种指标之间存在相互联系;传统的数据分析均是以向量形式进行,对于此类影响因素众多、且数据之间相互相关的问题,根据多维模态方式将数据向量化、从而导致信息损失或者是维度灾难等结果,无法解决多模态数据分析问题。近年来,作为向量的扩展形式,矩阵的张量形式不但能够保证各个数据之间的相关性,也有助于信息数据的分析和挖掘,不会出现维度灾难的问题。传统的数据挖掘算法中,支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种基于统计学习理论的模式识别方法,其在解决高维问题中,计算复杂度大幅增加;针对此问题,支持张量机(SupportTensorMachine,STM)的数据分析方法被提出,有效解决了高维数据分析挖掘问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷,提供一种基于支持张量机且考虑多因素影响的中压配电网中性点接地方式决策方法,以提高中压配电网供电可靠性、安全性和经济性。为此,本专利技术采用如下的技术方案:一种中压配电网中性点接地方式决策方法,包括:步骤A,根据中压配电网的拓扑结构构建供电可靠性评价体系,并计算相关指标;步骤B,根据影响安全性的相关因素,计算配电网安全性相关指标;步骤C,构建配电网经济评价指标体系,并计算相关指标;步骤D,将供电可靠性指标、配电网安全性指标以及配电网经济评价指标构建成张量形式,并进行分解;步骤E,构建支持张量机核函数,确定优化函数,经过分析,得到最优的中性点接地方式。作为上述技术方案的补充,步骤A具体包括如下步骤:A1,根据配电网的结构,构建网络结构拓扑G=(V,E),其中,V代表所有节点的集合,E代表所有节点之间连接的边的集合;A2,计算支路的权值rij,rij=αmdij,i,j=1,2,3...,n;m=1,2,....,k;其中,dij为每个节点之间的距离,αm代表不同场景下的加权系数,;A3,计算节点电流波动数值其中,σi代表节点i流过电流的标准差,而<Fi>代表平均电流;A4,计算支路的电气介数其中,F是提供电能节点的集合;L是负荷节点的集合;Pij(m,n)提供电能节点m和负荷节点n产生的功率,其方向为从节点m到节点n;wmn为从节点m到节点n支路的加权系数;A5,根据步骤A求得的Gi、rij等参数,计算各个节点的故障概率,其中,节点i的故障概率di为节点i的距离,βi为节点i铺设方式取值,分为架空线路和电缆沟铺设两种情况取值;Ci节点i汇聚度,其定义为其中D为网络节点i的汇聚程度,为拓扑简化后的汇聚程度,其中代表这个配电网平均链接长度,N为网络中节点的总数;出度与入度之和统称度,用符号Mi表示;A6,计算相对节点介数,其中,为所有节点的平均电气介数,QD(k)表示负荷节点k的电气介数;A7,计算相对支路介数,支路i-j相对介数为其中,为所有支路的平均电气介数,QE(i,j)表示支路i-j电气介数;A8,计算每个节点和支路的负荷,和其中,为平均节点负荷,为平均边负荷;A9,计算特征路径长度其中,L是特征路径长度,而N代表所考虑网络的节点数,uij为节点i和节点j之间的最短路径距离,V是所考虑网络所有范围节点的集合。作为上述技术方案的进一步补充,步骤A2中,根据其线路所处的环境有关,其取值范围为0<αm≤1。作为上述技术方案的补充,步骤B具体包括如下步骤:B1,统计相关参数:配电网通信系统大面积故障概率τ、移动蜂窝网络故障概率M、无线传感器网络故障概率W、光纤通信(EPON和GPON)的故障概率F和自动化系统的失败跳闸概率J;B2,计算配电网安全指标为S=1-τ·M·W·F·J。作为上述技术方案的补充,步骤C具体包括如下步骤:C1,计算设备配置成本其中,si是每个设备购置所需成本,m代表设备配置成本的项数,ni代表第i项设备淘汰年限,k代表每年购置资金的利息,pi为第i项设备前期投资;C2,计算设备维修费用,其中,ri代表第i项维修费用,K代表整个网络维护的费用;C3,计算设备报废费用其中,l是设备的数量,Qi是第i个设备报废所需费用,Z为变卖报废设备的费用,ni代表第i个设备淘汰年限;C4,计算停电带来的经济损失其中,Azc为不同中性点接地方式对应的缺电量,μ是停电损失的时间段系数,d为发电数量与耗电数量之比;为平均单位面积故障经济损失;代表单位节点故障经济损失;Q(i,j)表示支路的电气介数;Pr(i)表示节点i的故障概率。作为上述技术方案的进一步补充,当停电为用电高峰期,μ取值为2,否则取1。作为上述技术方案的补充,步骤D具体包括如下步骤:D1,根据上述的三类指标,构建张量数据形式,其张量机表示形式为p:U×V×C1×C2×…×Cn→D;定义数据为P∈pn×m×k,U、V、C分别代表经济性的k个指标、配电网安全性的m个指标以及配电网供电可靠性的n个指标;D2,根据三维矩阵的分解唯一性的性质,将数据矩阵P∈pn×m×k分解为代表数据的分解矩阵,G(m)、U(1)、V(2)、分别代表分解后中性点接地方式、经济性的k个指标、配电网安全性的m个指标以及配电网供电可靠性的n个指标。作为上述技术方案的补充,步骤E具体包括如下步骤:E1,定义估计矩阵和观测矩阵的距离其中,代表矩阵的张量机,而||·||F代表矩阵的Frobenius范数;而tr(·)代表矩阵的迹;代表观测矩阵,代表估计矩阵;E2,计算先验概率其均值和方差分别为∑;N(·)为正态分布,cj:为第j个供电可靠性指标;E3,计算联合概率分布式中,G(m),U(1),V(2)和G(m)表示中性点接地方式,U(1)代表分解后的经济性指标、V(2)代表分解后的安全性指标、代表分解后的供电可靠性指标;E4,计算G(m),U(1),V(2)和的梯度;E5,经过迭代,求得最优的U(1),V(2),和G(m);E6,按照不同的中性点接地方式,得到目标函数最小的接地方式。本文档来自技高网
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一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统

【技术保护点】
一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法,包括:步骤A,根据中压配电网的拓扑结构构建供电可靠性评价体系,并计算相关指标;步骤B,根据影响安全性的相关因素,计算配电网安全性相关指标;步骤C,构建配电网经济评价指标体系,并计算相关指标;步骤D,将供电可靠性指标、配电网安全性指标以及配电网经济评价指标构建成张量形式,并进行分解;步骤E,构建支持张量机核函数,确定优化函数,经过分析,得到最优的中性点接地方式。

【技术特征摘要】
1.一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法,包括:步骤A,根据中压配电网的拓扑结构构建供电可靠性评价体系,并计算相关指标;步骤B,根据影响安全性的相关因素,计算配电网安全性相关指标;步骤C,构建配电网经济评价指标体系,并计算相关指标;步骤D,将供电可靠性指标、配电网安全性指标以及配电网经济评价指标构建成张量形式,并进行分解;步骤E,构建支持张量机核函数,确定优化函数,经过分析,得到最优的中性点接地方式。2.根据权利要求1所述的中性点接地方式决策方法,其特征在于,步骤A具体包括如下步骤:A1,根据配电网的结构,构建网络结构拓扑G=(V,E),其中,V代表所有节点的集合,E代表所有节点之间连接的边的集合;A2,计算支路的权值rij,rij=αmdij,i,j=1,2,3...,n;m=1,2,....,k;其中,dij为每个节点之间的距离,αm代表不同场景下的加权系数;A3,计算节点电流波动数值其中,σi代表节点i流过电流的标准差,而<Fi>代表平均电流;A4,计算支路的电气介数其中,F是提供电能节点的集合;L是负荷节点的集合;Pij(m,n)提供电能节点m和负荷节点n产生的功率,其方向为从节点m到节点n;wmn为从节点m到节点n支路的加权系数;A5,根据步骤A求得的Gi、rij等参数,计算各个节点的故障概率,其中,节点i的故障概率di为节点i的距离,βi为节点i铺设方式取值,分为架空线路和电缆沟铺设两种情况取值;Ci为节点i汇聚度,其定义为其中D为网络节点i的汇聚程度,为拓扑简化后的汇聚程度,其中代表这个配电网平均链接长度,N为网络中节点的总数;出度与入度之和统称度,用符号Mi表示;A6,计算相对节点介数,其中,为所有节点的平均电气介数,QD(k)表示负荷节点k的电气介数;A7,计算相对支路介数,支路i-j相对介数为其中,为所有支路的平均电气介数,QE(i,j)表示支路i-j电气介数;A8,计算每个节点和支路的负荷,和其中,为平均节点负荷,为平均边负荷;A9,计算特征路径长度其中,L是特征路径长度,而N代表所考虑网络的节点数,uij为节点i和节点j之间的最短路径距离,V是所考虑网络所有范围节点的集合。3.根据权利要求2所述的中性点接地方式决策方法,其特征在于,步骤A2中,根据其线路所处的环境有关,其取值范围为0<αm≤1。4.根据权利要求1、2或3所述的中性点接地方式决策方法,其特征在于,步骤B具体包括如下步骤:B1,统计相关参数:配电网通信系统大面积故障概率τ、移动蜂窝网络故障概率M、无线传感器网络故障概率W、光纤通信的故障概率F和自动化系统的失败跳闸概率J;B2,计算配电网安全指标为S=1-τ·M·W·F·J。5.根据权利要求1、2或3所述的中性点接地方式决策方法,其特征在于,步骤C具体包括如下步骤:步骤C具体包括如下步骤:C1,计算设备配置成本其中,si是每个设备购置所需成本,m代表设备配置成本的项数,ni代表第i项设备淘汰年限,k代表每年购置资金的利息,pi为第i项设备前期投资;C2,计算设...

【专利技术属性】
技术研发人员:何英静但扬清刘伟军郑伟民张笑弟郑朝明王曦冉沈舒仪姚艳朱艳伟李帆周林方建迪郁丹唐人
申请(专利权)人:国网浙江省电力公司经济技术研究院国网浙江省电力公司国网浙江省电力公司宁波供电公司浙江华云电力工程设计咨询有限公司
类型:发明
国别省市:浙江,33

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