[发明专利]基于大数据自由熵理论和场景匹配的配电网无功优化方法

摘要

基于大数据自由熵理论和场景匹配的配电网无功优化方法，属于配电网无功优化领域。所述方法包括：结合配电网系统，构建自由熵指标序列；根据自由熵指标的构建方法，计算出待优化时刻的自由熵指标和历史大数据中各时刻的自由熵指标；计算历史大数据中自由熵指标与系统总负荷间的皮尔森相关系数；计算待优化时刻各指标与历史时刻各指标的总体偏离度；找到对应总体偏离度最低的历史时刻，实现智能场景匹配，该历史时刻所对应的无功优化策略作为当前待优化时刻的无功优化策略。本发明利用大数据技术，摆脱了模型参数的限制，考虑了分布式电源和新型随机负荷对配电网的影响，实现了配电网的无功优化和电压管理，为配电网的优化运行提供了一条新的途径。

主权项

1.基于大数据自由熵理论和场景匹配的配电网无功优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤(1)，结合配电网系统，构建自由熵指标序列；步骤(2)，根据自由熵指标的构建方法，计算出待优化时刻的自由熵指标和历史大数据中各时刻的自由熵指标；步骤(3)，计算历史大数据中自由熵指标与系统总负荷间的皮尔森相关系数；步骤(4)，利用步骤(2)中得到的自由熵指标和步骤(3)中得到的皮尔森相关性系数计算待优化时刻各指标与历史时刻各指标的总体偏离度；步骤(5)，利用步骤(4)中得到的总体偏离度，找到对应总体偏离度最低的历史时刻，实现智能场景匹配，该历史时刻所对应的无功优化策略作为当前待优化时刻的无功优化策略。