[發(fā)明專利]配網故障重構方法、裝置以及存儲介質

在審

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• 申請日: 2022-04-18
• 公開（公告）號: CN114928055A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發(fā)明（設計）人: 李巍;蘇適;白浩;嚴玉廷;雷金勇;陳君;袁智勇;楊洋;潘姝慧;袁興宇;郭琦;馮勇;徐敏;欒思平
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: H02J3/06
• 分類號: H02J3/06;H02J3/46;H02J3/14;H02J3/38;G06F30/25;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/00;G06K9/62;G06N3/08;G06F111/04
• 代理公司: 深圳中細軟知識產權代理有限公司 44528
• 代理人: 王志強

1.配網故障重構方法，其特征在于，所述重構方法包括：

將電網線路開關的狀態(tài)生成初始粒子；

采用層次聚類方法對所述初始粒子進行劃分，得到滿足預設條件的粒子；

記錄粒子的個體最優(yōu)與全局最優(yōu)并更新粒子的位置，根據更新位置后的粒子，通過所述層次聚類方法對進行位置更新后的粒子再次進行劃分，重復上述迭代過程，直到滿足預設迭代次數(shù)；

根據預設的適應度值計算公式獲取滿足預設迭代次數(shù)的粒子的適應度值，判斷上述計算過程中是否滿足所述約束條件，如果滿足，則輸出粒子的適應度值與此時的粒子位置，執(zhí)行電網開關操作，如果不滿足，則再次進行迭代，直到滿足所述約束條件，輸出粒子的適應度值與此時的粒子位置，執(zhí)行電網開關操作。

2.根據權利要求1所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述采用層次聚類方法對所述初始粒子進行劃分，得到滿足預設條件的粒子包括：將所有的初始粒子作為一個樣本的數(shù)據集，將數(shù)據集中每個樣本單獨作為一個簇，分別計算兩個簇之間的距離，找出距離最近的兩個簇，再將這兩個簇合二為一，重復此過程，直到達到預先設定的聚類數(shù)目或閾值為止。

3.根據權利要求2所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述適應度值計算公式由失電負荷指標、網絡損耗指標以及開關操作次數(shù)指標所決定，其中，所述網絡損耗指標由總網損期望值決定。

4.根據權利要求3所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述總網損期望值獲取包括：

獲取電力樣本數(shù)據，所述樣本數(shù)據包括電網有功負荷、無功負荷、風電機組出力以及滿足輻射狀可行的配網拓撲結構；

將所述電力樣本數(shù)據輸入深度神經網絡模型中，所述深度神經網絡模型根據所述樣本數(shù)據通過半不變量法的隨機潮流計算獲得節(jié)點電壓以及總網損期望值。

5.根據權利要求4所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述滿足輻射狀可行的配網拓撲結構獲取包括：

讀取已進行故障定位與隔離的故障系統(tǒng)的網絡結構；

將所述網絡結構中每一個環(huán)路斷開一個開關，即斷開開關個數(shù)等于環(huán)路數(shù)；

將所述網絡結構中與電源直接相連的支路閉合；

將所述網絡結構中不屬于任何環(huán)路內的支路全部閉合；

根據圖論和樹狀結構的特點，對網絡結構連通性進行判別，產生一系列滿足輻射狀可行的配網拓撲結構。

6.根據權利要求4所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述深度神經網絡模型根據所述樣本數(shù)據通過半不變量法的隨機潮流計算獲得節(jié)點電壓以及總網損期望值包括：

計算電網正常運行狀態(tài)的潮流分布，得到基準運行點的節(jié)點電壓狀態(tài)向量、該基準運行點下支路的功率向量、雅可比矩陣以及靈敏度矩陣；

根據所述基準運行點的節(jié)點電壓狀態(tài)向量、該基準運行點下支路的功率向量、雅可比矩陣以及靈敏度矩陣計算節(jié)點狀態(tài)向量擾動部分ΔX的各階半不變量以及支路潮流向量擾動部分ΔZ的各階半不變量；

通過Gram-Charlier級數(shù)展開得到ΔX以及ΔZ的各階半不變量的概率分布函數(shù)和概率密度函數(shù)；

將ΔX和ΔZ平移X₀和Z₀個單位，得到節(jié)點電壓以及支路功率的概率分布函數(shù)和概率密度函數(shù)；

根據所述支路功率的概率分布函數(shù)和概率密度函數(shù)得到各輸出狀態(tài)量的期望值，即總網損期望值。

7.根據權利要求6所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述約束條件包括：分散式風電出力約束、節(jié)點電壓約束、網絡拓撲約束、潮流平衡約束以及開關動作次數(shù)約束。

8.根據權利要求7所述的配網故障重構方法，其特征在于，所述節(jié)點電壓約束基于所述節(jié)點電壓生成。