[发明专利]考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法有效
申请号: | 202110103611.9 | 申请日: | 2021-01-26 |
公开(公告)号: | CN112926752B | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 王涛;黄著;吴昊;赵斌;张里;陈孝天;肖滟琳 | 申请(专利权)人: | 西华大学;国网四川省电力公司技能培训中心 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/08 |
代理公司: | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 李梦蝶 |
地址: | 610039 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 考虑 系统 智能 输电网 故障 线路 检测 恢复 方法 | ||
1.考虑储能系统的智能输电网故障线路检测及故障恢复方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、确定智能输电网负荷节点的重要等级和预连接线路,并根据预连接线路数和输电网各个负荷节点的额定参数确定各个负荷节点所配置储能系统的额定容量;
S2、在线监测输电网各个负荷节点所配置储能系统的储能变化,并根据监测结果以及输电网各个负荷节点的额定参数建立基于分层脉冲神经膜系统的故障线路检测模型;
S3、确定故障线路检测模型中监测神经元的点火阈值;
S4、根据点火阈值判断输电网是否存在故障线路,若是则进入步骤S5,否则返回步骤S2;
S5、查询故障线路预连接线路的条数及其相关负荷节点的运行情况,并根据查询结果建立基于分层脉冲神经膜系统的故障恢复模型;
S6、根据故障恢复模型中分层神经元的实测储能值恢复故障线路;
S7、求解故障恢复模型中监测神经元的点火情况,得到恢复供电后智能输电网的拓扑结构;
所述步骤S2中建立的基于分层脉冲神经膜系统的故障线路检测模型∏Z具体为:
∏Z=(Ο,σ1,...,σm,δ1,...,δm,D1,...,Dn,syn,inZ,outZ)
其中Ο={a}为单字母集合,a表示一个脉冲且其对应于电能传输或变压器与储能监测器间传输信号的单位;
σ1,...,σm为故障线路检测模型∏Z中的m个分层神经元,对应于智能输电网中m个负荷节点,并且每个分层神经元的形式为其中:
Vi表示第i个分层神经元的容纳脉冲上限值,其取值为[0,+∞)上的实数,对应输电网第i个负荷节点所配置储能系统的额定容量Wi;
表示第i个分层神经元在Dn时刻的脉冲位势值,对应第i个负荷节点所配置储能系统在Dn时刻的储能值,其取值为[0,+∞)上的实数;
αi,βi分别表示第i个分层神经元的特定输入脉冲值与特定输出脉冲值,分别对应第i个负荷节点的额定输入值ai与额定输出值bi,两者取值均为[0,+∞)上的实数;
分别为第i个分层神经元在Dn时刻的输入脉冲值与输出脉冲值,分别对应第i个负荷节点在Dn时刻的输入功率与输出功率,其取值均为[0,+∞)上的实数;
ωi表示第i个分层神经元的突触集合,其包括轴突-树突突触、轴突-胞体突触和轴突-轴突突触这三类突触,且分别对应智能输电网中的输电线路、储能值信号的传输线路和预连接线路;
r0i表示第i个分层神经元的点火规则,其形式为E/aβ→a(θ,β),其中为点火条件,表示分层脉冲神经膜系统处于可触发时刻点Dn,且分层神经元内脉冲值θ≥β时才能执行点火规则,此时分层神经元σi将消耗一个位势值为β的脉冲,并产生两个新脉冲,其中一个新脉冲位势值为θ,并通过轴突-胞体突触传递给其突触后神经元,另一个新脉冲位势值为β,并通过轴突-树突突触传递给其突触后神经元;否则,该分层神经元不执行点火计算;
δ1,...,δm为故障线路检测模型∏Z中的m个监测神经元,对应于智能输电网中m个监测储能系统储能值的仪器,并且每个监测神经元的形式为δi表示与第i个分层神经元σi相关联的监测神经元,其中:
γi表示监测神经元δi的点火上限值,其取值为[0,+∞)上的实数;
表示监测神经元δi的输入脉冲值,其取值为[0,+∞)上的实数;
表示故障线路检测模型∏Z中监测神经元内部脉冲位势向量,1≤i≤m,其中φi对应监测神经元δi的内部脉冲位势值,其取值为[0,+∞)上的实数;
ci表示监测神经元δi点火规则和遗忘规则的有限集合,其中点火规则的形式为其点火条件E={aγ},表示当且仅当一个监测神经元的输入脉冲值小于或等于其点火上限值γ且分层脉冲神经膜系统同时处于可点火点时,才能执行点火规则,然后产生一个单位脉冲a并立即向后传递给其所有突触后神经元,若无突触后神经元则向环境中传递单位脉冲a,在每次点火后都会在分层脉冲神经膜系统的细胞内积累一个单位脉冲a;遗忘规则的形式为E/aφ→λ,其中λ表示空字符,执行遗忘规则后监测神经元δi将消耗内部所有脉冲,并产生一个空字符λ,即消耗完细胞内所有脉冲并不产生新脉冲,当点火规则不能执行时,立即执行遗忘规则;
D1,...,Dn表示故障线路检测模型∏Z的n个可触发时刻点,并对应于监测储能系统储能值的仪器采集数据的时间点,其中n∈[1,+∞);
syn={1,2,...,m}×{1,2,...,m}表示神经元之间的有向突触连接关系;
inZ,outZ分别表示故障线路检测模型∏Z的输入神经元集合和输出神经元集合;
所述步骤S3包括以下分步骤:
S31、获取故障线路检测模型中分层神经元的实测储能值随时间变化的关系:
S32、设置负荷节点所配置储能系统的当前存储值不超过额定容量的约束条件:
S33、结合步骤S31中分层神经元的实测储能值随时间变化的关系以及步骤S32中的约束条件得到:
S34、若负荷节点的输入线路在时刻点Dn-1与Dn之间发生故障,则有:
S35、根据步骤S33和步骤S34得到的关系式,设置点火上限值γi=Vi-(βi+αi)为监测神经元的点火阈值;
所述步骤S5中建立的基于分层脉冲神经膜系统的故障恢复模型∏H具体为:
ΠH=(Ο,σ1,...,σm,χ1,...,χm,D1,...,Dn,syn,inH,outH)
其中Ο={a}为单字母集合,a表示一个脉冲且其对应于电能传输或负荷节点与储能监测器间传输信号的单位;
σ1,...,σm为故障恢复模型∏H中的m个分层神经元,对应于智能输电网中m个负荷节点,并且每个分层神经元的形式为其中:
ri表示第i个分层神经元的点火规则,ri=(ri',ri”),ri'的形式为E/a(β)→a(θ,β,μ),其中为点火条件,分层脉冲神经膜系统处于可触发时刻点Dn,分层神经元内部脉冲值θ≥β且输入脉冲值大于α时执行点火规则ri',此时分层神经元σi将消耗一个位势值为β的脉冲,并产生三个新脉冲,其中第一个新脉冲位势值为θ,并通过轴突-胞体突触传递给其突触后神经元,第二个新脉冲的位势值为β,并通过轴突-树突突触传递给其突触后神经元,第三个新脉冲的位势值为μ,并通过轴突-轴突突触传递给其突触后神经元;若输入脉冲值小于或等于α,但内部脉冲值θ≥β,则此时分层神经元σi将执行点火规则ri”,其形式为E/a(β)→a(θ,β),此时分层神经元σi消耗一个位势值为β的脉冲,并产生两个新脉冲,其中一个新脉冲位势值为θ,并通过轴突-胞体突触传递给其突触后神经元,另一个新脉冲位势值为β,并通过轴突-树突突触传递给其突触后神经元;否则,该分层神经元不执行点火计算;
χ1,...,χm为故障恢复模型∏H中的m个监测神经元集合,表示第i个分层神经元σi相关的监测神经元集合,1≤i≤m,其中δi→k为与第i个分层神经元σi相关联的第k个监测神经元,对应智能输电网中第i个负荷节点的第k个监测储能系统储能值的仪器,1≤k≤ρi+1,ρi表示第i个负荷节点的预连接线路数,且其中:
γi→k表示监测神经元δi→k的点火上限值,其取值为[0,+∞)上的实数;
表示监测神经元δi→k的输入脉冲值,其取值为[0,+∞)上的实数;
φi→k表示监测神经元δi→k的内部脉冲位势值,其取值为[0,+∞)上的实数;
ci→k表示监测神经元δi→k点火规则和遗忘规则的有限集合,其中点火规则的形式为其点火条件E={aγ},表示当且仅当一个监测神经元的输入脉冲值小于或等于其点火上限值γ且分层脉冲神经膜系统同时处于可点火点时,才能执行点火规则,然后产生一个单位脉冲a并立即向后传递给其所有突触后神经元,若无突触后神经元则向环境中传递单位脉冲a,在每次点火后都会在分层脉冲神经膜系统的细胞内积累一个单位脉冲a;
D1,...,Dn表示故障恢复模型∏H的n个可触发时刻点,并对应于监测储能系统储能值的仪器采集数据的时间点,其中n∈[1,+∞);
inH,outH分别表示故障恢复模型∏H的输入神经元集合和输出神经元集合。
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