【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，属于电气设备。
技术介绍
1、单母线合环电力系统"通常是指电力系统中的一种电力配电结构。在电力系统中，电力从发电厂通过输电网传输到各个用户。单母线合环电力系统是一种电力系统结构，其中存在一个主要的电力母线(通常是一条主要的电力输电线路)，该母线构成一个环路，并且在环路上有多个配电点与用户相连接。即使在系统中的某一部分出现故障时，电力系统仍然可以通过环路的其他部分提供电力。这提高了系统的可靠性和鲁棒性，因为即使出现故障，电力可以通过其他路径继续传输。
2、母线合环的主要是提供冗余路径。通过将多个母线形成一个环路，当系统中的某个母线发生故障或需要维护时，电流可以通过其他路径继续传输，避免系统中断。这提高了电力系统的可靠性，确保在一些异常情况下仍然能够提供稳定的电力供应，母线合环有助于实现电力系统中各个母线之间的负载均衡。在正常运行情况下，电流可以在合环中的不同路径上流动，从而分担负载，减小过载的风险。这有助于提高电力系统的效率和稳定性当电力系统中的故障发生时，母线合环可以帮助快速定位问题的位置。通过监测电流和电压的变化，系统操作人员可以迅速确定故障发生的母线段，从而更快地采取修复措施，减小系统停运时间。
3、现有的母线合环电力系统稳定性较差，尤其在故障出现后需要切换合环时，需获取多个环路中的电压、电流等基础数据，并在合环过程中严密监控竖直波动。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种单母线合环电力系统稳定性优
2、数据采集系统，通过在电力系统中安装分散式dtu单元对母线合环电力系统中关键点位进行实时监测获取关键点位的电压和电流数据，并将数据通过光纤通信发送汇总中数据处理终端，
3、数据处理终端，提取各个点位中电压和电流生成相应的点位特征量x，
4、监管模块，对数据处理终端中的点位特征量带入至预设的计算模型从而计算该点位的状态标签y，
5、报警系统，通过对状态标签y的数值进行校验，从而将点位数据上传至控制中心，控制中心依据故障状态执行相应切断或调整操作。
6、具体的，在电力系统中安装分散式dtu单元，这些传感器实时监测母线合环电力系统的关键点位，包括关键母线的电压和电流数据。这些数据通过光纤通信传送到数据处理终端，数据处理终端收到来自传感器的电压和电流数据后，数据处理终端提取各个点位中的电压和电流，并生成相应的点位特征量x。这个特征量x反映了母线合环电力系统各个关键点位的电力状态，监管模块将数据处理终端将生成的特征向量x带入预设的计算模型中，计算该点位的状态标签y。这个状态标签y是根据预设的计算模型对电压和电流等数据进行分析和处理得到的，可以反映点位的当前电力状态，通过对状态标签y的数值进行校验，如果发现异常或超过预设的阈值，报警系统将相应点位的数据上传至控制中心。这些异常可能表示潜在的稳定性问题或故障情况，控制中心接收到异常数据后，依据事先设定的规则和策略，执行相应的切断或调整操作。这些操作可以包括切断故障点位以防止进一步损害，或者调整系统参数以优化整个电力系统的稳定性。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述点位特征量为数据处理终端通过提取单位时间t内点位测量数据的方差值形成特征向量xi＝(v(i),i(i))，
8、
9、
10、其中i为测量点位，j表示时间步，n是单位时间内的测量次数，和为电压与电流方差值，v和i为点位i的方差值，vij和iij为电压和电流的测量值。
11、具体的，通过引入电压和电流方差值的组合作为特征向量，系统可以更全面地捕捉电力系统中的动态变化，有助于更精准地预测潜在问题并提高系统的稳定性。此外，方差值的使用还能够更好地反映电力系统中的波动和不稳定性，为故障预测和实时监测提供更为细致的信息，将整体特征向量带入监管模块中的预设计算模型，得到该点位的状态标签y。这一步是基于电压和电流方差值的组合进行状态预测，以进一步提高系统的灵敏性和准确性。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述计算模型具体采用svm训练模型，
13、其中αi为支持向量的拉格朗日乘子；yi为训练样本的类别标签，取值为+1或-1；k(xi,x)为核函数，将输入样本xi映射到高维空间；xi为数据终端处理后的的特征向量；b为偏置项用于调整决策函数的位置，x为待预测样本。
14、具体的，使用已知的训练样本和对应的类别标签yi进行训练,训练样本可通过过往运行数据提取获得，通过最大化支持向量之间的间隔，svm找到一个最优的决策边界，以确保在未知样本上有更好的泛化性能，将数据处理终端生成的特征向量xi作为svm的输入，这些特征向量反映了电力系统点位在单位时间内电压和电流方差值的组合，对于待预测的样本xi，将其代入训练好的svm模型中，计算得到的y的值，通过与预设的阈值比较，确定点位的状态标签通过采用svm模型，系统能够更精准地从特征向量中学习电力系统的状态，提高预测的准确性。svm在高维空间中的映射和支持向量的选择能够有效处理复杂的非线性关系，使其成为适用于复杂电力系统状态预测的有效工具，通过采用svm模型，系统能够更精准地从特征向量中学习电力系统的状态，提高预测的准确性。svm在高维空间中的映射和支持向量的选择能够有效处理复杂的非线性关系，使其成为适用于复杂电力系统状态预测的有效工具
15、作为本专利技术的进一步方案，所述核函数具体为高斯核函数
16、
17、k(xi,x)为核函数的输出，表示样本xi和x之间的相似性，
18、2σ2决定了指数函数的宽度，其中σ是带宽参数，
19、‖xi-x‖2表示输入样本xi和x之间的欧氏距离的平方。
20、具体的,使用高斯核函数计算样xi和x之间的相似性，即k(xi,x)。高斯核函数基于输入样本间的欧氏距离的平方，通过指数函数将距离转换为相似性，svm模型训练将计算得到的核矩阵作为svm模型的输入，进行模型的训练。svm将学习一个决策边界，以在高维空间中有效地分离不同类别的样本，利用训练好的模型对未知样本进行预测。对于待预测的样本xi，将其代入svm模型中，通过计算得到的决策函数输出y，与预设的阈值进行比较，以确定点位的状态标签，高斯核函数在svm中的应用有助于处理非线性问题，因为它将输入样本映射到高维空间中，使得数据在高维空间中更容易线性可分。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述所述报警系统设有报警阈值t，t＝0，所述y大于t时则该点位故障，当y小t是则该点位正常。
22、具体的，报警阈值y是一个预先设定的参数，表示在svm模型输出y上的一个截断点。当y大于t时，系统认为该点位正常；当y小于等于t时，系统认为该点位出现故障,在每次进行点位状态预测时，将模型输出的y与报警阈值t进行比较。具体判断规则如下：
23、如果y>t，则系统判断该点位正常，无需报警。
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1.一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，包括；
2.根据权利要求1所述的一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述点位特征量为数据处理终端通过提取单位时间t内点位测量数据的方差值形成特征向量xi＝(V(i),I(i))。
3.根据权利要求1所述一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述计算模型具体采用SVM训练模型，
4.根据权利要求3所述的一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述核函数具体为高斯核函数
5.根据权利要求3所述一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述所述报警系统设有报警阈值T，T＝0，所述Y大于T时则该点位故障，当Y小T是则该点位正常。
6.根据权利要求5所述的一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述报警系统在检测到点位故障时，通过远程控制隔离故障点位，并提高数据采样密度记录故障和隔离后点位数据信息。
7.根据权利要求6所述的一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，报警系统在检测到点位故障时，通过光纤通讯
...【技术特征摘要】
1.一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，包括；
2.根据权利要求1所述的一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述点位特征量为数据处理终端通过提取单位时间t内点位测量数据的方差值形成特征向量xi＝(v(i),i(i))。
3.根据权利要求1所述一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述计算模型具体采用svm训练模型，
4.根据权利要求3所述的一种单母线合环电力系统稳定性优化方法，其特征在于，所述核函数具体为高斯核函数
5.根据权利要求3所述一种单母线合环电力系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈建方，赖玮，杨孝刚，
申请(专利权)人：安徽东哲电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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