[发明专利]无功电压优化模型的建立方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种无功电压优化模型的建立方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取历史最优策略库；建立第一XGBoost模型，并根据历史最优策略库对第一XGBoost模型进行训练，得到最优出力XGBoost模型以及出力误差数据库；建立第二XGBoost模型，并根据出力误差数据库对第二XGBoost模型进行训练，得到误差修正XGBoost模型；根据最优出力XGBoost模型和误差修正XGBoost模型，建立无功电压优化模型。本发明能够提升无功电压优化模型的在线运行速度，以便于及时更新配电网的优化策略。

技术领域

本发明涉及配电网优化技术领域，尤其涉及一种无功电压优化模型的建立方法、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着配电网中分布式光伏电源接入容量越来越高，也对配电网安全稳定运行提出了巨大挑战。光伏电源具备一定的无功支撑能力，其无功电压控制响应速度较快，且不会额外增加配电网设备投资成本。由此使得，通过光伏电源进行无功电压优化，逐渐成为配电网无功电压调节的重要手段之一。

现有技术中，配电网中的无功电压优化模型通常为非线性非凸模型，可采用遗传算法、粒子群算法等启发式算法进行求解，进而得到最优的无功电压优化策略。光伏电源根据最优的无功电压优化策略进行无功电压调节，从而保障配电网安全稳定运行。

但实际应用中，采用启发式算法对非线性非凸模型进行求解时，需要大量循环计算，求解耗时长，从而导致该无功电压优化模型在线运行速度慢，光伏电源无法及时进行无功电压调节，不利于配电网安全稳定运行。

发明内容

本发明实施例提供了一种无功电压优化模型的建立方法、电子设备及存储介质，以解决现有的无功电压优化模型在线运行速度慢，无法及时更新优化策略的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种无功电压优化模型的建立方法，包括：

获取历史最优策略库；

建立第一XGBoost模型，并根据所述历史最优策略库对所述第一XGBoost模型进行训练，得到最优出力XGBoost模型以及出力误差数据库；

建立第二XGBoost模型，并根据所述出力误差数据库对所述第二XGBoost模型进行训练，得到误差修正XGBoost模型；

根据所述最优出力XGBoost模型和所述误差修正XGBoost模型，建立无功电压优化模型。

在一种可能的实现方式中，所述历史最优策略库包括：不同的历史工况信息及其对应的历史最优出力；

根据所述历史最优策略库对所述第一XGBoost模型进行训练，得到最优出力XGBoost模型以及出力误差数据库，包括：

将所述历史工况信息作为所述第一XGBoost模型的输入信息，将所述历史最优出力作为所述第一XGBoost模型的输出信息，对所述第一XGBoost模型进行训练，得到最优出力XGBoost模型；

将所述历史工况信息输入所述最优出力XGBoost模型，得到最优出力结果；

根据所述最优出力结果和所述历史最优出力，建立出力误差数据库。

在一种可能的实现方式中，所述出力误差数据库包括：不同的历史工况信息及其对应的出力误差结果；

根据所述出力误差数据库对所述第二XGBoost模型进行训练，得到误差修正XGBoost模型，包括：

将所述历史工况信息作为所述第二XGBoost模型的输入信息，将所述出力误差结果作为所述第二XGBoost模型的输出信息，对所述第二XGBoost模型进行训练，得到误差修正XGBoost模型。