[發明專利]基于隨機矩陣和智能場景匹配的配電網無功優化方法

有效

• 申請號: 201811223487.4
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109546659B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 吳俊勇;安然;石琛;邵美陽;朱孝文;郝亮亮
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: H02J3/18
• 分類號: H02J3/18;H02J3/16
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 張建綱

基于隨機矩陣和智能場景匹配的配電網無功優化方法，屬于交流配電網運行控制技術領域。該方法直接利用配電網在運行過程中產生的負荷數據、光伏發電、電動汽車充電數據，甚至溫度、光照、風速等環境數據，分別構造隨機矩陣；根據單環極限定理，計算各隨機矩陣特征根的分布規律，提取平均譜半徑、最大/最小譜半徑、圓環外/環上/環內特征根分布比例等統計特征；利用主成分分析法對上述統計特征進行整合，得出主成分表征配電網運行狀態；根據得到的主成分進行場景特征匹配，以匹配場景下的控制策略作為當前時段的無功優化控制策略。本發明技術方案實現了基于數據驅動的配電網無功優化和電壓管理，為配電網的優化運行提供了一條新途徑。

技術領域

本發明屬于交流配電網運行控制技術領域，具體涉及一種基于隨機矩陣和智能場景匹配的配電網無功優化方法。

背景技術

配電網的無功優化和電壓管理是配電網優化運行的一項重要工作，它是利用配電網中變壓器的可調分接頭、固定電容器組和SVC無功補償資源，盡可能地減小有功網損和節點電壓偏移，使配電網運行于一個更優的狀態。傳統的無功優化方法，依賴于配電網的模型和參數，并在優化過程中反復計算配電網的潮流，計算工作量大，決策時間長，適應性較差；以粒子群算法、人工神經網絡為代表的人工智能優化算法，隨著配電網復雜程度的增加計算結果不穩定，易陷于局部最優。

近年來，隨著傳感技術和通信技術的發展，大數據技術和隨機矩陣理論得到了快速發展，并日益廣泛地應用于人類社會的各個領域。大數據技術在一定程度上脫離物理模型，從數據驅動角度分析挖掘電網關聯性和運行特征，使得電網運行人員直觀迅速的了解電網當前運行情況，并對電網狀態做必要的修正，減小電網故障概率。

隨機矩陣理論是一種大數據分析方法，在電力領域應用已取得了初步的研究成果。上海交通大學的科研團隊提出了隨機矩陣在電力系統中的應用理念，分析隨機矩陣統計學特征與電網變量之間的相關性，并用于分析配電網運行狀態、評估設備性能等多個領域。賀興等發表的《隨機矩陣理論在電力系統認知中的應用初探》文獻中初步探索了隨機矩陣理論應用于電力系統的可行性，通過建立數據模型，從數據模型中分析數據之間關聯關系，進而分析電網擾動影響；由徐心怡等發表的《基于隨機矩陣理論的配電網運行狀態相關性分析方法》文獻中利用隨機矩陣理論，提出一種建立數據模型的新方法，分析了配電網各種影響因素與電網運行狀態的關聯性；由嚴英杰等發表的《基于高維隨機矩陣大數據分析模型的輸變電設備關鍵性能評估方法》文獻中提出一種基于高維隨機矩陣理論的大數據模型，以實現輸變電設備關鍵性能評估和異常狀態檢測。中國電科院基于隨機矩陣理論，充分運用歷史數據和當前數據從整體上對電力系統穩定性進行分析與評估。由劉威等發表的《基于隨機矩陣理論的電力系統暫態穩定性分析》文獻中將隨機矩陣理論和時間序列理論相結合，提出了一種以數據驅動方法為主導的電網暫態穩定分析方法；同樣由劉威等發表的《基于隨機矩陣理論與熵理論的電網薄弱環節辨識方法》文獻中提出一種隨機矩陣理論與熵理論相結合的辨識方法，來分析辨識電網薄弱環節。由吳茜等發表的《基于隨機矩陣理論的電網靜態穩定態勢評估方法》文獻中提出一種基于隨機矩陣理論的數據融合方法，綜合考慮歷史大數據和實時數據，對電力系統靜態穩定態勢進行評估。以上文獻將隨機矩陣理論主要用于分析配電網運行狀態、評估設備性能以及分析電力系統穩定性等領域，而本專利是基于隨機矩陣理論提取配電網無功優化矩陣的統計特征來表征配電網運行狀態，運用智能場景匹配的方法實現配電網的無功優化控制，有別于以上研究成果。