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一種基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法

文檔序號(hào):9669959閱讀:794來源:國(guó)知局
一種基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 發(fā)明屬于電力工程技術(shù)領(lǐng)域,特別設(shè)及一種基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性預(yù) 測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 大數(shù)據(jù)技術(shù)率先在互聯(lián)網(wǎng)、電信、金融等行業(yè)出現(xiàn),通常指IOTB規(guī)模W上的數(shù)據(jù) 量。如果將大數(shù)據(jù)按照合理的成本和時(shí)限捕捉、管理及處理運(yùn)些數(shù)據(jù)的能力進(jìn)行操作,其規(guī) ?;驈?fù)雜程度已經(jīng)超出了常用技術(shù)。對(duì)于大數(shù)據(jù)的研究技術(shù)已經(jīng)上升到國(guó)家意志,一個(gè)國(guó) 家擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模和運(yùn)用數(shù)據(jù)的能力將成為綜合國(guó)力的重要組成部分,對(duì)數(shù)據(jù)的占有和控 制也將成為國(guó)家間和企業(yè)間的爭(zhēng)奪焦點(diǎn)。IBM、微軟、谷歌、亞馬遜等跨國(guó)巨頭借助大數(shù)據(jù) 技術(shù)的發(fā)展獲得了更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。IBM投資160億美元進(jìn)行30多次與大數(shù)據(jù)相關(guān)的收購(gòu), 使業(yè)績(jī)穩(wěn)定高速增長(zhǎng);eBay通過數(shù)據(jù)挖掘精確計(jì)算出廣告中每個(gè)關(guān)鍵字帶來的回報(bào),2007 年W來廣告費(fèi)降低了 99%。2012年10月,成立了首個(gè)??谘芯看髷?shù)據(jù)應(yīng)用和發(fā)展的學(xué)術(shù) 咨詢組織一一中國(guó)通信學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)。目前,國(guó)內(nèi)相關(guān)技術(shù)主要集中于數(shù)據(jù)挖掘 相關(guān)算法、實(shí)際應(yīng)用及有關(guān)理論方面的研究。在相關(guān)技術(shù)中,比較具有代表性的是Apache 軟件基金會(huì)開發(fā)的化doop和谷歌公司開發(fā)的MapRe化ce?,F(xiàn)代電力系統(tǒng)的智能化水平越 來越高,隨著電網(wǎng)中傳感器種類的增多W及智能設(shè)備的加入,處于運(yùn)行狀態(tài)的各種電力設(shè) 備每經(jīng)過一個(gè)時(shí)間間隔被自動(dòng)測(cè)量一次,測(cè)量結(jié)果經(jīng)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)迅速匯集到一個(gè)數(shù)據(jù)庫 中。在經(jīng)過一長(zhǎng)段時(shí)間后,數(shù)據(jù)庫的大小往往能夠達(dá)到TB級(jí)別的規(guī)模,不論從數(shù)據(jù)的種類 還是從數(shù)據(jù)的規(guī)模來說,運(yùn)些電力數(shù)據(jù)已經(jīng)屬于大數(shù)據(jù)的范疇。運(yùn)些從電網(wǎng)中實(shí)時(shí)測(cè)得的 數(shù)據(jù)種類雜多,流動(dòng)速度快,并且價(jià)值密度低,常規(guī)的數(shù)據(jù)處理手段已經(jīng)不能有效對(duì)其進(jìn)行 挖掘,因此需要參考現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行挖掘分析。
[0003] 電力系統(tǒng)電壓不穩(wěn)定/電壓崩潰事故是電力系統(tǒng)喪失穩(wěn)定性的一個(gè)重要方面。目 前已經(jīng)存在多種角度和方法對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行研究,根據(jù)電壓穩(wěn)定的時(shí)間范疇,可W 將電壓穩(wěn)定分為暫態(tài)電壓穩(wěn)定,中期電壓穩(wěn)定和長(zhǎng)期電壓穩(wěn)定。暫態(tài)電壓穩(wěn)定的時(shí)間范圍 為0~10秒,主要研究角度的是感應(yīng)電動(dòng)機(jī)和HVDC(高壓直流)聯(lián)線接入弱系統(tǒng)所引起的 電壓失穩(wěn),特別是短路后感應(yīng)電動(dòng)機(jī)因加速引起的失穩(wěn)和由于網(wǎng)絡(luò)弱聯(lián)系引起的異步機(jī)失 步的電壓失穩(wěn)問題。中期電壓穩(wěn)定的時(shí)間范疇為1~5分鐘,包括化TC,配電網(wǎng)中電壓調(diào)節(jié) 裝置和發(fā)電機(jī)過勵(lì)磁限制器的作用。長(zhǎng)期電壓穩(wěn)定的時(shí)間范疇為20~30分鐘,其主要相 關(guān)的因素為負(fù)荷快速大量增加、傳輸線功率大量增長(zhǎng),由于系統(tǒng)中存在恒能負(fù)荷和恒溫控 制負(fù)荷導(dǎo)致的負(fù)荷因低電壓失去不同時(shí)性等。目前還沒有一種方法能夠長(zhǎng)期的對(duì)電網(wǎng)電壓 的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè),從而保證電網(wǎng)電壓一直處于穩(wěn)定工作的狀態(tài)下。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明目的:本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供了一種能夠準(zhǔn)確、快速的 對(duì)電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測(cè)的基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法。
[0005]技術(shù)方案:本發(fā)明提供了一種基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法,包括W下步驟:
[0006] 步驟1 :結(jié)合分岔理論,建立電網(wǎng)電壓穩(wěn)定判斷指標(biāo),其中電網(wǎng)電壓穩(wěn)定判斷指標(biāo) 為電壓穩(wěn)定裕度片;
其中,Am。、P表示使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)出來的系統(tǒng)當(dāng)前 的最大負(fù)荷參數(shù);^表示當(dāng)前實(shí)測(cè)的負(fù)荷參數(shù);
[0007] 步驟2:在電力系統(tǒng)中篩選數(shù)據(jù)種類,選擇與電壓穩(wěn)定性關(guān)聯(lián)密切的數(shù)據(jù)進(jìn)行采 集并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理,制作成用于訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原始樣本;
[0008] 步驟3 :使用步驟2得到的樣本數(shù)據(jù),利用粒子群算法(下文簡(jiǎn)稱PSO算法)對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值和闊值進(jìn)行最優(yōu)選擇,并對(duì)經(jīng)過粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn) 行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
[0009] 步驟4:將電網(wǎng)當(dāng)前運(yùn)行的相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入步驟3訓(xùn)練得出的BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型,,在確定的非線性映射規(guī)則下得到電網(wǎng)當(dāng)前的最大負(fù)荷參數(shù)Am。、P;根據(jù)公式
計(jì)算電壓穩(wěn)定裕度y;
[0010] 步驟5 :根據(jù)步驟4獲得的電壓穩(wěn)定裕度y,判斷電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定性,對(duì)電網(wǎng)電壓 進(jìn)行控制調(diào)節(jié)。
[0011] 進(jìn)一步,所述步驟1中負(fù)荷參數(shù)根據(jù)公式
計(jì)算得到,其中P為電網(wǎng)當(dāng)前負(fù)荷 的實(shí)測(cè)有功功率;P。為電網(wǎng)負(fù)荷實(shí)測(cè)的基態(tài)有功功率。
[0012] 進(jìn)一步,所述步驟2中對(duì)采集到數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理的方法為:在每一參數(shù)的 參數(shù)值中選出最大值Xm。、和最小值Xmm,根據(jù)公式
將原始數(shù)據(jù)全部變換 為在區(qū)間[-1,1]內(nèi)的數(shù)。運(yùn)樣可W避免由于個(gè)別種類的數(shù)據(jù)過大或者過小對(duì)后續(xù)訓(xùn)練神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程產(chǎn)生不利影響,避免使訓(xùn)練結(jié)果過早地收斂于局部極小值。
[0013]進(jìn)一步,所述步驟2中選擇的與電壓穩(wěn)定性關(guān)聯(lián)密切的數(shù)據(jù)包括電網(wǎng)在不同穩(wěn)定 運(yùn)行狀態(tài)下相關(guān)節(jié)點(diǎn)電壓幅值及相角,流進(jìn)流出該節(jié)點(diǎn)的有功功率和無功功率,W及使用 連續(xù)潮流法計(jì)算出的電網(wǎng)相應(yīng)的最大負(fù)荷參數(shù)。
[0014]進(jìn)一步,所述步驟5中電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性判斷的標(biāo)準(zhǔn)為:當(dāng)yG(0. 5, 1]時(shí),電網(wǎng)電 壓處于穩(wěn)定程度;當(dāng)yG化2,0.引時(shí),電網(wǎng)電壓處于警戒程度;當(dāng)yG(0,0.2]時(shí),電網(wǎng) 電壓處于不穩(wěn)定程度。
[0015]進(jìn)一步,所述步驟5中對(duì)電網(wǎng)電壓進(jìn)行控制調(diào)節(jié)的措施包括采用發(fā)電機(jī)自動(dòng)電壓 調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)、采用有載調(diào)壓變壓器調(diào)節(jié)、采用分岔控制器調(diào)節(jié)、采用電網(wǎng)自動(dòng)電壓控制系統(tǒng) 調(diào)節(jié)、增加靜止同步補(bǔ)償裝置、增加靜止無功補(bǔ)償裝置或并聯(lián)電容器、甩負(fù)荷。
[0016] 工作原理:本發(fā)明首先結(jié)合分岔理論對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行電壓穩(wěn)定分析,發(fā)現(xiàn)鞍結(jié)分 岔點(diǎn)對(duì)于影響電網(wǎng)電壓的穩(wěn)定性有著非常密切的聯(lián)系,并將此作為判斷電網(wǎng)電壓穩(wěn)定程度 的指標(biāo)之一。之后借鑒當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)從電網(wǎng)中獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)挖掘。運(yùn) 用基于PSO算法改良的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電力數(shù)據(jù)(比如相關(guān)潮流信息等)與最大負(fù)荷參 數(shù)之間的非線性映射關(guān)系,從而能夠達(dá)到一種預(yù)測(cè)的效果,即根據(jù)電網(wǎng)當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)預(yù) 測(cè)出最大負(fù)荷參數(shù)點(diǎn),即鞍結(jié)分岔點(diǎn)。結(jié)合當(dāng)前的負(fù)荷參數(shù),計(jì)算出電壓穩(wěn)定裕度,判斷電 網(wǎng)電壓的穩(wěn)定程度。進(jìn)一步地根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,確定調(diào)節(jié)控制方案,增大穩(wěn)定裕度,增強(qiáng)電壓 的穩(wěn)定性,達(dá)到電網(wǎng)長(zhǎng)期安全穩(wěn)定運(yùn)行的目的。
[0017] 有益效果:與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明能夠長(zhǎng)期對(duì)電網(wǎng)電壓進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)控,保證電 網(wǎng)電壓長(zhǎng)期處于穩(wěn)定狀態(tài),維護(hù)系統(tǒng)安全可持續(xù)運(yùn)行;而且對(duì)電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性的預(yù)測(cè)更加 準(zhǔn)確和快速。
【附圖說明】
[001引圖1為本發(fā)明的流程圖;
[0019] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例中建立的IE邸14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)模型示意圖;
[0020] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例中可變負(fù)荷模型下的IE邸14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)經(jīng)連續(xù)潮流法計(jì)算得 到的節(jié)點(diǎn)4的A-V曲線圖;
[0021] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例中運(yùn)用PSO算法選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù)時(shí)最佳適應(yīng)度變 化曲線圖;
[0022] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例中使用經(jīng)PSO算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的最大負(fù)荷參數(shù) 預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的擬合曲線圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023] 下面對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明,但是本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于所述實(shí)施 例。
[0024] 如圖1所示,本發(fā)明提供一種基于電力大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法,具體 包括W下步驟:
[00巧]步驟1 :結(jié)合分岔理論,建立電壓穩(wěn)定性判斷指標(biāo);
[00%] 建立電網(wǎng)仿真模型,如圖2所示,本實(shí)施例中建立IE邸14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真模型。
[0027] 運(yùn)用連續(xù)潮流法對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行分岔計(jì)算后得到系統(tǒng)的A-V平衡點(diǎn)曲線W及曲 線上的鞍結(jié)分岔點(diǎn);將鞍結(jié)分岔點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)的負(fù)荷參數(shù)視為最大負(fù)荷參數(shù)Am。、。如圖3所示, 顯示的是IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)4的A-V曲線,位于右側(cè)的拐點(diǎn)就是上述分岔分析中的 鞍結(jié)分岔點(diǎn),系統(tǒng)運(yùn)行在此點(diǎn)狀態(tài)下具有最大負(fù)荷參數(shù)Am。、,此數(shù)據(jù)對(duì)于本發(fā)明來說至關(guān) 重要。在后續(xù)的預(yù)測(cè)過程中,系統(tǒng)的最大負(fù)荷參數(shù)Amgyp即為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的輸出結(jié)果。 陽02引取電壓穩(wěn)定裕度y為:
CD
[0030] 當(dāng)yG(0. 5, 1]時(shí),定義電網(wǎng)電壓處于穩(wěn)定程度;當(dāng)JiG(0. 2, 0.引時(shí),定義電 網(wǎng)電壓處于警戒程度;當(dāng)ye(0,0.2]時(shí),定義電網(wǎng)電壓處于不穩(wěn)定程度。
[0031] 步驟2 :在電力系統(tǒng)中測(cè)量的所有數(shù)據(jù)種類中篩選與電網(wǎng)電壓穩(wěn)定性關(guān)聯(lián)密切的 數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。W考察IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)4的電壓穩(wěn)定性為例,確定捜集的數(shù)據(jù)種 類為IE邸14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)在121種穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的節(jié)點(diǎn)4電壓幅值及相角,與節(jié)點(diǎn)4相連接的 各線路和變壓器支路流進(jìn)和流出節(jié)點(diǎn)4的有功功率和無功功率,作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變 量,共12個(gè)輸入;在運(yùn)121種穩(wěn)態(tài)下使用連續(xù)潮流法計(jì)算出電網(wǎng)相應(yīng)的最大負(fù)荷參數(shù),作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變量,共1個(gè)輸出。存入數(shù)據(jù)庫后對(duì)運(yùn)些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理,預(yù)處理 的方法是在每一參數(shù)的參數(shù)值中選出最大值Xm。、和最小值Xmi。,根據(jù)式(2)
巧)
[0033] 將原始數(shù)據(jù)全部變換
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