[發明專利]一種基于BART算法和超吸收壁的電網電壓無功優化方法

有效

• 申請號: 201310667023.3
• 申請日: 2013-12-10
• 公開（公告）號: CN103618315A
• 公開（公告）日: 2014-03-05
• 發明（設計）人: 黃欣;高明;魏勇軍;劉有志;楊立洪;李東旭;胡揚;葉石罡;郭燚
• 申請（專利權）人: 廣州供電局有限公司;華南理工大學
• 主分類號: H02J3/16
• 分類號: H02J3/16
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 黃磊

1.一種基于BART算法和超吸收壁的電網電壓無功優化方法，其特征在于，包括下述步驟：

第一步：首先將電網電壓無功歷史數據，用電負荷歷史數據，AVC系統定值從各系統中抽取，導入裝載到數據倉庫中；

第二步：對一段時間內歷史數據進行去噪音預處理，對數據進行越限診斷特征因素提取，獲得初步的越限模式傾向；

第三步：針對各系統越限數據進行分析，在初步獲得的越限模式傾向及越限特征的基礎上，建立全面的包括越限模式、越限特征的越限診斷知識庫，為過程控制提供依據；

第四步：根據第二步所述特征因素，以及特征因素之間的相關性，采用逐步排除的方式，利用第二、三步處理后特征因素數據，建立基于BART算法的電壓越限診斷模型，采用Gibbs抽樣方法逐步迭代計算模型參數直至參數收斂；

第五步：預測當前節點電壓無功，提取當前節點電壓數據特征因素，對知識庫規則進行匹配，以及獲得當前節點系統特征；

第六步：建立電壓時間序列的Brown運動模型，確定序列的漂移項參數與波動項參數，設定兩條動態變化的超吸收壁，從而建立基于超吸收壁Brown運動的模型；

第七步：模擬分析當前節點超吸收壁的運動模型的特征，對參數進行自學習，利用BART算法挖掘事件之間潛在關系，建立AVC超吸收壁規則庫，應用AVC超吸收壁規則庫解決越限診斷問題中不確定問題；

第八步：根據第七步中所分析節點超吸收壁運動模型特征，及AVC超吸收壁規則庫對當前系統數據特征診斷結果，考慮當前用電負荷變化率、補償電容器容量和允許動作次數、有載調壓變壓器分接頭位置，獲得操作規則指令；

第九步：將操作規則指令以定值形式寫入電力系統仿真系統模擬，試運行進行指令模擬，模擬調節有載調壓分接頭位置和模擬補償電容器組投切，對模擬系統電壓無功過程進行各項安全指標及平穩指標進行評估，在模擬有效的情況下以外部指令形式，對定值實現調整。

2.根據權利要求1所述的基于BART算法和超吸收壁的電網電壓無功優化方法，其特征在于，第二步中，采取KPCA方法對數據進行越限診斷特征因素提取，其具體方法為：

輸入空間數據即去噪音后數據為取對稱、連續且滿足Mercer條件的高斯徑向基函數核函數：

K(x,xi)=exp(-||x-xi||2σ2)]]>

存在并構造一個Hilbert空間H,對映射Φ:有

K(xi,xj)=Σn=1dFΦn(xi)·Φ(xj)]]>

且由此映射而得的特征空間中數據滿足中心化的條件，即

Σμ=1MΦ(xμ)=0]]>

式中d_F是H空間的維數，由特征空間中的協方差矩陣：

C=1MΣμ=1MΦ(xμ)Φ(xμ)T]]>

可以得到測試樣本在特征向量空間V^k的投影為:

(vk·Φ(x))=Σi=1M(αi)k(Φ(xi),Φ(x))]]>

核矩陣修正為

Kμv→Kμv-1M(Σw=1MKμw+Σw=1MKwv)+1M2Σw,τ=1MKwτ,μ=1,...,M]]>

進一步可計算得到已修正的核矩陣X，在提取出的特征向量上的投影

Y=KL·α，

其中α=(α₁,...,α_t)；

所得的投影Y即為數據經KPCA降維后所得數據。