一种基于关联规则驱动的配电网规划方法技术

本发明专利技术提供了一种基于关联规则驱动的配电网规划方法，包括如下步骤：确定配电网改造措施的可靠性指标；通过神经网络训练配电网改造措施与所述可靠性指标的关联规则；通过基于关联规则驱动的配电网规划优选模型对所述关联规则进行求解，从而实现对配电网的规划。本发明专利技术通过以上设计解决了配电网改造措施与可靠性指标之间的关联分析问题。本发明专利技术不仅求解过程简单，求解速度快，可操作性强，而且还能根据各地区对配电网可靠性要求，灵活选取规划方案。

A Distribution Network Planning Method Driven by Association Rules

【技术实现步骤摘要】
一种基于关联规则驱动的配电网规划方法
本专利技术属于配电网规划
，尤其涉及一种基于关联规则驱动的配电网规划方法。
技术介绍
关联规则分析在发现问题潜在规律和提高计算效率等方面具有较大优势，常用的算法有回归分析、SVM和人工神经网络等，其中，人工神经网络具有较好的自学习能力和高速的寻优能力，被广泛应用于配电网供电性能指标评估中。在配电网规划方面，部分研究针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经络模型、对应的能量函数以及参数选择规律，部分研究采用级联相关神经网络分析了可中断负荷模型对配电网可靠性的关联性，但却不能很好的解决配电网改造措施与可靠性指标之间的关联问题。为了提高神经网络的预测精度，关联规则挖掘方法可以作为配电网规划中改造措施与可靠性指标关联规则分析的新思路。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于关联规则驱动的配电网规划方法解决了配电网改造措施与可靠性指标之间的关联分析问题。为了达到以上目的，本专利技术采用的技术方案为：本方案提供一种基于关联规则驱动的配电网规划方法，包括如下步骤：(S1)确定配电网改造措施的可靠性指标；(S2)根据所述可靠性指标，通过神经网络训练所述可靠性指标与配电网改造措施的关联规则；(S3)通过配电网规划模型对所述关联规则进行求解，从而实现对配电网的规划。进一步地，所述步骤(S1)中确定配电网改造措施的可靠性指标，其具体为根据用户一年内平均停电时间、系统期望缺供电量以及供电可靠率指标的统计值确定配电网改造措施的可靠性指标。再进一步地，所述步骤(S2)包括如下步骤：(a1)通过仿真获取配电网加入改造措施后的仿真模拟数据，并计算配电网加入改造措施的可靠性指标；(a2)将配电网的改造措施、节点负荷量以及分布式电源多元主体的出力情况作为神经网络的输入向量，将配电网改造措施的可靠性指标作为神经网络的输出向量；(a3)根据所述输入向量与所述输出向量，利用下降梯度法实现神经网络权值与阈值更新，并通过遗传算法对神经网络进行阈值与权值寻优，从而实现对配电网改造措施与所述可靠性指标的关联规则分析。再进一步地，所述步骤(S3)包括如下步骤：(b1)构建目标函数，其表达式如下：maxF(Xi)；(b2)根据所述目标函数确定配电网改造措施的决策变量约束，其表达式如下：s.t.{X1,X2,...,Xn}∈ψ(Xi)(b3)根据所述配电网改造措施的决策变量约束，利用神经网络的关联规则对所述配电网规划优选模型进行求解，从而实现对配电网的规划，其表达式如下：Φi(Ii,Xi,w,t,w',t')＝0以上各式中，F为目标函数，s.t.为改造措施的约束条件，n为决策变量的数目，w与t分别为输入层与隐含层间的权值和阈值，w'为与t'分别为隐含层与输出层间的权值与阈值，Ii为配电网性能指标，Xi为配电网改造措施，ψ(Xi)配电网改造措施集，Φi为基于神经网络的关联规则隐函数，和分别为配电网改造措施Xi的上下限。再进一步，所述步骤(b2)中所述配电网改造措施的决策变量约束还包括配电网部分改造措施的决策变量约束，其表达式如下：其中，和分别为二遥、三遥装置安装数量上限和分布式电源容量上限，和分别为配电网规划导则中规定的分段数上限和馈线初始分段数，Xi为配电网改造措施。再进一步地，所述步骤(b1)中构建目标函数，包括固定可靠性要求下以降低投入量为目标以及固定投入量要求下以提升可靠性为目标构建目标函数。再进一步地，所述固定可靠性要求下以降低投入量为目标构建目标函数，其表达式如下：CEESS＝IECEUminC(Xi)＝Cinvest+CEENS其中，Cinvest和CEENS分别为年的投入量和停电量，对于基础设施和现代化设施建设改造，为改造措施Xi的初始投入量，对于管理技术提升措施，为年平均投入量，Ri为第i类改造措施的等年值投入系数且r为投入回收率，为改造措施Xi的运行投入，E为所有馈线的集合，I和是实施改造措施前后的配电网可靠性指标值，ΔIset是需要满足的配电网性能指标提升程度最小值，CEU为馈线的单位停电率，由负荷类型确定，Cinvest和CEENS分别为年的投入量和停电量，I和是实施改造措施前后的配电网可靠性指标值，Cmax为最大投入量。再进一步地，所述固定投入量要求下以提升可靠性为目标构建目标函数，其表达式如下：Cinvest+CEENS≤Cmax其中，Cinvest和CEENS分别为年的投入量和停电量，I和是实施改造措施前后的配电网可靠性指标值，Cmax为最大投入量。本专利技术的有益效果：(1)本专利技术首先获取原始数据，将一年中配电网网络各节点负荷量、改造措施实施情况等作为输入样本，输入缺供电量预测神经网络中，通过训练得到两者的关联规则，在得到关联规则之后，即可通过基于关联规则驱动的配电网规划优选模型进行模型求解，本专利技术通过以上设计解决了配电网改造措施与可靠性指标之间的关联分析问题，本专利技术不仅求解过程简单，求解速度快，可操作性强，而且还能根据各地区对配电网可靠性要求，灵活选取规划方案；(2)本专利技术通过采用遗传算法对神经网络进行阈值与权值寻优处理，有效地提高了预测精度，为配电网规划提供了良好的条件；(3)本专利技术利用关联规则，并进行优化求解时，通过神经网络实现可靠性指标的快速估计，从而提高模型求解的可行性，并加快模型求解速度。附图说明图1为本专利技术的方法流程图。具体实施方式下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。实施例如图1所示，本专利技术提供了一种基于关联规则驱动的配电网规划方法，其实现方法如下：(S1)确定配电网改造措施的可靠性指标；(S2)根据所述可靠性指标，通过神经网络训练所述可靠性指标与配电网改造措施的关联规则；(S3)通过配电网规划模型对所述关联规则进行求解，从而实现对配电网的规划。本实施例中，确定配电网改造措施的可靠性指标方法为：采用用户一年内平均停电时间、系统期望缺供电量和供电可靠率等指标的统计值来确定配电网改造措施的可靠性。本实施例中，配电网改造措施与可靠性指标关联规则分析方法为：配电网可靠性提升的改造措施主要分为三类。其中，部分改造措施，如提升技术与管理水平等措施，可以通过公式计算直接得到改造措施对可靠性指标参数的影响，而其余措施则需要通过关联规则挖掘方法得到其对可靠性指标的影响，在进行关联规则挖掘时，考虑到“改造措施-性能指标”存在的强弱耦合关系，可以采用不同的关联规则挖掘算法进行分析，当二者耦合性较强时，可以采用多元回归分析得到显性关联表达式，而耦合性较弱时，则可以选择神经网络、支持向量机等无监督机器学习方法，通过循环和递减运算实现误差减小而达到分类的目的，以神经网络为例，对改造措施与配电网可靠性指标进行关联规则分析，将配电网的改造措施、节点负荷量和分布式电源多元主体出力情况等作为神经网络的输入向量，配电网可靠性指标值作为输出向量，采用下降梯度法实现网络权值及阈值更新，进行两者关联规则分析，为了提升神经网络的学习效率，提高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于关联规则驱动的配电网规划方法，其特征在于，包括如下步骤：(S1)确定配电网改造措施的可靠性指标；(S2)根据所述可靠性指标，通过神经网络训练所述可靠性指标与配电网改造措施的关联规则；(S3)通过配电网规划模型对所述关联规则进行求解，从而实现对配电网的规划。

【技术特征摘要】
1.一种基于关联规则驱动的配电网规划方法，其特征在于，包括如下步骤：(S1)确定配电网改造措施的可靠性指标；(S2)根据所述可靠性指标，通过神经网络训练所述可靠性指标与配电网改造措施的关联规则；(S3)通过配电网规划模型对所述关联规则进行求解，从而实现对配电网的规划。2.根据权利要求1所述的基于关联规则驱动的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤(S1)中确定配电网改造措施的可靠性指标，其具体为根据用户一年内平均停电时间、系统期望缺供电量以及供电可靠率指标的统计值确定配电网改造措施的可靠性指标。3.根据权利要求1所述的基于关联规则驱动的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤(S2)包括如下步骤：(a1)通过仿真获取配电网加入改造措施后的仿真模拟数据，并计算配电网加入改造措施的可靠性指标；(a2)将配电网的改造措施、节点负荷量以及分布式电源多元主体的出力情况作为神经网络的输入向量，将配电网改造措施的可靠性指标作为神经网络的输出向量；(a3)根据所述输入向量与所述输出向量，利用下降梯度法实现神经网络权值与阈值更新，并通过遗传算法对神经网络进行阈值与权值寻优，从而实现对配电网改造措施与所述可靠性指标的关联规则分析。4.根据权利要求1所述的基于关联规则驱动的配电网规划方法，其特征在于，所述步骤(S3)包括如下步骤：(b1)构建目标函数，其表达式如下：maxF(Xi)；(b2)根据所述目标函数确定配电网改造措施的决策变量约束，其表达式如下：s.t.{X1,X2,...,Xn}∈ψ(Xi)(b3)根据所述配电网改造措施的决策变量约束，利用神经网络的关联规则对所述配电网规划优选模型进行求解，从而实现对配电网的规划，其表达式如下：Φi(Ii,Xi,w,t,w',t')＝0以上各式中，F为目标函数，s.t.为改造措施的约束条件，n为决策变量的数目，w与t分别为输入层与隐含层间的权值和阈值，w'为与t'分别为隐含层与输出层间的权值与阈值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：向月，刘俊勇，柴雁欣，魏翔宇，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51