申请/专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学

申请日：2021-12-17

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN114169118B

主分类号：G06F30/18

分类号：G06F30/18;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/08;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2022.03.29#实质审查的生效;2022.03.11#公开

摘要：一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果。本发明采用神经网络建立节点电压幅值与节点注入功率间的关系，并提出基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识。

主权项：1.一种考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法，其特征在于，在离线阶段将经过预处理的电网数据作为训练集对神经网络进行训练，在在线阶段，通过测试集输入训练后的神经网络得到合成的节点电压幅值样本，然后采用基于最大信息系数的最大生成树算法进行配电网拓扑结构辨识，得到配电网所有节点对，每个节点对表示配电网拓扑结构中的一条边，作为配电网拓扑结构辨识结果；所述的电网数据是指配电网所有节点的节点注入功率和节点电压幅值量测数据；所述的预处理是指：将节点i的注入功率量测pi转换为服从标准正态分布的随机变量pn,i后，计算Pn＝{pn,1,pn,2,…,pn,N}的协方差矩阵∑，然后采用Cholesky分解得到下三角矩阵L，得到神经网络训练集的输入样本Pt＝L-1PnT，其中：i＝1,2,…,N；所述的基于最大信息系数的最大生成树算法，具体包括：i建立含有N个节点的图T；ii计算所有节点对电压幅值的最大信息系数；iii将所有节点对按电压幅值最大信息系数从大到小的顺序排列，排序后的节点对用ek,k＝1,2,…,NN-12表示；iv将e1和e2加入图T；v设置k＝3；vi当图T中边的数目小于N-1，执行步骤vii至ix，否则转至步骤x；vii当将ek加入图T后，不形成环，则将ek加入图T；viiik＝k+1；ix当kNN-12，转至步骤x，否则转至步骤vi；x得到的图T即为拓扑辨识结果；所述的最大信息系数，通过以下方式得到：i根据两节点i和j的节点电压幅值样本绘制散点图；ii将散点图用不同行、列数的网格进行划分；iii对于分辨率为k行l列的网格G，改变网格的划分位置，计算两节点电压幅值样本间基于该种分辨率的网格的最大互信息Ik,lUi，Uj，k,l＝maxIUi，Uj|G；iv计算基于分辨率为k行l列的网格G的归一化互信息I*k,l＝Ik,lUi，Uj，k,llogmin{k,l}；v基于所有分辨率的网格的归一化互信息I*k,l形成矩阵M，矩阵M的第k行第l列元素为I*k,l；vi最大信息系数为矩阵M中最大的元素值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海交通大学 考虑分布式电源出力相关性的配电网拓扑结构辨识方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD