电网电压控制方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种电网电压控制方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数；根据第一预设周期内分布式电源并网点的电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系；根据优化目标函数、第一对应关系及第二预设周期内所述分布式电源并网点的注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系；根据调整后的所述第一时刻注入功率、第二对应关系及第一对应关系对电网电压进行控制。通过控制注入功率的输出，对分布式电网电压进行控制。

【技术实现步骤摘要】
电网电压控制方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及电网电压控制
，特别涉及一种电网电压控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着传统化石能源的快速消耗与环境问题的日益突出，可再生能源得到了快速的发展。其中，光伏、风电等电源因具有分布广泛、可再生、无污染等优点，具有广阔的应用前景，例如，将大量光伏、风电等分布式电源(DistributedGeneration，DG)接入电网。然而，由于分布式电源的出力高度依赖环境变化，具有很大的随机性、波动性和不确定性，当大量光伏、风电等分布式电源接入电网时，导致电网电压的波动范围增大，电压分布方差增大，给电网电压控制带来极大的困难。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电网电压控制方法、装置、计算机设备和存储介质。一种电网电压控制方法，所述方法包括：根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数；根据第一预设周期内所述分布式电源并网点的电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到所述分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系；根据所述优化目标函数、所述第一对应关系及第二预设周期内所述分布式电源并网点的注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系；根据调整后的所述第一时刻注入功率、所述第二对应关系及所述第一对应关系对电网电压进行控制。在其中一个实施例中，所述根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数，包括：根据所述分布式电源并网点的电压与所述分布式电源并网点的注入功率构建初始目标函数；根据所述分布式电源并网点的电压约束条件和所述分布式电源并网点的逆变器容量，确定所述通信约束条件；根据所述通信约束条件和所述初始目标函数，确定所述优化目标函数。在其中一个实施例中，所述根据第一预设周期内所述分布式电源并网点电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到所述分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系，包括：将所述第一预设周期内的注入功率实测值输入所述初始卷积神经网络，得到训练结果；根据所述训练结果、所述分布式电源并网点的电压实测值，得到损失函数；若所述损失函数不满足预设条件，则返回执行所述将所述第一预设周期内的注入功率实测值输入所述初始卷积神经网络的步骤；若所述损失函数满足预设条件，则根据所述初始卷积神经网络得到所述第一对应关系。在其中一个实施例中，所述根据所述优化目标函数、所述第一对应关系、第二预设周期内所述分布式电源并网点注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系，包括：将所述第一对应关系代入所述优化目标函数，得到降维优化目标函数，其中，所述降维优化目标函数与所述注入功率相关；根据所述降维优化目标函数和所述第二预设周期内所述分布式电源并网点注入功率实测值，得到所述第二对应关系。在其中一个实施例中，所述根据所述降维优化目标函数和所述第二预设周期内所述分布式电源并网点注入功率实测值，得到所述第二对应关系，包括：根据所述降维优化目标函数与所述第二预设周期内所述分布式电源并网点注入功率实测值，得到所述降维优化目标函数对所述注入功率的梯度；根据所述降维优化目标函数及所述梯度，得到所述第二对应关系。在其中一个实施例中，所述根据调整后的所述第一时刻注入功率、所述第二对应关系、所述第一对应关系对电网电压进行控制，包括：根据调整后的所述第一时刻的注入功率、所述第二对应关系确定所述第二时刻的注入功率；根据所述第二时刻的注入功率、所述第一对应关系得到所述第二时刻的电压；利用所述第二时刻的电压对所述第二时刻的电网电压进行控制。在其中一个实施例中，所述注入功率包括无功功率、有功功率；若所述分布式电源并网点存在可调节无功功率容量，则调整所述分布式电源并网点的无功功率容量；根据调整后的所述分布式电源并网点的无功功率容量对所述电网电压进行控制；若所述分布式电源并网点无可调节无功功率容量，则调整所述分布式电源并网点的有功功率容量；根据调整后的所述分布式电源并网点的有功功率容量对所述电网电压进行控制。一种电网电压控制装置，所述装置包括：优化目标函数构建模块，用于根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数；第一对应关系确定模块，用于根据第一预设周期内所述分布式电源并网点的电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到所述分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系；第二对应关系确定模块，用于根据所述优化目标函数、所述第一对应关系及第二预设周期内所述分布式电源并网点的注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系；电网电压控制模块，用于根据调整后的所述第一时刻注入功率及所述第二对应关系、所述第一对应关系对电网电压进行控制。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。上述电网电压控制方法、装置、计算机设备和存储介质，根据分布式电源并网点电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数。确定分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系、分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系。逐步实现第一时刻注入功率对第二时刻注入功率的控制，第二时刻注入功率对第二时刻电压的控制，第二时刻电压的控制对电网电压的控制。进而，实现通过调节功率对电网电压进行控制。本申请通过调节注入功率的方式进行电网电压的控制，克服了由于分布式电源电压存在随机性、波动性和不确定性而难以控制的缺陷。附图说明图1为一个实施例中含分布式电源的电网系统示意图；图2为一个实施例中电网电压控制方法的流程示意图；图3为一个实施例中优化目标函数构建的流程示意图；图4为一个实施例中获取第一对应关系的流程示意图；图5为一个实施例中卷积神经网络结构示意图；图6为一个实施例中获取第二对应关系的流程示意图；图7为一个实施例中获取第二对应关系的流程示意图；图8为一个实施例中对电网电压进行控制的流程示意图；图9为一个实施例中卷积神经网络电压控制示意图；图10为一个实施例中注入功率控制电网电压的流程示意图；图11为一个实施例中计算机设备结构图；图12为一个实施例中加入分布式光伏的IEEE33节点算例系统图；图13为不同控制策略下的分布式电源并网点电压分布示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。可以理解本申请中所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种对应关系及时间关系，但这些对应关系及时间关系不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个对应关系及时间关系与另一个对应关系及时间关系区分开来。本申请提供的电网电压控制方法，可以应用于如图1所示的电网系统中，图1为一个含分布式电源的电网系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网电压控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数；根据第一预设周期内所述分布式电源并网点的电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到所述分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系；根据所述优化目标函数、所述第一对应关系及第二预设周期内所述分布式电源并网点的注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系；根据调整后的所述第一时刻注入功率、所述第二对应关系及所述第一对应关系对电网电压进行控制。

【技术特征摘要】
1.一种电网电压控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数；根据第一预设周期内所述分布式电源并网点的电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到所述分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系；根据所述优化目标函数、所述第一对应关系及第二预设周期内所述分布式电源并网点的注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系；根据调整后的所述第一时刻注入功率、所述第二对应关系及所述第一对应关系对电网电压进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据分布式电源并网点的电压、注入功率及通信约束条件，构建优化目标函数，包括：根据所述分布式电源并网点的电压与所述分布式电源并网点的注入功率构建初始目标函数；根据所述分布式电源并网点的电压约束条件和所述分布式电源并网点的逆变器容量，确定所述通信约束条件；根据所述通信约束条件和所述初始目标函数，确定所述优化目标函数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设周期内所述分布式电源并网点电压实测值和注入功率实测值对初始卷积神经网络进行训练，得到所述分布式电源并网点电压和注入功率之间的第一对应关系，包括：将所述第一预设周期内的注入功率实测值输入所述初始卷积神经网络，得到训练结果；根据所述训练结果、所述分布式电源并网点的电压实测值，得到损失函数；若所述损失函数不满足预设条件，则返回执行所述将所述第一预设周期内的注入功率实测值输入所述初始卷积神经网络的步骤；若所述损失函数满足预设条件，则根据所述初始卷积神经网络得到所述第一对应关系。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述优化目标函数、所述第一对应关系、第二预设周期内所述分布式电源并网点注入功率实测值，得到所述分布式电源并网点第一时刻注入功率与第二时刻注入功率之间的第二对应关系，包括：将所述第一对应关系代入所述优化目标函数，得到降维优化目标函数，其中，所述降维优化目标函数与所述注入功率相关；根据所述降维优化目标函数和所述第二预设周期内所述分布式电源并网点注入功率实测值，得到所述第二对应关系。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述降维优化目标函数和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：迟方德，李立，乔颖，鲁宗相，张宇精，王康，王俊凯，李鹏，
申请(专利权)人：国网陕西省电力公司，清华大学，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61