[發(fā)明專利]基于概率圖模型的配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)辨識方法

有效

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• 申請日: 2019-04-11
• 公開（公告）號: CN109933953B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔣瑋;湯海波
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q50/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李淑靜

1.一種基于概率圖模型的配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)辨識方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)將互相連接的若干臺配電變壓器等效為一個負(fù)荷組，得到配電網(wǎng)物理模型的簡化電路圖；

(2)分析各負(fù)荷組之間電壓相關(guān)性與配電網(wǎng)中開關(guān)狀態(tài)的依賴關(guān)系，構(gòu)建以電壓相關(guān)性和開關(guān)狀態(tài)為節(jié)點(diǎn)的概率圖模型；

(3)以配電網(wǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)為樣本，計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的初始概率分布與節(jié)點(diǎn)間的條件概率分布，完成概率圖模型的學(xué)習(xí)；

(4)分析概率圖模型中各節(jié)點(diǎn)間的影響傳播，確定必要觀測變量，使得能夠通過有效跡推斷出網(wǎng)絡(luò)中剩余節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，包括：

41)以同父結(jié)構(gòu)、順序結(jié)構(gòu)、V型結(jié)構(gòu)3種基本結(jié)構(gòu)分析概率圖模型中的概率影響流動，確定概率圖模型中每個節(jié)點(diǎn)間的獨(dú)立性與依賴性；

42)基于概率圖模型中一個節(jié)點(diǎn)，通過因子分解推斷概率圖中另一個節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，若能推斷出則兩節(jié)點(diǎn)之間存在有效跡；

43)依據(jù)配電網(wǎng)中不能檢測狀態(tài)的開關(guān)信息確定需要推斷的節(jié)點(diǎn)，獲取概率圖模型中到這些節(jié)點(diǎn)的所有有效跡，基于這些有效跡，確定推斷概率圖模型中開關(guān)狀態(tài)所需要的節(jié)點(diǎn)；

(5)在必要觀測變量可以觀測的情況下，通過置信度傳播算法求得整個配電網(wǎng)的開關(guān)狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于概率圖模型的配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)辨識方法，其特征在于，所述步驟(1)包括：

11)考慮配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)的影響因素，將配電網(wǎng)物理模型轉(zhuǎn)化為包含饋線、配電變壓器、聯(lián)絡(luò)開關(guān)、分段開關(guān)的簡化模型；

12)將相互連接的若干臺配電變壓器簡化為一個負(fù)荷組，負(fù)荷組的電壓序列可由負(fù)荷組中任意一臺可觀測的配電變壓器電壓序列代表。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于概率圖模型的配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)辨識方法，其特征在于，所述步驟(2)包括：

21)采用Pearson相關(guān)系數(shù)衡量負(fù)荷組間電壓序列相關(guān)性，Pearson相關(guān)系數(shù)的表達(dá)式如下：

其中，V_p和V_b分別代表電源和負(fù)荷組的電壓序列，cov(V_p,V_b)為V_p和V_b間的協(xié)方差，σ(V_p)與σ(V_b)為V_p和V_b的標(biāo)準(zhǔn)差，在概率圖模型中構(gòu)建C類節(jié)點(diǎn)代表電壓相關(guān)性這一變量；

22)將開關(guān)狀態(tài)抽象為0,1變量，0表示該開關(guān)處于斷開狀態(tài)，1表示該開關(guān)處于閉合狀態(tài)，在概率圖模型中構(gòu)建相應(yīng)的S類節(jié)點(diǎn)代表開關(guān)狀態(tài)這一變量；

23)依據(jù)步驟1生成的配電網(wǎng)簡化模型，分析負(fù)荷組間的電壓相關(guān)性與開關(guān)狀態(tài)的依賴關(guān)系：若兩節(jié)點(diǎn)間包含該開關(guān)，則該代表開關(guān)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)與代表兩節(jié)點(diǎn)電壓相關(guān)性的節(jié)點(diǎn)通過一條有向邊相連，邊的方向代表電壓相關(guān)性的節(jié)點(diǎn)指向代表開關(guān)狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)；

24)按照步驟23的判定方法，分析每一個開關(guān)的影響因素，將相關(guān)的節(jié)點(diǎn)與該開關(guān)相連，迭代網(wǎng)絡(luò)中所有的開關(guān)，完成概率圖模型的構(gòu)建。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于概率圖模型的配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)辨識方法，其特征在于，所述步驟24)中使用深度優(yōu)先算法迭代搜索網(wǎng)絡(luò)中所有開關(guān)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于概率圖模型的配電網(wǎng)開關(guān)狀態(tài)辨識方法，其特征在于，所述步驟(3)計(jì)算初始概率分布與條件概率分布的步驟包括：

31)對概率圖模型中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行狀態(tài)劃分，其中電壓相關(guān)系數(shù)的狀態(tài)包含0、1兩個狀態(tài)：0表示電壓系數(shù)相關(guān)性小于指定閾值，1表示電壓相關(guān)系數(shù)大于指定閾值；開關(guān)狀態(tài)有兩個：0表示斷開，1表示閉合；

32)統(tǒng)計(jì)總樣本中節(jié)點(diǎn)處于各個狀態(tài)的樣本數(shù)量，初始概率分布的計(jì)算公式如下：

其中，M[x⁰]為節(jié)點(diǎn)x處于狀態(tài)0的次數(shù)，M(x)為總樣本中x可觀測的次數(shù)；

33)通過最大似然估計(jì)算法計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的條件概率分布。