[发明专利]一种园区配电系统运行方式智能辨识以及优化方法

权利要求书

1.一种园区配电系统运行方式智能辨识以及优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a：收集园区配电系统电气相关数据，对第二日进行光伏出力预测；

步骤b：简化当前已知配电系统拓扑结构，并采用贝叶斯模型描述开关状态与节点电压的关系，实现从原始电气拓扑到概率图模型的转化；实现过程如下：

(b-1)简化原始物理拓扑模型；

(b-2)建立物理-概率图模型，变电站母线与负荷点的电压相关系数可以通过皮尔逊相关系数来衡量，具体计算公式如下：

式中，V_P和V_L分别表示变电站母线和负荷点的电压，cov(V_P,V_L)为V_P和V_L之间的协方差,σ(VP)和σ(VL)表示V_P和V_L数据的标准差；

根据配电系统网络开关状态与节点电压间的相互关系，建立以贝叶斯网络为基础的物理-概率模型，实现由原始物理拓扑至概率图模型的有效映射；

步骤c：收集当日的节点电压以及开关状态数据，根据历史数据采用置信度推理算法实现园区配电系统当前的拓扑连接方式有效辨识；拓扑运行方式的辨识过程如下：

(c-1)配电系统历史运行数据预处理；

(c-2)利用历史运行数据获取先验概率和条件概率分布，采用置信度推理算法推断物理-概率图模型中开关的状态时需要获取随机变量的先验概率分布以及条件概率分布；

先验概率和条件概率分布通过配网历史运行数据得出；变量的先验概率分布通过古典概型描述，变量间的条件概率分布用最大似然估计方法得出，作为下一步训练学习的基础；

(c-3)采用置信度推理算法推理开关的运行状态、推断配电系统拓扑的运行方式；

步骤d：在日前所辨识的拓扑运行方式基础上，以潮流约束、配网辐射约束和转供约束，建立以变电站负载率均衡为目标的配电系统运行方式优化调度模型；配电系统拓扑运行方式优化调度数学模型如下：

拓扑运行方式优化的目标函数为：

其中，f表示当前拓扑运行方式下的变电站负载均衡系数，e_n代表园区内变电站n的负载率，为园区内所有变电站的平均负载率，m为变电站的个数；

拓扑运行方式优化的约束条件如下：

约束1：线路容量约束：

式中，L_j表示第j条线路上所有负载量，Z_k为开关k的通断状态，用0或1表示，其中0表示开关断开而1表示开关闭合；k∈j表示开关k为线路j上所有开关集合，R_j为线路j的额定容量；

约束2：主变容量约束：

式中，L_a为供电负载量，N为由变电站n所供电的所有负载集合，S_n为变电站n的额定容量；

约束3：节点电压约束：

V_i,min≤V_i≤V_i,max

其中，V_i为节点i处的电压，V_i,min与V_i,max分别为节点i处电压的下限及上限；

约束4：潮流约束：

式中，P_i与Q_i分别表示节点i处的有功出力及无功出力，P_DGi与Q_DGi为光伏发电在节点i处的有功及无功功率，P_Di与Q_Di为节点i处负荷的有功功率及无功功率；U_i及U_j为节点i与节点j的电压幅值，G_ij与δ_ij分别为节点i,j的电导及相角差，B_ij与θ_ij为节点i,j的电纳及相角差；N_b表示所有与节点i相邻的节点集合；

约束5：转供约束：

即当前的配网拓扑运行方式需要满足在系统内某处发生故障时能及时通过预留的备用主变进行负荷转供，保证配电系统安全可靠的运行；

约束6：配电系统辐射状约束：

配电网要求优化后的拓扑运行方式满足辐射状运行：

式中，表示负荷点i到变电站n所有路径的通断状态，N为园区内所有变电站的集合；

步骤e：采用遗传算法求解所述配电系统运行方式优化调度模型，将优化调度结果用于第二日的开关决策投切方案。

2.根据权利要求1所述的一种园区配电系统运行方式智能辨识以及优化方法，其特征在于，步骤a的实现过程如下：

(1)根据光伏出力大小与光照强度与温度强关联，负荷大小与温度、湿度及日类型强关联，收集相关历史运行数据并进行数据预处理；

(2)负荷数据是以一定采样频率获得的间断时序数据，引用时序的动态贝叶斯模型来表征时序影响下负荷与热度、冷度、湿度以及日类型的关联，并采用基于前向-后向算法推导第二日预测节点负荷的概率；

(3)以海量光伏出力的历史预处理数据为基础，通过基于时间序列的长短记忆神经网络学习光伏出力的波动规律，将同一负荷类型的配电变压器的历史数据投入到神经网络模型中；

采用基于密度的聚类算法DBSCAN进行聚类划分，减少数据的噪声干扰；

根据所建立的长短记忆神经网络，并采用Nesterov Adam optimizer作为其优化器，对第二日的光伏出力进行有效预测。