一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置制造方法及图纸

技术编号:36204734 阅读:57 留言:0更新日期:2023-01-04 11:59
本发明专利技术提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置,属于电力系统运行和控制技术领域。其中,所述方法包括:构建一个线性化最优潮流回归模型,所述模型的约束条件包括:线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束;根据历史量测断面,对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识;根据所述回归系数的辨识结果,求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流。本发明专利技术不依赖于网络参数模型,且克服已有基于数据驱动的线性化潮流模型用于最优潮流计算时存在的节点功率失配量问题,有效提升了电力系统运行的安全性。效提升了电力系统运行的安全性。效提升了电力系统运行的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置


[0001]本专利技术属于电力系统运行和控制
,特别涉及一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置。

技术介绍

[0002]电力系统最优潮流是在满足系统运行和安全约束的前提下,通过控制变量的优选,找到能满足所有指定的约束条件,并使系统的一个或多个性能指标达到最优时的潮流分布。电力系统最优潮流是配电网优化运行的基础,它对电力系统运行安全性、经济性和可靠性起着指导的作用,已成为一种不可缺少的网络分析和优化工具。
[0003]传统交流潮流方程的非线性,导致最优潮流模型非凸,实际中配电网设备多,覆盖广,精确物理模型难以获取,基于物理模型的线性化潮流模型,用于最优潮流计算时难以获得准确可行的结果;基于数据驱动的线性化潮流模型,虽然不要求精确模型参数,但建模过程中忽略基尔霍夫电流定律,在用于最优潮流计算时,会导致不可行解,即按照该最优潮流结果运行时,系统会出现过压或者过电流问题;另外,部分文献采用神经网络训练生成节点注入功率与最优解之间的关系,但需要大量的历史最优解样本,在实际工程中往往难以获取。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为克服已有技术的不足之处,提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流计算方法及装置。本专利技术基于系统量测数据,构建线性化潮流模型,并嵌入基尔霍夫电流定律约束,本专利技术不依赖于网络参数模型,且克服已有基于数据驱动的线性化潮流模型用于最优潮流计算时存在的节点功率失配量问题,有效提升了电力系统运行的安全性。
[0005]本专利技术第一方面实施例提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法,包括:
[0006]构建一个线性化最优潮流回归模型,所述模型的约束条件包括:线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束;
[0007]根据历史量测断面,对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识;
[0008]根据所述回归系数的辨识结果,求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流。
[0009]在本专利技术的一个具体实施例中,所述线性化最优潮流回归模型的目标函数表达式如下:
[0010][0011]式中,代表包括主网和分布式电源的相有功出力。
[0012]在本专利技术的一个具体实施例中,所述线性化潮流抗差模型约束表达式如下:
[0013][0014][0015]式中,是相序,分别为相节点注入有功功率向量和无功功率向量,为包括主网和分布式电源的相无功出力,分别包括主网和分布式电源的相有功负荷和无功负荷;分别为相线路的有功功率向量和无功功率向量分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵,分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵;
[0016]所述线性化节点电压幅值约束表达式如下:
[0017][0018]式中,为相电压幅值平方向量,分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵;
[0019]其中,
[0020][0021][0022]式中,分别为的下限和上限,是根节点相电压幅值;为相的预定义电压参考值。
[0023]在本专利技术的一个具体实施例中,所述线性化最优潮流回归模型的约束条件还包括:
[0024]基尔霍夫电流定律约束:
[0025][0026][0027]式中,为相的节点

支路关联矩阵;为相节点

流入支路关联矩阵为Hadamard积;
[0028]系统功率平衡约束:
[0029][0030][0031]式中,i是母线编号,bi是线路编号;分别为相线路的有功功率损耗向量和无功功率损耗向量;
[0032]线路运行容量约束:
[0033][0034][0035][0036][0037]式中,是线路相传输容量向量;
[0038]发电机出力约束:
[0039][0040][0041]式中,分别为的下限和上限,分别为的下限和上限。
[0042]在本专利技术的一个具体实施例中,所述根据历史量测断面,对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识,包括:
[0043]1)获取配电网n个运行历史量测断面作为原始量测样本组成原始量测样本集合记为X
n
,n>0,其中,第j个原始量测样本x
j
包括:
[0044]2)利用主成分分析法对原始量测样本集合X
n
中选定为回归自变量的量测进行特征提取和降维处理,包括:
[0045]从原始量测样本集合中选取自变量,构建自变量集合为第j个原始量测样本的自变量;
[0046]对进行标准化处理,表达式如下:
[0047][0048]式中,为的期望,σ为的标准差;
[0049]标准化处理完毕后,得到标准化后的集合记为
[0050]计算的协方差矩阵
[0051]对协方差矩阵进行特征值分解,取最大的m个特征值所对应的单位特征向量v1,v2,...,v
m
,得到投影矩阵V=(v1,v2,...,v
m
)和更新后的自变量集合
[0052]3)根据步骤2)提取的特征和降维后的自变量,建立参数辨识模型;
[0053][0054]s.t.y
i

w
T
x
i

b≤ε+ξ
i
,w
T
x
i
+b

y
i
≤ε+ξ
i*

i

i*
≥0
[0055]其中,为待辨识模型参数;ξ
i
、为变量;y
i
为从原始量测样本集合中选取的因变量,β、ε和λ为超参数,由S折交叉验证获得;
[0056]4)对步骤3)建立的参数辨识模型求解,获得4)对步骤3)建立的参数辨识模型求解,获得的最优解。
[0057]在本专利技术的一个具体实施例中,所述求解所述线性化最优潮流回归模型采用内点法,所述最优潮流包括:的最优解。
[0058]在本专利技术的一个具体实施例中,所述自变量选取为每个原始量测样本中的所述因变量选取为每个原始量测样本的和
[0059]本专利技术第二方面实施例提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法,包括:
[0060]获取电力系统中节点的有功功率和无功功率参数、线路的有用功率和无功功率参数;
[0061]将所述参数输入预设的线性化最优潮流回归模型,所述模型输出最优潮流的生成结果;其中,所述模型的约束条件包括:线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束,所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数通过对历史量测断面进行辨识获得。
[0062]本专利技术第三方面实施例提出一种基于量测驱本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法,其特征在于,包括:构建一个线性化最优潮流回归模型,所述模型的约束条件包括:线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束;根据历史量测断面,对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识;根据所述回归系数的辨识结果,求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述线性化最优潮流回归模型的目标函数表达式如下:式中,代表包括主网和分布式电源的相有功出力。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述线性化潮流抗差模型约束表达式如下:下:式中,是相序,分别为相节点注入有功功率向量和无功功率向量,相节点注入有功功率向量和无功功率向量,为包括主网和分布式电源的相无功出力,分别包括主网和分布式电源的相有功负荷和无功负荷;分别为相线路的有功功率向量和无功功率向量分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵,分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵;所述线性化节点电压幅值约束表达式如下:式中,为相电压幅值平方向量,分别为的第一回归系数矩阵、第二回归系数矩阵、第三回归系数矩阵;其中,其中,式中,分别为的下限和上限,是根节点相电压幅值;为相的预定义电压参考值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述线性化最优潮流回归模型的约束条件还包括:基尔霍夫电流定律约束:基尔霍夫电流定律约束:式中,为相的节点

支路关联矩阵;为相节点

流入支路关联矩阵
为Hadamard积;系统功率平衡约束:系统功率平衡约束:式中,i是母线编号,bi是线路编号;分别为相线路的有功功率损耗向量和无功功率损耗向量;线路运行容量约束:量约束:量约束:量约束:式中,是线路相传输容量向量;发电机出力约束:发电机出力约束:式中,分别为的下限和上限,分别为的下限和上限。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据历史量测断面,对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识,包括:1)获取配电网n个运行历史量测断面作为原始量测样本组成原始量测样本集合记为X
n
,n>0,其中,第j个原始量测样本x
j
包括:2)利用主成分分析法对原始量测样本集合X
n
中选定为回归自变量的量测进行特征提取和降维处理,包括:从原始量测样本集合中选取自变量,构建自变量集合从原始量测样本集合中选取自变...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴文传李鹏华王彬孙峰洲孙宏斌林毅薛静玮
申请(专利权)人:清华大学国网福建省电力有限公司
类型:发明
国别省市:

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