[发明专利]一种基于实际电网监测信息的电压暂降随机预估方法有效
申请号: | 201810738766.8 | 申请日: | 2018-07-06 |
公开(公告)号: | CN109034461B | 公开(公告)日: | 2021-04-20 |
发明(设计)人: | 常潇;王金浩;亢银柱;张敏;樊瑞;韦鹏飞;卢文清;徐永海;赵军;王晋川;刘翼肇;李胜文;王锬;杨赟磊;李慧蓬;张世锋;肖莹;黄明;田翰臻 | 申请(专利权)人: | 国网山西省电力公司电力科学研究院;华北电力大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/21 |
代理公司: | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人: | 朱琨 |
地址: | 030000*** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 实际 电网 监测 信息 电压 随机 预估 方法 | ||
1.一种基于实际电网监测信息的电压暂降随机预估方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、读取实际电网参数,经过处理后得到节点导纳矩阵;
B、获取实际电网监测系统各节点的实测暂降数据,经处理后得到基于实测数据的故障信息模型,包括故障类型信息模型Ptype和故障持续时间信息模型Pdur;
C、建立系统故障信息模型,包括故障线路信息模型Pline、故障位置信息模型Pspot和故障阻抗信息模型Pres;
D、采用拉丁超立方采样生成故障信息,建立故障信息原始数据库,包括故障线路原始数据库、故障位置原始数据库、故障类型原始数据库、持续时间原始数据库以及故障阻抗原始数据库;
E、进行故障仿真模拟,得到各暂降事件的暂降特征值,包括暂降幅值、持续时间和暂降类型;计算各节点暂降指标,将已安装监测装置节点的预估暂降指标与电网实测暂降指标对比,计算得到预估结果与实测结果的误差;判断误差是否小于20%,若误差不满足上述要求,对故障信息模型进行修正,重复步骤E,直至误差小于20%或达到预先设置的修正次数,得到最终预估结果;
所述步骤E还包括以下子步骤:
E1、输入系统参数,依据步骤D得到的故障信息原始数据库,进行故障仿真模拟,得到各次暂降事件的暂降特征值,包括暂降幅值、持续时间、暂降类型;
E2、分别计算每个已安装监测装置节点的预估暂降指标与电网实测暂降指标的误差值,假设第i个节点的预估暂降指标与电网实测暂降指标分别为Ies,i和Irel,i,则误差值εi的计算公式为:
E3、将各节点按误差由大到小进行排序,设置每个已安装监测装置节点的误差允许值,按照误差由大到小的节点顺序分别将每个已安装监测装置节点的误差与该误差允许值进行比较,若误差不在误差允许值的范围内,则利用皮尔森相关分析法得到各节点暂降指标与故障信息模型之间的关联性,选取与各节点关联性最大的故障信息,对故障信息模型进行修正;
对故障信息模型进行修正的方法为:
E3-1数据处理
针对各个节点,筛选出各节点暂降指标及引起各次暂降事件的故障信息,包括故障线路、故障位置、故障阻抗和故障持续时间;
E3-2对数据进行归一化处理
采用离差标准化方法对步骤E3-1得到的数据进行归一化处理,即对原始数据进行线性变换,使变换结果映射到[0,1]之间,其转换函数为:
式中,c*为步骤E3-1得到的数据归一化映射后的结果,c为映射前的原始数据,max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值;
E3-3模型修正
利用皮尔森相关分析法,得到各节点暂降指标与各故障信息之间的关联性,并将各节点的关联性进行排序,选择与暂降指标关联性最大的故障信息,对步骤B、C建立的故障信息模型进行修正;
模型修正的具体方法为:
E3-3-1、选取与节点关联性最大的故障信息,将与之对应的故障信息模型附加一个修正系数α,以修正该故障信息模型;
E3-3-2、假设与节点1关联性最大的故障信息为故障线路,则对与节点1连接的线路进行修正,将与节点1连接的线路故障率分别加上修正系数α1,则与节点1连接的线路e修正后的线路故障率为:
Pe,re=Pe+α1
式中,Pe,re为线路e修正后的线路故障率,Pe为线路e的原始线路故障率;
E3-3-3、对与节点1电气距离较远的线路分别减去修正系数α1,则与节点1连接的线路f修正后的线路故障率为:
Pf,re=Pf-α1
式中,Pf,re为线路f修正后的线路故障率,Pf为线路f的原始线路故障率;
E3-3-4、经过上述修正后得到新的线路故障信息模型,重新生成故障信息原始数据库,进行故障仿真模拟,统计各次暂降事件,计算各节点暂降指标,将节点1的预估暂降指标与电网实测暂降指标对比进行修正后误差计算,若误差大于20%,继续上述修正,直至误差小于20%或达到预先设定的修正次数,最终得到与节点1相连线路的线路故障率;
E3-3-5、依照上述修正方法对h个节点逐一修正,若修正后仍存在不在误差范围内的节点,再对不在误差范围内的节点按照上述修正方法同时做修正,最终得到与已安装监测装置的h个节点相连线路的故障率;
E4、利用修正后的故障信息模型,重新生成故障信息原始数据库,进行故障仿真模拟,统计各次暂降事件,计算各节点暂降指标,给出未安装监测装置节点的所有节点的暂降指标及各节点每次暂降事件的暂降特征值,包括暂降类型、暂降幅值、暂降持续时间;
所述修正系数α的计算方法如下:
1)假定系统共有H个节点,其中有h个装有监测装置的节点,将所述H个节点分别编号为1,2,3,…,h,h+1,h+2,…,H,即前h个节点为装有监测装置的节点,后H-h个节点为未安装监测装置的节点;
2)假设h个节点的预估暂降指标与电网实测暂降指标的误差分别为ε1,ε2,ε3,…,εh,对h个节点依次进行修正,每个节点的修正系数分别记为α1,α2,α3,…,αh;
3)首先对节点1,设置α1初值为0.01,每次修正量为0.01,则第k次修正的修正系数为α1=|0.01+0.01*k|;
其中,α1的正负按照如下规则选取:
a)当节点1的暂降指标与故障信息呈正相关时,暂降指标随故障信息的增大而增大,若ε1为正,则预估暂降指标大于实测暂降指标,故障信息修正系数α1为负;若ε1为负,则预估暂降指标小于实测暂降指标,故障信息修正系数α1为正;
b)当节点1的暂降指标与故障信息呈负相关时,暂降指标随故障信息的增大而减小,若ε1为正,则预估暂降指标大于实测暂降指标,故障信息修正系数α1为正;若ε1为负,则预估暂降指标小于实测暂降指标,故障信息修正系数α1为负。
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