【技术实现步骤摘要】
一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法
[0001]本专利技术涉及台区低电压分析
，具体为一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法
。
技术介绍
[0002]近些年，电力系统随着生活水平提高随之扩大系统规模，电网日趋复杂，伴随着天气因素，用户用电随之变化，而其中不乏因电网调度不善导致电压偏低的用户，影响用户日常用电使用体验
。
负荷预测在电力系统规划
、
计划
、
调度运行等方面扮演着重要的角色，它是确保电网安全经济运行的基础，并为这些工作提供了支撑
。
负荷预测根据预测时间范围的不同，可以分为长期
、
中期
、
短期和超短期预测
。
其中，短期负荷预测对电网公司的日常运营起到关键的指导和调节作用
。
[0003]目前电力公司在对台区末端用户的电压质量的管理首端中，主要依赖于监测的手段，在配电变压器侧和末端低压用户侧的监测点统计低电压持续时间，从而找出存在问题的台区
。
这...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取用户档案
、
用户运行数据和历史年气象数据；步骤二：使用欧几里的距离算法计算参数相关性并设置阈值，过滤相关参数；步骤三：根据低压用户基础档案
、
历史年气象数据和日冻结电量训练低压用户日冻结电量神经网络模型，将该神经网络模型标记为
M1
；步骤四：根据台区基础档案
、
历史年
24
时刻气象数据和台区负荷训练台区负荷神经网络模型，将该神经网络模型标记为
M2
；步骤五：使用分支定界算法确定低压用户与三相间从属关系；步骤六：在线获取次日
24
时刻气象数据，根据神经网络模型
M1、M2
得到次日模拟负荷曲线；步骤七：根据用户三相从属关系及用户
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时刻有功功率，通过三相潮流计算，预测低压用户次日低压概率
。2.
根据权利要求1所述的一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于：所述用户档案包括用户用电性质
、
台区配变容量
、
台区投运年限和台区供电用户数数据；所述用户运行数据包括历史年台区有功功率
、
无功功率
、
历史年负荷数据和历史年台区末端低压用户的日冻结电量；所述历史年气象数据包括气象划分
、
天气
、
温度
、
湿度
、
太阳辐射量和风量数据
。3.
根据权利要求2所述的一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于：所述过滤相关参数分为低压用户日冻结电量相关参数过滤和台区负荷相关参数过滤
。4.
根据权利要求3所述的一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于：所述欧几里的距离算法，在
n
维空间一般性公式为：维空间一般性公式为：通过公式判断输入参数与期望输出的相关性
。5.
根据权利要求4所述的一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于：所述神经网络模型
M1、M2
均采用卷积神经网络模型，
CNN
，其输入输出表达式为
o
l+1
(i
，
j)
＝
f(net
l+1
(i
，
j))
；式中
net
l+1
(i
，
j)
表示在第
L
层输入矩阵第
i
行，第
j
列的数值，
ω
l
(m,n)
表示第
L
层的卷积核中第
m
行，第
n
列的权重参数；
o
l+1
(i
，
j)
表示第
L
层输出矩阵第
i
行，第
j
列的数值，
M*M
为卷积核大小
。6.
根据权利要求5所述的一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于：所述训练神经网络模型具体方式为降低几何距离损失函数，所述损失函数分为均方差，
Mean Squared Error MSE
为主的几何损失函数和平均绝对误差，
Mean Absolute Error MAE
为主的几何损失函数；所述
MSE
损失函数表达式为：所述
MAE
损失函数表达式为：
7.
根据权利要求6所述的一种基于负荷预测与潮流计算的台区低电压预测方法，其特征在于：所述使用分支定界算法确定低压用户与三相间从属关系具体为：通过获取低压用户电量
e1、e2...e
n
和台区首端配变的三相电量
E
a
、E
b
、E
c
，设低压用户从属于
A、B、C
相的概率分别为
r
a1
、r
a2
...r
an
，
r
b1
、r
b2
...r
bn
，
r
c1
、r
c2
...r
cn
；目标函数为，末端用户在
A、B、C
相上分配时，台区首末端三相电量误差最小，函数为：约束条件为从属概率为正整数，且只能属于三相中的一相，约束模型为：使用分支定界算法计算每个用户与三相间的从属最优解
r
a1
、r
a2
...r
...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟涛，李德鑫，李成钢，王伟，张海锋，曹慧，李沛，张家郡，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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