[發明專利]一種基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法在審
| 申請號: | 201910905557.2 | 申請日: | 2019-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN110619182A | 公開(公告)日: | 2019-12-27 |
| 發明(設計)人: | 馬瑞;曹孝俊 | 申請(專利權)人: | 長沙理工大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 410114 湖南省*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 大數據 輸電網 辨識 廣域 量測 輸電線路參數 電力系統 輸電線路兩端 輸電線路阻抗 最小二乘法 并聯電抗 參數辨識 等效建模 等效模型 對地導納 輸電線路 線路阻抗 異常檢測 異常數據 在線應用 建模 算法 孤立 電網 森林 優化 改進 學習 | ||
本發明公開一種基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法,屬于電力系統大數據應用領域,包括以下步驟:獲取給定時段內的電力系統廣域量測大數據;采用孤立森林算法對廣域量測大數據進行異常檢測;針對異常數據,采用基于深度學習的方法進行補償優化;基于經過處理的廣域量測大數據和基于漸消記憶改進的最小二乘法對輸電線路進行參數辨識,并根據輸電線路兩端安裝并聯電抗的情況來分別計算線路阻抗和線路對地導納;基于辨識得到的各輸電線路阻抗,建立輸電網的簡單等效模型。本發明解決了輸電線路參數辨識及輸電網簡單等效建模的問題,是基于WAMS的電網在線應用的基礎性工作。
技術領域
本發明屬于電力系統大數據應用領域,公開一種基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法。
背景技術
在傳統輸電線路參數辨識技術基礎上,基于廣域量測大數據,采用基于漸消記憶改進的最小二乘法對輸電線路參數進行參數辨識,根據辨識得到的各線路阻抗對輸電網進行簡單的等效建模,該方法對電力系統大數據的應用和輸電網的研究具有重要意義。
隨著廣域量測系統(wide area measurement system,WAMS)在電網中的廣泛應用,同步向量測量裝置(PMU)可實現對全網同步相角和全網各個站點的實時數據采集。由于廣域量測數據具有高精度以及高時間同步性,相比傳統的SCADA測量系統,WAMS測量的電氣量中電壓和電流功角具有實際的物理意義,利用WAMS數據可以辨識電網的變壓器、線路等的參數。運用廣域量測系統收集的電網狀態數據可以對電網參數,通過監測上述參數可以實時掌握線路在各種運行環境下的狀態,如變壓器和線路參數等進行辨識,由此可以為電網提供一套電網參數的監視系統,這些所辨識參數可以為電網異常運行狀態提供預警,為電網調度運行提供輔助決策,提高電網運行可靠性。同時,利用大數據分析,以現有典型電網的實際故障樣本和在線辨識數據進行類比分析,提取輸電線路異常信息,對電網時變風險評估及預警。此外,根據辨識得到的各輸電線路阻抗值,可以對輸電網進行簡單等效建模,為針對輸電網的研究打下基礎。
發明內容
針對現有技術的不足,本發明提出了“一種基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法”,在傳統參數辨識技術基礎上,基于廣域量測大數據,采用基于漸消記憶改進的最小二乘法對輸電線路參數進行參數辨識,根據辨識得到的各線路阻抗對輸電網進行簡單的等效建模。
本發明采用如下技術方案:一種基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法,該方法包括如下步驟:
步驟1:獲取給定時段內的電力系統廣域量測大數據;
步驟2:采用孤立森林算法對廣域量測大數據進行異常檢測;
步驟3:針對異常數據,采用基于深度學習的方法進行補償優化;
步驟4:基于經過處理的廣域量測大數據和基于漸消記憶改進的最小二乘法對輸電線路進行參數辨識,并根據輸電線路兩端安裝并聯電抗的情況來分別計算線路阻抗和線路對地導納;
步驟5:基于步驟4辨識得到的各線路阻抗,再考慮輸電線路上的變壓器、電抗器、電容器、斷路器、接地開關、電壓互感器、電流互感器等等,建立輸電網的簡單等效模型。
附圖說明
圖1:本發明針對基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法的整體實施流程圖。
具體實施方式
本發明提出的一種基于WAMS大數據的輸電線路參數辨識及輸電網建模方法,其整體實施流程見圖1。
步驟1:獲取給定時段內的電力系統廣域量測大數據;
首先,獲取給定時段內的電力系統廣域量測大數據,根據輸電線路參數辨識和輸電網建模的需求確定需要的大數據對象。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于長沙理工大學,未經長沙理工大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201910905557.2/2.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





