The invention relates to a method and device for mining the correlation between the renovation measures of distribution network and the voltage qualified rate index. The method includes: simulating and quantifying the index of various factor layers, obtaining the sample data of the correlation between the renovation measures of configurable resources of active distribution network and the corresponding operation performance, and constructing the renovation measures and voltage qualified rate of distribution network by using the non-linear mapping ability of BP neural network. Based on the direct mapping between them, BP neural network is trained with sample data as training samples, and the evaluation model of voltage qualification rate of distribution network under different modification measures based on BP neural network is obtained. Finally, the parameters of BP neural network are optimized by using genetic algorithm to obtain more accurate evaluation model of voltage qualification rate of distribution network. The method and device are helpful to discover the potential correlation between the renovation measures of distribution network and the voltage qualification rate index, and to improve the calculation efficiency.
【技术实现步骤摘要】
配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法及装置
本专利技术涉及电网建设改造
，特别是一种配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法及装置。
技术介绍
随着可再生能源的不断推进发展，以光伏发电为代表的分布式能源作为绿色能源发展主体，大量分散地接入中低压配电网。为有效解决大规模分布式电源并网的消纳问题，主动配电网将成为未来智能电网的主要发展形式。同时越来越多的分布式能源、储能系统、柔性负荷接入配电网中，将会存在大量非线性元件和设备，所有这些都是电压和电流产生谐波的潜在来源，同时分布式能元处理的不确定性，都会对电网安全运行造成不利影响。以上问题，对传统配电网来说，已经难以适应。为保证电网的电能质量、高可靠性运行、以及分布式能源的高渗透率，加快配电网建设已刻不容缓。电压合格率作为配电网改造措施中要解决的重要问题之一，是配电网建设中的关键问题，对配电网的优化投资决策提出了更高的要求与挑战。为解决配电网的优化投资决策问题，利用主动配电网改造措施与电网电压合格率指标之间的关系，建立精确的投资决策模型至关重要。然而，传统的投资决策建模中的电压合格率分析涉及到电网潮流计...
【技术保护点】
1.一种配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法，其特征在于，包括：获取主动配电网可配置资源改造措施与相应的电压合格率指标之间对应关系的样本数据，利用BP神经网络的非线性映射能力，以样本数据作为训练样本，对BP神经网络进行训练，构建配电网改造措施与电压合格率之间的直接映射，得到基于BP神经网络的不同改造措施下的配电网电压合格率评估模型。
【技术特征摘要】
1.一种配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法，其特征在于，包括：获取主动配电网可配置资源改造措施与相应的电压合格率指标之间对应关系的样本数据，利用BP神经网络的非线性映射能力，以样本数据作为训练样本，对BP神经网络进行训练，构建配电网改造措施与电压合格率之间的直接映射，得到基于BP神经网络的不同改造措施下的配电网电压合格率评估模型。2.根据权利要求1所述的配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法，其特征在于，所述获取主动配电网可配置资源改造措施与相应的电压合格率指标之间对应关系的样本数据，其中，可配置资源改造措施为利用可以整合的分布式电源、储能、柔性负荷资源实现的配电网改造技术方案；通过基于序贯蒙特卡洛模拟的中长期模拟方法，得到加入各种改造措施后配电网中各主动元件的时序模拟结果，并计算推演每一时段下的配电网电压合格率指标，从而得到样本数据。3.根据权利要求1所述的配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法，其特征在于，对BP神经网络进行训练，构建配电网改造措施与电压合格率之间的直接映射，包括以下步骤：(1)获取配电网中长期运行时序模拟数据，初步训练确定BP神经网络各参数的基本解空间；(2)以分布式电源出力及位置、节点负荷数据作为BP神经网络的输入向量，电压、功率数据作为输出向量，确定BP神经网络模型和学习模式；(3)输入配电网前期时序模拟数据，计算BP神经网络隐含层与输出层各单元的输入与输出，即完成BP神经网络学习的信息正向传播过程；(4)计算输出层各神经元的校正误差，完成误差反向传播过程；(5)采用遗传算法对控制BP神经网络性能的权值与阈值进行调整，优化不同资源配置方案与电压合格率关联规则的收敛速度；(6)不断更新学习模式和学习次数；(7)重复步骤(6)，不断训练BP神经网络直到满足截止条件；(8)对于训练好的BP神经网络，输入不同改造方案下的节点负荷、电压、功率、分布式电源出力及远动装置安装数据，计算得到相应的电压合格率指标结果。4.根据权利要求1所述的配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法，其特征在于，将已有电网网架下的分布式电源出力和电力负荷与对应的配电网电压合格率作为训练BP神经网络的样本数据，根据投资改造路径，模拟量化配电网网架结构、分布式电源接入位置、储能装置容量配置各类因素层指标，推演综合评价各类可配置资源方案下的主动配电网技术经济指标，通过学习训练得到配电网电压合格率与各种预想配置方案之间的BP神经网络，构建出配电网改造措施与电压合格率之间的直接映射；BP神经网络的输入与输出之间的关系如下：其中，xi为已知网架结构下的电力负荷和分布式电源出力、储能出力及节点负荷数据，hj为隐含层输出，yk为输出的配电网电压合格率，wij和θij分别为输入层到隐含层的权值和阈值，νjk和rjk分别为隐含层到输出层的权值和阈值；n表示输入数据xi的个数，p表示隐含层的个数，m表示输出数据yk的个数；f1[]表示设定的输入数据xi与隐含层输出hj之间的关系函数，f2[]表示设定的隐含层输出hj与配电网电压合格率yk之间的关系函数；误差反向传播过程如下：其中，e为输出层输出的配电网电压合格率与实际数值的差值，dk为误差允许范围内的输出的配电网电压合格率，▽w和▽b分别为权值和阈值的调整量，η为学习率。5.根据权利要求4所述的配电网改造措施与电压合格率指标关联性挖掘方法，其特征在于，采用遗传算法对BP神经网络进行参数寻优，得到更准确的配电网电压合格率评估模型；利用遗传算法对BP神经网络进行参数寻优的数学模型如下：s.t.w∈Rn×p,v∈Rp×m,θ∈Rn×p,r∈Rp×m其中，E为输出的配电网电压合格率与实际数值的差值，为误差允许范围内的输出的配电网电压合格率，yk为神经网络输出层输出的配电网电压合格率；利用遗传算法对二次非线性优化问题进行求解，得到BP神经网络各参数值，且同时满足输出误差最小，其流程如下：步骤1：获取样本数据，初步训练确定网络各参数的基本解空间；步骤2：定义如下适应度函数：以其最大值作为优化过程中的目标函数，则有：maxF(w,v,θ,r)s.t.w∈Rn×p,v∈Rp×m,θ∈Rn×p,r∈Rp×m步骤3：对基本解空间进行编码，编码生成的码串包含了控制隐含层节点个数的控制码部分，以及控制网络权值和阈值的权重系数码部分；步骤4：生成初始群体，群体中每个个体均由上述两部分编码构成；步骤5：计算每个个体的适应度值，并将群体中适应度最高的个体直接遗传给下一代，其他个体则采用轮盘赌选择法进行选择；步骤6：利用交叉、变异的手段进化当前群体，产生新的子代群体；步骤7：重复步骤5、6，不断进化新的群体直到满足截止条件；步骤8：对最终代中适应度最高的个体进行解码，得到相应的隐含层节点数和网络连接权值，利用测试集样本检验神经网络的泛化能力。6.一种配电网改造措施与电压合格率指标关联...
【专利技术属性】
技术研发人员：李天友，陈彬，刘智煖，张健，向月，刘友波，刘俊勇，李健华，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，国网福建省电力有限公司电力科学研究院，四川大学，
类型：发明
国别省市：福建,35
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