一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法技术

一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，包括以下步骤：1)构造表征多种N‑1场景的潮流数据特征，得到训练集；2)构建基于全连接神经网络的潮流计算模型；3)利用训练集训练潮流计算模型，构建输入输出函数关系；4)获取不满足N‑1校验的待调整潮流状态作为越限潮流样本；5)将越限潮流样本输入至潮流计算模型中，计算潮流样本的输出和越限值，判断是否满足N‑1校验，若不满足则进行步骤6)；6)基于梯度下降法和迭代策略计算出输入调整量，对越限潮流样本进行调整后，返回步骤5)，直至越限潮流样本满足N‑1校验时，结束对抗过程。本发明专利技术能够基于对抗过程自动生成使越限潮流调整为满足N‑1校验的潮流状态的调整措施。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统及其自动化领域，具体涉及一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法。

技术介绍

1、潮流调整在电力系统的日常运行中起着重要的作用，其目标是在电压幅值或支路功率越限情况下生成调节节点注入功率的潮流调整方法。然而，随着电力系统规模的扩大和可再生能源的增加，电力系统变得越来越复杂，这使得潮流越限情况也变得更加复杂。在实际操作中，电力系统的操作者根据专家经验确定调整方案再进行n-1验证。对于如此复杂的电力系统，仅凭专家经验很难制定出满足n-1校验的调整方案。

2、目前，潮流调整方法主要可以分为两类，一类是直接优化方法，另一类是数据驱动方法。其中，直接优化方法致力于通过数值计算和对n-1校验进行建模，优化得到调整策略，以实现潮流状态的调整。然而，用直接优化方法构建的模型包含许多非线性和非凸性潮流约束，使其在有限时间内难以解决。现有研究通过线性化来简化这些非线性和非凸性潮流束以加速求解，尽管线性化误差非常小，但存在精度损失，且在n-1校验时,数值求解方法中的迭代计算非常耗时。而在实际电力系统中，计算时间有限，所以直接优化方法难以在实际情景本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述表征多种N-1场景的潮流输入特征X如下所示：

3.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述潮流计算模型的输出如下所示：

4.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述潮流计算模型的权重和偏置如下所示：

5.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述越限值的计算公式如下所示：

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【技术特征摘要】

1.一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述表征多种n-1场景的潮流输入特征x如下所示：

3.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述潮流计算模型的输出如下所示：

4.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述潮流计算模型的权重和偏置如下所示：

5.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，其特征在于，所述越限值的计算公式如下所示：

6.根据权利要求1所述的一种基于对抗过程的...

【专利技术属性】
技术研发人员：段师琪，余娟，杨知方，高茂胜，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：