[发明专利]一种基于人工神经网络的输配网全局潮流计算方法

权利要求书

1.一种基于人工神经网络的输配网全局潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取若干个配电网的样本，利用配电网的样本对人工神经网络进行训练；

S2、初始化输电网与配电网的支路节点数据，并对输电网与配电网各类数据进行整理统计；

S3、通过步骤S1中训练好的人工神经网络对配电网潮流进行预测，预估配电网根节点的有功与无功功率，并将根节点功率传递给输电网边界点；

S4、进行输电网潮流计算；

S5、判断输电网边界点功率是否满足收敛条件，若不满足，则更新边界点电压幅值，重复步骤S3；若满足，进行步骤S6；

S6、将边界点电压传递给配电网根节点；

S7、初始化配电网各节点电压，利用前推回代法进行各配电网潮流计算，得到配电网潮流分布；

S8、输出输配网全局潮流计算结果；

在采用人工神经网络输配网潮流计算边界点功率收敛之后，所述步骤S7中的配电网潮流计算与步骤S4、S8中的输电网潮流计算采用传统的输配网全局潮流计算模型：

其中，输电网潮流计算数学模型为：

边界点潮流计算的数学模型为：

配电网潮流计算数学模型为：

式中，CM、CB分别为输电网、边界节点集合，CM_i、CB_i为第i个配电网节点集合、边界点集合；S_i为节点i的注入功率。

2.根据权利要求1所述的基于人工神经网络的输配网全局潮流计算方法，其特征在于：所述步骤S1中利用配电网的样本对人工神经网络进行训练包括以下步骤：

(1)将各配电网的首端电压、配电网总负荷、总阻抗、配电网负荷中不同功率因数分段的占比，轻、重负荷占比数据进行整理和统计的数据作为人工神经网络的输入量；

(2)将配电网中分布式电源的接入类型、向配电网输入的有功功率与无功功率、接入位置作为人工神经网络的输入量，其中分布式电源的接入类型根据其接入的节点类型分类；

(3)将根节点的总功率作为人工神经网络的输出量；

(4)对若干个配电网样本进行潮流计算，得到其根节点功率，整理上述配电网样本中(1)～(3)的输入量，对神经网络进行训练。

3.根据权利要求1或2所述的基于人工神经网络的输配网全局潮流计算方法，其特征在于：所述步骤S5中，由人工神经网络法预估配电网根节点功率，将根节点功率传递给边界点进行输电网潮流迭代，得到边界点电压，从而更新输入量根节点电压，而其他输入量在后面的人工神经网络法进行预估时保持不变。