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一种基于数据驱动的配网无功协同调控方法 

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申请/专利权人:国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司;西安交通大学

摘要:一种基于数据驱动的配网无功协同调控方法,步骤如下:获取电网、光伏发电、负荷和各类可控设备技术、经济特性数据;以配网线损最小为优化目标,建立考虑无功补偿设备的配电网系统规划运行优化模型P1;使用松弛技术处理模型P1中的非线性约束,得到松弛模型P2;利用模型P2,对于不同光伏、负荷情况的配电网系统运行场景进行求解,生成大量的专家样本;根据得到的大量专家样本,构建多层感知机模型;将多层感知机模型输出的潮流数据作为线性化的基点,松弛模型P2得到线性模型P3;利用模型P3,对配电网无功协同调控问题进行求解、得到各配电网可调设备的调度方案。

主权项:1.一种基于数据驱动的配网无功协同调控方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、获取电网、光伏发电、负荷和各类可控设备技术、经济特性的数据;步骤2、根据步骤1取得的数据,以配网线损最小为优化目标,建立考虑无功补偿设备的配电网系统规划运行优化模型P1;步骤3、根据步骤2所建立的优化模型P1,使用松弛技术处理模型中的非线性约束,得到松弛模型P2;步骤4、根据步骤3松弛后的模型P2,对于不同光伏、负荷情况的配电网系统运行场景进行求解,生成大量的专家样本S和专家样本A,其中S代表系统的状态数据,包括各节点的负荷数据、安装光伏节点的光伏发电数据,A代表系统的潮流数据,包括各节点的电压、流过各支路的有功功率、无功功率和电流;步骤5、根据步骤4得到的大量专家样本,构建多层感知机模型,将专家样本的S作为输入,A作为标签进行训练,通过调整模型的学习率等超参数,得到使得预测值和标签值相差最小的模型;步骤6、根据步骤5得到的多层感知机模型,将多层感知机模型输出的潮流数据作为线性化的基点,松弛模型P2得到线性模型P3;步骤7、根据步骤6获取的线性模型P3,对配电网无功协同调控问题进行求解、得到各配电网可调设备的调度方案。

全文数据:

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