[發明專利]一種基于潮流參數的電網未來運行趨勢預估方法及系統

在審

• 申請號: 201711335875.7
• 申請日: 2017-12-14
• 公開（公告）號: CN109961160A
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發明（設計）人: 解梅;李四勤;李亞樓;彭偉;史東宇;嚴劍峰;魯廣明;任勇;張爽;陳存林;馬軍;張煒;馬天東;劉路登
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;國家電網公司;國網寧夏電力有限公司;國網寧夏電力有限公司電力科學研究院;國網安徽省電力有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

1.一種基于潮流參數的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于：

采集當前電網潮流數據以及對所述當前電網具有影響的因素對應的數據；

將采集后的數據輸入至預先構建的歷史電網潮流和影響因素之間的關系模型中，預估電網未來運行趨勢；

所述歷史電網潮流和影響因素之間的關系模型包括關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重。

2.如權利要求1所述的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于：所述預先構建的歷史電網潮流和影響因素之間關系的模型，包括：

采集電網每個斷面的歷史電網潮流數據；

對每個斷面對應的關鍵特征采集關鍵特征對應的數據；所述關鍵特征包括：新能源發電波動、母線負荷預測誤差或調度計劃異常；

根據歷史電網潮流數據和關鍵特征計算關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重；

對關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重進行訓練，得到優化后的參數權重訓練結果；基于所述歷史電網潮流數據、關鍵特征、關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重構建電網潮流和影響因素之間關系的模型。

3.如權利要求2所述的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于：在根據歷史電網潮流數據和關鍵特征計算關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重之前，還包括：對歷史電網潮流數據和關鍵特征進行存儲；

所述對歷史電網潮流數據和關鍵特征進行存儲包括：

將采集的歷史電網潮流數據和關鍵特征進行數據整合，以斷面為單位，將關鍵特征和歷史電網潮流數據整合在一個數據文件中，作為參數訓練的輸入文件；

將整合后的歷史電網潮流數據和關鍵特征存儲到歷史數據文件中。

4.如權利要求2所述的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于：所述對關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重進行訓練，得到優化后的參數權重訓練結果，包括：

從歷史數據文件中獲取歷史電網潮流數據和關鍵特征；

對歷史電網潮流數據和關鍵特征進行訓練，計算關鍵特征所占的歷史電網潮流數據權重，并對所述權重進行優化。

5.如權利要求4所述的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于，所述對所述權重進行優化，包括：計算使得最小化風險函數的權重值，包括：

構建包含關鍵特征的權重擬合函數；

根據擬合函數構建風險函數，并計算風險函數中擬合函數與目標函數之間的殘差的最大的包含關鍵特征的權重值。

6.如權利要求5所述的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于，所述權重擬合函數的向量表示形式為：

所述風險函數表示為：

最小化風險函數表示為：

對最小化風險函數J(θ)中的每個權重參數θ_j求其偏導數，得到每個權重參數θ_j對應的梯度：

按照每個權重參數θ_j的負梯度方向來更新每一個權重參數θ_j，表示為：

式中：h_θ(xⁱ)為包含關鍵特征的權重擬合函數的向量表示形式，θ^T＝[θ₀,θ₁,...,θ_n]，n為權重分量數，m表示關鍵特征樣本數據，xⁱ表示第i個關鍵特征樣本點，表示第i個關鍵特征樣本點xⁱ的第j權重分量；y_i為預設的實際正確性目標函數；α為權重參數方差的步長。

7.如權利要求5所述的電網未來運行趨勢預估方法，其特征在于，還包括對權重進行驗證，包括使用部分數據驗證上述權重，判斷訓練結果的歷史電網潮流數據和實際電網潮流數據是否一致，得到歷史電網潮流數據和關鍵特征訓練后的成功率，直到成功率滿足設定閾值。