【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统优化，特别涉及基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法。
技术介绍
1、电力系统中的无功优化是一个复杂而关键的问题，它涉及到电力系统的稳定运行、经济性和可靠性。现关于电力系统无功优化方法，已有相关专利；比如公开号为cn107968445b的中国专利公开了一种含分布式电源的配网无功优化方法，该方法包括通过收集所在配网常规技术参数，获取往年分布式电源出力数据，考虑配网中慢调节变量和灵活性调节变量的两阶段调节方式，找到在分布式电源出力的所有极限场景下都能满足配网运行安全性且尽量保证经济性的慢调节变量决策方案。该专利可以通过灵活性调节变量应对分布式电源出力的随机性，提高电力系统运行的安全性和经济性。
2、然而，上述专利虽然可以解决分布式电源出力随机性带来的配网运行安全性隐患，但该无功优化方法通常只考虑单个时间尺度上的问题，无法适应现代电力系统动态变化的特点，导致在某些情况下无法获得最优解，甚至可能产生不稳定的系统行为。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，结合了配网重构和多时间尺度无功优化的优点，可以在不同的时间尺度上同时考虑系统的稳定性和经济性，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，所述方法包括以下步骤：
4、步骤一：确定优化目标并制定优化策略，获取配电网运行数据，收集电力系统运行数据，
5、步骤二：建立多时间尺度的无功优化模型，将获取到的无功优化策略转化为数学模型，基于建立的无功优化模型将预测信息及调控方式逐层细化，协调配电网无功电压的大幅调节、小幅调控和反馈调整；
6、步骤三：求解优化模型并实施优化方案，通过预测模型对各时段进行预测，采用滚动优化方式对日前阶段和日内阶段的配电网无功电压进行优化，通过反馈矫正对日前阶段和日内阶段的配电网无功电压进行反馈调整，以实现最优解；
7、步骤四：监测与调整，在实施过程中，对配电网的运行状态进行实时监测，并根据检测结果对优化方案进行调整，确保优化目标的实现。
8、进一步的，针对步骤一中确定优化目标并制定优化策略，具体包括：
9、通过实时获取数据采集终端，获取配电网和电力系统的实时运行数据，同时，对获取到的实时运行数据进行预处理，将预处理后的实时运行数据存储至数据库中；
10、基于收集到的优化目标对实时运行数据进行处理和分析，确定配电网和电力系统的无功需求，基于所述配电网和电力系统的无功需求制定相应的无功优化策略。
11、进一步的，对获取到的实时运行数据进行预处理，具体包括：
12、通过分类数据标签从所述实时运行数据中获取每个数据标签对应的运行子数据并将其整合为该数据标签对应的运行数据数据集；
13、将运行数据数据集与标准数据进行比对，判断是否存在不良数据，若比对存在较大偏差时，则可能存在无用数据；
14、确认每个运行数据数据集中无用数据的影响因子是否大于等于预设阈值，若是，确认该运行数据数据集中存在不良数据，若否，确认该运行数据数据集中未存在不良数据；
15、对存在不良数据的运行数据数据集进行标记，对标记为异常的数据进行数据处理。
16、进一步的，确定配电网和电力系统的无功需求，具体包括：
17、获取所述运行数据对应的时序特征信息，根据所述时序特征信息从运行数据中提取每个负荷量的时序序列数据；
18、基于每个负荷量的时序数列数据确定该负荷量的用电特征信息，将每个负荷量的时序序列数据和基础值作为模型输入样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型；
19、基于每个负荷量的识别模型确定每个负荷量的用电变化规律，从而对配电网的负荷进行分析，包括负荷类型、负荷大小和负荷分布，基于负荷分析结果确定配电网的无功需求。
20、进一步的，针对步骤二中建立多时间尺度的无功优化模型，具体包括：
21、定义无功功率、电压等变量，以及相关的控制变量和状态变量，根据无功优化策略，建立目标函数；
22、根据电力系统的实际情况，建立相应的约束条件，将目标函数和约束条件转化为数学模型；
23、根据历史数据和实时数据，对未来一段时间内的配电网运行状态进行预测，根据预测信息和无功优化目标，将无功优化策略逐层细化。
24、进一步的，协调配电网无功电压的大幅调节、小幅调控和反馈调整，具体为：
25、建立协调机制和信息共享机制，确保大幅调节、小幅调控和反馈调整之间的协调配合，避免相互干扰和冲突；
26、根据系统运行状态和预测信息，制定合理的调度策略，基于建立的信息共享机制实现信息共享，确保各种调节方式的合理使用和优先级安排；
27、在系统电压波动较大或需要快速调节时，进行大幅调节；在系统电压波动较小或需要精细调节时，进行小幅调控；在系统运行状态稳定时，进行反馈调整。
28、进一步的，针对步骤三中通过预测模型对各时段进行预测，具体包括：
29、根据实际需求，确定预测的目标时段和预测内容，获取相关历史数据和实时数据，根据预测目标和数据特点确定对应的预测模型；
30、使用所述预测模型对新获取到的数据进行训练，得到预测模型的参数和结构，获取验证数据对所述预测模型进行验证，并基于验证结果对预测模型进行评估，直至评估值高于预设阈值；
31、基于所述预测模型获取各时段的预测结果，包括各时段的负荷预测和分布式电源出力预测。
32、进一步的，针对步骤三中采用滚动优化方式对日前阶段和日内阶段的配电网无功电压进行优化，具体包括：
33、日前阶段优化：根据预测信息和当前系统运行状态，对日前阶段的配电网无功电压进行优化；
34、日内阶段优化：在日内阶段，根据实时监测数据和预测信息，对配电网无功电压进行实时调整和优化。
35、进一步的，针对步骤三中通过反馈矫正对日前阶段和日内阶段的配电网无功电压进行反馈调整，具体包括：
36、反馈矫正机制建立：建立反馈矫正机制，通过实时监测系统运行状态和调节效果，及时发现问题并进行调整；
37、反馈调整实施：根据反馈矫正机制的输出结果，对日前阶段和日内阶段的配电网无功电压进行反馈调整。
38、进一步的，针对步骤四中监测与调整，还包括：建立持续改进机制，持续收集配电网的运行数据和调节数据，定期对配电网的无功优化效果进行检查与评估，根据评估结果及时调整优化策略和控制方式。
39、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
40、通过确定优化目标并制定优化策略，构建建立多时间尺度的无功优化模型对配电网进行无功优化，有助于提高配电网的稳定性和经济本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤一中确定优化目标并制定优化策略，具体包括：
3.如权利要求2所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：对获取到的实时运行数据进行预处理，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：确定配电网和电力系统的无功需求，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤二中建立多时间尺度的无功优化模型，具体包括：
6.如权利要求5所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：协调配电网无功电压的大幅调节、小幅调控和反馈调整，具体为：
7.如权利要求6所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤三中通过预测模型对各时段进行预测，具体包括：
8.如权利要求7所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针
9.如权利要求8所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤三中通过反馈矫正对日前阶段和日内阶段的配电网无功电压进行反馈调整，具体包括：
10.如权利要求9所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤四中监测与调整，还包括：建立持续改进机制，持续收集配电网的运行数据和调节数据，定期对配电网的无功优化效果进行检查与评估，根据评估结果及时调整优化策略和控制方式。
...【技术特征摘要】
1.基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤一中确定优化目标并制定优化策略，具体包括：
3.如权利要求2所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：对获取到的实时运行数据进行预处理，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：确定配电网和电力系统的无功需求，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：针对步骤二中建立多时间尺度的无功优化模型，具体包括：
6.如权利要求5所述的基于配网重构的多时间尺度的无功优化方法，其特征在于：协调配电网无功电压的大幅调节、小幅调控和反馈调整...
【专利技术属性】
技术研发人员：南钰，寇晓适，郑罡，武亚非，陶岩，宋丽华，马浩博，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司开封供电公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。