CN112561252A - 一种含新能源地区电网无功组合评价方法 - Google Patents

一种含新能源地区电网无功组合评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明的目的是提供一种含新能源地区电网无功组合评价方法，用于简化权重计算过程，提升评价的速度和效率，本发明解决其技术问题的技术方案为：一种含新能源地区电网无功组合评价方法，基于K‑means算法对新能源和负荷的实际运行数据进行聚类，划分典型场景。其次，结合熵权法和层次分析法对多场景下的电压合格率、电压波动、功率因数合格率、无功储备四项指标进行综合评价，将熵权法和层次分析法综合评价法的评价数据作为样本，结合BP神经网络进行训练，并将评价结果作为BP神经网络的训练样本，该组合评价方法随样本变化自适应确定指标权重，简化了权重计算过程，提升评价的速度和效率。

Description

一种含新能源地区电网无功组合评价方法
技术领域
本发明属于电压无功评价技术领域，具体涉及一种含新能源地区电网无功组合评价方法。
背景技术
现有的含新能源地区电压无功的评价方法较少，且大多是针对小数据量的评价，评价结果对数据的依赖性较强，当数据发生变化时，指标权重需要重新计算，过程较为繁琐。
现阶段含新能源地区电压无功等多目标综合评价问题通常采用熵权法和层次分析法结合的方法，熵权法可以利用各指标数据包含的信息熵确定客观权重，层次分析法能参考历史运行数据确定主、客观权重，选择合理方案；但熵权法的权重过于依赖数据，当数据发生变化时，权重需要重新计算，过程较为繁琐，不能高效地对新接入地进行有效的评价。
发明内容
本发明的目的是提供一种含新能源地区电网无功组合评价方法，用于简化权重计算过程，提升评价的速度和效率。
本发明解决其技术问题的技术方案为：一种含新能源地区电网无功组合评价方法，包括以下步骤：
S1：对不同类型的历史运行数据进行K-means聚类，分别得到每种类型的历史运行数据对应的多种场景；
S2：对步骤S1中得到的所有场景参考历史运行数据进行缩减，得到缩减后的典型场景；
S3：对步骤S2中缩减后得到的典型场景分别进行潮流计算，得到该场景下的电网数据，并选取电压合格率PV、电压波动Vbd、功率因数合格率Pp、无功储备QS作为无功评价指标。
S4：对步骤S3中选取的电压无功评价指标的权重Bj分别进行计算，通过Bj得出电压无功评价指标的综合评价得分Zj，其中，Bj表示第j项无功评价指标的权重，Zj表示第j项无功评价指标的综合评价得分；
S5：根据步骤S4中求得的Zj，使用EWM-AHP方法对电压无功评价指标进行综合评价，得到综合评价总得分G；
S6:将输入集为Pv,Pp,Vd,Qs，输出集为G的样本集输入BP神经网络进行训练，将训练好的BP神经网络作为一个评估单元直接对新接入的含新能源地区电网无功进行评价。
所述步骤S1中不同类型的历史运行数据包括：风机有功出力、光伏有功出力、负荷总需求。
所述步骤S1中对不同类型的历史运行数据进行K-means聚类，分别得到a种风机有功出力场景、b种光伏有功出力场景、c种负荷总需求场景，得到的场景总数为a*b*c种。
所述步骤S2中对所有场景参考历史运行数据进行缩减，得到d种典型场景，其中，缩减时的依据为：将a种光伏发电机出力、b种风力发电机出力、c种负荷总需求的类型分别贴上标签，将365天中每一天的光伏发电机出力、风力发电机出力、负荷总需求进行记录，对重复标签类型的场景进行削减。
对电压合格率评价的公式为：PV＝Nsat/N，其中PV为电压合格率，Nsat为监测电压合格的样本个数，N为监测样本的总个数；对电压波动评价的公式为：Vbd＝Vmax-Vmin，其中，Vbd为一段时间内的电压波动；Vmax表示一段时间内的最大电压；Vmin为一段时间内的最小电压；对功率因数合格率评价的公式为：Pp＝Nsat.p/N，其中，Pp为功率因数合格率；Nsat.p为监测功率因数合格样本个数；对无功储备评价的公式为：QS＝(∑Qmax-∑QL)/ΣQmax×100％，其中，QS为无功储备；Qmax为发电设备的最大无功出力；QL为负荷无功需求。
所述步骤S4中基于熵权法对Bj进行计算，计算公式为：
Figure BDA0002807700150000031
其中xij，xi分别为第j(j＝1，2，…，n)项指标下的第i(i＝1，2，…，m)个数据；yij为归一化后第j项指标下的第i个数据；pij为第j项指标下第i个数据包含的信息熵；Hj为第j项指标的熵值；
之后基于层次分析法计算标准化后判断矩阵的第j项指标权重，计算公式为：
Figure BDA0002807700150000032
其中A为判断矩阵；Uaj为判断矩阵中第j(j＝1，2，…，n)列第a(a＝1，2，…，n)个数据；Wj为判断矩阵的第j项指标的权重；λmax为判断矩阵的最大特征根；
再根据ωjBj计算Zj，计算公式为：
Figure BDA0002807700150000033
所述步骤S5中的公式具体为：
Figure BDA0002807700150000034
本发明的有益效果为：基于K-means算法对新能源和负荷的实际运行数据进行聚类，划分典型场景。其次，结合熵权法和层次分析法对多场景下的电压合格率、电压波动、功率因数合格率、无功储备四项指标进行综合评价，将熵权法和层次分析法综合评价法的评价数据作为样本，结合BP神经网络进行训练，并将评价结果作为BP神经网络的训练样本，该组合评价方法随样本变化自适应确定指标权重，简化了权重计算过程，提升评价的速度和效率。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
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。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明包括以下步骤：
S1：对不同类型的历史运行数据进行K-means聚类，分别得到每种类型的历史运行数据对应的多种场景；
所述步骤S1中不同类型的历史运行数据包括：风机有功出力、光伏有功出力、负荷总需求。
所述步骤S1中对不同类型的历史运行数据进行K-means聚类，分别得到a种风机有功出力场景、b种光伏有功出力场景、c种负荷总需求场景，得到的场景总数为a*b*c种。
S2：对步骤S1中得到的所有场景参考历史运行数据进行缩减，得到缩减后的典型场景；
所述步骤S2中对所有场景参考历史运行数据进行缩减，得到d种典型场景，其中，缩减时的依据为：将a种光伏发电机出力、b种风力发电机出力、c种负荷总需求的类型分别贴上标签，将365天中每一天的光伏发电机出力、风力发电机出力、负荷总需求进行记录，对重复标签类型的场景进行削减。
S3：对步骤S2中缩减后得到的典型场景分别进行潮流计算，得到该场景下的电网数据，并选取电压合格率PV、电压波动Vbd、功率因数合格率Pp、无功储备QS作为无功评价指标。
对电压合格率评价的公式为：PV＝Nsat/N，其中PV为电压合格率，Nsat为监测电压合格的样本个数，N为监测样本的总个数；对电压波动评价的公式为：Vbd＝Vmax-Vmin，其中，Vbd为一段时间内的电压波动；Vmax表示一段时间内的最大电压；Vmin为一段时间内的最小电压；对功率因数合格率评价的公式为：Pp＝Nsat.p/N，其中，Pp为功率因数合格率；Nsat.p为监测功率因数合格样本个数；对无功储备评价的公式为：QS＝(∑Qmax-∑QL)/ΣQmax×100％，其中，QS为无功储备；Qmax为发电设备的最大无功出力；QL为负荷无功需求。
S4：对步骤S3中选取的电压无功评价指标的权重Bj分别进行计算，通过Bj得出电压无功评价指标的综合评价得分Zj，其中，Bj表示第j项无功评价指标的权重，Zj表示第j项无功评价指标的综合评价得分；
所述步骤S4中基于熵权法对Bj进行计算，计算公式为：
Figure BDA0002807700150000051
其中xij，xi分别为第j(j＝1，2，…，n)项指标下的第i(i＝1，2，…，m)个数据；yij为归一化后第j项指标下的第i个数据；pij为第j项指标下第i个数据包含的信息熵；Hj为第j项指标的熵值；
之后基于层次分析法计算标准化后判断矩阵的第j项指标权重，计算公式为：
Figure BDA0002807700150000052
其中A为判断矩阵；Uaj为判断矩阵中第j(j＝1，2，…，n)列第a(a＝1，2，…，n)个数据；Wj为判断矩阵的第j项指标的权重；λmax为判断矩阵的最大特征根；
再根据ωjBj计算Zj，计算公式为：
Figure BDA0002807700150000053
S5：根据步骤S4中求得的Zj，使用EWM-AHP方法对电压无功评价指标进行综合评价，得到综合评价总得分G；
所述步骤S5中的公式具体为：
Figure BDA0002807700150000061
根据G的值，结合实际数据，一般认为的评级如下表所示：
Table 1 The rating of EWM-AHP method
Figure BDA0002807700150000062
S6:将输入集为Pv,Pp,Vd,Qs，输出集为G的样本集输入BP神经网络进行训练，将训练好的BP神经网络作为一个评估单元直接对新接入的含新能源地区电网无功进行评价。
本发明通过基于K-means算法对新能源和负荷的实际运行数据进行聚类，划分典型场景。其次，结合熵权法和层次分析法对多场景下的电压合格率、电压波动、功率因数合格率、无功储备四项指标进行综合评价，将熵权法和层次分析法综合评价法的评价数据作为样本，结合BP神经网络进行训练，并将评价结果作为BP神经网络的训练样本，该组合评价方法随样本变化自适应确定指标权重，简化了权重计算过程，提升评价的速度和效率。

Claims (7)

1.一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对不同类型的历史运行数据进行K-means聚类，分别得到每种类型的历史运行数据对应的多种场景；
S2：对步骤S1中得到的所有场景参考历史运行数据进行缩减，得到缩减后的典型场景；
S3：对步骤S2中缩减后得到的典型场景分别进行潮流计算，得到该场景下的电网数据，并选取电压合格率PV、电压波动Vbd、功率因数合格率Pp、无功储备QS作为无功评价指标。
S4：对步骤S3中选取的电压无功评价指标的权重Bj分别进行计算，通过Bj得出电压无功评价指标的综合评价得分Zj，其中，Bj表示第j项无功评价指标的权重，Zj表示第j项无功评价指标的综合评价得分；
S5：根据步骤S4中求得的Zj，使用EWM-AHP方法对电压无功评价指标进行综合评价，得到综合评价总得分G。
S6:将输入集为Pv,Pp,Vd,Qs，输出集为G的样本集输入BP神经网络进行训练，将训练好的BP神经网络作为一个评估单元直接对新接入的含新能源地区电网无功进行评价。
2.根据权利要求1所述的一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于，所述步骤S1中不同类型的历史运行数据包括：风机有功出力、光伏有功出力、负荷总需求。
3.根据权利要求2所述的一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于，所述步骤S1中对不同类型的历史运行数据进行K-means聚类，分别得到a种风机有功出力场景、b种光伏有功出力场景、c种负荷总需求场景，得到的场景总数为a*b*c种。
4.根据权利要求3所述的一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于，所述步骤S2中对所有场景参考历史运行数据进行缩减，得到d种典型场景，其中，缩减时的依据为：将a种光伏发电机出力、b种风力发电机出力、c种负荷总需求的类型分别贴上标签，将365天中每一天的光伏发电机出力、风力发电机出力、负荷总需求进行记录，对重复标签类型的场景进行削减。
5.根据权利要求5所述的一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于：对电压合格率评价的公式为：PV＝Nsat/N，其中PV为电压合格率，Nsat为监测电压合格的样本个数，N为监测样本的总个数；对电压波动评价的公式为：Vbd＝Vmax-Vmin，其中，Vbd为一段时间内的电压波动；Vmax表示一段时间内的最大电压；Vmin为一段时间内的最小电压；对功率因数合格率评价的公式为：Pp＝Nsat.p/N，其中，Pp为功率因数合格率；Nsat.p为监测功率因数合格样本个数；对无功储备评价的公式为：QS＝(∑Qmax-∑QL)/∑Qmax×100％，其中，QS为无功储备；Qmax为发电设备的最大无功出力；QL为负荷无功需求。
6.根据权利要求6所述的一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于：所述步骤S4中基于熵权法对Bj进行计算，计算公式为：
Figure FDA0002807700140000021
其中xij，xi分别为第j(j＝1，2，…，n)项指标下的第i(i＝1，2，…，m)个数据；yij为归一化后第j项指标下的第i个数据；pij为第j项指标下第i个数据包含的信息熵；Hj为第j项指标的熵值；
之后基于层次分析法计算标准化后判断矩阵的第j项指标权重，计算公式为：
Figure FDA0002807700140000022
其中A为判断矩阵；Uaj为判断矩阵中第j(j＝1，2，…，n)列第a(a＝1，2，…，n)个数据；Wj为判断矩阵的第j项指标的权重；λmax为判断矩阵的最大特征根；
再根据ωjBj计算Zj，计算公式为：
Figure FDA0002807700140000031
7.根据权利要求7所述的一种含新能源地区电网无功组合评价方法，其特征在于：所述步骤S5中的公式具体为：
Figure FDA0002807700140000032
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