[发明专利]基于数据驱动启发式优化的城市高压配电网阻塞管理方法在审
申请号: | 201911245120.7 | 申请日: | 2019-12-06 |
公开(公告)号: | CN111105025A | 公开(公告)日: | 2020-05-05 |
发明(设计)人: | 刘畅;陈刚;腾予非;史华勃;范成围;丁理杰;朱童 | 申请(专利权)人: | 国网四川省电力公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06N3/063 | 分类号: | G06N3/063;G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/06;H02J3/00 |
代理公司: | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人: | 王杰 |
地址: | 610000 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 数据 驱动 启发式 优化 城市 高压 配电网 阻塞 管理 方法 | ||
1.基于数据驱动启发式优化的城市高压配电网阻塞管理方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:采集城市高压配电网节点支路连接关系,获取多个高压配电网可行拓扑及节点负荷样本;
S2:对每个可行拓扑及节点负荷样本,进行潮流计算,得到每个可行拓扑及节点负荷样本对应的节点电压、支路功率;
S3:对每个可行拓扑及节点负荷样本进行N-1校验,计算N-1违约量;
S4:建立节点电压预测神经元网络,对每个可行拓扑及节点负荷样本对应的节点电压进行拟合,建立支路功率预测神经元网络,对每个可行拓扑及节点负荷样本对应的支路功率进行拟合,建立N-1违约量预测神经元网络,对每个可行拓扑及节点负荷样本的N-1违约量进行拟合;
S5:将拟合好的节点电压预测神经元网络、支路功率预测神经元网络、N-1违约量预测神经元网络、输电线路传输容量、变电站容量、发电机出力上下限、电压幅值上下限、切负荷上限作为约束条件,将切负荷总量最小作为目标函数,构建城市高压配电网阻塞管控模型;
S6:获取当前高压配电网拓扑状态、节点切负荷量,求解城市高压配电网阻塞管控模型,输出优化后的高压配电网拓扑状态及切负荷量。
2.根据权利要求1所述基于数据驱动启发式优化的城市高压配电网阻塞管理方法,其特征在于,所述步骤S1中,基于佳点集理论获取多个高压配电网可行拓扑及节点负荷样本。
3.根据权利要求1或2所述基于数据驱动启发式优化的城市高压配电网阻塞管理方法,其特征在于,所述步骤S1中,高压配电网可行拓扑的表达如下:
其中,表示高压配电网拓扑状态,为其对应的可达性矩阵,表示电源点之间的连接关系矩阵,表示电源点和高压配电网节点的连接关系矩阵,表示高压配电网节点连接关系矩阵,表示矩阵的第j列元素,表示矩阵中第i行第j列元素。
4.根据权利要求1或2所述基于数据驱动启发式优化的城市高压配电网阻塞管理方法,其特征在于,所述步骤S1中,节点负荷样本的计算过程如下:
令Pn={rsk,|k=1,2,3,...,n},则高压配电网中各节点负荷可计算为:
其中s表示高压配电网节点数,p表示满足p≥2s+3的质数,n表示样本数,rs表示s维空间中的一个点,Pn表示样本容量为n的佳点集,PD,max、PD,min表示负荷的最大值及最小值,表示样本容量为n的高压配电网节点负荷。
5.根据权利要求1所述基于数据驱动启发式优化的城市高压配电网阻塞管理方法,其特征在于,所述步骤S3中,N-1违约量的计算过程如下:
其中,i表示样本编号;j、k表示节点编号;m表示N-1场景编号;l表示支路编号;CN-1表示N-1场景集合;ξm表示第m个N-1场景的违约量;及分别表示电压幅值上下限、支路功率上下限的裕度;ε(x)表示阶跃函数,通过阶跃函数映射,将裕度为负值的状态筛选出来,作为该场景下的违约量,Ii表示当前样本下所有N-1场景违约量的总和。
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