[發明專利]電網的狀態估計

在審

• 申請號: 202180073685.0
• 申請日: 2021-10-19
• 公開（公告）號: CN116508221A
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: S·巴茨;M·達克海姆
• 申請（專利權）人: 西門子股份公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 劉暢

提出了一種用于借助人工神經網絡(1)對電網、特別是低壓電網和/或中壓電網進行狀態估計(2)的計算機輔助的方法，其中神經網絡(1)具有在技術上與電網相關的一個或多個輸入(41)，并且狀態估計(2)通過所采集的電網的時間測量信號(4)來計算，這些測量信號用作神經網絡(1)的輸入(41)。該方法的特征在于，至少使用其中一個測量信號(4)的諧波的幅度(42)作為神經網絡(1)的輸入(41)。此外，本發明涉及一種用于訓練人工神經網絡(1)的相關方法以及一種相應的人工神經網絡(1)。

技術領域

本發明涉及一種根據權利要求1的前序部分的方法、一種根據權利要求14的前序部分的方法以及一種根據權利要求15的前序部分的人工神經網絡。

背景技術

為了調節/控制輸電網絡、特別是電網，幾乎實時地采集相應網絡的狀態(電網狀態)是很重要的。確定電網狀態通常不是完全可能的，從而為此使用電網狀態的估計(狀態估計)。從現有技術來看，這種估計方法特別是對于高壓電網來說是已知的。

對于低壓電網(本地電網)來說，電網狀態、即例如電壓和/或電流、有功功率和/或無功功率在電網的節點處或支路內的輸入/輸出通常是未知的。特別是在本地生產的可再生能源方面并且因此在分散生產能源方面，例如由于向當地低壓電網饋電的光伏設備以及由于在電網規劃中沒有考慮到的附加負荷、例如電動汽車和熱泵的充電過程，采集電網狀態、即電網的狀況估計變得越來越重要。這尤其是因為針對電網的電網狀態參量、例如電壓、電流和/或功率，電網運營商必須確保保持的相應的界限值。

特別是考慮到最近的發展、例如本地能源市場的發展，其特征主要是在于耗電器和發電器的分散的和本地的調節，了解電網狀態特別重要。

例如，從文獻EP?3518369?A1中已知這種用于電能交換的本地能源市場。

通常在各個中央測量點、如變電站采集低壓電網的電網狀態參量(如果有的話)。然而，在此，底層網絡的網絡拓撲和電網狀態在很大程度上是未知的。

原則上，可以通過在電網的所有存在的節點測量相應的電網狀態參量(測量參量)、如電壓、電流、有功功率和/或無功功率來確定電網狀態。然而，這將涉及測量設備、調試和配置以及運行方面的大的開銷和大的投資，對于中壓電網和/或低壓電網的典型成本結構來說，這些開銷和投資太大。

能夠基于較少的測量信號估計電網狀態的方法(狀態估計；英文StateEstimation)是更有利的。因此，狀態估計的概念是指基于測量、即測量信號來估計當前的電網狀態。

原則上，基于所采集的測量點的總和信號，試圖推斷出位于測量點后面的設備的耗電和/或發電(分解，Disaggregation)。例如，如果P_i(t)表示不同設備i＝1,…,N的功率輸入，則測量總和信號例如在變電站處測量。因此，分解是一種關聯P(t)→(P₁(t),P₂(t),…,P_N(t))。然而，這種分解是極其復雜和嚴重低確定的，從而通常只能關于電網狀態進行估計(狀態估計)。

人工神經網絡(英文Artificial?Neural?Network；縮寫為ANN)，即AI，可以用于電網的狀態估計。

發明內容

本發明要解決的技術問題是，提供一種改進的借助人工神經網絡進行電網狀態估計的方法。此外，本發明的要解決的技術問題是，提供一種改進的訓練以及一種改進的用于狀態估計的人工神經網絡。

上述技術問題通過具有獨立權利要求1的特征的方法、通過具有獨立權利要求14的特征的方法以及通過具有獨立權利要求15的特征的人工神經網絡來解決。從屬權利要求書給出了本發明的有利設計方案和擴展方案。