基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法技术

本发明专利技术公开基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，包括以下步骤：1)获取电网的基础数据；2)建立配变局部变量多元非线性模型；3)建立含初值的最小二乘优化模型，并根据含初值的最小二乘优化模型计算出支路末端节点的阻抗；4)递推计算得到配电网线路参数。本发明专利技术考虑了变量替代的线性回归策略，可以避免非线性最小二乘估计初值的不良影响，使参数辨识不仅精度高而且更加稳定。辨识不仅精度高而且更加稳定。辨识不仅精度高而且更加稳定。

【技术实现步骤摘要】
基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法


[0001]本专利技术涉及配电网参数辨识领域，具体是基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法。

技术介绍

[0002]分布式电源、电动汽车以及用户侧储能正大规模接入配电网，对配电网规划和运行的安全性和可靠性提出新的挑战。为了应对分布式电源以及电动汽车等接入带来的随机性和波动性，需要对配电网络进行实时的拓扑重构和智能调度，从而实现配电网安全运行，需要进行更加精细化的无功控制，保证电能质量，这需要建立在对配电网拓扑结构和线路参数有较为准确判断的基础上。配电网的运行状态估计和优化，同样对拓扑和参数信息的准确判断提出了要求。因此，精细化的拓扑和线路参数信息是配电网高阶优化的前提条件。
[0003]目前许多研究无法辨识线路参数，且需要电压相角信息，但对于我国实际的配电网而言，同步相角测量单元PMU安装有限，对方法的数据量支撑不足。
[0004]传统的配电网参数辨识方法主要存在以下缺点：传统的配电网参数辨识方法常通过非线性电压降落方程来辨识两两节点拓扑关系和参数，然后求解采用最小二乘方法进行求解。但是，非线性方程采用最小二乘方法求解，其初值对结果精度影响较大。若初值设置不当，则难以取得良好效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，包括以下步骤：
[0006]1)获取电网的基础数据。
[0007]所述电网基础数据包括电网拓扑结构、可观测节点数量N
obs
、节点的有功功率量测量P
i
、节点的无功功率量测量Q
i
、节点的电压幅值量测V
i
。
[0008]2)建立配变局部变量多元非线性模型。
[0009]建立配变局部变量多元非线性模型的步骤包括：
[0010]2.1)建立始端电压V0和待求末端电压V1、待求末端电压V2之间的关系式，即：
[0011][0012]式中，P1、P2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的有功功率。Q1、Q2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的无功功率。R1、R2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的等效电阻。X1、X2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的等效电抗。
[0013]2.2)根据公式(1)建立并联节点对待求末端节点1和待求末端节点2的电气参量准确关系式，即：
[0014][0015]式中，参数f1(R1，X1)、参数f1(R1，X1)分别如下所示：
[0016][0017][0018]2.3)建立N个时刻下，任意支路末端节点i和支路末端节点j的连接判据，即：
[0019][0020]式中，R
i
、R
j
分别为支路末端节点i和支路末端节点j的等效电阻。X
i
、X
j
分别为支路末端节点i和支路末端节点j的等效电抗。
[0021]3)建立含初值的最小二乘优化模型，并根据含初值的最小二乘优化模型计算出支路末端节点的阻抗。
[0022]建立含初值的最小二乘优化模型的步骤包括：
[0023]3.1)设参数状态变量x包括电压、功率，以常数量k替换电阻、电抗，即：
[0024][0025][0026]式中，x1、x2、x3、x4、x5、x6为状态变量。k1、k2、k3、k4、k5、k6为常数量。
[0027]3.2)更新参数f
i
(R
i
，X
i
)、参数f
i
(R
j
，X
j
)，得到：
[0028][0029]3.3)将公式(5)变换成线性回归方程，得到：
[0030][0031]3.4)建立配变局部变量的多元线性回归模型，即：
[0032][0033]式中，y和x
i
,i＝1,2,
…
,6为T维列向量。T为历史正常断面数。
[0034]3.5)根据公式(10)，建立含初值的最小二乘优化模型，即：
[0035][0036]Constraints＝R
j
,X
j
,R
i
,X
i
＞0
[0037]3.6)根据含初值的最小二乘优化模型计算出末端节点的阻抗，步骤包括：
[0038]3.6.1)利用配变局部变量多元非线性模型计算出常数量k1、k2、k3、k4、k5、k6的初值。
[0039]3.6.2)将常数量k1、k2、k3、k4、k5、k6的初值输入到含初值的最小二乘优化模型中，求解得到支路末端节点i的电阻R
i
和电抗X
i
、支路末端节点j的电阻R
i
和电抗X
i
。
[0040]求解含初值的最小二乘优化模型的方法包括Levenberg
‑
Marquardt算法(列文伯格
‑
马夸尔特法)。
[0041]4)递推计算得到配电网线路参数。
[0042]所述配电网线路参数包括馈线末端支路Z
end
的状态变量U
mid+1
,P
mid+1
,Q
mid+1
,U
end
,P
end
,Q
end
、馈线中段支路Z
mid
的状态变量U
mid
,U
mid+1
,P
mid+1
,Q
mid+1
。为馈线末端支路Y
end
首端的有功功率和无功功率；P
end
,Q
end
为馈线末端支路Y
end
末端的有功功率和无功功率。
[0043]递推计算得到配电网线路参数的步骤包括：
[0044]4.1)量测馈线末端支路Z
end
的功率量测量U
mid+1
,P
mid+1
,Q
mid+1
,U
end
,P
end
,Q
end
，并根据配变局部变量多元非线性模型和含初值的最小二乘优化模型计算得到馈线末端支路Z
end
的电阻R
end
和电抗X
end
。其中，U
mid+1
、U
end
为电压。P
mid+1
、P
end
为有功功率。Q
mid+1
、Q
end
为无功功率。
[0045]4.2)计算馈线末端支路Z
end
首端的有功功率和无功功率即：
[0046][0047]4.3)从馈线末端支路Z本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取所述电网的基础数据；2)建立配变局部变量多元非线性模型。3)建立含初值的最小二乘优化模型，并根据含初值的最小二乘优化模型计算出支路末端节点的阻抗；4)递推计算得到配电网线路参数。2.根据权利要求1所述的基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，其特征在于，所述电网基础数据包括电网拓扑结构、可观测节点数量N
obs
、节点的有功功率量测量P
i
、节点的无功功率量测量Q
i
、节点的电压幅值量测V
i
。3.根据权利要求1所述的基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，其特征在于，建立配变局部变量多元非线性模型的步骤包括：1)建立始端电压V0和待求末端电压V1、待求末端电压V2之间的关系式，即：式中，P1、P2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的有功功率；Q1、Q2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的无功功率；R1、R2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的等效电阻；X1、X2分别为待求末端节点1和待求末端节点2的等效电抗；2)根据公式(1)建立并联节点对待求末端节点1和待求末端节点2的电气参量准确关系式，即：式中，参数f1(R1，X1)、参数f1(R1，X1)分别如下所示：)分别如下所示：3)建立N个时刻下，任意支路末端节点i和支路末端节点j的连接判据，即：式中，R
i
、R
j
分别为支路末端节点i和支路末端节点j的等效电阻；X
i
、X
j
分别为支路末端节点i和支路末端节点j的等效电抗。4.根据权利要求3所述的基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，其特征在于，建立含初值的最小二乘优化模型的步骤包括：1)设参数状态变量x包括电压、功率，以常数量k替换电阻、电抗，即：
式中，x1、x2、x3、x4、x5、x6为状态变量；k1、k2、k3、k4、k5、k6为常数量；2)更新参数f
i
(R
i
，X
i
)、参数f
j
(R
j
，X
j
)，得到：3)将公式(5)变换成线性回归方程，得到：4)建立配变局部变量的多元线性回归模型，即：式中，y和x
i
,i＝1,2,
…
,6为T维列向量；T为历史正常断面数；5)根据公式(10)，建立含初值的最小二乘优化模型，即：Constraints＝R
j
,X
j
,R
i
,X
i
＞05.根据权利要求4所述的基于线性回归初值估计的配电网线路参数辨识方法，其特征在于，根据含初值的最小二乘优化模型计算出末...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇茹嘉，黄道友，黄刚，康健，颜伟，潘丽珠，程石，李坚林，徐斌，王小明，倪静怡，张征凯，郑国强，高博，毛荀，杨艳，刘峣，江涛，储坤宝，夏兆俊，赵龙，王鑫，
申请(专利权)人：重庆大学国网安徽省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：