[发明专利]一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于支持张量机的中性点接地方式决策方法及系统。传统的数据分析均是以向量形式进行，对于此类影响因素众多、且数据之间相互相关的问题，根据多维模态方式将数据向量化、从而导致信息损失或者是维度灾难等结果，无法解决多模态数据分析问题。本发明首次采用支持张量机方法，定义了中压配电网供电可靠性指标、配电网安全性指标以及配电网经济性指标；并根据供电可靠性、安全性以及经济性三个指标采用支持张量机的方法对不同中性点接地方式的影响进行分析，最终得到一种能够最大化配电网供电可靠性的中性点接地方式。本发明综合考虑了中压配电网供电可靠性、安全性以及经济性指标，经过求解得到了最优的中性点接地方式。

技术领域

本发明属于电力网络优化领域，尤其是一种基于支持张量机且考虑多因素影响的中压配电网中性点接地方式决策方法及系统。

背景技术

随着国民经济的发展，配电网结构趋于复杂，其供电密度增加，涉及的人口众多，大多部署在经济发达的大中城市，所以配电网的部署关系到电力可靠传输，直接影响经济的发展；在配电网的故障中，约80％的故障属于单相接地故障。不同的接地方式，直接影响电力系统的供电可靠性，同时也受电力系统的继电保护、通信信号电磁干扰以及电气安全和接地装置影响，特别是中性点接地的部署成本，也是决定中性点接地的重要因素；从而可以得到结论，中性点接地方式受到多种因素的影响，需要综合考虑各个方面的因素才能得到最优的中性点接地方式。

根据分析，可将影响因素分为三类，即中压配电网供电可靠性、中压配电网安全性以及部署中性点接地方式经济性。而这三类中，中压配电网供电可靠性受到多种因素的影响，具体可以归结为节点故障概率、支路故障概率，与配电网部署线路方式、配电网拓扑结构以及配电网传输效能有关；而配电网的安全性主要取决于配电网的脆弱性、通信系统和控制系统的安全；而经济性主要取决于配电网故障概率、排除故障所需的费用、中性点接地部署费用等因素；然而在这三大类的参数指标中，各种指标之间存在相互联系；传统的数据分析均是以向量形式进行，对于此类影响因素众多、且数据之间相互相关的问题，根据多维模态方式将数据向量化、从而导致信息损失或者是维度灾难等结果，无法解决多模态数据分析问题。

近年来，作为向量的扩展形式，矩阵的张量形式不但能够保证各个数据之间的相关性，也有助于信息数据的分析和挖掘，不会出现维度灾难的问题。传统的数据挖掘算法中，支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种基于统计学习理论的模式识别方法，其在解决高维问题中，计算复杂度大幅增加；针对此问题，支持张量机(Support TensorMachine，STM)的数据分析方法被提出，有效解决了高维数据分析挖掘问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于支持张量机且考虑多因素影响的中压配电网中性点接地方式决策方法，以提高中压配电网供电可靠性、安全性和经济性。

为此，本发明采用如下的技术方案：一种中压配电网中性点接地方式决策方法，包括：

步骤A，根据中压配电网的拓扑结构构建供电可靠性评价体系，并计算相关指标；

步骤B，根据影响安全性的相关因素，计算配电网安全性相关指标；

步骤C，构建配电网经济评价指标体系，并计算相关指标；

步骤D，将供电可靠性指标、配电网安全性指标以及配电网经济评价指标构建成张量形式，并进行分解；

步骤E，构建支持张量机核函数，确定优化函数，经过分析，得到最优的中性点接地方式。

作为上述技术方案的补充，步骤A具体包括如下步骤：

A1，根据配电网的结构，构建网络结构拓扑G＝(V,E)，其中，V代表所有节点的集合，E代表所有节点之间连接的边的集合；