基于模式识别和机器学习的电网运行断面估计算法研究

发布时间：2020-03-25 00:55

【摘要】：安全校核是对调度计划和调度操作进行全面的安全稳定校核的一类应用,对电网的安全与经济运行具有重要的意义。安全校核分析计算的基础是计划潮流的自动生成技术。计划潮流的生成技术应具有收敛性好、计算效率高、准确性高的特征。本文围绕安全校核计划潮流的生成技术进行研究,提出了一种电网运行断面估计算法,主要工作如下:提出了基于模式识别的相似断面搜索算法。计划潮流的生成计算过程需先对计划数据的缺失进行补充,借鉴相似日的概念,基于模式识别的方法在历史断面中搜索待校核断面的相似断面,以相似断面的部分潮流数据作为待校核断面计划数据的补充,以满足电网运行断面估计算法的数据需求。提出了基于状态估计的计划潮流生成算法。针对传统的基于潮流计算的计划潮流生成方法中普遍存在的收敛性能差、计算效率低的问题,本文采用状态估计算法进行计划潮流计算。借鉴信息学中的相关熵概念,采用基于最大相关熵准则的状态估计算法,进行待校核断面的计划潮流计算,获得满足输电断面功率约束和各类计划数据的平衡潮流。由于状态估计算法应用了冗余的量测值,且算法不需进行分步潮流调整,因此算法的收敛性好、计算效率较高。提出了基于机器学习的不平衡功率调整算法。计划潮流计算值与待校核断面的真实潮流之间存在不平衡功率,传统的不平衡功率分配方法为由指定机组承担,通过调整发电计划平衡区域潮流。本文提出基于单隐层神经网络模型和极限学习机学习算法的不平衡功率调整算法,通过对历史计划潮流计算结果进行事后分析,获得区域化的、精确化的不平衡功率分配特征,并修正状态估计算法的量测值,以提高计划潮流计算的准确性。设计了IEEE9节点算例和东北电网实际算例,对本文提出算法进行有效性验证。通过不同的历史断面潮流数据构造方法和不同的相似断面的匹配方式,在不同的算例中分别验证相似断面搜索、计划潮流生成和不平衡功率调整三大模块的功能,证明了本文提出算法的精确性较高,并论证了算法在收敛性和计算效率方面的优势。
【图文】：

划数据形成校核断面的交流潮流数据，，再整合各类计划数据，计算形成安全校核逡逑分析功能需求的断面计划潮流［８］。计划数据由系统中其他业务模块横向集成至安全逡逑校核模块，安全校核与其他模块的关系见图１－１。逡逑２逡逑

本文提出一种基于模式识别和机器学习的电网运行断面估计算法，用以计算逡逑未来计划断面的交流计划潮流，改善现有方法中收敛性差、不平衡功率分配方式逡逑不够精确等问题。本文研宄内容逻辑关系图见图１－２。逡逑第１章绪论部分，对本文研宄的背景和意义进行介绍，总体介绍了电网安全逡逑校核应用模块和计划潮流生成技术，详细总结了计划潮流生成技术的研宄现状，逡逑包括交流计划潮流生成的原则和难点，以及以潮流计算为基础的三种现有交流计逡逑划潮流的生成方法。在此基础上，指出了目前研宄存在的问题，说明了本文的研逡逑宄思路和章节结构。逡逑第２章介绍了基于模式识别和机器学习的电网运行断面估计算法的算法流程，逡逑包括基于模式识别的相似断面搜索算法、基于状态估计的计划潮流生成算法、基逡逑于机器学习的不平衡功率调整算法三个主要步骤，说明了每个步骤的实现目标和逡逑各步骤间的数据逻辑关系。介绍了基于模式识别的相似断面搜索算法，分析了相逡逑似性指标的选择原则和计算方法
【学位授予单位】：中国电力科学研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM732

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本文编号：2599139