一种配电网动态无功电压控制方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种配电网动态无功电压控制方法和系统，该方法包括：离散划分影响变电站母线电压的场景元素形成典型运行场景集；场景元素包括负荷水平、无功功率和有载调压变压器分接头档位；获取典型运行场景集后，利用无标签样本和有标签样本进行半监督协同训练构建电压无功映射关系库；将实际运行场景输入至训练后的KNN算法模型中，匹配出实际运行场景对应的映射编号及电压无功映射关系；基于电压无功映射关系与电压偏差，通过构建的电压无功映射关系库，在线获取无功控制量。基于该方法，还提出了一种配电网动态无功电压控制系统，本发明专利技术能够减少对有标签样本数量的需求，从而具有较高的模型训练效率，对于多网络节点的大电网，适用性强。适用性强。适用性强。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网动态无功电压控制方法和系统


[0001]本专利技术属于配电网无功电压控制
，特别涉及一种配电网动态无功电压控制方法和系统。

技术介绍

[0002]现有的配电网无功电压控制技术，在电压出现偏差后，通过成组投切电容器、电抗器等无功设备，或试探性连续调节SVC等动态无功补偿设备的无功功率，对电压进行调节。存在的问题是现有的配电网无功电压控制中，按组投、切电容器、电抗器，是对无功功率的离散调节，容易出现电压的欠量或过量调节，而试探性连续调节SVC等动态无功补偿设备的无功功率，由于缺少电压
‑
无功的映射关系，试探调节次数多，调节步长难以设置。
[0003]导致这个问题的原因：一是电容器、电抗器容量固定，只能通过投切控制，不能实现无功功率的连续调节，只采用投切电容器、电抗器的调压方式，将造成每次调节的无功功率较大，导致调压效率低，二是对于含动态可连续调节无功设备的配电网，在进行无功电压控制时，缺少电压
‑
无功的映射关系，从而无法确定动态无功调节量，试探调节次数多，调节步长难以设置，导致无法有效调压。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提出了一种配电网动态无功电压控制方法和系统，能够实现电压的精准连续控制，从而提高电压控制中的无功电源利用率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种配电网动态无功电压控制方法，包括以下步骤：
[0007]离散划分影响配电网变电站母线电压的场景元素形成典型运行场景集；所述场景元素包括负荷水平、无功功率和有载调压变压器分接头档位；
[0008]在获取典型运行场景集后，同时利用无标签样本和有标签样本进行半监督协同训练构建电压无功映射关系库；
[0009]将实际运行场景输入至训练后的KNN算法模型中，通过训练后的KNN算法模型匹配出实际运行场景对应的映射编号及电压无功映射关系；
[0010]基于电压无功映射关系与电压偏差，通过构建的电压无功映射关系库，在线获取无功控制量。
[0011]进一步的，所述方法还包括：在获取到获取无功控制量之后，优先采用离散无功电源填补所需要的无功控制量，然后再采用动态无功补偿设备连续无功电源补充剩余所需的无功控制量。
[0012]进一步的，离散负荷水平的过程包括：
[0013]定义W
r
表征概率密度之间近似程度，所以最小W
r
的表达式为：
[0014]min W
r
(f
c
,f
d
；π)＝∫π[f
c
(x),f
d
(x)]r
dx；
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0015]其中，f
c
为离散分布的概率密度函数；f
d
为连续分布的概率密度函数；π为近似程度
表征；r为阶数；
[0016]如果负荷水平概率密度分布为：
[0017][0018]其中，P
W
代表离散前的负荷连续数值；f(P
W
)为连续分布的负荷水平概率密度函数；ν
ci
为负荷率最小值；c为负荷类型参数；k为负荷波动形状参数；P
n
为负荷历史均值；h代表负荷率偏移值，ν
n
为负荷率均值；
[0019]将公式(2)代入公式(1)中得到求解负荷水平的N
SW
个最优分位点z
Wq
的方程
[0020]其中，a＝(k+r)/[k(r+1)]由负荷波动形状参数与离散化后的阶数决定，代表离散化后的负荷最优分位点的邻近程度，q代表最优分位点的序号；
[0021][0022]通过公式(3)得到负荷水平的N
SW
个最优分位点，即将负荷水平划分为了N
SW
个典型离散值。
[0023]进一步的，离散无功功率的过程包括：离散后无功功率等于无功补偿设备相连的线路负荷无功功率与无功补偿设备的无功功率之和；
[0024]即Q
node
＝∑Q
W
+∑Q
C
；其中，Q
node
为离散后无功功率；Q
W
代表线路负荷无功功率；Q
C
代表无功补偿设备的无功功率。
[0025]进一步的，有标签样本获取方法的方法包括：在给定典型运行场景[P
W
,Q
node
,M]下，调节节点无功功率
△
Q，通过潮流计算得到节点电压的变化量
△
U，有标签样本形式如下：
[0026][典型场景,电压偏差；无功调节量]＝[P
W
,Q
node
,M,ΔU,ΔQ]；
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0027]其中M为离散后的有载调压变压器分接头档位；
[0028]无标签样本为典型运行场景[P
W
,Q
node
,M]下的节点电压的偏差
△
U，无标签样本形式如下：
[0029][典型场景,电压偏差]＝[P
W
,Q
node
,M,ΔU]ꢀꢀꢀꢀ
(6)；
[0030]所以：典型运行场景下的样本集如下所示：
[0031][0032]其中，L为有标签样本集，U为无标签样本集，x
i
为[P
W
,Q
node
,M,ΔU,ΔQ],y
i
为
△
Q,N
lable
为有标签样本个数,N
S
‑
N
lable
为无标签样本个数。
[0033]进一步的，所述构建电压无功映射关系库的方法包括：
[0034]将有标签样本集L分成L1和L2两部分，分别训练L1和L2得到两个回归模型h1(x)和h2(x)；
[0035]无标签样本集U中，随机抽取子集U
′
，利用h1(x)和h2(x)分别估计U
′
中的样本；从U
′
中选择由h1(x)估计的置信度最高的无标签样本及其估计值作为有标签样本，加入并更新
L2；同样的方法更新L1；
[0036]从U
′
中删除添加到L1或L2的无标签样本，重复训练两个回归模型h1(x)和h2(x)，直至达到最大迭代次数；最后，输出结果是两个回归模型的均值；
[0037][0038]进一步的，所述KNN算法模型训练的过程包括：
[0039]对于N
S
个典型运行场景，其中第i个典型运行场景为c
i
＝[P
W
,Q
node
,M]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电网动态无功电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：离散划分影响配电网变电站母线电压的场景元素形成典型运行场景集；所述场景元素包括负荷水平、无功功率和有载调压变压器分接头档位；在获取典型运行场景集后，同时利用无标签样本和有标签样本进行半监督协同训练构建电压无功映射关系库；将实际运行场景输入至训练后的KNN算法模型中，通过训练后的KNN算法模型匹配出实际运行场景对应的映射编号及电压无功映射关系；基于电压无功映射关系与电压偏差，通过构建的电压无功映射关系库，在线获取无功控制量。2.根据权利要求1所述的一种配电网动态无功电压控制方法，其特征在于，所述方法还包括：在获取到获取无功控制量之后，优先采用离散无功电源填补所需要的无功控制量，然后再采用动态无功补偿设备连续无功电源补充剩余所需的无功控制量。3.根据权利要求1所述的一种配电网动态无功电压控制方法，其特征在于，离散负荷水平的过程包括：定义W
r
表征概率密度之间近似程度，所以最小W
r
的表达式为：min W
r
(f
c
,f
d
；π)＝∫π[f
c
(x),f
d
(x)]
r
dx；
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，f
c
为离散分布的概率密度函数；f
d
为连续分布的概率密度函数；π为近似程度表征；r为阶数；如果负荷水平概率密度分布为：其中，P
W
代表离散前的负荷连续数值；f(P
W
)为连续分布的负荷水平概率密度函数；ν
ci
为负荷率最小值；c为负荷类型参数；k为负荷波动形状参数；P
n
为负荷历史均值；h代表负荷率偏移值，ν
n
为负荷率均值；将公式(2)代入公式(1)中得到求解负荷水平的N
SW
个最优分位点z
Wq
的方程其中，a＝(k+r)/[k(r+1)]由负荷波动形状参数与离散化后的阶数决定，代表离散化后的负荷最优分位点的邻近程度，q代表最优分位点的序号；通过公式(3)得到负荷水平的N
SW
个最优分位点，即将负荷水平划分为了N
SW
个典型离散值。4.根据权利要求3所述的一种配电网动态无功电压控制方法，其特征在于，离散无功功率的过程包括：离散后无功功率等于无功补偿设备相连的线路负荷无功功率与无功补偿设备的无功功率之和；即Q
node
＝∑Q
W
+∑Q
C
；其中，Q
node
为离散后无功功率；Q
W
代表线路负荷无功功率；Q
C
代表无
功补偿设备的无功功率。5.根据权利要求4所述的一种配电网动态无功电压控制方法，其特征在于，有标签样本获取方法的方法包括：在给定典型运行场景[P
W
,Q
node
,M]下，调节节点无功功率
△
Q，通过潮流计算得到节点电压的变化量
△
U，有标签样本形式如下：[典型场景,电压偏差；无功调节量]＝[P
W
,Q
node
,M,ΔU,ΔQ]；
ꢀꢀꢀ
(5)其中M为离散后的有载调压变压器分接头档位；无标签样本为典型运行场景[P
W
,Q
node
,M]下的节点电压的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雨薇，李思远，刘晓晶，徐家东，李彬，陈滨，李晓磊，孙大伟，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：