[发明专利]一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法

说明书

本发明涉及一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法，包括下列步骤：S1：获取包括PMU量测数据、SCADA数据和营销数据在内的配电网的量测数据，建立配电网运行量测数据库，并对不良量测数据进行预处理；S2：建立多维灰色‑神经网络混合协调预测模型，将配电网量测数据作为输入数据，对下一时刻系统各节点的出力情况进行预测；S3：建立融合PMU的支路电流的前推回代潮流算法，利用该算法对步骤S2的预测结果计算各个预测时刻的电压，获取潮流结果；S4：获取每个预测时刻的潮流结果，实现基于PMU的配电网运行趋势预测。与现有技术相比，本发明具有反映配电网的运行趋势更加准确、预测精度高、收敛速度快等优点。

技术领域

本发明涉及一种配电网运行趋势预测方法，尤其是涉及一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法。

背景技术

随着我国电力需求的持续增长，以及社会经济发展中出现的能源紧缺和环境污染等问题日益严重，大规模分布式电源、电动汽车接入以及多元用户供需互动成为配电网的典型特征。然而，分布式电源的随机性、间歇性以及负荷的多元化、互动性会引起配电网运行状态复杂多变，准确的刻画配电网运行状态及趋势变化是确保配电网安全稳定运行的重要工作。鉴于同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)的应用能为刻画配电网运行状态提供实时运行数据，使其在配电网的推广应用成为可能。究其根本，这是因为与输电网相比，配电网存在结构较为复杂、数据采集相对困难等问题，从而使用传统的量测技术无法及时的刻画配电网高密度实时运行趋势。对此，亟需提出合适的配电网运行趋势预测方法，准确分析配电网未来的运行趋势，进一步提高配电网的安全可靠运行水平。现有技术大多没有考虑预测精度受多种因素共同影响，不能准确反映配电网的运行趋势。因此，构建复杂量测条件下的配电网运行趋势预测方法成为必须考虑的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于PMU的配电网运行趋势预测方法，用于获取准确的配电网运行趋势以实现对配电网的有效维护及建设，本发明方法包括下列步骤：

步骤一、获取配电网的PMU量测数据、SCADA数据、营销数据等量测数据，建立配电网运行量测数据库，并对不良量测数据进行预处理。

其中，PMU量测数据为实测数据，不考虑量测误差，直接运用在步骤二和步骤三中，而量测数据中的负荷数据常存在缺损和跳变等误差，降低预测的精度，引起预测负荷曲线发生变形。本发明从以下两个方面对历史数据进行预处理，以提高预测精度。

首先假设某天的24点负荷为：

L＝{l(1),l(2),…l(24)}

1)对于量测数据缺损进行如下判断：

|l(h)-l(h-1)|＜λ(h＝2，3，…，24，λ为常数)

若该日任意两相邻负荷量测数据之差均小于λ，则判定该日负荷量测数据为异常数据，并删除相应量测数据。如果该日任意两个小时及其以上的负荷量测数据小于λ，可按如下原则进行处理：

对于节假日：负荷量测数据具有周期性、年相似性的特性。根据该特性找到上一年该日负荷量测数据作为基准负荷L(y-1,d)，在修正日期之前找到最接近的负荷量测数据，将两者之间的差值Δ作为负荷量测数据的年增长量，则待修正日对应的负荷量测数据修正值L(y,d)的表达式如下：

L(y,d)＝L(y-1,d)+Δ

对于普通日：根据负荷日相似性原理，寻求异常日之前的正常运行数据，按如下公式处理：