[發明專利]一種利用BP神經網絡算法進行操作過電壓估算的方法

在審

• 申請號: 202110297434.2
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113094974A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 余笑東;劉海光;饒渝澤;曹侃;周鯤鵬;李群山;吳亞駿;程迪
• 申請（專利權）人: 國網湖北省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 武漢楚天專利事務所 42113
• 代理人: 孔敏

本發明提供一種基于神經網絡的過電壓估算方法，包括：首先根據線路操作過電壓的理論計算公式，選取線路操作過電壓計算結果的強相關參數；對待訓練的數據的過電壓計算結果進行預處理，并選擇合適的神經網絡傳遞函數模型；輸入若干組輸入/輸出數據作為神經網絡學習樣本；最后訓練好的神經網絡傳遞函數神經網絡算法輸出的函數估算待計算線路的操作過電壓結果。本發明基于神經網絡算法對輸電線路空載合閘產生的線路末端操作過電壓進行估算，對防止調度運行維護期間因合閘操作引起線路末端電壓超過規程規定，對設備造成損害具有重要意義。

技術領域

本發明涉及電力系統內過電壓計算方法，具體是一種利用BP神經網絡算法進行操作過電壓估算的方法。

背景技術

隨著我國“西電東送，南北互供，全國聯網”的格局逐漸形成，超 /特高壓輸電線路逐漸已經成為我國電網交流主干網架。由于超/特高壓輸電線路的電壓等級較高導致其絕緣造價貴，同時其絕緣強度、避雷器型號和合閘電阻的裝設主要取決于操作過電壓水平，這直接關系到電力系統能否安全穩定地運行，因此針對超/特高壓輸電線路展開操作過電壓數值校核是十分有必要的。

由于操作過電壓計算涉及到微秒級的暫態過程，因此必須采用電磁暫態仿真分析軟件進行過電壓仿真計算。但電磁暫態仿真雖然建模精細，仿真結果準確，但建模難度大、模型復雜高，會極大地增加過電壓分析計算人員的工作量，因此在電網線路跳閘事件突發時，難以及時響應線路合閘的操作過電壓風險結論，指導電網恢復正常生產秩序。同時在輸電線路規劃設計時，若涉及到對多種方案進行操作過電壓校核，也會大大降低規劃設計階段的工作效率。

對于電力系統操作過電壓計算而言，計算結果是否超過2.0p.u，決定了是否需要對線路絕緣強度、避雷器型號和合閘電阻的裝設進行仿真計算校核。因此，發明一種能夠快速計算線路操作過電壓數值是否超過2.0p.u的方法，在避免進行詳細的電磁暫態仿真建模的同時快速檢驗處操作過電壓超過2.0p.u的方法是十分有必要的，可以大大減輕過電壓分析計算人員的工作量。

目前來說，電力系統的操作過電壓數值計算必須在建立一個完整的詳細電磁暫態過電壓仿真模型的基礎上進行，而電磁暫態建模難度大、模型復雜度高，對指導實際電網突發事件處理和電網規劃設計來說響應速度慢，時效性差，計算效率低。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種利用BP神經網絡算法進行操作過電壓估算的方法，該方法采用大數據思想，利用過往基于電磁暫態仿真精細化模型計算得到的操作過電壓數值，基于BP神經網絡算法進行新線路的操作過電壓數值預測，可以僅僅只針對有過電壓風險的線路進行進一步仿真校核，對于及時響應電網突發事件中的過電壓數值計算以及輸電線路規劃設計效率的提高有重要意義。

本發明采用如下技術方案實現：

一種利用BP神經網絡算法進行操作過電壓估算的方法，包括如下步驟：

(1)首先根據線路操作過電壓的理論計算公式，選取線路操作過電壓計算結果的強相關參數；

(2)對待訓練的數據的過電壓計算結果進行預處理，并選擇合適的神經網絡傳遞函數模型；

(3)輸入若干組輸入/輸出數據作為神經網絡學習樣本，其中若干組線路的強相關參數作為輸入數據，對應的若干組線路的過電壓估算結果作為輸出數據，利用步驟(2)選擇的神經網絡傳遞函數模型進行神經網絡函數訓練；

(4)最后利用訓練好的神經網絡傳遞函數估算待計算線路的操作過電壓結果。

進一步的，所述強相關參數包括系統等值內電抗X，輸電線路的總長度l、單位對地電抗L和單位對地電容C。

進一步的，在利用BP神經網絡算法進行合空載長線過電壓估算時，考慮過電壓計算結果的離散性，因此并不估算過電壓計算結果的具體數值，只估算其是否存在過電壓風險，步驟(2)利用表1對待訓練的數據的過電壓計算結果進行預處理：