【技术实现步骤摘要】
基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法及系统
[0001]本公开属于黑启动过电压预测
，尤其涉及一种基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法及系统。
技术介绍
[0002]黑启动是在整个系统全停后进行的自救和恢复，整个过程中电力系统处于十分薄弱的状态，任何微小的偏差和扰动都有可能造成黑启动的失败。因此制定后的黑启动方案需要经过严格的审核和仿真校验方能实施。其中，对黑启动过电压（即空载线路合闸过电压）的校验是黑启动方案校验的重要组成部分。
[0003]现有技术中虽然有提出用人工智能方法对空载合闸过电压进行快速预测。但是，影响黑启动过电压的因素众多，现有技术未考虑线路参数、断路器合闸初相角等因素对过电压的影响，造成预测结果不准确，此外也没有考虑不同的因素对过电压的影响程度的不同，从而影响预测结果。
技术实现思路
[0004]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本公开提供了一种基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法及系统，主要目的在于提高黑启动过电压预测的准确性。<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法，其特征在于，包括：获取电网黑启动过程中空载线路的合闸过电压和多种电压影响参数，所述多种电压影响参数包括合闸线路长度、线路并联电抗器补偿值、电源电阻、电源漏抗、线路每千米电阻、线路每千米正序电抗和合闸初相角；利用皮尔逊相关系数计算所述合闸过电压和所述多种电压影响参数的第一相关系数集；利用余弦相似度计算所述合闸过电压和所述多种电压影响参数的第二相关系数集；基于所述多种电压影响参数、所述第一相关系数集、所述第二相关系数集获得模型输入数据，将所述模型输入数据输入循环神经网络模型得到过电压预测值集，采用权重分配相关系数法，基于所述合闸过电压、所述过电压预测值集、所述第一相关系数集和所述第二相关系数集获得目标相关系数集；构建神经网络模型，将所述神经网络模型的各神经元的初始权值和初始阈值作为座头鲸的位置向量，误差函数作为适应度函数，采用改进的鲸鱼算法获得各神经元的最优权值和最优阈值，基于最优权值和最优阈值得到目标神经网络模型；基于所述多种电压影响参数和所述目标相关系数集获得目标输入数据，将所述目标输入数据输入所述目标神经网络模型输出合闸过电压目标预测值。2.如权利要求1所述的基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法，其特征在于，利用收敛因子的初始值和终值、非线性均衡系数和最大迭代次数对鲸鱼算法的收敛因子进行优化，以得到所述改进的鲸鱼算法。3.如权利要求1所述的基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法，其特征在于，所述神经网络模型采用BP神经网络。4.如权利要求1所述的基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法，其特征在于，所述模型输入数据包括第一模型输入数据和第二模型输入数据，所述过电压预测值集包括第一过电压预测值集和第二过电压预测值集；所述基于所述多种电压影响参数、所述第一相关系数集、所述第二相关系数集获得模型输入数据，将所述模型输入数据输入循环神经网络模型得到过电压预测值集，包括：基于所述多种电压影响参数和所述第一相关系数集获得第一模型输入数据，将所述第一模型输入数据输入循环神经网络模型得到第一过电压预测值集；基于所述多种电压影响参数和所述第二相关系数集获得第二模型输入数据，将所述第二模型输入数据输入循环神经网络模型得到第二过电压预测值集。5.如权利要求4所述的基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测方法，其特征在于，所述采用权重分配相关系数法，基于所述合闸过电压、所述过电压预测值集、所述第一相关系数集和所述第二相关系数集获得目标相关系数集，包括：基于所述合闸过电压和所述第一过电压预测值集获得第一误差；基于所述合闸过电压和所述第二过电压预测值集获得第二误差；采用权重分配相关系数法，基于所述第一误差、所述第二误差、所述第一相关系数集和所述第二相关系数集获得目标相关系数集。6.一种基于权重分配相关系数的黑启动过电压预测系统，其特征在于，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志鹏，薛晓峰，黄秀晶，常云潇，苏婉莉，张晨曦，吴可，魏寒，池伟恒，寇水潮，王小辉，薛磊，贺婷，张立松，赵俊博，
申请(专利权)人：华能罗源发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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