[發明專利]一種區域分布式能源系統的多能流潮流計算方法及系統

在審

• 申請號: 202011238880.8
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112600208A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發明（設計）人: 丁保迪;張穎;寇凌峰;季宇;屈小云;吳鳴;牛耕;龐成明;劉曉娟
• 申請（專利權）人: 國網上海能源互聯網研究院有限公司;國家電網有限公司;中國電力科學研究院有限公司
• 主分類號: H02J3/06
• 分類號: H02J3/06
• 代理公司: 北京工信聯合知識產權代理有限公司 11266
• 代理人: 夏德政

1.一種區域分布式能源系統的多能流潮流計算方法，所述方法包括：

構建分布式綜合能源系統的仿真計算模型，并根據分布式能源系統的運行方式，確認仿真計算模型的迭代計算流程，及各運行方式初值選取的約束；

獲取分布式綜合能源系統多能流潮流計算的現場運行數據，以現場運行數據及仿真計算模型的迭代計算流程，及各運行方式初值選取的約束，作為樣本，生成樣本訓練集；

對樣本訓練集進行訓練，生成分類器；

梳理訓練集中樣本的運行約束，隨機生成預設個數的滿足運行約束的樣本，并輸入分類器進行計算，取計算結果的最大值作為仿真計算模型的潮流交替迭代計算的初值；

將初值輸入仿真計算模型進行潮流迭代交替計算，若潮流計算結果收斂，輸出潮流計算結果。

2.根據權利要求1所述的方法，所述潮流計算結果若不收斂，隨機生成多個數值，取分類器進行計算出現計算結果的最大值時的數值作為初值進行潮流交替迭代計算，直至潮流計算結果收斂。

3.根據權利要求1所述的方法，所述預設個數大于2。

4.根據權利要求1所述的方法，所述對樣本訓練集進行訓練，生成分類器，包括：

初始化樣本訓練集中每個樣本的權重；

根據樣本訓練集及權重，生成弱分類器，并確定弱分類器的分類錯誤率及權重；

根據弱分類器的分類錯誤率及權重，重新計算確定樣本訓練集中每個樣本的權重，生成新的弱分類器；

當新的弱分類器的分類錯誤率滿足要求，循環結束；否則，繼續重新計算權重，生成弱分類器；

按照特定規則，組合各弱分類器，生成強分類器。

5.一種區域分布式能源系統的多能流潮流計算系統，所述方法包括：

初始模塊，構建分布式綜合能源系統的仿真計算模型，并根據分布式能源系統的運行方式，確認仿真計算模型的迭代計算流程，及各運行方式初值選取的約束；

預處理模塊，獲取分布式綜合能源系統多能流潮流計算的現場運行數據，以現場運行數據及仿真計算模型的迭代計算流程，及各運行方式初值選取的約束，作為樣本，生成樣本訓練集；

訓練模塊，對樣本訓練集進行訓練，生成分類器；

計算模塊，梳理訓練集中樣本的運行約束，隨機生成預設個數的滿足運行約束的樣本，并輸入分類器進行計算，取計算結果的最大值作為仿真計算模型的潮流交替迭代計算的初值；

輸出模塊，將初值輸入仿真計算模型進行潮流迭代交替計算，若潮流計算結果收斂，輸出潮流計算結果。

6.根據權利要求5所述的系統，所述潮流計算結果若不收斂，隨機生成多個數值，取分類器進行計算出現計算結果的最大值時的數值作為初值進行潮流交替迭代計算，直至潮流計算結果收斂。

7.根據權利要求5所述的系統，所述預設個數大于2。

8.根據權利要求5所述的系統，所述對樣本訓練集進行訓練，生成分類器，包括：

初始化樣本訓練集中每個樣本的權重；

根據樣本訓練集及權重，生成弱分類器，并確定弱分類器的分類錯誤率及權重；

根據弱分類器的分類錯誤率及權重，重新計算確定樣本訓練集中每個樣本的權重，生成新的弱分類器；

當新的弱分類器的分類錯誤率滿足要求，循環結束；否則，繼續重新計算權重，生成弱分類器；

按照特定規則，組合各弱分類器，生成強分類器。