本发明专利技术涉及一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法，包括以下步骤：步骤1、考虑DistFlow潮流模型，建立节点注入功率与电压幅值之间的映射关系；步骤2、利用节点注入功率和电压幅值的历史运行数据，基于偏最小二乘算法拟合潮流方程，得到电压灵敏度矩阵R和X，从而计算得出配电网各个支路的电阻和电抗；步骤3、采用添加常数项和迭代回归的方法，以增强模型回归能力，实现基于数据驱动的配电网电压估计。本发明专利技术实现配电网潮流模型参数辨识并加快了运算速度。了运算速度。了运算速度。
【技术实现步骤摘要】
一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法
[0001]本专利技术属于电压估计
，涉及一种数据驱动电压估计方法，尤其是一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法。
技术介绍
[0002]近年来，分布式能源(Distributed Energy Resources,DER)，特别是光伏系统和分布式储能系统，以及电动汽车等柔性电力负荷不断接入配电网，为配电网的运行带来了诸多变化。配电网的物理形式正在经历快速转变。同时，随着大规模相量测量单元(PMU)和监控与数据采集系统(SCADA)的普及，电力系统的测量数据足以用于重建系统模型。这些方法被称为数据驱动方法，可以提高电力系统分析的效率和准确性。因此，在配电网完整模型未知的情况下，有必要研究一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法。
[0003]目前，由于分布式能源的不确定性和波动性，对传统的电压估计方法提出了新的挑战。传统的基于模型的方法是根据电力系统的物理特性对潮流模型进行近似，从而得到线性化的潮流模型，然而其存在较高的计算负担。同时由于配电网频繁的重配置，很难精确的对系统拓扑和参数进行建模。
[0004]如今，有更多的电力系统的测量方法可用，从而使数据驱动的方法比传统的电压估计方法更方便和快速。另外，训练数据反映了电力系统的真实运行状态，因此数据驱动方法的参数比基于模型的方法更能准确地考虑电力系统的运行状态。
[0005]经检索，未发现与本专利技术相同或相近似的现有技术的公开文献。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法，基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)算法拟合潮流方程，考虑添加常数项和迭代回归的方法，增强了模型回归能力。
[0007]本专利技术解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
[0008]一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1、考虑DistFlow潮流模型,建立节点注入功率与电压幅值之间的映射关系；
[0010]步骤2、利用节点注入功率和电压幅值的历史运行数据，基于偏最小二乘算法拟合潮流方程，得到电压灵敏度矩阵R和X，从而计算得出配电网各个支路的电阻和电抗；
[0011]步骤3、采用添加常数项和迭代回归的方法，以增强模型回归能力，实现基于数据驱动的配电网电压估计。
[0012]而且，所述步骤1的DistFlow潮流模型选取的物理量包括节点电压幅值、节点送出有功及无功功率、输电线路有功及无功网损，该潮流关系式可表示为：
[0013]P
i
‑
1,i
＝P
i
+P
i,i+1
+r
i
‑
1,i
l
i
‑
1,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0014]Q
i
‑
1,i
＝Q
i
+Q
i,i+1
+x
i
‑
1,i
l
i
‑
1,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0015][0016][0017]式中，节点i
‑
1为节点i的相邻上游节点，节点i+1为节点i的相邻下游节点。P
i
和Q
i
表示节点i的注入有功功率和无功功率，节点从配电网吸收功率时，节点的注入功率为正。对于任意支路L(i
‑
1,i)，r
i
‑
1,i
和x
i
‑
1,i
表示L(i
‑
1,i)电阻和电抗，P
i
‑
1,i
和Q
i
‑
1,i
分别表示从节点i
‑
1流入L(i
‑
1,i)的有功功率和无功功率。l
i
‑
1,i
表示L(i
‑
1,i)上流经电流的平方。V
i
表示节点i处的电压幅值。节点0为配电网平衡节点。
[0018]忽略支路网络损耗，DistFlow潮流模型可简化为：
[0019][0020][0021][0022]β(i)表示节点i及其下游节点的集合。基于公式(5)
‑
(7)，有：
[0023][0024]式中，L
i
表示从节点0到节点i路径上支路的集合。n表示配电网内除去平衡节点的节点数量。R
ij
表示集合L
i
∩L
j
内所有支路的电阻之和。X
ij
表示集合L
i
∩L
j
内所有支路的电抗之和。
[0025]公式(8)的矩阵表达形式为：
[0026][0027][0028]式中，R和X表示电压灵敏度矩阵。由于配电网中平衡节点的电压恒等于1，因此，在本专利技术中，有V0＝[1,
…
,1]Tn
×1。
[0029]而且，所述步骤2的具体步骤包括：
[0030](1)本专利技术中PLS算法目标是在I和J之间进行回归。I和J的表达形式为：
[0031][0032]式中，t表示训练数据集的组数。
[0033](2)PLS算法将模型分为外部模型和内部模型；
[0034]外部模型将原始数据转换到潜变量空间，得到相互正交的得分向量；内部模型在得分向量之间建立线性关系；
[0035]外部模型为：
[0036][0037]式中，w1和u1分别为I和J的第一主成分的得分向量，f1和g1表示第一主成分的负荷量，H1和G1是残差阵。
[0038]内部模型为：
[0039]u1＝b1w1+h1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0040]式中，b1表示回归系数。h1表示最小化建模误差。
[0041]在提取第一个主成分之后，用同样的方法从残差中提取第二个主成分。重复这个过程，直到提取出所有主成分。主成分的数量通过交叉验证得到。之后，基于外部模型和内部模型，建立I和J之间的关系，得到电压灵敏度矩阵R和X，从而计算得出配电网各个支路的电阻和电抗。
[0042]而且，所述步骤3的具体步骤包括：
[0043](1)为公式(9)添加常数项，可得：
[0044][0045]其中C为n
×
1维常数项矩阵。
[0046]基于上述推导，利用历史运行数据，在忽略网络损耗的情况下对公式(14)进行参数回归，得到电压灵敏度矩阵R、X，从而计算得出配电网各个支路的电阻和电抗。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、考虑DistFlow潮流模型，建立节点注入功率与电压幅值之间的映射关系；步骤2、利用节点注入功率和电压幅值的历史运行数据，基于偏最小二乘算法拟合潮流方程，得到电压灵敏度矩阵R和X，从而计算得出配电网各个支路的电阻和电抗；步骤3、采用添加常数项和迭代回归的方法，以增强模型回归能力，实现基于数据驱动的配电网电压估计。2.根据权利要求1所述的一种基于非PMU配电网的数据驱动电压估计方法，其特征在于：所述步骤1的DistFlow潮流模型选取的物理量包括节点电压幅值、节点送出有功及无功功率、输电线路有功及无功网损，该潮流关系式可表示为：P
i
‑
1,i
＝P
i
+P
i,i+1
+r
i
‑
1,i
l
i
‑
1,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)Q
i
‑
1,i
＝Q
i
+Q
i,i+1
+x
i
‑
1,i
l
i
‑
1,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)(2)式中，节点i
‑
1为节点i的相邻上游节点，节点i+1为节点i的相邻下游节点；P
i
和Q
i
表示节点i的注入有功功率和无功功率，节点从配电网吸收功率时，节点的注入功率为正；对于任意支路L(i
‑
1,i)，r
i
‑
1,i
和x
i
‑
1,i
表示L(i
‑
1,i)电阻和电抗，P
i
‑
1,i
和Q
i
‑
1,i
分别表示从节点i
‑
1流入L(i
‑
1,i)的有功功率和无功功率；l
i
‑
1,i
表示L(i
‑
1,i)上流经电流的平方；V
i
表示节点i处的电压幅值；节点0为配电网平衡节点。忽略支路网络损耗，DistFlow潮流模型可简化为：ow潮流模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：王笑雪，赵翼康，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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