[发明专利]基于数据知识驱动的主动配电网电压控制方法

说明书

本发明公开了基于数据知识驱动的主动配电网电压控制方法。首先，建立基于二阶锥最优潮流的主动配电网无功优化模型；其次，基于所建立的无功优化模型进行大数据仿真，形成数据扩充策略，将历史数据与求解扩充策略约束筛除并结合，并通过数据模型建立策略约束，形成可累积的数据知识，建立以配电网网络数据及控制策略为核心的无功电压控制策略知识图谱；最后，基于所构建的配电网无功电压控制知识图谱，以当前网络状态匹配知识图谱中相似状态，采用改进时间序列相似数据检索算法，通过相似度计算、分段校验、斜率校验，从而匹配控制策略及参数结果，进行安全校验和优化求解，并生成控制策略及更新知识图谱中的状态策略。

技术领域

本发明属于电力行业并涉及配电网电压控制，具体涉及一种基于数据知识驱动的主动配电网电压控制方法。

背景技术

目前配电网中分布式电源渗透率不断增加，在2050年我国非化石能源占比一次能源消费50％以上，这对于系统电压稳定性及调控运行复杂性提出了新挑战。同时，保证更高标准的电能质量是电力发展的必然趋势，也是促进社会安定发展的客观需求。过电压及低电压不仅会降低能源转换效率，而且易造成设备涌流及谐波进而损坏用户设备，甚至导致安全事故。目前主要采用调节无功的方法来控制电压在指定范围内，具体包括改变变电站主变压器有载分接头调节母线电压、投切电容器组补偿无功等通过协同控制无功调节设备的手段，以实现提高电能质量及运行经济性等目标。目前从数学上求解多采用基于优化或强化学习方法解决。在基于优化的方法中，由于变压器抽头设置和并联电容器的离散性以及潮流方程非线性，一般转化为解决混合整数非线性规划问题，二阶锥松弛解决无功电压控制问题上具有很高的准确性，但随着配网规模及可控设备增加，求解复杂度指数级增长，计算时间较长，难以满足实时调控需求。同时，存在收敛问题，可能陷入局部最优。基于强化学习方法控制无功方面，在速度上能够满足实时控制需求，且具有一定启发性及鲁棒性，但可解释性不足，易陷入“维数灾”，同时学习期间自由动作探索易出现极端策略情况，安全性无法保证。

发明内容

本发明的目的就是要提供一种基于数据知识驱动的主动配电网电压控制方法，基于知识图谱的无功电压控制模型能够很好地表征数据及策略，并通过数据模型建立策略约束，形成可累积的数据知识。通过改进时间序列检索算法，能够更好地满足配电网数据检索需求。

为实现此目的，本发明所设计的基于数据知识驱动的主动配电网电压控制方法，包括如下步骤：

步骤1：考虑离散无功调压设备包括有载调压变压器、分组投切电容器以及电压调节器，建立基于二阶锥最优潮流的主动配电网无功优化模型；

步骤2：基于步骤1所建立的主动配电网无功优化模型，利用已有负荷和光伏数据进行大数据仿真，形成数据扩充策略，将配电网历史调压策略与数据扩充策略结果结合，通过数据模型建立策略约束，形成可累积的数据知识，建立以配电网网络数据及控制策略为核心的配电网无功电压控制策略知识图谱；

步骤3：基于步骤2所构建的配电网无功电压控制知识图谱，以当前网络状态匹配知识图谱中的相似状态，采用改进时间序列相似数据检索算法，通过相似度计算、分段校验、斜率校验，匹配控制策略及参数结果，进行安全校验和优化求解，生成控制策略并更新配电网无功电压控制知识图谱中的状态策略。

本发明的有益效果为：本发明所提方法基于知识图谱的无功电压控制模型能够很好地表征数据及策略，并通过数据模型建立策略约束，形成可累积的数据知识。通过改进时间序列检索算法，能够更好地满足配电网数据检索需求，所生成策略在无功优化效果上表现优异；相比优化算法大大减少策略生成耗时，并提升策略可解释性。人机交互生成策略提升了电力人员不同无功电压控制场景下调控水平，适用于电网的快速调控，并在电力系统领域知识数据推理交互进行了有价值的探索。

附图说明

图1为本发明的配电网无功电压控制策略知识图谱数据模型图；

图2为基于知识图谱的策略生成流程图；