CN106709598A - 一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法，所述方法包括：获取电网稳定运行时段的测量值样本集；建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，压缩所述样本矩阵的维度并更新所述电网稳定运行时段的测量值样本集；获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若是，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网稳定；本发明提供的方法，根据电网不稳定样本少的特点，能只基于稳定样本进行分类和预测，克服基于仿真软件数据研究电网稳定性带来的对电网模型做了很多简化从而并不能真实还原复杂大规模复杂电力系统的问题。

Description

一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法

技术领域

本发明涉及电压稳定性分析领域，具体涉及一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法。

背景技术

随着能源互联网的发展，电网的开放和竞争程度越来越高，电力系统的运行和规划的不安全因素和不确定性也随之增加。世界上许多国家相继发生由电压稳定性波动导致的大面积停电事件，造成了巨大的经济损失。电压安全已经成为限制电力传输的主要因素之一。

电网是当今最复杂的人工系统，目前还不能完全理解和掌握电力系统的运行规律。传统的仿真建模分析对电力系统进行了大量的假设和简化，使得仿真出的结果与真实系统存在偏差。随着分布式计算和机器学习的发展，大数据分析成为理解复杂系统的重要手段。大数据分析把真实系统当成黑箱，直接对输入输出进行拟合和关联分析。传统的仿真分析需要求解大量的微分方程，与此相比，基于数据的机器学习方法具有速度更快、准确度更高的特点。

以前的研究人员已经尝试利用机器学习的方法预测电网稳定性。常规的机器学习方法要求有正样本和负样本两类训练样本，然而在某些场景下，两类样本的的样本数很不平衡，或者是异常样本的获取成本很高，使得没有充足的两类样本来支持分类边界。有偏的样本比例使得训练出的分类器更加偏向比例更大的类别。比如说阳性的比例为1％，阴性的比例为99％，很明显的是即使不学习，直接预测所有结果为阴性，这样做的准确率也能够达到99％，真正训练出的分类器的正确率可能还达不到。

解决这个问题的方法有两种。第一种是从数据入手。可以通过对比例较大类别的数据进行采样，或者来复制变异某些比例较小类别的数据，使得两类样本的数量相对平衡。第二种方法是从分类器入手，让分类器更偏向于小的类别。

电网稳定性预测是典型的样本不均衡问题。电网在运行过程中，绝大部分时候都是稳定的，只有在极少数时刻会出现波动甚至崩溃，但是不稳定的代价和损失是绝大的。由于两类样本的不平衡，传统研究电网稳定性的研究都是基于仿真软件数据，因为仿真软件可以仿真出大量的正样本。但是由于仿真软件对电网模型做了很多简化，并不能真实还原复杂大规模复杂电力系统。另外，基于仿真软件的数据只能对算法的有效性进行验证，当应用于真实系统时，仍然无法避免正样本缺少的问题。

发明内容

本发明提供一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法，其目的是根据电网不稳定样本少的特点，能只基于稳定样本进行分类和预测，克服基于仿真软件数据研究电网稳定性带来的对电网模型做了很多简化从而并不能真实还原复杂大规模复杂电力系统的问题。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法，其改进之处在于，包括：

获取电网稳定运行时段的测量值样本集；

建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，压缩所述样本矩阵的维度并更新所述电网稳定运行时段的测量值样本集；

获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若是，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网稳定并将所述被测测量值样本加入所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若否，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网不稳定。

优选的，所述建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，包括：

建立N×n的样本矩阵，其中，N为样本总数，n为样本维度总数，所述样本维度包括：采样节点的电压、采样节点的有功功率、采样节点的无功功率和采样节点的电流。

优选的，所述压缩所述样本矩阵的维度，包括：

采用主成分分析算法将N×n的样本矩阵X压缩为N×m的降维矩阵P，其中，N为样本总数，n为样本维度总数，m为压缩维度且m≤n。

进一步的，所述采用主成分分析算法将N×n的样本矩阵X压缩为N×m的降维矩阵P，包括：

按下式将样本矩阵X中的第i列向量x_i归一化处理：

上式中，x_i(t)′为样本矩阵X中的第i列向量t时刻测量值的归一化值，x_i(t)为样本矩阵X中的第i列向量t时刻测量值，μ(x_i)为样本矩阵X中的第i列向量的均值，δ(x_i)为样本矩阵X中的第i列向量的标准差，t为采样时刻，i∈[1,n]；

利用x_i(t)′建立归一化样本矩阵X′；

获取归一化样本矩阵X′的协方差矩阵X′X′^T的特征值和特征向量，选择前m大的特征值对应的特征向量α¹,α²,…α^m，则N×m的降维矩阵P＝[α¹,α²,…α^m]^TX′。

优选的，获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，包括：

将所述电网稳定运行时段的测量值样本集记为P，被测测量值样本记为q；

确定所述电网稳定运行时段的测量值样本集中与q相似性度量最小的样本p^k，p^k与q之间的相似性度量记为d，k∈[1,N]，N为所述电网稳定运行时段的测量值样本集的样本总数；

确定所述电网稳定运行时段的测量值样本集中与q相似性度量最小的t样本，并确定所述t个样本与q之间的相似性度量的平均值

若则q属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若则q不属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集。

进一步的，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d为p^k与q之间的明可夫斯基距离dist(p^k,q)，公式为：

上式中，n为样本p^k和样本q的维度总数，为样本p^k的第i个分量，q_i为样本q的第i个分量，r为正整数，当r＝1时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为欧几里得距离且当r＝2时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为曼哈顿距离且当r＝∞时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为切比雪夫距离且

进一步的，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d为p^k与q在空间中的夹角θ的余弦值cosθ，公式为：

进一步的，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d为p^k与q之间的相关系数cor(p^k,q)，公式为：

上式中，为样本p^k的中间变量， 为样本q的中间变量，n为样本p^k和样本q的维度总数。

本发明的有益效果：

本发明提供的技术方案，根据电网不稳定样本少的特点，能只基于稳定样本进行分类和预测，克服了由于稳定和不稳定两类样本的数量不平衡，而基于仿真软件数据研究电网稳定性带来的对电网模型做了很多简化，从而并不能真实还原复杂大规模复杂电力系统的问题。

附图说明

图1是本发明提供的一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法，如图1所示，包括：

101.获取电网稳定运行时段的测量值样本集；

102.建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，压缩所述样本矩阵的维度并更新所述电网稳定运行时段的测量值样本集；

103.获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若是，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网稳定并将所述被测测量值样本加入所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若否，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网不稳定。

具体的，所述步骤102中，包括：

建立N×n的样本矩阵，其中，N为样本总数，n为样本维度总数，所述样本维度包括：采样节点的电压、采样节点的有功功率、采样节点的无功功率和采样节点的电流。

建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵之后，需对该样本矩阵进行降维处理，因此，本实施例中可以采用主成分分析算法将N×n的样本矩阵X压缩为N×m的降维矩阵P，其中，N为样本总数，n为样本维度总数，m为压缩维度且m≤n。

进一步的，所述采用主成分分析算法将N×n的样本矩阵X压缩为N×m的降维矩阵P，包括：

按下式将样本矩阵X中的第i列向量x_i归一化处理：

上式中，x_i(t)′为样本矩阵X中的第i列向量t时刻测量值的归一化值，x_i(t)为样本矩阵X中的第i列向量t时刻测量值，μ(x_i)为样本矩阵X中的第i列向量的均值，δ(x_i)为样本矩阵X中的第i列向量的标准差，t为采样时刻，i∈[1,n]；

利用x_i(t)′建立归一化样本矩阵X′；

获取归一化样本矩阵X′的协方差矩阵X′X′^T的特征值和特征向量，选择前m大的特征值对应的特征向量α¹,α²,…α^m，则N×m的降维矩阵P＝[α¹,α²,…α^m]^TX′。

所述步骤103，包括：

将所述电网稳定运行时段的测量值样本集记为P，被测测量值样本记为q；

确定所述电网稳定运行时段的测量值样本集中与q相似性度量最小的样本p^k，p^k与q之间的相似性度量记为d，k∈[1,N]，N为所述电网稳定运行时段的测量值样本集的样本总数；

确定所述电网稳定运行时段的测量值样本集中与q相似性度量最小的t样本，并确定所述t个样本与q之间的相似性度量的平均值

若则q属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若则q不属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集。

其中，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d可以为p^k与q之间的明可夫斯基距离dist(p^k,q)，公式为：

上式中，n为样本p^k和样本q的维度总数，为样本p^k的第i个分量，q_i为样本q的第i个分量，r为正整数，当r＝1时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为欧几里得距离且当r＝2时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为曼哈顿距离且当r＝∞时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为切比雪夫距离且

所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d可以为p^k与q在空间中的夹角θ的余弦值cosθ，公式为：

所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d还可以为p^k与q之间的相关系数cor(p^k,q)，公式为：

上式中，为样本p^k的中间变量， 为样本q的中间变量，n为样本p^k和样本q的维度总数。

本发明实施例中样本集为一类样本，当对一个未知数据进行分类时，就要考虑它是否“像”已知类别的单类样本，判断是否“像”的手段是通过相似性度量，首先找出与它最相似(距离最小)的一个点，然后找出这个点前t个邻居。由于这t个邻居都是和这个点同类别的，因此，他们之间的平均距离可以作为未知点是否可以加入他们类别的标准。

本发明实施例中有两个关键点是相似性度量的选择和t的选择。t不宜过小，也不宜过大。当t比较小时，极端情况就是t＝1，此时新样本点很容易受到个别点的影响，不具有鲁棒性；当t比较大时，平均距离就比较大，新样本点很难加入。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电网稳定运行时段的测量值样本集；

建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，压缩所述样本矩阵的维度并更新所述电网稳定运行时段的测量值样本集；

获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若是，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网稳定并将所述被测测量值样本加入所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若否，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网不稳定。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，包括：

建立N×n的样本矩阵，其中，N为样本总数，n为样本维度总数，所述样本维度包括：采样节点的电压、采样节点的有功功率、采样节点的无功功率和采样节点的电流。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩所述样本矩阵的维度，包括：

采用主成分分析算法将N×n的样本矩阵X压缩为N×m的降维矩阵P，其中，N为样本总数，n为样本维度总数，m为压缩维度且m≤n。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用主成分分析算法将N×n的样本矩阵X压缩为N×m的降维矩阵P，包括：

按下式将样本矩阵X中的第i列向量x_i归一化处理：

$x_i{\left(t\right)}^{\′}=\frac{x_i\left(t\right)-\mathrm{\μ}\left(x_i\right)}{\sqrt{{\mathrm{\δ}}^2\left(x_i\right)}}$

上式中，x_i(t)′为样本矩阵X中的第i列向量t时刻测量值的归一化值，x_i(t)为样本矩阵X中的第i列向量t时刻测量值，μ(x_i)为样本矩阵X中的第i列向量的均值，δ(x_i)为样本矩阵X中的第i列向量的标准差，t为采样时刻，i∈[1,n]；

利用x_i(t)′建立归一化样本矩阵X′；

获取归一化样本矩阵X′的协方差矩阵X′X′^T的特征值和特征向量，选择前m大的特征值对应的特征向量α¹,α²,…α^m，则N×m的降维矩阵P＝[α¹,α²,…α^m]^TX′。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，包括：

将所述电网稳定运行时段的测量值样本集记为P，被测测量值样本记为q；

确定所述电网稳定运行时段的测量值样本集中与q相似性度量最小的样本p^k，p^k与q之间的相似性度量记为d，k∈[1,N]，N为所述电网稳定运行时段的测量值样本集的样本总数；

确定所述电网稳定运行时段的测量值样本集中与q相似性度量最小的t样本，并确定所述t个样本与q之间的相似性度量的平均值

若则q属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若则q不属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d为p^k与q之间的明可夫斯基距离dist(p^k,q)，公式为：

$dist(p^k,q)=\sqrt[r]{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}|p_i^k-q_i{|}^r}$

上式中，n为样本p^k和样本q的维度总数，为样本p^k的第i个分量，q_i为样本q的第i个分量，r为正整数，当r＝1时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为欧几里得距离且当r＝2时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为曼哈顿距离且当r＝∞时，明可夫斯基距离dist(p^k,q)为切比雪夫距离且

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d为p^k与q在空间中的夹角θ的余弦值cosθ，公式为：

$cos\mathrm{\θ}=\frac{{\left(p^k\right)}^{T}q}{\left|\right|p^k\left|{|}_2\right|\left|q\right|{|}_2}.$

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述电网稳定运行时段的测量值样本集中的样本p^k与q之间的相似性度量d为p^k与q之间的相关系数cor(p^k,q)，公式为：

$cor(p^k,q)=\frac{{(p^k-\stackrel{\‾}{p^k})}^T(q-\stackrel{\‾}{q})}{\left|\right|p^k-\stackrel{\‾}{p^k}\left|{|}_2\right||q-\stackrel{\‾}{q}|{|}_2}$

上式中，为样本p^k的中间变量， 为样本q的中间变量，n为样本p^k和样本q的维度总数。