[發明專利]一種基于數據驅動的配電網動態自主重構方法及系統

有效

• 申請號: 202010831093.8
• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號: CN111917134B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 張玉敏;吉興全;尹孜陽;王金玉;葉平峰;周安平;鐘世民;張心怡
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: H02J3/38
• 分類號: H02J3/38;H02J3/46;G06F30/18;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04;G06F113/04
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 祖之強

本公開提供了一種基于數據驅動的配電網動態自主重構方法及系統，屬于配電網重構計算領域，所述方法包括以下步驟：獲取電力系統的節點負荷數據以及分布式電源出力數據；將獲取到的數據輸入到訓練好的長短期記憶網絡中，得到實時重構解；根據當前節點負荷、分布式電源出力和上一控制時段的拓撲結構，得到第一運行成本，根據前節點負荷、分布式電源出力和實時重構解，得到第二運行成本；當第二運行成本大于第一運行成本時，拓撲結構更新，否則維持當前拓撲結構不變；本公開可以有效地降低運行成本，同時具有較高的魯棒性并可以在極短的時間內找到最優的重構方案。

技術領域

本公開涉及配電網重構技術領域，特別涉及一種基于數據驅動的配電網動態自主重構方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本公開相關的背景技術，并不必然構成現有技術。

配電網重構(Distribution Network Reconfiguration，DNR)是配電管理系統中的一項重要功能，其目的通常包含最小化網損，提升電能質量及供電可靠度。DNR可以分為兩類：靜態重構和動態重構(Dynamic Reconfiguration，DR)。靜態重構主要用于在恒定負載條件下優化網絡拓撲。動態重構可以確保配電網安全、高質量和經濟性的運行，與靜態重構相比，其更符合配電網(Distribution Network，DN)實際運行調度的需求。

本公開發明人發現，在DNR模型中，潮流約束方程是非線性和非凸的，其輻射網絡結構約束包含離散整數變量。因此，DNR是一種典型的混合整數非線性規劃問題。全局最優解難以獲得，且求解效率低。動態重構的主要方法可以分為3類：啟發式算法或元啟發式算法、混合整數規劃算法和動態規劃算法。

元啟發式算法的計算負擔通常太重，不能用于實時決策問題。混合整數規劃(Mixed-integer Programming，MIP)是解決DNR問題的數學規劃方法。有研究人員提出了一種基于最優重構的動態費率方法，用于降低系統網損，它使用MIP解決DR問題；也有研究人員引入了幾種線性化方法來將DR公式化為混合整數線性規劃問題，有研究人員通過使用動態規劃方法實現基于狀態的DR，以減少分布式電源出力和負荷的削減。但是，現有的操作控制動作通常是離線確定的，它們的優化程度較低，并且無法適應未知的系統變化。

隨著諸如深度學習(Deep Learning，DL)和強化學習(Reinforcement Learning，RL)等人工智能技術的不斷發展，有研究人員開始利用DL和RL解決DNR問題。有研究人員提出了一種基于DL的實時在線數據驅動的DNR方法，該方法使用深度卷積神經網絡提取配電網狀態與最優拓撲之間的映射關系，但是，它僅考慮靜態DNR。有研究人員提出了一種數據驅動的批量約束RL算法，該算法可以從有限的歷史操作數據集中學習DR控制策略，而無需與配電網絡進行交互，但是，使用數據驅動來解決DNR問題需要大量的歷史數據，而這些歷史數據通常不容易獲得。此外，由于分布式電源(Distribution Generation，DG)并網的規模逐步提高，DG的間歇性以及DG滲透率的增加，給配電網帶來了很大的不確定性。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本公開提供了一種基于數據驅動的配電網動態自主重構方法及系統，可以有效地降低運行成本，具有較高的魯棒性并可以在極短的時間內找到最優的重構方案。

為了實現上述目的，本公開采用如下技術方案：

本公開第一方面提供了一種基于數據驅動的配電網動態自主重構方法。

一種基于數據驅動的配電網動態自主重構方法，包括以下步驟：

獲取電力系統的節點負荷數據以及分布式電源出力數據；

將獲取到的數據輸入到訓練好的長短期記憶網絡中，得到實時重構解；