[發明專利]基于主成分分析和多元回歸算法的電壓越限預測模型有效
| 申請號: | 201711246872.6 | 申請日: | 2017-12-01 |
| 公開(公告)號: | CN108123436B | 公開(公告)日: | 2021-07-20 |
| 發明(設計)人: | 蔣正威;朱炳銓;張亮;張鋒明;楊才明;章立宗;余杰;張心心;沈祥;金學奇;吳凌燕;李康毅;章琦;孫瀅濤;孔錦標;張旭陽;柴鐵洪;許麗萍;陳水標;陳培東;李孝蕾;任明輝;周進;葉淑英 | 申請(專利權)人: | 國網浙江省電力公司紹興供電公司;國網浙江省電力公司 |
| 主分類號: | H02J3/00 | 分類號: | H02J3/00 |
| 代理公司: | 杭州華鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 33217 | 代理人: | 項軍 |
| 地址: | 312000 *** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 成分 分析 多元 回歸 算法 電壓 預測 模型 | ||
1.基于主成分分析和多元回歸算法的電壓越限預測模型,其特征在于包括,
電壓越限關聯因素分析模塊,對電網內外部的數據進行處理,利用相關性分析確定與電壓越限存在關聯的因素;
電壓越限關聯因素篩選模塊,根據歷史電壓越限數據確定越限時間,并分析該越限時間下關聯因素與對應額定指標的關系,如果該關聯因素在電壓越限時存在較大偏移,則保留,否則刪除;
主成分分析模塊,將保留下來的關聯因素定義為影響因素,對影響因素進行主成分分析,計算每個影響因素的因子載荷,并求取該因子載荷的絕對值,保留因子載荷絕對值大的影響因素作為電壓越限預測的主要影響因素;
影響因素權重確定模塊,根據電壓越限歷史數據和越限主要影響因素的時序數據建立電壓越限與主要影響因素的多元回歸數學模型,確定各主要影響因素權重;
電壓判別線確定模塊,對主要影響因素的時序數據進行訓練,確定電壓越限的自回歸模型,然后根據主要影響因素的權重和電壓越限判定值確定電壓判別線;
電壓越限概率計算模塊,根據當前電壓在多維空間中的位置與判別線的幾何距離,計算電壓越限概率,從而對電壓越限情況進行預測;
所述電網內外部的數據包括配變容量、電源距離、母線供電電壓、線徑寬度、配變負載、功率因素、母線電壓、線路材料、允許電流、環境溫度、地區產值,主成分分析模塊中,保留因子載荷絕對值大于0.6的影響因素,并將其作為電壓越限的主要影響因素,當主要影響因素少于3個時將因子載荷絕對值在0.5~0.6之間的因素也作為主要影響因素,所述影響因素權重確定模塊是以臺區配變為單位建立電壓越限與相關因素的多元回歸模型,該多元回歸模型如下示:
其中,y為電壓歸一值;xi為相關因素做歸一化處理后的歷史數據;wi為各類因素影響的權重;
電壓判別線L,如下式:
其中,wi為訓練得到的各主要影響的權重,xi為影響因素的歸一化值,取電壓越限判定值為額定電壓的±5%;
根據當前電壓在多維空間中的位置,做該位置到判別線L的垂線,求得最短幾何距離d,即為電壓越限的概率,分析電壓越限概率,從而對電壓越限情況進行預測,當d<0.025認為電壓越限概率低;當0.025≤d<0.05,認為電壓存在越限可能;當d>0.05,則認為電壓越限可能性極大,需要立即采取措施。
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