[發明專利]計及配電網實時量測信息缺失的數據驅動無功優化方法

有效

• 申請號: 202010560697.3
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111756049B
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 竇曉波;李鵬;田恩東;劉之涵;孫可;葛曉慧
• 申請（專利權）人: 國網浙江省電力有限公司電力科學研究院;東南大學
• 主分類號: H02J3/16
• 分類號: H02J3/16;H02J3/18;H02J3/50
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

1.計及配電網實時量測信息缺失的數據驅動無功優化方法，其特征在于：所述方法包含優化前神經網絡訓練集構造、神經網絡訓練及優化時神經網絡的應用兩階段，包括以下步驟:

1)在實際優化前，采集配電網營銷系統的歷史負荷數據；

所述步驟1)中，配電網可實時量測節點數為N_v，不可實時測量節點數為N_iv，配電網總節點數為N，那么可獲得的配電網營銷系統可實時量測節點歷史有功負荷數據為P_v＝[P₁,P₂,…P_Nv]，歷史無功負荷數據為Q_v＝[Q₁,Q₂,…Q_Nv]，配電網營銷系統不可實時量測節點歷史有功負荷數據為P_iv＝[P₁,P₂,…P_Niv]，歷史無功負荷數據為Q_iv＝[Q₁,Q₂,…Q_Niv]，那么總的歷史有功負荷數據P_N＝P_v∪P_iv，歷史無功負荷數據Q_N＝Q_v∪Q_iv；

2)接著利用步驟1)采集的數據進行數據預處理得到歷史負荷數據庫；

所述步驟2)中利用步驟1)中采集得到的營銷系統歷史負荷數據[P_N,Q_N]進行預處理，提升數據質量；

步驟2)中的數據預處理采取如下方法：

若P_N中的兩個數據P_ml,n和P_mr,n之間存在k個缺失的數據P_ml+i,n，i＝1，2，3…k，則采用如下公式：

P_ml+i,n＝P_ml,n+(P_mr,n-P_ml,n)/(k+1)×i，i＝1，2，3...k

若Q_N中的兩個數據Q_ml,n和Q_mr,n之間存在k個缺失的數據Q_ml+i,n，i＝1，2，3…k，則采用如下公式：

Q_ml+i,n＝Q_ml,n+(Q_mr,n-Q_ml,n)/(k+1)×i，i＝1，2，3...k；

3)然后針對歷史負荷數據使用優化算法生成對應時刻無功優化策略庫；

4)接著以可實時量測節點歷史負荷數據作為神經網絡輸入訓練集，對應時刻無功優化策略作為神經網絡輸出訓練集訓練神經網絡；

5)一個優化周期開始時，以可實時量測節點的負荷信息作為4)中訓練的神經網絡的輸入，神經網絡的輸出便為當前時刻無功優化策略。