基于数据驱动潮流及灵敏度解析的配电网电压控制方法技术

基于数据驱动潮流及灵敏度解析的配电网电压控制方法，首先根据配电网历史潮流运行数据对反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行训练，构建基于数据驱动的非线性潮流回归模型，实现不依赖配电网线路参数的潮流计算；然后根据节点有功、无功变化对电压幅值的影响，以最小二乘法(least square,LS)获取电压‑有功、电压‑无功灵敏度矩阵，作为电压控制的技术支撑；基于得到的灵敏度解析值构建配电网电压控制模型，实现对配电网电压的有效控制；最后以IEEE33节点实验验证本文所提方法的有效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配电网运行与控制，具体涉及一种融合数据驱动潮流建模技术与灵敏度解析的新型配电网电压控制方法。

技术介绍

1、近年来，随着双碳目标的不断推进，我国电力系统结构也正逐步向新型电力系统转变。然而，随着越来越多的风光等清洁能源的接入，由于其输出功率波动性和随机性的特征，导致整个配电网中潮流返送以及电压越限现象频繁，给配电网的安全可靠运行带来了严峻挑战。

2、潮流计算作为电压控制的基础，通过计算各节点的功率方程可以有效感知配电网的实时运行状态并分析出灵敏度系数矩阵，进而为电压控制提供技术支撑。文献《含高渗透率光伏的配电网分布式电压控制》基于电压-有功和电压-无功灵敏度矩阵，并利用光伏逆变器的调压功能，实现了分布式电压控制。文献《考虑节点功率储备与gin中心性的主动配电网动态集群电压控制》根据电压灵敏度矩阵建立了主动配电网电压控制模型，并通过动态粒子群算法(dynamic particle swarm optimization,d-pso)进行模型求解。文献《考虑变流器无功调节的含高比例分布式光伏配电网多时间尺度电压控制方法》首先根据电压-无本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于数据驱动潮流及灵敏度解析的配电网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤1.1中，所述极坐标方程为：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤1.2中，所提出的BPNN共有输入层、隐藏层、输出层组成；输入层用于接受原始的输入数据，隐藏层用于获取高维的抽象特征；输出层用于输出最终的计算结果；其训练过程分为两个阶段，即前向和反向传播；在前向传播阶段，输入信息通过网络传递，每一层的输出即为下一层的输入；反向传播阶段用于对网...

【技术特征摘要】

1.基于数据驱动潮流及灵敏度解析的配电网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s1中，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤1.1中，所述极坐标方程为：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤1.2中，所提出的bpnn共有输入层、隐藏层、输出层组成；输入层用于接受原始的输入数据，隐藏层用于获取高维的抽象特征；输出层用于输出最终的计算结果；其训练过程分为两个阶段，即前向和反向传播；在前向传播阶段，输入信息通过网络传递，每一层的输出即为下一层的输入；反向传播阶段用于对网络的权重进行更新，以减少模型最终的输出结果与实际值的误差；

5.根据权利要求1至4其中之一所述的方法，其特征在于，在步骤s2中，包括以下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：周云海，季怀招，林可意，周勇，罗琰琳，郑培城，陈潇潇，张泰源，王徳淞，饶亲城，盛洪洋，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：