基于数据驱动的含IIDG配电网短路电流计算模型研究
发布时间：2021-06-17 09:15
随着能源、环境问题日益突出,分布式电源（Distributed Generation,DG）,尤其是逆变器型分布式电源（Inverter Interfaced DG,IIDG）在配电网中得到了广泛应用。IIDG接入在带来积极作用的同时,也对配电网安全稳定运行造成了不良影响。在故障情况下,IIDG有着强非线性输出特性,与传统电源有很大不同。这使得传统短路电流计算方法已不再适用,给配电网继保装置的整定带来困难。目前含IIDG配电网短路电流计算主要采用物理建模方法,在IIDG高渗透情况下存在不足。为此,本文从数据驱动角度出发,重点研究了基于机器学习方法的含IIDG和IIDG高渗透下配电网短路电流计算方法,取得了如下研究成果:（1）提出了基于数据驱动的含IIDG配电网短路电流计算模型。给出了模型的整体框架和流程;对与短路电流相关的配电网特征进行了分析,从故障分析理论角度创新性地提出将IIDG未接入时的配电网短路电流作为关键特征;提出了基于MATLAB/Simulink的样本生成方法,能够自动积累数据集。此框架通过离线训练模型,在线计算的模式,提升了短路电流计算方法的实时应用能力。（2）将上述模...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
短路电流计算流程图
浙江大学硕士学位论文第三章短路电流计算模型应用研究26样本数量增加后，特征组合II+III所包含的信息大于特征组合I+III，此时使用特征组合II+III机器学习模型会具有更好的泛化能力。(a)R1(b)R2(c)R3图3.4不同样本数量下两种特征组合的结果对比3.2.5与物理建模方法对比为进一步说明本文方法的有效性，选取文献[53]中算法进行方法对比。采用
浙江大学硕士学位论文第三章短路电流计算模型应用研究30图，如图3.6所示，同样可分为离线训练和在线应用两部分。开始设置M个基础运行方式的配电网参数，作为后续样本生成的基础，生成的样本总数为e，初始设定i=1生成随机数，修改系统等值阻抗、负荷需求、网路拓扑结构，形成第i个运行方式获得第j个故障类型的If获得If_DG，形成第j个故障类型的样本标签i=i+1i=e?N每种故障类型各获得e条样本样本数据预处理交叉验证选择超参数，获取最佳参数组合对每种故障类型的样本进行训练，生成10个模型结束开始将特征向量输入训练好的模型，输出该情况下所要求的短路电流结束Y按照随机生成的IIDG参数接入IIDG(a)离线训练阶段(b)在线应用阶段生成随机数，修改故障线路及故障位置根据故障类型，选择对应的短路电流计算模型经过与训练时相同的预处理过程j=1设置第j种故障类型j=10?j=j+1NY根据运行方式信息及故障信息，获得不含IIDG时的短路电流，形成特征向量图3.6基于XGBoost的短路电流计算方法流程图在离线训练阶段，需要针对10种故障类型分别训练出10个对应的机器学习模型。首先设置M个基础运行方式的配置参数以及每种基础运行方式所需的样本数e。然后对于每个运行方式i，按照2.5节所述在各基础运行方式基础上，随机生成新的系统等值阻抗、负荷功率需求、网络拓扑等等，并随机生成故障线路和故障位置。接着，在以上运行方式和故障参数的基础上，轮流设置10种故障
【参考文献】：
期刊论文
[1]泛在电力物联网释义与研究展望[J]. 杨挺,翟峰,赵英杰,盆海波. 电力系统自动化. 2019(13)
[2]用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法（英文）[J]. Hui-fang WANG,Chen-yu ZHANG,Dong-yang LIN,Ben-teng HE. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2019(06)
[3]泛在电力物联网关键技术探讨[J]. 傅质馨,李潇逸,袁越. 电力建设. 2019(05)
[4]5G通信与泛在电力物联网的融合:应用分析与研究展望[J]. 王毅,陈启鑫,张宁,冯成,滕飞,孙铭阳,康重庆. 电网技术. 2019(05)
[5]基于物理—数据融合模型的电网暂态频率特征在线预测方法[J]. 王琦,李峰,汤奕,薛禹胜. 电力系统自动化. 2018(19)
[6]“智能电网+”研究综述[J]. 鞠平,周孝信,陈维江,余一平,秦川,李若梅,王成山,董旭柱,刘健,文劲宇,刘玉田,李扬,陈庆,陆晓,孙大雁,徐春雷,陈星莺,吴峰,马宏忠. 电力自动化设备. 2018(05)
[7]大数据技术在配电网中的应用综述[J]. 费思源. 中国电机工程学报. 2018(01)
[8]含分布式电源的配电网保护改进方案综述[J]. 王鲍雅琼,陈皓. 电力系统保护与控制. 2017(12)
[9]含低电压穿越型分布式电源配电网的短路电流计算方法[J]. 杨杉,同向前. 电力系统自动化. 2016(11)
[10]采用互信息与随机森林算法的用户用电关联因素辨识及用电量预测方法[J]. 赵腾,王林童,张焰,田世明. 中国电机工程学报. 2016(03)
博士论文
[1]含换流器型分布式电源配电网的潮流与短路电流计算方法[D]. 杨杉.西安理工大学 2018
[2]基于就地和区域信息的自适应保护研究[D]. 沈绍斐.浙江大学 2018
[3]自适应重合闸和自适应电流保护技术研究[D]. 林达.浙江大学 2016
[4]分布式发电接入电网故障穿越控制及短路电流计算方法[D]. 王强钢.重庆大学 2015
本文编号：3234915
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
短路电流计算流程图
浙江大学硕士学位论文第三章短路电流计算模型应用研究26样本数量增加后，特征组合II+III所包含的信息大于特征组合I+III，此时使用特征组合II+III机器学习模型会具有更好的泛化能力。(a)R1(b)R2(c)R3图3.4不同样本数量下两种特征组合的结果对比3.2.5与物理建模方法对比为进一步说明本文方法的有效性，选取文献[53]中算法进行方法对比。采用
浙江大学硕士学位论文第三章短路电流计算模型应用研究30图，如图3.6所示，同样可分为离线训练和在线应用两部分。开始设置M个基础运行方式的配电网参数，作为后续样本生成的基础，生成的样本总数为e，初始设定i=1生成随机数，修改系统等值阻抗、负荷需求、网路拓扑结构，形成第i个运行方式获得第j个故障类型的If获得If_DG，形成第j个故障类型的样本标签i=i+1i=e?N每种故障类型各获得e条样本样本数据预处理交叉验证选择超参数，获取最佳参数组合对每种故障类型的样本进行训练，生成10个模型结束开始将特征向量输入训练好的模型，输出该情况下所要求的短路电流结束Y按照随机生成的IIDG参数接入IIDG(a)离线训练阶段(b)在线应用阶段生成随机数，修改故障线路及故障位置根据故障类型，选择对应的短路电流计算模型经过与训练时相同的预处理过程j=1设置第j种故障类型j=10?j=j+1NY根据运行方式信息及故障信息，获得不含IIDG时的短路电流，形成特征向量图3.6基于XGBoost的短路电流计算方法流程图在离线训练阶段，需要针对10种故障类型分别训练出10个对应的机器学习模型。首先设置M个基础运行方式的配置参数以及每种基础运行方式所需的样本数e。然后对于每个运行方式i，按照2.5节所述在各基础运行方式基础上，随机生成新的系统等值阻抗、负荷功率需求、网络拓扑等等，并随机生成故障线路和故障位置。接着，在以上运行方式和故障参数的基础上，轮流设置10种故障
【参考文献】：
期刊论文
[1]泛在电力物联网释义与研究展望[J]. 杨挺,翟峰,赵英杰,盆海波. 电力系统自动化. 2019(13)
[2]用于电网节点重要度评估的一种基于网络嵌入和支持向量回归的人工智能方法（英文）[J]. Hui-fang WANG,Chen-yu ZHANG,Dong-yang LIN,Ben-teng HE. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2019(06)
[3]泛在电力物联网关键技术探讨[J]. 傅质馨,李潇逸,袁越. 电力建设. 2019(05)
[4]5G通信与泛在电力物联网的融合:应用分析与研究展望[J]. 王毅,陈启鑫,张宁,冯成,滕飞,孙铭阳,康重庆. 电网技术. 2019(05)
[5]基于物理—数据融合模型的电网暂态频率特征在线预测方法[J]. 王琦,李峰,汤奕,薛禹胜. 电力系统自动化. 2018(19)
[6]“智能电网+”研究综述[J]. 鞠平,周孝信,陈维江,余一平,秦川,李若梅,王成山,董旭柱,刘健,文劲宇,刘玉田,李扬,陈庆,陆晓,孙大雁,徐春雷,陈星莺,吴峰,马宏忠. 电力自动化设备. 2018(05)
[7]大数据技术在配电网中的应用综述[J]. 费思源. 中国电机工程学报. 2018(01)
[8]含分布式电源的配电网保护改进方案综述[J]. 王鲍雅琼,陈皓. 电力系统保护与控制. 2017(12)
[9]含低电压穿越型分布式电源配电网的短路电流计算方法[J]. 杨杉,同向前. 电力系统自动化. 2016(11)
[10]采用互信息与随机森林算法的用户用电关联因素辨识及用电量预测方法[J]. 赵腾,王林童,张焰,田世明. 中国电机工程学报. 2016(03)
博士论文
[1]含换流器型分布式电源配电网的潮流与短路电流计算方法[D]. 杨杉.西安理工大学 2018
[2]基于就地和区域信息的自适应保护研究[D]. 沈绍斐.浙江大学 2018
[3]自适应重合闸和自适应电流保护技术研究[D]. 林达.浙江大学 2016
[4]分布式发电接入电网故障穿越控制及短路电流计算方法[D]. 王强钢.重庆大学 2015
本文编号：3234915
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