[發明專利]基于數據知識驅動的主動配電網電壓控制方法有效
| 申請號: | 202110672346.6 | 申請日: | 2021-06-17 |
| 公開(公告)號: | CN113346504B | 公開(公告)日: | 2022-06-28 |
| 發明(設計)人: | 李建國;高巍;侯富;吳敬強;王偉;盧文華;曹磊;張輝;谷凱凱;顧然;李穆;周倩雯;彭仲晗;吳啟瑞;胡錦亮 | 申請(專利權)人: | 國家電網有限公司;國網內蒙古東部電力有限公司赤峰供電公司;國網電力科學研究院武漢南瑞有限責任公司 |
| 主分類號: | H02J3/12 | 分類號: | H02J3/12;H02J3/16;H02J3/06 |
| 代理公司: | 武漢開元知識產權代理有限公司 42104 | 代理人: | 李滿 |
| 地址: | 100031 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 數據 知識 驅動 主動 配電網 電壓 控制 方法 | ||
1.一種基于數據知識驅動的主動配電網電壓控制方法,其特征在于:它包括如下步驟:
步驟1:考慮離散無功調壓設備包括有載調壓變壓器、分組投切電容器以及電壓調節器,建立基于二階錐最優潮流的主動配電網無功優化模型;
所述基于二階錐最優潮流的主動配電網無功優化模型為:在滿足電壓約束的前提下實現最小化總運行費用的目標,所述電壓約束包括潮流平衡約束、歐姆定律相應約束、節點電壓約束、視在功率等式約束;
步驟2:基于步驟1所建立的主動配電網無功優化模型,利用已有負荷和光伏數據進行大數據仿真,形成數據擴充策略,將配電網歷史調壓策略與數據擴充策略結果結合,通過數據模型建立策略約束,形成可累積的數據知識,建立以配電網網絡數據及控制策略為核心的配電網無功電壓控制策略知識圖譜;
基于配電網系統數據構建配電網無功電壓控制策略知識圖譜,所述配電網系統數據包括配電網歷史數據和仿真數據中的有功數據、無功數據、分布式電源、負荷預測時間序列數據及調壓設備的最優檔位;所述知識圖譜包括實體、實體關系、屬性,所述實體包括配電網無功調壓設備狀態、配電網系統數據、動作策略及策略結果,所述實體關系為調壓設備狀態、系統數據空間、控制策略、電網參數結果依次相連;
步驟3:基于步驟2所構建的配電網無功電壓控制知識圖譜,以當前網絡狀態匹配知識圖譜中的相似狀態,采用改進時間序列相似數據檢索算法,通過相似度計算、分段校驗、斜率校驗,匹配控制策略及參數結果,進行安全校驗和優化求解,生成控制策略并更新配電網無功電壓控制知識圖譜中的狀態策略。
2.基于權利要求1所述的基于數據知識驅動的主動配電網電壓控制方法,其特征在于:它還包括如下步驟:
步驟4:增加人機交互在線決策,對于時間尺度、設備動作及關鍵點電壓實現控制。
3.基于權利要求1所述的基于數據知識驅動的主動配電網電壓控制方法,其特征在于:所述總運行費用包括線路損耗、有載調壓變壓器切換損耗、電壓調節器切換損耗和分組投切電容器切換損耗;
所述最小化總運行費用表達式為:
其中,表示在時間t內運行的線路有功損耗,Cp為損耗的切換損耗系數,COLTC為有載調壓變壓器的切換損耗系數,CCB為分組投切電容器的切換損耗系數,CVR為電壓調節器的切換損耗系數,其中,假設配電網無功調壓設備切換損耗與切換次數成正比,NOLTC為有載調壓變壓器的個數,NCB為分組投切電容器的個數,NVR為電壓調節器的個數,為時刻t第n個有載調壓變壓器的檔位,為時刻t第n個分組投切電容器的檔位,為時刻t第n個電壓調節器的檔位,T是配電網無功電壓控制的運行時間范圍;
所述潮流平衡約束表達式為:
所述歐姆定律相應約束表達式為:
其中,PGt表示時刻t內線路的有功出力,QGt表示時刻t內線路的無功出力,QDt表示時刻t內線路的無功需求,ut表示t時刻所有節點電壓幅值的平方構成的向量,表示t時刻節點i處電壓幅值的平方,lt表示t時刻所有線路電流幅值的平方構成的向量,表示t時刻鏈接節點i和節點j的線路上電流幅值平方,Tpt表示所有配電網無功調壓設備檔位數據構成的向量,Pt表示時刻t內線路的有功潮流,Qt表示時刻t內線路的無功潮流,Pij和Qij分別表示連接節點i和節點j的線路上有功和無功潮流,表示任意時間t;
所述節點電壓約束表達式為:
其中,
所述視在功率等式約束模型的二次等式松弛為不等式約束,表達式為:
其中,表示在t時刻鏈接節點i和節點j的線路上的有功功率,表示在t時刻鏈接節點i和節點j的線路上的無功功率,lij表示鏈接節點i和節點j的線路上電流幅值平方,ui表示節點i處電壓幅值的平方;
有載調壓變壓器及分組投切電容器頻繁動作會影響壽命,因此對其在調度周期TD內的切換次數及檔位進行限制,求解無功調壓模型求解變為一個混合整數非線性問題,利用已有負荷和光伏數據進行大數據仿真,從而得到階段控制策略。
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