[发明专利]基于数据驱动的配电网规划方案可靠性快速评估方法

说明书

本发明涉及配电网规划技术领域，目的是提供基于数据驱动的配电网规划方案可靠性快速评估方法，获取多种因故障造成停电的行为通过Matlab仿真平台进行蒙特卡洛仿真，其中设备故障的概率取自厂家的出厂标定值，出厂标定值还包括有负荷数据和故障数据，通过将待规划区域的负荷数据和故障数据作为输入发送至训练好的配电网可靠性计算模型，执行步骤2；步骤2：在OpenDSS中输入待规划区域的给定条件，计算给定条件下的配电网可靠性指标，执行步骤3；步骤3：通过配电网可靠性计算模型输出待规划区域的投资方案。

技术领域

本发明涉及配电网技术领域，具体涉及基于数据驱动的配电网规划方案可靠性快速评估方法。

背景技术

配电网由于支路与节点繁多，网络拓扑相较于输电网更加复杂，因而更容易发生故障。配电网规划方案的可靠性情况是选择规划方案的重要依据之一，因此需要以这种能够快速计算配网规划方案可靠性的参数。目前，用于配网可靠性评估的方法主要有蒙特卡洛模拟法和故障后果模拟分析法。其中，蒙特卡洛模拟法的计算难度不受系统规模的影响，但计算时间长且准确率不高。故障后果分析法的可靠性计算结果具有较高的准确度，但对系统参数完整情况的要求高，且计算复杂度受系统规模影响较大。因此，上述两个方法均且难以实现对配网规划方案的可靠性的快速评估。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供基于数据驱动的配电网规划方案可靠性快速评估方法，神经网络计算挖掘到的投资方案-配电网可靠性关联关系，有利于实现快速准确的投资方案-电网可靠性计算。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于数据驱动的配电网规划方案可靠性快速评估方法，包括下列步骤：

步骤1：获取多种因故障造成停电的行为通过Matlab仿真平台进行蒙特卡洛仿真，其中设备故障的概率取自厂家的出厂标定值，出厂标定值还包括有负荷数据和故障数据，通过将待规划区域的负荷数据和故障数据作为输入发送至训练好的配电网可靠性计算模型，执行步骤2；

步骤2：在OpenDSS中输入待规划区域的给定条件，计算给定条件下的配电网可靠性指标，执行步骤3；

步骤3：通过配电网可靠性计算模型输出待规划区域的投资方案，结束。

优选的，所述配电网可靠性计算模型的训练过程包括下列步骤：

步骤21：利用枚举法列举多个投资方案作为样本进行处理，得到投资方案可靠性样本数据，执行步骤2；

步骤22：通过BP神经网络对投资方案可靠性样本数据进行学习，执行步骤23；

步骤23：使得不同的输入能够匹配对应的投资方案。

优选的，所述步骤22中，BP神经网络的输入层包含有投资的元素、新安装的设备、节点的负荷电量和DG分布式电源出力，BP神经网络的输出层为可靠性指标，BP神经网络的输出层具体包括有停电时间、停电次数和缺供电量。

优选的，BP神经网络的隐含层数为3，神经元数为35。

优选的，在OpenDSS软件中，输入要计算的待规划区域中给定条件的配电网参数文件，将参数文件保存为dss格式，参数文件包括有系统的网架结构，线路的长度与类型，配置的保护装置的位置及其控制策略。

优选的，通过Matlab仿真平台生成负荷数据，故障装置的时间数据，通过matlab的DSSText.Command指令实现故障和负荷数据的动态计算。

优选的，所述步骤21中，投资方案中的投资元素包含有线路、配变、开关、线路、重合器和熔断器，根据投资元素确定投资行为编号，其中，投资行为为线路扩容、新增线路、线路延长。

本发明的有益效果是：

(1)能够快速匹配出最适合待研究区域的配电网规划方案。