[发明专利]一种电网拓扑结构节点电压感知方法及装置

说明书

本发明涉及一种电网拓扑结构节点电压感知方法及装置，包括：获取当前时刻电网拓扑结构的功率数据；根据当前时刻电网拓扑结构的功率数据确定当前时刻电网拓扑结构的各节点电压；其中，所述电网拓扑结构的功率数据包括各发电机组有功功率和无功功率以及各负荷的有功功率和无功功率；本发明基于电网拓扑结构的功率数据预测电网拓扑结构的节点电压，解决了传统机理分析模型在节点电压预测时结果不准确的问题。

技术领域

本发明涉及电力数据预测技术领域，具体涉及一种电网拓扑结构节点电压感知方法及装置。

背景技术

随着新能源在电力系统中的渗透率不断提高，风电、光伏等新能源增加了电网运行的复杂性，风电、光伏等新能源的出力波动性使得电网无功-电压的波动性增强，而传统的无功-电压机理分析模型，在处理非线性和时变性问题时，获得的结果精确性较低，难以达到预期效果。电网调控系统可以高效的采集、传输和储存电网的实时运行数据并存储，但目前尚未充分挖掘电网的实时运行数据中蕴含的潜在信息。

因此，本领域需要提供一种可以解决传统机理分析模型在新能源大量接入电网情况下节点电压预测不准确的方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种电网拓扑结构节点电压感知方法及装置，通过电网拓扑结构的功率数据预测电网拓扑结构的节点电压，解决了传统机理分析模型在节点电压预测时结果不准确的问题。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

本发明提供一种电网拓扑结构节点电压感知方法，其改进之处在于，所述方法包括：

获取当前时刻电网拓扑结构的功率数据；

根据当前时刻电网拓扑结构的功率数据确定当前时刻电网拓扑结构的各节点电压；

其中，所述电网拓扑结构的功率数据包括：各发电机组有功功率和无功功率以及各负荷的有功功率和无功功率。

优选的，所述根据当前时刻电网拓扑结构的功率数据确定当前时刻电网拓扑结构各节点电压，包括：

将当前时刻电网拓扑结构的功率数据作为预先获取的广义回归神经网络模型的输入层数据，获得预先获取的广义回归神经网络模型输出的当前时刻电网拓扑结构的各节点电压。

进一步的，所述预先获取的广义回归神经网络模型的获取过程包括：

获取各发电机组的有功功率样本值和无功功率样本值以及各负荷的有功功率样本值和无功功率样本值；

基于所述各发电机组的有功功率样本值和无功功率样本值以及各负荷的有功功率样本值和无功功率样本值进行潮流计算，获得电网拓扑结构的各节点电压样本值；

将各发电机组的有功功率样本值和无功功率样本值以及各负荷的有功功率样本值和无功功率样本值作为广义回归神经网络模型的输入层样本，将电网拓扑结构的各节点电压样本值作为广义回归神经网络模型的输出层样本，训练广义回归神经网络模型，获得所述预先获取的广义回归神经网络模型。

进一步的，按下述方法获取各负荷的有功功率样本值和无功功率样本值：

利用蒙特卡洛抽样算法对预先获取的各负荷的有功功率对应的正态分布概率模型和各负荷的无功功率对应的正态分布概率模型进行抽样，获得各负荷的有功功率样本值和无功功率样本值；

其中，按下式确定预先获取的各负荷的有功功率对应的正态分布概率模型的分布函数：

式中，f(p)为负荷有功功率p对应的分布概率，μ_p为负荷历史有功功率的均值，σ_p为负荷历史有功功率的标准差；

按下式确定预先获取的各负荷的无功功率对应的正态分布概率模型的分布函数：