【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据挖掘的光伏高占比配网电压时空多维评估方法
[0001]本专利技术一种基于大数据挖掘的光伏高占比配网电压时空多维评估方法涉及的是一种光伏高占比配网电压时空的多维度评估方法。
技术介绍
[0002]在现有技术中，公开日期为2019年8月的文献《计及相关性的分布式光伏接入配电网运行风险评估》(莫菲等，江苏方天电力技术有限公司)考虑了光伏发电受气候影响，对含高比例光伏配电网进行了电压越限等风险评估，为光伏接入配电网提供了规划依据。上述文献存在缺点为：模型未考虑光伏无功管理。公开日期为2019年12月的文献《考虑过电压风险的配电网光伏接纳能力评估方法》(董逸超等，天津大学)引入过电压概念，解决了以往评估较为保守的问题，可以有效量化导致配电网过电压风险的不确定性因素。上述文献存在缺点为：仅从单一维度上量化电压越限风险，不能实时评估电网运行状态。公开日期为2021年9月的文献《含分布式光伏的主动配电网电压分布式优化控制》(姜涛等，东北电力大学)针对光伏高占比配电网电压越限问题，提出一种分布式优化策略，可有效减少电压越限问题，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据挖掘的光伏高占比配网电压时空多维评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过获取光伏高占比配网数据，对数据进行预处理，包括数据标准化处理、异常数据辨识、异常数据重构等，为保证数据处理的准确性对数据重复一次上述处理过程，从而获取标准化样本数据；步骤2：使用基于K
‑
means的大数据挖掘技与特征提取技术，针对聚类目标和要求计算样本点与各簇中心间距离，并通过设定迭代次数，在达到迭代次数后即可获得样本特征；步骤3：根据样本的时间特性和空间特性可以分别计算获得时间维度和空间维度的特征数据，这些数据将为后续评估奠定基础；步骤4：根据配网电压时空多维评估指标在全局无功电压中发挥的作用，采用熵值法和有序二元比较量化法的主客观相结合的指标赋权法对指标进行权重赋值；步骤5：运用改进模糊灰关联度评估法，准确评估配网电压状态。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的光伏高占比配网电压时空多维评估方法，其特征在于，步骤1中，对数据进行预处理：(1)数据标准化将源于配网直接采集获取的数据进行统一归一化处理；(2)异常数据辨识对于配网中采集的异常数据，从下面三个维度进行辨识分析：1)从数学维度，使用工程化的技术对缺失值、越限值等异常数据进行辨识；2)从时间维度，采用时间序列分析的方法辨析配网在单位时间尺度内波动较大的异常数据；3)从空间维度，基于配网的“点
‑
区
‑
网”结构，从空间维度使用多源数据相关性来辨析异常数据；(3)异常数据重构在辨识异常数据之后需要对数据进行重构，主要包含以下三种情形：1)出现单点数据异常时，对数据采用样条插值方法进行填充；2)出现多点数据异常时，使用时间序列拟合或回归拟合的方法进行填充；3)出现大片连续数据出现异常时，利用多源数据相关性的方法进行填充。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的光伏高占比配网电压时空多维评估方法，其特征在于，步骤2中，采用基于K
‑
means的大数据挖掘技与特征提取技术获得样本特征，步骤为：设定样本数据集D＝{a1,a2,...,a
m
}，想要把这些数据分成k个簇，因为这些数据没有任何标签信息，所以必须挑选一个作为标准。我们选择最简单的距离的平方作为标准P
·
P2；使用K
‑
means算法对聚类得出的簇划分C＝{C1,C2,...,C
k
}最小化平方误差式中的为簇C
i
的均值向量。E值体现了各簇中的样本数据到选择的质
心的距离，与样本相似度负相关，即E值越大时，各簇中的样本数据相似度越低；对于这里的最小化平方误差，需要通过遍历D中所有可能的划分情况，来获取其最优解；在K
‑
means算法中采用迭代优化的方法来求取近似值，当选择数据的质心不再大幅度变化或达到预设迭代次数时停止。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据挖掘的光伏高占比配网电压时空多维评估方法，其特征在于，步骤3中，时间维度和空间维度电压评估指标体系的建立；(1)时间维度上，通过“日
‑
月
‑
年”三个层级对配网电压在全年内进行特定时间节点进行评估，寻找出配网电压薄弱时间段；(2)空间维度上，节点评估注重于关键节点的电压控制能力，分区评估注重于分区的调控能力以及互联分区间的互动支撑能力，全网评估注重于电网整体的电压状态；结合时空维度，配网电压评估从无功裕度、功率因数和电压偏移三个角度来构建光伏高占比配网电压时空多维评估指标体系。5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴宁，汤程烨，吴含青，黄灵通，陈通，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。