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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明属于电力系统技术领域，提供了基于数据驱动二次近似方法的最优潮流计算方法及系统，其方案为：提出基于凸和非凸二次近似的数据驱动最优潮流模型，并给出两种模型协作应用的框架。所提出的基于数据驱动的凸近似模型，利用数据驱动方法生成二次型凸包络来逼近原二次型方程，在遵循物理规律基础上凸化原可行域。所提出的基于数据驱动的非凸近似模型，利用数据驱动生成二次型非凸方程来逼近原二次型方程，在保持可行域精度基础上保留非凸性。基于数据驱动的凸近似模型和基于数据驱动的非凸近似模型的协同框架可实现两种模型的互补利用。最后，在标准最优潮流算例中验证了所提模型在最优性、可行性、可解释性方面均优于当前的最优潮流计算方法。

主权项：1.基于数据驱动二次近似方法的最优潮流计算方法，其特征在于，包括：获取电力系统的历史数据；构建数据驱动最优潮流计算模型，其中，依次选取支路潮流、功率流和直角坐标系电压三种特征，采用支路功率直角电压方程来建立交流最优潮流模型，保持模型的二次型形式；通过凸近似或非凸近似生成显式凸二次不等式和显式非凸二次等式方程，取代支路功率直角电压方程中的支路功率平衡和节点平衡方程；同时，保留支路功率直角电压方程中剩余的不等式约束，得到数据驱动凸近似模型和数据驱动的非凸近似模型；结合该电力系统的历史数据和构建的数据驱动最优潮流模型得到电力系统的潮流计算结果；其中，所述数据驱动凸近似模型的构建过程包括：将支路功率直角电压方程中的非凸等式约束转化为紧凑矩阵形式；将每个紧凑矩阵形式的等式替换成由凸二次下界和凹二次上界组成的凸包络；通过标准半定规划问题求解得到全局解作为凸包络的系数矩阵，基于凸包络的系数矩阵构建数据驱动凸近似模型；其中，所述数据驱动的非凸近似模型的构建过程包括：采用非凸等式约束多项式来替换支路功率直角电压方程中的非凸等式约束；通过求解典型二次规划问题得到非凸等式约束的系数矩阵，基于非凸等式约束的系数矩阵构建数据驱动的非凸近似模型；在构建数据驱动凸近似模型和数据驱动的非凸近似模型时，引入1-范数惩罚项，使用L1正则化可以使一部分参数变成0，以实现矩阵的稀疏化和特征选择，使用L1正则化使拟合矩阵的参数特征接近于交流最优潮流模型中导纳矩阵的参数特征；根据不同的应用场景，选择对应的模型进行计算最优潮流；若当优先考虑系统最优性时，首选数据驱动的凸近似模型，当优先考虑系统可行性时，首选数据驱动的非凸近似模型；数据驱动的凸近似模型和数据驱动的非凸近似模型互相协助，当交流最优潮流模型参数不确定时，数据驱动的非凸近似模型为数据驱动的凸近似模型提供一个接近精确解的可行区域，从而辅助数据驱动的凸近似模型解更接近于交流最优潮流模型真实解，数据驱动的凸近似模型模型帮助数据驱动的非凸近似模型去除不满意的局部最优解。

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