[发明专利]一种整县式光伏分区方法、存储设备及终端有效

专利信息
申请号: 202210537971.4 申请日: 2022-05-18
公开(公告)号: CN114662994B 公开(公告)日: 2022-08-05
发明(设计)人: 姬玉泽;陈文刚;宰洪涛;王新瑞;张轲;朱剑飞;刘贺龙;杨世宁;张玉娟;陈磊;姚泽龙;许泳涛;孙锦涛;赵赫;原亚飞 申请(专利权)人: 国网山西省电力公司晋城供电公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;G06V10/762
代理公司: 太原九得专利代理事务所(普通合伙) 14117 代理人: 张阳阳
地址: 048000*** 国省代码: 山西;14
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摘要:
搜索关键词: 一种 整县式光伏 分区 方法 存储 设备 终端
【权利要求书】:

1.一种整县式光伏分区方法,其特征在于:包括如下步骤:

S10,采集整县内每个屋顶光伏装置的电气量,建立整县式光伏用户的运行数据库;所述的电气量包括:电压偏差量、频率偏差量和三相电压不平衡度;其中,采集的第i个光伏用户的运行状态参数表达式为:;表示第i个光伏用户的电压偏差量;表示第i个光伏用户的频率偏差量;表示第i个光伏用户的三相电压不平衡度;

S20,将采集的电气量作为参考量,基于最大熵聚类算法进行聚类分区,使运行状态特征具有相似变化的光伏用户划分为同一分区;具体包括:

S201,建立最大熵聚类算法的目标函数,所述目标函数的表达式为:

(1);

式(1)中:c为聚类中心数,n为样本数,且c和n之间的关系满足:, m为加权指数,为第j个样本对第i类的隶属度;

为隶属度矩阵,表示每个样本点属于某一类的程度,隶属度矩阵的表达式为:

(2);

为聚类中心集,,每个聚类中心表示由电压偏差量、频率偏差量和三相电压不平衡度构成的三维相量;

为第j个样本与第i类的聚类中心之间的欧式距离;的计算表达式为:

(3);

为熵项,γ表示正则化系数,用于调节熵项在目标函数中的权重占比;

S202,建立目标函数的约束条件;约束条件的表达式为:

(4);

S203,基于最大熵聚类算法对整县用户光伏进行聚类分区,得到运行电压、频率和三相不平衡度不同的用户光伏分区;具体包括:

S2031,对最大熵聚类算法的参数进行初始化设置;

具体包括:设置聚类中心数c、初始聚类中心、初始隶属度矩阵、迭代停止阈值和初始迭代系数a;

S2032,对隶属度矩阵进行计算更新,计算更新的表达式如下:

(5);

式(5)中,为第a+1次迭代时第j个样本对第i类的隶属度,为第i类的聚类中心,其中:;

S2033,对聚类中心进行计算调整,计算调整的表达式如下:

(6);

式(6)中,为第a+1次迭代时第i类的聚类中心;

S2034,根据计算得到的聚类中心和隶属度矩阵,计算正则化系数γ;

S2035,根据目标函数,计算聚类结果;

S2036,迭代判断,若满足,则迭代停止,并执行步骤S2037,否则,将迭代次数设置为后,重新进行隶属度矩阵的计算更新、聚类中心的计算调整;

S2037,输出聚类中心、聚类结果及隶属度矩阵;

S30,对分区内各个光伏用户与分区聚类中心进行相似性计算,以使工作人员对每个用户光伏分区内的用户光伏并网运行状态进行有效分析和评估;具体包括:

S301,建立加权欧式距离的计算表达式,具体为:

(8);

式(8)中,为第k个聚类分区中第i个样本用户与中心用户电气量的加权欧式距离;、、为第i个样本的频率、电压及三相不平衡度;、、为第k个聚类中心的频率、电压及三相不平衡度;、、分别为、、与对应电网规定电气量标准值的差值;

、、分别为频率、电压及三相不平衡度的电气量距离权值;

S302,确定、、的权值系数,具体包括:

S3021,设第k个分区中,频率、电压、三相不平衡度的合格范围为:

(9);

(10);

(11);

其中:、、分别为第k个分区中第i个样本的频率、电压、三相不平衡度;、、分别为第k个分区中电压、频率、三相不平衡度合格范围内允许的偏差;

S3022,计算不合格样本在分区内的占比,计算表达式为:

(12);

(13);

(14);

其中:、、分别为电压、频率、三相不平衡度的不合格样本在第k个分区中的占比;、、分别为第k个分区中电压、频率、三相不平衡度不合格的样本数目;

S3023,根据最大熵项计算频率、电压、三相不平衡度的最大熵值,计算表达式为:

(15);

(16);

(17);

其中,T为通过聚类分区后,形成的分区数目;a为系数,a=1/lnT;

S3024,根据最大熵值确定、、的权值系数,计算表达式为:

(18)

(19)

(20)

S303,在各分区中,根据计算所得的加权欧式距离对用户样本进行排列,从电压、频率和三相不平衡度综合反应每个样本用户的运行状况,以及每个分区的实际运行状态。

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