基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法及系统，涉及无功优化决策技术领域，将历史数据输入至预先建立的基于参数规划的ADN无功优化模型内，输出得到离散决策动作，将离散决策动作整合生成得到决策动作数据集；接收样本参数集合，生成将样本参数集合的参数到决策动作数据集内离散决策动作整合的映射关系；将映射关系输入至预先建立的决策树集成分类器内进行学习训练，输出得到集成学习模型，利用集成学习模型计算得出无功优化决策结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无功优化决策，具体的是基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法及系统。

技术介绍

1、传统配电网逐渐向主动配电网(active distribution network,adn)转变。不同于传统的无源配电网，adn的显著特征是具有灵活可变的网络拓扑且包含大量的分布式电源(distributed generator,dg)，如光伏、风机、电动汽车等。其中，dg出力具有间歇性和波动性的特点，使配电网整体有功资源的可控性变弱，这致使adn的电压质量问题更为突出，也对无功控制策略的决策实时性提出了更高的要求。为应对配电网的电压质量问题，目前的研究考虑了各类无功补偿设备(简称为调压设备)的特性，以有功网损、电压偏移、设备动作成本等作为目标构建配电网无功优化(volt/var opti-mization,vvo)问题的数学模型。调压设备依据其响应速度不同，可分为离散型设备和连续型设备。其中，离散型设备指以离散挡位控制的调压设备，如并联电容器(shunt capacitor,sc)、有载分接开关(on-loadtap charger,oltc)，其挡位在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述预先建立的基于参数规划的ADN无功优化模型的建立过程：根据参数规划理论建立实际的配电网无功优化场景的参数规划数学模型，然后从系统经济性和新能源消纳的角度出发，选取最小化网损和新能源削减作为无功优化的目标，得到基于参数规划的ADN无功优化模型。

3.根据权利要求1所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述实际的配电网无功优化场景的参数规划数学模型公式如下：>

4.根据权利...

【技术特征摘要】

1.基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述预先建立的基于参数规划的adn无功优化模型的建立过程：根据参数规划理论建立实际的配电网无功优化场景的参数规划数学模型，然后从系统经济性和新能源消纳的角度出发，选取最小化网损和新能源削减作为无功优化的目标，得到基于参数规划的adn无功优化模型。

3.根据权利要求1所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述实际的配电网无功优化场景的参数规划数学模型公式如下：

4.根据权利要求2所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述预先建立的基于参数规划的adn无功优化模型的目标函数如下：

5.根据权利要求1所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述历史数据包括节点负荷和dg出力的设定过程：

6.根据权利要求1所述的基于决策树集成的配电网在线无功优化决策方法，其特征在于，所述样本参数集合为对于样本大...

【专利技术属性】
技术研发人员：景晓松，孙宏宇，钱融，贾广昊，李奇，
申请(专利权)人：北京中电飞华通信有限公司，
类型：发明
国别省市：