CN110766301A - 基于narx神经网络的交直流电网自治能力评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，从源网荷储角度，提取训练交直流电网数据的分项评估指标；根据分项评估指标，确定原始评价矩阵及参考数列；使用熵值法，确定各分项评估指标的客观权重；根据原始评价矩阵、参考数列和客观权重，确定训练电网数据的综合灰关联度；根据分项评估指标和综合灰关联度，训练NARX神经网络的评估模型；基于训练的NARX神经网络的评估模型，评估交直流电网自治能力等级。本发明比传统方法选取的指标特征更具全局性，评估精度更高。

Description

基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法
技术领域
本发明涉及交直流混合电网运行能力评估领域，具体涉及一种基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法。
背景技术
交直流配电系统是为各类用户承载分布式电源、交直流负荷、储能的重要平台，是推动智能电网建设、解决能源危机的关键环节。而国内外频繁的大停电事故表明，大型交直流电网故障难以杜绝，当孤网出现时，电网需要维持自身稳定、自治运行，否则会造成巨大的经济损失，引发严重的社会后果。因此，急需对于交直流电网自治能力的评估方法。传统的电网自治能力评估方法一般利用局部自治区域供蓄能力指标，量化描述局部自治区域消耗储存与提供电能的能力，缺乏对网源荷储协调以及整个电网相互作用的理解。为了给我国交直流配电网的建设提供参考，需要建立一个涵盖交直流配电网特点的评价体系。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，包括如下步骤：
步骤1、从源网荷储角度，提取训练交直流电网数据的分项评估指标；
步骤2、根据分项评估指标，确定原始评价矩阵及参考数列；
步骤3、使用熵值法，确定各分项评估指标的客观权重；
步骤4、根据原始评价矩阵、参考数列和客观权重，确定训练电网数据的综合灰关联度；
步骤5、根据分项评估指标和综合灰关联度，训练NARX神经网络的评估模型；
步骤6、基于训练的NARX神经网络的评估模型，评估交直流电网自治能力等级。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明从源网荷储协调角度出发制定交直流电网自治运行能力指标体系，比多从局部角度研究入手的传统方法更具全局性；2)本发明基于改进的灰关联度分析法制定权重，采用NARX神经网络处理时序数据，建立模型，比传统方法更加精确。
附图说明
图1是本发明基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法的流程图。
图2是一种交直流输电仿真模型的示意图。
图3是神经网络模型的R值结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步说明本发明方案。
如图1所示，基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，包括如下步骤：
步骤1、从源网荷储角度，提取训练交直流电网数据的分项评估指标；
本发明综合考虑了源网荷储四个方面电网的协调运行能力，建立交直流输电系统协调运行能力评估指标体系如表1所示，供后续模型训练。
表1交直流输电系统协调运行能力评估指标体系
Figure BDA0002231793990000021
具体描述如下：
(1)从源的角度制定指标
直流容载比RASL：
Figure BDA0002231793990000022
式中，CAS是DG在直流电网中的容量，CAL是直流电网中的负荷容量。
交流容载比RDSL：
Figure BDA0002231793990000023
式中，CDS是DG在直流电网中的容量，CDL是直流电网中的负荷容量。
(2)从网的角度制定指标
系统互动运行备用容量比RIR为：
Figure BDA0002231793990000024
式中，CIR为交直流网络中系统互动运行备用容量，CS为系统总容量。
(3)从负荷的角度制定指标
可控负荷比RCL为：
Figure BDA0002231793990000031
式中，CCL为网络中的可控负荷容量，CL为系统总负荷容量。
(4)从储能的角度制定指标
电动汽车储能比RSEV为：
式中，CSEV为网络中电动汽车储能量。
电池储能比RSB为：
Figure BDA0002231793990000033
式中，CSB为网络中电池储能量。
步骤2、根据训练电网数据的分项评估指标，确定原始评价矩阵及参考数列；
设共有m个时刻的训练交直流电网对象，每个对象对应n个评估指标，则构建原始评价矩阵为：
Figure BDA0002231793990000034
式中，xij表示第i个对象的第j个指标；
从原始评价矩阵选择各指标的最优值即最大值，构成参考数列X0＝(x00,x01,...,x0j,...,x0n)。
步骤3、根据电网数据使用熵值法确定各分项评估指标的客观权重；
在有m个评价时间对象，n个评价指标的评估问题中，第i个评价指标的熵值定义为：
式中fij为第i个评价指标下第j个评价对象的比重，当fij＝0时，fij lnfij＝0；
第i个评价指标的熵权定义为：
Figure BDA0002231793990000041
且满足条件：
Figure BDA0002231793990000042
由此计算得出的W ＝{ω1,ω2,...,ωn}便是利用熵值法确定的各项指标的客观权重值。
步骤4、根据原始评价矩阵、参考数列和客观权重，确定训练电网数据的综合灰关联度；
步骤4.1、计算原始评价矩阵的每行向量和参考数列的差值的绝对值，得到评估绝对差矩阵，记为[Δk]：
[Δk]＝(Xk-X0)，k＝1,2,...,n 式(9)
式中，Xk表示第k个对象的行向量；
步骤4.2、对绝对差值矩阵进行变换，计算训练样本与标准样本间的关联系数；
Figure BDA0002231793990000043
式中，m表示评价时间对象个数，n表示评价指标个数，ξij表示关联系数，ρ为分辨系数，根据数据序列的平稳性，通过动态取值的方式选取，具体方法为：
设
Figure BDA0002231793990000044
则又ρ＝{ρ(1),ρ(2),...,ρ(n)}，则：
当
Figure BDA0002231793990000046
时，取ρ(k)＝1.5ε(k)；
当
Figure BDA0002231793990000047
时，取ρ(k)＝2ε(k)；
当
Figure BDA0002231793990000048
时，取ρ(k)＝0.9；
当ε(k)＝0时，则ρ(k)随意取值。
步骤4.3、根据各指标的客观权重和关联系数，计算训练电网数据相对标准样本的综合灰关联度Φi：
Figure BDA0002231793990000049
式中，i＝2,3,…,m；j＝1,2,…,n，ωj为第j个指标的权重；Φi表示时刻i的待评样本与标准样本的综合灰关联度，m表示训练交直流电网对象的个数，n表示每个对象对应的评估指标个数。
步骤5、根据训练电网数据的分项评估指标和综合灰关联度，训练NARX神经网络的评估模型；
步骤6、提取待测交直流电网数据的分项评估指标，基于训练的NARX神经网络的评估模型，获取待测交直流电网的综合灰关联度，评估交直流电网自治能力等级，综合灰关联度在[1,0.75)之间的评估结果定为优良，[0.75,0.5)为中等，[0.5,0.25)为合格，[1,075)为不合格。
实施例
为了验证本发明方案的有效性，根据某地区交直流电网结构，如附图2所示，进行如下仿真实验，图中AC distribution network表示交流配电网，DC distributionnetwork表示直流配电网。
提取交直流电网数据的分项评估指标，如表2所示：
表2评估指标
选取5601个数据进行训练，选取1200个数据进行验证，选取1200个数据进行测试，将8项指标作为输入，改进灰关联度x9作为输出。将数据输入NARX神经网络中进行训练，网络训练方法选用Levenberg-Marquardt算法，隐层神经元个数设置为10个，时延设置为2。训练结果如表3及图3所示。
表3训练结果
结果 目标值 均方差 R值
训练 5601 1.64875e-7 9.95394e-1
验证 1200 1.76231e-7 9.94900e-1
测试 1200 1.47825e-7 9.95913e-1
表中均方差接近于0，R值接近于1，可以看出网络具有良好的拟合效果，所以该模型的训练比较理想。
选取1s、2s、3s、4s，4组典型时间的样本进行评估，将综合灰关联度在[1,0.75)之间的评估结果定为优良，[0.75,0.5)为中等，[0.5,0.25)为合格，[1,075)为不合格，评估结果如表4所示。
表4典型样本评估结果

Claims (6)

1.基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、从源网荷储角度，提取训练交直流电网数据的分项评估指标；
步骤2、根据分项评估指标，确定原始评价矩阵及参考数列；
步骤3、使用熵值法，确定各分项评估指标的客观权重；
步骤4、根据原始评价矩阵、参考数列和客观权重，确定训练电网数据的综合灰关联度；
步骤5、根据分项评估指标和综合灰关联度，训练NARX神经网络的评估模型；
步骤6、基于训练的NARX神经网络的评估模型，评估交直流电网自治能力等级。
2.根据权利要求1所述的基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，其特征在于，步骤1中，提取的交直流电网数据的分项评估指标包括：
(1)从源的角度制定指标
直流容载比RASL：
Figure FDA0002231793980000011
式中，CAS是DG在直流电网中的容量，CAL是直流电网中的负荷容量。
交流容载比RDSL：
Figure FDA0002231793980000012
式中，CDS是DG在直流电网中的容量，CDL是直流电网中的负荷容量。
(2)从网的角度制定指标
系统互动运行备用容量比RIR为：
Figure FDA0002231793980000013
式中，CIR为交直流网络中系统互动运行备用容量，CS为系统总容量。
(3)从负荷的角度制定指标
可控负荷比RCL为：
Figure FDA0002231793980000014
式中，CCL为网络中的可控负荷容量，CL为系统总负荷容量。
(4)从储能的角度制定指标
电动汽车储能比RSEV为：
Figure FDA0002231793980000021
式中，CSEV为网络中电动汽车储能量。
电池储能比RSB为：
Figure FDA0002231793980000022
式中，CSB为网络中电池储能量。
3.根据权利要求1所述的基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，其特征在于，步骤2中，确定原始评价矩阵及参考数列的而具体方法为：
设共有m个时刻的训练交直流电网数据对象，每个对象对应n个评估指标，则构建原始评价矩阵为：
Figure FDA0002231793980000023
式中，xij表示第i个对象的第j个指标；
从原始评价矩阵选择各指标的最优值即最大值，构成参考数列X0＝(x00,x01,...,x0j,...,x0n)。
4.根据权利要求1所述的基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，其特征在于，步骤3中，对训练交直流电网数据使用熵值法确定各分项评估指标的客观权重，具体方法为：
在有m个评价时间对象，n个评价指标的评估问题中，第i个评价指标的熵值定义为：
Figure FDA0002231793980000024
式中fij为第i个评价指标下第j个评价对象的比重，当fij＝0时，fij lnfij＝0；
第i个评价指标的熵权定义为：
Figure FDA0002231793980000025
且满足条件：
Figure FDA0002231793980000031
由此计算得出的W＝{ω1,ω2,...,ωn}便是利用熵值法确定的各项指标的客观权重值。
5.根据权利要求1所述的基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，其特征在于，步骤4中，确定指标的综合灰关联度的具体方法为：
步骤4.1、计算原始评价矩阵的每行向量和参考数列的差值的绝对值，得到评估绝对差矩阵，记为[Δk]：
[Δk]＝(Xk-X0)，k＝1,2,...n 式(9)
式中，Xk代表第k行评价对象；
步骤4.2、对绝对差值矩阵进行变换，计算训练样本与标准样本间的关联系数；
Figure FDA0002231793980000032
式中，m表示评价时间对象个数，n表示评价指标个数，ξij表示关联系数，ρ为分辨系数；
步骤4.3、根据各指标的客观权重和关联系数，计算训练电网数据相对标准样本的综合灰关联度Φi：
Figure FDA0002231793980000033
式中，i＝2,3,…,m；j＝1,2,…,n，ωj为第j个指标的权重；Φi表示时刻i的待评样本与标准样本的综合灰关联度，m表示交直流电网时间对象的个数，n表示每个对象对应的评估指标个数。
6.根据权利要求5所述的基于NARX神经网络的交直流电网自治能力评估方法，其特征在于，步骤4.2中，分辨系数ρ根据数据序列的平稳性，通过动态取值的方式选取，具体方法为：
设
Figure FDA0002231793980000034
则
Figure FDA0002231793980000035
又ρ＝{ρ(1),ρ(2),...,ρ(n)}，则：
当
Figure FDA0002231793980000036
时，取ρ(k)＝1.5ε(k)；
当
Figure FDA0002231793980000037
时，取ρ(k)＝2ε(k)；
当时，取ρ(k)＝0.9；
当ε(k)＝0时，则ρ(k)随意取值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112531689A (zh) * 2020-11-26 2021-03-19 国网湖南省电力有限公司 受端电力系统的源网荷储协调控制能力评估方法和设备
WO2024051805A1 (zh) * 2022-09-08 2024-03-14 华为技术有限公司 一种运维网络自治等级的评估方法、装置及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106709626A (zh) * 2016-11-14 2017-05-24 国家电网公司 一种基于贝叶斯网络的电网发展动态综合评价方法
WO2018157691A1 (zh) * 2017-02-28 2018-09-07 国网江苏省电力公司常州供电公司 有源配电网的安全性量化方法
CN109409770A (zh) * 2018-11-13 2019-03-01 国家电网有限公司 一种基于神经网络的农村电网智能水平评价方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106709626A (zh) * 2016-11-14 2017-05-24 国家电网公司 一种基于贝叶斯网络的电网发展动态综合评价方法
WO2018157691A1 (zh) * 2017-02-28 2018-09-07 国网江苏省电力公司常州供电公司 有源配电网的安全性量化方法
CN109409770A (zh) * 2018-11-13 2019-03-01 国家电网有限公司 一种基于神经网络的农村电网智能水平评价方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112531689A (zh) * 2020-11-26 2021-03-19 国网湖南省电力有限公司 受端电力系统的源网荷储协调控制能力评估方法和设备
CN112531689B (zh) * 2020-11-26 2022-06-10 国网湖南省电力有限公司 受端电力系统的源网荷储协调控制能力评估方法和设备
WO2024051805A1 (zh) * 2022-09-08 2024-03-14 华为技术有限公司 一种运维网络自治等级的评估方法、装置及系统

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