一种数据驱动的基于库普曼算子的PMU优化配置方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数据驱动的基于库普曼算子的PMU优化配置方法及系统，首先基于库普曼理论，选择库普曼观测子，再基于电力系统动态方程推导增广库普曼观测子表达式，将电力系统历史数据应用到扩展动态模态分解(EDMD)算法中，利用矩阵伪逆获取增广库普曼算子的最小二乘解，最后基于可观性程度指标建立PMU最优配置模型，利用改进的遗传算法求解给定PMU数目情况下的优化配置方法。本发明专利技术方法侧重于消除模型不确定性对PMU优化配置的影响，并将原始非线性模型映射到线性空间，极大提升了计算效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统的，主要涉及了一种数据驱动的基于库普曼算子的pmu优化配置方法及系统。

技术介绍

1、同步相量测量单元(pmu)是监测电力系统实时状态的优秀设备，其不仅能够提供精准的电压\电流幅值量测，同时可以提供相位信息，但其高昂的成本仍然是一个现实问题，因此需要对pmu的最佳放置进行研究。传统上，研究人员依靠基于模型的方法来分析这个问题，往往在考虑可观性的前提下最小化总花费。然而，这些模型驱动的方法不仅存在不可避免的参数不确定性，而且对于复杂的电力系统动态模型来说，计算量也很大。同时，尽管传统的pmu优化配置问题解决了系统可观的问题，但是考虑到系统复杂的非线性动态特性，如何更好地收集关键母线的动态状态信息以评估整个电力系统目前的运行状况是更加值得解决的问题。因此，pmu优化配置问题的研究方向逐渐转变为如何在相关配置方法下更大程度地获取系统的动态特征。

2、随着库普曼理论的不断发展，使得基于数据驱动的电力系统动态分析成为可能。库普曼理论以数据驱动的方式将原有的非线性状态空间提升为高维线性库普曼空间，充分消除了模型差异，同时实现了较高的计本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据驱动的基于库普曼算子的PMU优化配置方法，其特征在于:基于库普曼理论，选择库普曼观测子，再基于电力系统动态方程推导增广库普曼观测子表达式，将电力系统历史数据应用到扩展动态模态分解(EDMD)算法中，利用矩阵伪逆获取增广库普曼算子的最小二乘解，最后基于可观性程度指标建立PMU最优配置模型，利用改进的遗传算法求解给定PMU数目情况下的优化配置方法。

2.如权利要求1所述的一种数据驱动的基于库普曼算子的PMU优化配置方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

3.如权利要求2所述的一种数据驱动的基于库普曼算子的PMU优化配置方法，其特征在于：所述步骤S1中，通过截...

【技术特征摘要】

1.一种数据驱动的基于库普曼算子的pmu优化配置方法，其特征在于:基于库普曼理论，选择库普曼观测子，再基于电力系统动态方程推导增广库普曼观测子表达式，将电力系统历史数据应用到扩展动态模态分解(edmd)算法中，利用矩阵伪逆获取增广库普曼算子的最小二乘解，最后基于可观性程度指标建立pmu最优配置模型，利用改进的遗传算法求解给定pmu数目情况下的优化配置方法。

2.如权利要求1所述的一种数据驱动的基于库普曼算子的pmu优化配置方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

3.如权利要求2所述的一种数据驱动的基于库普曼算子的pmu优化配置方法，其特征在于：所述步骤s1中，通过截断无限维观测函数来近似得到无限维的观测子，因而选取有限维观测函数g(xk)：

4.如权利要求3所述的一种数据驱动的基于库普曼算子的pm...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐一骏，葛佳成，吴在军，陆帅，胡秦然，顾伟，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：