[發(fā)明專利]基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法及裝置

在審

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• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113505525A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳穎;赫體銳;肖譚南;關(guān)慧哲;黃少偉;沈沉
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F17/13;G06Q50/06;G06F111/04
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 謝志超

本發(fā)明提供一種基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法及裝置，包括：確定待建模電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)集；其中，通過量測或仿真實驗得到系統(tǒng)數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)數(shù)據(jù)集包括用于模型訓(xùn)練的狀態(tài)變量、輸入變量、輸出變量；根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型；電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型包括微分方程表達及代數(shù)方程表達；微分方程表達用于描述電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息，代數(shù)方程表達用于描述電力系統(tǒng)輸出信息。通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)集對微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的元件模型易于進行求導(dǎo)操作，可極大便利電力系統(tǒng)運行控制決策，可提供一種全新的對于電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、動態(tài)和控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化的仿真方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法及裝置。

背景技術(shù)

電力系統(tǒng)仿真是分析、預(yù)測和控制電力系統(tǒng)的重要工具，電力系統(tǒng)建模是仿真的基礎(chǔ)。

電力系統(tǒng)中元件模型建立的經(jīng)典性方法是理論驅(qū)動的。建模時先依據(jù)相關(guān)物理定理、定律對元件的內(nèi)在機理進行研究和分析，再基于內(nèi)在機理簡化后導(dǎo)出數(shù)學(xué)模型方程并利用數(shù)值計算方法確定元件參數(shù)；然后將數(shù)學(xué)模型與實際元件的行為進行比較，若有差異則尋找該問題是由數(shù)學(xué)模型建立過程中哪些被忽略的因素導(dǎo)致的，進而對數(shù)學(xué)模型進行修正，直到得到滿足需要的數(shù)學(xué)模型；在仿真時，對精確性和計算量進行權(quán)衡后選用合適的數(shù)學(xué)模型。

近年來，隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的增大和復(fù)雜性的提升，以及智能電網(wǎng)、微電網(wǎng)、分布式發(fā)電、風(fēng)能發(fā)電、太陽能發(fā)電等技術(shù)的發(fā)展，理論驅(qū)動的傳統(tǒng)建模方法從建模到應(yīng)用面臨隨著電力系統(tǒng)不斷發(fā)展可能會存在元件復(fù)雜、系統(tǒng)內(nèi)部機理復(fù)雜、建模對象內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺失、參數(shù)缺失等難以進行常規(guī)數(shù)學(xué)描述的情況，從而無法進行電力系統(tǒng)動態(tài)元件的建模過程。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中電力系統(tǒng)元件復(fù)雜、系統(tǒng)機理復(fù)雜或者參數(shù)缺失時的無法建模的問題，實現(xiàn)不進行系統(tǒng)元件機理分析而通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的方法進行電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模。

本發(fā)明提供一種基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法，包括：

確定待建模電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；

獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)集；其中，通過量測或仿真實驗得到所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)集，所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)集包括用于模型訓(xùn)練的狀態(tài)變量、輸入變量、輸出變量；

根據(jù)所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型；其中，所述電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型包括微分方程表達及代數(shù)方程表達；其中，所述微分方程表達用于描述電力系統(tǒng)的狀態(tài)信息，代數(shù)方程表達用于描述電力系統(tǒng)的輸出信息。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法，所述根據(jù)所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型，包括：

在微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中分別加入輸入方程模塊及輸出方程模塊的約束；其中，所述輸入方程模塊描述狀態(tài)變量、狀態(tài)變量導(dǎo)數(shù)以及輸入變量之間的函數(shù)關(guān)系，輸出方程描述狀態(tài)變量、輸出變量以及與輸出變量相關(guān)的輸入變量之間的函數(shù)關(guān)系；

將所述系統(tǒng)數(shù)據(jù)集中的狀態(tài)變量輸入微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入方程模塊對其進行訓(xùn)練，得到所述電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型中微分方程表達的結(jié)果；

將所述系統(tǒng)輸入代數(shù)量及系統(tǒng)輸出代數(shù)量輸入微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出方程模塊對其進行訓(xùn)練，得到所述電力系統(tǒng)動態(tài)元件模型中代數(shù)方程表達的結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)動態(tài)元件建模方法，所述在微分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中分別加入輸入方程模塊及輸出方程模塊的約束，包括：