配电网无功优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供配电网无功优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括：获取配电网系统的无功优化模型，根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程，以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置，以实现配电网系统的无功优化，该方法能够在充分考虑低电压等级电网的低感知度的情况下，不需要对配电网的潮流状态进行建模，就可以实现无忧优化，有效减少了配电网系统网损和电容器动作，从而提高了配电网系统运行的经济性。

Distribution network reactive power optimization method, device, computer equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
配电网无功优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质
本申请涉及电力系统控制
，特别是涉及一种配电网无功优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
近年来，为了应对能源危机和环境污染等问题，世界各国在推进集中式新能源利用的同时，也在大力鼓励分布式新能源的开发。同时，随着这些分布式能源在配电网中渗透率的逐渐提高，其并网后对配电网的无功优化带来了较大的困难。传统技术中解决无功优化问题，通常以配电网系统的网损作为优化目标，以离散调节设备的动作序列作为控制变量，约束条件主要考虑配电网系统的节点电压约束，调节设备的档位约束，配电网系统潮流方程约束，以及设备动作次数约束，其中，传统的解决方法需要对配电网系统的潮流状态进行建模。但是，低感知度配电网的线路参数杂散性强，网络结构不易完全掌握，几乎没有精确的潮流参数模型，无法支撑无功优化的高级应用，从而导致配电网系统运行的经济性降低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高配电网系统经济性的配电网无功优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质。本申请实施例提供一种配电网无功优化方法，所述方法包括：获取配电网系统的无功优化模型，所述无功优化模型包括配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数；根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程；以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置。在其中一个实施例中，所述获取配电网系统的无功优化模型，包括：通过所述配电网系统网损以及所述离散无功设备动作损失，得到所述无功优化模型，其中，所述通过所述配电网系统网损以及离散无功设备动作损失，得到所述无功优化模型，包括：通过所述配电网系统网损以及电容器动作损失，得到所述配电网无功优化的目标函数以及所述目标函数的约束条件。在其中一个实施例中，所述方法还包括：根据所述目标函数以及所述约束条件，得到无约束条件的第一优化目标函数。在其中一个实施例中，所述根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程，包括：根据所述第一优化目标函数、初始状态空间以及策略，得到所述配电网系统的所述回报空间，并根据所述回报空间确定第二优化目标函数。在其中一个实施例中，所述根据所述第一优化目标函数、初始状态空间以及策略，得到所述配电网系统的所述回报空间，并根据所述回报空间确定第二优化目标函数，包括：调度系统根据所述初始状态空间以及策略，得到所述配电网系统当前指令周期下的所述动作空间，其中，所述策略包括从所述状态空间到所述动作空间的映射函数；所述配电网系统根据所述动作空间，得到下一指令周期下的第一状态空间；所述配电网系统根据所述动作空间、所述第一状态空间以及所述第一优化目标函数，得到所述当前指令周期下所述配电网系统的回报空间；将所述第一状态空间作为初始状态空间，继续执行所述调度系统在初始状态空间下，对所述配电网系统下达当前指令周期下的动作空间，直到得到最后一个指令周期下所述配电网系统的回报空间；将所有指令周期下对应的所述回报空间之和的最小值，确定为所述第二优化目标函数。在其中一个实施例中，所述以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置，包括：以状态价值为目标，采用深度强化学习算法求解马尔科夫决策过程，得到最优状态价值对应的所述离散无功调节设备的最优配置信息；根据最优配置信息，对所述配电网系统进行配置。在其中一个实施例中，所述以状态价值为目标，采用深度强化学习算法求解马尔科夫决策过程，得到最优状态价值对应的所述离散无功调节设备的最优配置信息，包括：以状态价值为目标，采用行动者-评论家算法求解马尔科夫决策过程，得到最优状态价值对应的所述离散无功调节设备的最优配置信息。本申请实施例提供一种配电网无功优化装置，所述配电网无功优化装置包括：获取模块，用于获取配电网系统的无功优化模型，所述无功优化模型包括配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数；第一转化模块，用于根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程；求解模块，用于以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置。本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取配电网系统的无功优化模型，所述无功优化模型包括配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数；根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程；以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置。本申请实施例提供一种可读存储介质，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以下步骤：获取配电网系统的无功优化模型，所述无功优化模型包括配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数；根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程；以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置。本实施例提供的配电网无功优化方法、装置、计算机设备及可读存储介质，获取配电网系统的无功优化模型，根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程，以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置，以实现配电网系统的无功优化，该方法能够在充分考虑低电压等级电网的低感知度的情况下，不需要对配电网的潮流状态进行建模，就可以实现无忧优化，有效减少了配电网系统网损和电容器动作，从而提高了配电网系统运行的经济性。附图说明图1为一实施例提供的具有多个分布式电源接入的低感知度配电网系统的结构示意图；图2为一实施例提供的配电网无功优化方法的流程示意图；图3为另一实施例提供的配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程的示意图；图4为一实施例提供的行动者-评论家算法求解配电网无功优化过程的结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电网无功优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取配电网系统的无功优化模型，所述无功优化模型包括配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数；/n根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程；/n以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置。/n

【技术特征摘要】
1.一种配电网无功优化方法，其特征在于，所述方法包括：
获取配电网系统的无功优化模型，所述无功优化模型包括配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数；
根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程；
以状态价值为目标，求解所述马尔科夫决策过程，得到所述离散无功调节设备的配置信息，并根据所述配置信息对所述配电网系统进行配置。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取配电网系统的无功优化模型，包括：通过所述配电网系统网损以及所述离散无功设备动作损失，得到所述无功优化模型，其中，所述通过所述配电网系统网损以及离散无功设备动作损失，得到所述无功优化模型，包括：通过所述配电网系统网损以及电容器动作损失，得到所述配电网无功优化的目标函数以及所述目标函数的约束条件。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标函数以及所述约束条件，得到无约束条件的第一优化目标函数。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述无功优化模型，将所述配电网系统网损优化函数以及离散无功设备动作损失优化函数，转化为所述配电网无功优化对应的马尔科夫决策过程，包括：根据所述第一优化目标函数、初始状态空间以及策略，得到所述配电网系统的所述回报空间，并根据所述回报空间确定第二优化目标函数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一优化目标函数、初始状态空间以及策略，得到所述配电网系统的所述回报空间，并根据所述回报空间确定第二优化目标函数，包括：
调度系统根据所述初始状态空间以及策略，得到所述配电网系统当前指令周期下的所述动作空间，其中，所述策略包括从所述状态空间到所述动作空间的映射函数；
所述配电网系统根据所述动作空间，得到下一指令周期下的第一状态空间；
所述配电网系统根据所述动作空间、所述第一状态空间以及所述第一优化目标函数，得到所述当前指令周期下所述配电网系...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔颖，鲁宗相，王玮，张宇精，何欣，张鹏，
申请(专利权)人：清华大学，国网甘肃省电力公司电力科学研究院，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11