CN104217374B - 一种输电网网损灵敏度方案优选方法及*** - Google Patents

一种输电网网损灵敏度方案优选方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种输电网网损灵敏度方案优选算法及其优选***。算法包括以下步骤：一、初始化电网***各类网损灵敏度数据。二、设置迭代次数及最大迭代次数。三、计算雅可比矩阵，求出当前潮流的准确评估值。四、判断当前潮流准确评估值的收敛性，求出非线性代数方程组的解；输出潮流不收敛信息，退出迭代。五、求出不同方案下整体网损影响值。六、将网损灵敏度数据映射为d维向量。七、构造灵敏度偏导系数作为分类器的优化函数，选择并剔除影响差异较小的方案。八、根据灵敏度数据排序的方案进行聚类。九、输出优化方案结果。本发明能解决因网络拓扑复杂、数据量大导致的灵敏度状态空间呈几何级数比例增长、分析人员工作效率低等问题。

Description

一种输电网网损灵敏度方案优选方法及***
技术领域
本发明涉及电力***技术领域，具体涉及一种基于随机邻域嵌入数据降维的输电网网损灵敏度方案优选方法及使用该优选方法的输电网网损灵敏度方案优选***。
背景技术
电力***潮流计算是研究电力***稳态运行情况的一种计算，它根据给定的数据，计算母线的电压、各元件的功率及网损，并对电网各处的运行状态进行评估。再根据计算得到的数据对电网***的运行进行监测和优化，从而提高供电方案或运行方式的合理性、可靠性和经济性。对于正在运行的电力***，通过潮流计算可以评估当前***中母线的电压、支路的功率等参数是否超限；如果出现异常，就应采取措施，调整运行方式。对于处于设计阶段的电力***，通过潮流计算可以有效判断出电网***架设方案的安全性、经济性，从而在设计之初判断当前电网设计方案的质量。
网损计算是电力***潮流计算中较为复杂的一部分。在传统网损优化***中，需要人为指定各种不同的灵敏度计算方案，然后在分析人员经验指导下进行降损方案的选择。由于输电网网络拓扑复杂，数据量较大，所得到的灵敏度方案状态空间呈几何级数比例增长，极大的降低了分析人员的工作效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于随机邻域嵌入数据降维的输电网网损灵敏度方案优选方法及使用该优选方法的输电网网损灵敏度方案优选***。该网损灵敏度方案优选方法及优选***，能够解决现有技术中因输电网网络拓扑复杂、数据量大而导致的灵敏度状态空间呈几何级数比例增长、分析人员工作效率低等问题。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种输电网网损灵敏度方案优选方法，该方法包括以下步骤：
(1)初始化电网***各类网损灵敏度数据；
(2)设置迭代次数k＝0及最大迭代次数Kmax；
(3)计算雅可比矩阵-B'与-B"，并根据雅可比矩阵-B'与-B"求出当前潮流的准确评估值U；
(4)判断当前潮流的准确评估值U的收敛性，并根据其收敛性求出非线性代数方程组的解x(k+1)；输出潮流不收敛信息，退出迭代；
(5)确定维数d和条件概率a，根据维数d和条件概率a求出不同方案下的整体网损的影响值；
(6)根据求解最优化，将网损灵敏度数据映射为一个d维的向量；
(7)构造灵敏度偏导系数作为分类器的优化函数，选择并剔除影响差异较小的方案；
(8)根据灵敏度数据排序的方案进行聚类。
进一步的，步骤(1)中所述的初始化电网***各类网损灵敏度数据的具体过程为：
(1.1)输入电网及节点注入各类网损灵敏度数据；
(1.2)计算节点导纳矩阵参数；
(1.3)设置节点电压初值x(0)；
进一步的，步骤(4)中所述的“判断当前潮流的准确评估值U的收敛性，并根据其收敛性求出非线性代数方程组的解x(k+1)；输出潮流不收敛信息，退出迭代；”的具体过程为：
(4.1)判断当前潮流的准确评估值是否收敛；若收敛，则计算潮流分布，输出非线性代数方程组的解x(k+1)，退出迭代；若不收敛，则执行步骤(4.2)；
(4.2)求解修正方程，获得迭代修正量△x(k)；
(4.3)用修正量修正，获得第k+1步迭代的解向量，且更新x(k+1)＝x(k)+△x(k)；
(4.4)令k＝k+1，并判断k是否大于Kmax；若是，则输出潮流不收敛信息，退出迭代；若否，则返回步骤(3)，继续迭代。
进一步的，步骤(6)中所述的“根据求解最优化，将网损灵敏度数据映射为一个d维的向量；”的具体过程为：
将灵敏度数据作为初始可行解Y0，产生可行点集合Y；可行点集合Y包括Y1至Yn，使得Yi恰好是问题的一个局部最优解，或者使Y收敛到问题的最优解；此时最优解附近宽度为d的区域，即为d维的向量。
更进一步的，本发明还涉及一种应用上述输电网网损灵敏度方案优选方法的优选***，包括网损计算子***和人机交互子***。
所述的网损计算子***包括电网数据库交互模块、网损结果输出模块、计算过程记录模块和智能方案推荐模块。所述的电网数据库交互模块，其与电网数据库相连，用于从电网数据库获取数据，为网损计算模块提供必要的电网数据信息。所述的网损结果输出模块，用于根据电网数据，通过输电网网损灵敏度方案优选方法进行计算，得出所有可能结果。所述的计算过程记录模块，用于将计算过程中的重要数据进行记录，以便日后查看。所述的智能方案推荐模块，用于将网损结果输出模块输出的结果进行选优和聚类，向分析人员推荐优化方案；
所述的人机交互子***包括节点与线路选择界面、计算需求选择模块、人工修正模块和最终结果显示模块。所述的节点与线路选择界面，用于提供多种区域选择方式，使分析人员选择需要进行优化和推荐的电网区域。所述的计算需求选择模块，用于通过一定的规则，与分析人员的需求进行匹配，给出不同层次和区域的网损分析方案。所述的人工修正模块，用于和分析人员进行交互，允许人工干预灵敏度计算过程。所述的最终结果显示模块，用于对网损的灵敏度计算结果进行选择，向分析人员提供网损灵敏度优选方案。
由以上技术方案可知，本发明能够解决现有技术中因输电网网络拓扑复杂、数据量大而导致的灵敏度状态空间呈几何级数比例增长、分析人员工作效率低等问题，通过基于随机邻域嵌入数据降维的输电网网损灵敏度方案优选方法来对海量高维灵敏度数据进行降维分析，判断出有效的降损方案。首先，本发明通过使用随机领域嵌入数据降维，缩减了灵敏度方案计算时间。其次，本发明通过构造灵敏度偏导系数作为分类器的优化函数，实现智能推荐降损灵敏度方案，提高了分析人员进行网损分析时的工作效率。
附图说明
图1是本发明的输电网网损灵敏度方案优选方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示，一种输电网网损灵敏度方案优选方法，该方法包括以下步骤：
一种输电网网损灵敏度方案优选方法，该方法包括以下步骤：
(1)初始化电网***各类网损灵敏度数据。
(1.1)输入电网及节点注入各类网损灵敏度数据。
(1.2)计算节点导纳矩阵参数。
(1.3)设置节点电压初值x(0)。
(2)设置迭代次数k＝0及最大迭代次数Kmax。
(3)计算雅可比矩阵-B'与-B"，并根据雅可比矩阵-B'与-B"求出当前潮流的准确评估值U。
(4)判断当前潮流的准确评估值U的收敛性，并根据其收敛性求出非线性代数方程组的解x(k+1)；输出潮流不收敛信息，退出迭代。
(4.1)判断当前潮流的准确评估值是否收敛；若收敛，则计算潮流分布，输出非线性代数方程组的解x(k+1)，退出迭代；若不收敛，则执行步骤(4.2)。
(4.2)求解修正方程，获得迭代修正量△x(k)。
(4.3)用修正量修正，获得第k+1步迭代的解向量，且更新x(k+1)＝x(k)+△x(k)。
(4.4)令k＝k+1，并判断k是否大于Kmax；若是，则输出潮流不收敛信息，退出迭代；若否，则返回步骤(3)，继续迭代。
(5)确定维数d和条件概率a，根据维数d和条件概率a求出在P/Ploss,Q/Ploss,NewLine/Ploss,DelLine/PLoss,NewTransformer/Ploss,DelTransforme r/PLoss等不同方案下整体网损的影响值。
(6)根据求解最优化，将网损灵敏度数据映射为一个d维的向量。具体过程为：将灵敏度数据作为初始可行解Y0，产生可行点集合Y；可行点集合Y包括Y1至Yn，使得Yi恰好是问题的一个局部最优解，或者使Y收敛到问题的最优解；此时最优解附近宽度为d的区域，即为d维的向量。
(7)构造灵敏度偏导系数作为分类器的优化函数，选择并剔除影响差异较小的方案。
(8)根据灵敏度数据排序的方案进行聚类。将聚类中的方案打包显示给研究人员进行人工筛查。
进一步的，本发明还涉及一种应用上述输电网网损灵敏度方案优选方法的优选***，包括网损计算子***和人机交互子***。
所述的网损计算子***包括电网数据库交互模块、网损结果输出模块、计算过程记录模块和智能方案推荐模块。所述的电网数据库交互模块，其与电网数据库相连，用于从电网数据库获取数据，为网损计算模块提供必要的电网数据信息。所述的网损结果输出模块，用于根据电网数据，通过输电网网损灵敏度方案优选方法进行计算，得出所有可能结果。所述的计算过程记录模块，用于将计算过程中的重要数据进行记录，以便日后查看。所述的智能方案推荐模块，用于将网损结果输出模块输出的结果进行选优和聚类，向分析人员推荐优化方案；
所述的人机交互子***包括节点与线路选择界面、计算需求选择模块、人工修正模块和最终结果显示模块。所述的节点与线路选择界面，用于提供多种区域选择方式，使分析人员选择需要进行优化和推荐的电网区域。所述的计算需求选择模块，用于通过一定的规则，与分析人员的需求进行匹配，给出不同层次和区域的网损分析方案。所述的人工修正模块，用于和分析人员进行交互，允许人工干预灵敏度计算过程。所述的最终结果显示模块，用于对网损的灵敏度计算结果进行选择，向分析人员提供网损灵敏度优选方案。
本发明的工作原理：
为了对海量灵敏度计算数据进行分析，并给出合理的降损方案聚类，本发明提出了一种基于随机邻域嵌入数据降维的输电网网损灵敏度方案优选方法及***。首先，本发明将随机邻域嵌入数据降维方法应用到了输电网网损灵敏度方案优选中。其次，本发明将各类灵敏度指标间的偏导关系值进行随机概率距离计算，映射为一个n维的元素独立向量，构造了灵敏度偏导系数作为分类器的***优化函数。再次，本发明选择并剔除影响差异较小的方案，最终给出根据灵敏度排序的方案聚类结果。通过该方法，本发明所述的优选***能够给分析人员提供更好的降损方案分类模式。本发明具有网损灵敏度计算优化、多标准网损计算、智能降损方案推荐等特点。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (5)

1.一种输电网网损灵敏度方案优选方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
(1)初始化电网***各类网损灵敏度数据；
(2)设置迭代次数k＝0及最大迭代次数Kmax；
(3)计算雅可比矩阵-B'与-B"，并根据雅可比矩阵-B'与-B"求出当前潮流的准确评估值U；
(4)判断当前潮流的准确评估值U的收敛性，并根据其收敛性求出非线性代数方程组的解x(k+1)；输出潮流不收敛信息，退出迭代；
(5)确定维数d和条件概率a，根据维数d和条件概率a求出不同方案下的整体网损的影响值；
(6)根据求解最优化，将网损灵敏度数据映射为一个d维的向量；
(7)构造灵敏度偏导系数作为分类器的优化函数，选择并剔除影响差异较小的方案；
(8)根据灵敏度数据排序的方案进行聚类。
2.根据权利要求1所述的一种输电网网损灵敏度方案优选方法，其特征在于：步骤(1)中所述的初始化电网***各类网损灵敏度数据的具体过程为：
(1.1)输入电网及节点注入各类网损灵敏度数据；
(1.2)计算节点导纳矩阵参数；
(1.3)设置节点电压初值x(0)；
3.根据权利要求1所述的一种输电网网损灵敏度方案优选方法，其特征在于：步骤(4)中所述的“判断当前潮流的准确评估值U的收敛性，并根据其收敛性求出非线性代数方程组的解x(k+1)；输出潮流不收敛信息，退出迭代；”的具体过程为：
(4.1)判断当前潮流的准确评估值是否收敛；若收敛，则计算潮流分布，输出非线性代数方程组的解x(k+1)，退出迭代；若不收敛，则执行步骤(4.2)；
(4.2)求解修正方程，获得迭代修正量△x(k)；
(4.3)用修正量修正，获得第k+1步迭代的解向量，且更新x(k+1)＝x(k)+Δx(k)；
(4.4)令k＝k+1，并判断k是否大于Kmax；若是，则输出潮流不收敛信息，退出迭代；若否，则返回步骤(3)，继续迭代。
4.根据权利要求1所述的一种输电网网损灵敏度方案优选方法，其特征在于：步骤(6)中所述的“根据求解最优化，将网损灵敏度数据映射为一个d维的向量；”的具体过程为：
将灵敏度数据作为初始可行解Y0，产生可行点集合Y；可行点集合Y包括Y1至Yn，使得Yi恰好是问题的一个局部最优解，或者使Y收敛到问题的最优解；此时最优解附近宽度为d的区域，即为d维的向量。
5.根据权利要求1所述的一种输电网网损灵敏度方案优选方法的***，其特征在于：包括网损计算子***和人机交互子***；
所述的网损计算子***包括电网数据库交互模块、网损结果输出模块、计算过程记录模块和智能方案推荐模块；所述的电网数据库交互模块，其与电网数据库相连，用于从电网数据库获取数据，为网损计算模块提供必要的电网数据信息；所述的网损结果输出模块，用于根据电网数据，通过输电网网损灵敏度方案优选方法进行计算，得出所有可能结果；所述的计算过程记录模块，用于将计算过程中的重要数据进行记录，以便日后查看；所述的智能方案推荐模块，用于将网损结果输出模块输出的结果进行选优和聚类，向分析人员推荐优化方案；
所述的人机交互子***包括节点与线路选择界面、计算需求选择模块、人工修正模块和最终结果显示模块；所述的节点与线路选择界面，用于提供多种区域选择方式，使分析人员选择需要进行优化和推荐的电网区域；所述的计算需求选择模块，用于通过一定的规则，与分析人员的需求进行匹配，给出不同层次和区域的网损分析方案；所述的人工修正模块，用于和分析人员进行交互，允许人工干预灵敏度计算过程；所述的最终结果显示模块，用于对网损的灵敏度计算结果进行选择，向分析人员提供网损灵敏度优选方案。
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