[发明专利]基于随机矩阵和智能场景匹配的配电网无功优化方法

说明书

基于随机矩阵和智能场景匹配的配电网无功优化方法，属于交流配电网运行控制技术领域。该方法直接利用配电网在运行过程中产生的负荷数据、光伏发电、电动汽车充电数据，甚至温度、光照、风速等环境数据，分别构造随机矩阵；根据单环极限定理，计算各随机矩阵特征根的分布规律，提取平均谱半径、最大/最小谱半径、圆环外/环上/环内特征根分布比例等统计特征；利用主成分分析法对上述统计特征进行整合，得出主成分表征配电网运行状态；根据得到的主成分进行场景特征匹配，以匹配场景下的控制策略作为当前时段的无功优化控制策略。本发明技术方案实现了基于数据驱动的配电网无功优化和电压管理，为配电网的优化运行提供了一条新途径。

技术领域

本发明属于交流配电网运行控制技术领域，具体涉及一种基于随机矩阵和智能场景匹配的配电网无功优化方法。

背景技术

配电网的无功优化和电压管理是配电网优化运行的一项重要工作，它是利用配电网中变压器的可调分接头、固定电容器组和SVC无功补偿资源，尽可能地减小有功网损和节点电压偏移，使配电网运行于一个更优的状态。传统的无功优化方法，依赖于配电网的模型和参数，并在优化过程中反复计算配电网的潮流，计算工作量大，决策时间长，适应性较差；以粒子群算法、人工神经网络为代表的人工智能优化算法，随着配电网复杂程度的增加计算结果不稳定，易陷于局部最优。

近年来，随着传感技术和通信技术的发展，大数据技术和随机矩阵理论得到了快速发展，并日益广泛地应用于人类社会的各个领域。大数据技术在一定程度上脱离物理模型，从数据驱动角度分析挖掘电网关联性和运行特征，使得电网运行人员直观迅速的了解电网当前运行情况，并对电网状态做必要的修正，减小电网故障概率。

随机矩阵理论是一种大数据分析方法，在电力领域应用已取得了初步的研究成果。上海交通大学的科研团队提出了随机矩阵在电力系统中的应用理念，分析随机矩阵统计学特征与电网变量之间的相关性，并用于分析配电网运行状态、评估设备性能等多个领域。贺兴等发表的《随机矩阵理论在电力系统认知中的应用初探》文献中初步探索了随机矩阵理论应用于电力系统的可行性，通过建立数据模型，从数据模型中分析数据之间关联关系，进而分析电网扰动影响；由徐心怡等发表的《基于随机矩阵理论的配电网运行状态相关性分析方法》文献中利用随机矩阵理论，提出一种建立数据模型的新方法，分析了配电网各种影响因素与电网运行状态的关联性；由严英杰等发表的《基于高维随机矩阵大数据分析模型的输变电设备关键性能评估方法》文献中提出一种基于高维随机矩阵理论的大数据模型，以实现输变电设备关键性能评估和异常状态检测。中国电科院基于随机矩阵理论，充分运用历史数据和当前数据从整体上对电力系统稳定性进行分析与评估。由刘威等发表的《基于随机矩阵理论的电力系统暂态稳定性分析》文献中将随机矩阵理论和时间序列理论相结合，提出了一种以数据驱动方法为主导的电网暂态稳定分析方法；同样由刘威等发表的《基于随机矩阵理论与熵理论的电网薄弱环节辨识方法》文献中提出一种随机矩阵理论与熵理论相结合的辨识方法，来分析辨识电网薄弱环节。由吴茜等发表的《基于随机矩阵理论的电网静态稳定态势评估方法》文献中提出一种基于随机矩阵理论的数据融合方法，综合考虑历史大数据和实时数据，对电力系统静态稳定态势进行评估。以上文献将随机矩阵理论主要用于分析配电网运行状态、评估设备性能以及分析电力系统稳定性等领域，而本专利是基于随机矩阵理论提取配电网无功优化矩阵的统计特征来表征配电网运行状态，运用智能场景匹配的方法实现配电网的无功优化控制，有别于以上研究成果。