CN115034608A - 基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法 - Google Patents

基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法 Download PDF

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CN115034608A CN202210644697.0A CN202210644697A CN115034608A CN 115034608 A CN115034608 A CN 115034608A CN 202210644697 A CN202210644697 A CN 202210644697A CN 115034608 A CN115034608 A CN 115034608A
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Abstract

本发明公开了一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，包括以下步骤：S1、对配网要素进行聚类，获取配网关键要素，所述配网要素包括评估区域内的内部数据和外部数据；S2、通过配网关键要素对集合神经网络进行训练，获得风险评估模型，所述集合神经网络采用优化算法进行训练；S3、通过风险评估模型动态评估配网风险，将预测样本集输入风险评估模型，风险评估模型输出预测结果对配网风险进行评估。本发明根据不同配网要素进行聚类，可大大降低风险预测的机器模型难度，集合多个机器学习对配网风险进行动态评估，对大量数据信息进行有效的分析，能更全面合理地评估风险，避免或减少由于配电网故障引起的停电损失，提高供电可靠性和电能质量。

Description

基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法
技术领域
本发明涉及电力技术领域，具体地说，尤其涉及一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法。
背景技术
配电网作为连接输电网络与用户的重要中间环节，其运行态势直接影响用电可靠性和电能质量。随着社会经济的不断发展，配电网的建设、运行及管理开始进入“精细化”阶段，而其作为坚强智能电网建设的关键环节之一，全社会都对其比较关注。随着配电网规模日渐增大，其网络结构也日渐复杂，所以配电网运行数据采集的难度也日渐增大，并且其影响因素众多，仅从单一方面难以对配电网运行态势进行描述，需要汇集多方面指标的信息，因此增加了配电网风险评估的难度。
发明内容
本发明的目的在于解决现有技术难以对配电网风险进行评估的问题，提供一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，对评估区域的大量数据进行有效的分析，能更全面合理地对配网风险进行评估。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，包括以下步骤：
S1、对配网要素进行聚类，获取配网关键要素，所述配网要素包括评估区域内的内部数据和外部数据；
S2、通过配网关键要素对集合神经网络进行训练，获得风险评估模型，所述集合神经网络采用优化算法进行训练；
S3、通过风险评估模型动态评估配网风险，将预测样本集输入风险评估模型，风险评估模型输出预测结果对配网风险进行评估。
进一步，所述内部数据包括电压系统、巡视APP、营配、资产一体化系统、电能量平台、计量自动化系统、营销一体化系统、营销运监系统、能量管理系统、电网运行管理系统、配用电系统、快速复电系统的数据。
进一步，所述外部数据包括气象、人口、地域、经济、时间节气的数据。
进一步，步骤S1中，对配网要素进行聚类的方式为；首先预设所述配网要素的预设聚类数目，获取预设聚类数目的聚类误差，由预设聚类误差确定配网要素的最优聚类数目；根据配网要素最优聚类数目，将配网要素聚类，获得多个配网关键要素。
进一步，根据配网要素最优聚类数目，将配网要素聚类的方式为：将配网要素的数据输入，随机选择一个点作为初始聚类中心点，根据训练数据与聚类中心点的距离计算成为下一聚类中心的概率，轮盘法选出下一聚类中心，判断聚类中心数目是否达到最优聚类数目，若没有达到，继续进行聚类，若达到最优聚类数目，将每个配网要素分配到与聚类中心欧式距离最近的点，依据均值重新计算各族聚类中心，若收敛则输出聚类结果，若不收敛重新进行分配到与聚类中心欧式距离最近的点，依据均值重新计算各族聚类中心，直到收敛。
进一步，集合神经网络包括神经网络、支持向量机、极限学习机和/或其他机器学习。
进一步，步骤S2中，采用优化算法对集合神经网络进行训练的方式为：设置优化算法的种群规模、粒子维度数目、最大迭代次数、横向交叉概率和纵向交叉概率参数；计算每个优化粒子的适配值，得到优化粒子的个体最优值和全局最优值，再将所述优化粒子的个体最优值和全局最优值进行比较，取适配值更优者作为当前最优位置对集合神经网络的参数进行调整。
进一步，采用优化算法对集合神经网络进行训练时，建立优化粒子与风险评估模型的权值和阈值之间的映射，即将风险评估模型的权值和阈值编码成实数向量表示种群中的个体，所述权值与阈值构成了优化算法的初始种群。
进一步，采用优化算法对集合神经网络进行训练时，优化对象包括修正量对隐含层与输出层之间的连接权值、输出层各神经元的阈值、输入层与隐含层之间的连接权值、进行隐含层各神经元的阈值。
进一步，步骤S2中，为优化集合神经网络中不同机器学习结果的权重，采用虚拟预测计算不同机器学习模型的相对误差熵值与变异程度系数，包括以下步骤：
S21、计算第j个机器学习模型在第t时刻的相对误差的比重pjt，pjt的计算公式为：
Figure BDA0003685454420000021
Figure BDA0003685454420000022
式中，ejt为t时刻第j种机器学习预测方法的预测相对误差；yt为t时刻的实际值；yjt为t时刻第j种机器学习预测方法的预测值；
Figure BDA0003685454420000031
k为机器学习模型数目；
S22、计算第j个机器学习模型的预测相对误差的熵值Hj，Hj的计算公式为：
Figure BDA0003685454420000032
式中，n表示学习总时长，pjt为t时刻第j个机器学习模型的相对误差的比重；
S23、计算第j个机器学习模型的预测相对误差的变异程度系数Dj，Dj的计算公式为：
Dj＝1-Hj
式中，Hj为第j个机器学习模型的预测相对误差的熵值；
S24、计算第j个机器学习模型的权重系数Wj，Wj的计算公式为：
Figure BDA0003685454420000033
式中，Dj为第j个机器学习模型的预测相对误差的变异程度系数，k为机器学习模型数目，
Figure BDA0003685454420000034
与现有技术相比，本发明根据不同配网要素指标对评估区域进行聚类，可大大降低评估区域风险预测的机器模型难度，集合多个机器学习的风险评估模型对评估区域低压部分运行风险进行动态评估，对评估区域运行与故障过程中产生的大量数据信息进行有效的分析，并正确选择风险指标，建立更全面合理的风险评估系统评估风险，避免或减少由于配电网故障引起的停电损失，提高供电可靠性和电能质量。
附图说明
图1为本发明基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法实施例的总体流程图。
图2为本发明基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法实施例的聚类流程图。
图3为本发明基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法实施例的风险评估模型流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法作进一步说明。
请参阅图1，本发明公开了一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，具体包括以下步骤：
S1、对配网要素进行聚类，获取配网关键要素，所述配网要素包括评估区域内的内部数据和外部数据。
S2、通过配网关键要素对集合神经网络进行训练，获得风险评估模型，所述集合神经网络采用优化算法进行训练。
S3、通过风险评估模型动态评估配网风险，将预测样本集输入风险评估模型，风险评估模型输出预测结果对配网风险进行评估。
所述内部数据包括电压系统、巡视APP、营配(供电可靠性)、营配(快速复电)、资产一体化系统、电能量平台、计量自动化系统、营销一体化系统、营销运监系统、EMS(能量管理系统)、电网运行管理系统、配用电系统、快速复电系统等业务系统的数据。所述外部数据包括气象、人口、地域、经济、时间节气等的数据。
根据不同配网要素指标对评估区域进行聚类，可大大降低评估区域风险预测的机器模型难度。由于评估区域风险评估涉及到相关性因子及故障指标因素众多，如何对此高维数据进行准确聚类是一个难点问题。针对评估区域风险预测特点，本发明首先对配网要素进行聚类，获取配网关键要素。具体实施步骤如下：
将配网要素的数据进行聚类。首先预设所述配网要素的预设聚类数目为J，J＝8-12，J优选为10。获取预设聚类数目的聚类误差，由预设聚类误差确定配网要素的最优聚类数目。
聚类误差表示为：
Figure BDA0003685454420000041
其中，Ci是第i个聚类，p是Ci中的样本点，mi是Ci中所有样本的均值，SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏，k∈J表示预设聚类数目中的一聚类数目。
当k小于真实聚类数目时，J的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当J到达最优聚类数目时，再增加J所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着J值的继续增大而趋于平缓，由此即可判断当J＝k时为最优聚类数目。
根据所述最优聚类数目，对配网要素进行聚类，具体步骤如图2所示，将配网要素的数据输入，随机选择一个点作为初始聚类中心点，根据训练数据与聚类中心点的距离计算成为下一聚类中心的概率，轮盘法选出下一聚类中心，判断聚类中心数目是否达到最优聚类数目，若没有达到，继续进行聚类，若达到最优聚类数目，将每个配网要素分配到与聚类中心欧式距离最近的点，依据均值重新计算各族聚类中心，若收敛则输出聚类结果，若不收敛重新进行分配到与聚类中心欧式距离最近的点，依据均值重新计算各族聚类中心，直到收敛。
确定配网要素最优聚类数目后，将配网要素聚类，获得多个配网关键要素，配网关键要素包括中压台风影响、评估区域综合治理机制、低压跳闸、低压故障、气象和时间节气。通过集合神经网络对配网关键要素进行学习，确定配网关键要素的权重系数，建立风险评估模型，通过风险评估模型输出预测结果对配网风险进行评估。
单一机器学习预测方法在不同环境下其评估区域过载风险预测效果存在较大差异，同时缺乏动态自适应预测能力。如图3所示，本实施例中，集合神经网络包括神经网络、支持向量机、极限学习机和其他机器学习，其他机器学习可为决策树、随机森林、贝叶斯学习等。将神经网络、支持向量机、极限学习机和其他机器学习进行集合能够综合发挥不同机器模型的优点，可以提供更为优越的泛化性能，为自适应预测技术指明了方向。集合机器学习通过产生一组个体学习器(或称为弱学习器，其通常由现有的学习算法从训练数据中产生，如神经网路、支持向量机等)，再利用某种策略将它们结合起来，从而形成风险评估模型。
神经网络、支持向量机、极限学习机和其他机器学习时，需要针对不同算法进行针对性训练及超参数优化。典型机器学习如神经网络、支持向量机，极限学习机在进行大规模训练学习时，算法容易遭受局部最优和早熟，出现训练停滞问题，从而影响预测精度和泛化推广能力。本发明采用优化算法对集合神经网络进行训练，采用优化算法训练时，可有效避免局部最优和早熟问题，相比遗传算法、粒子群算法等，优化算法在解决维数灾难问题和全局收敛性能方面具有明显的优势。
采用优化算法对集合神经网络进行训练的方式为：设置优化算法的种群规模、粒子维度数目、最大迭代次数、横向交叉概率和纵向交叉概率参数；计算每个优化粒子的适配值，得到优化粒子的个体最优值和全局最优值；再将所述优化粒子的个体最优值和全局最优值进行比较，取适配值更优者作为当前最优位置对集合神经网络的参数进行调整。
采用优化算法对集合神经网络进行训练时，建立优化粒子与风险评估模型的权值和阈值之间的映射，即将风险评估模型的权值和阈值编码成实数向量表示种群中的个体，随机产生成这些实数向量的群体，优化对象包括：修正量对隐含层与输出层之间的连接权值、输出层各神经元的阈值、输入层与隐含层之间的连接权值、进行隐含层各神经元的阈值，所述权值与阈值构成了优化算法的初始种群。
具体地，本实施例采用优化算法对集合神经网络进行训练，包括：
(1)初始化种群
假设X是一个随机生成的具有D列和M行的矩阵，它表示由M个个体组成的D维总体。
(2)横向交叉操作
对种群中所有粒子进行两两不重复随机组合，共M/2对组合，对每对组合，根据下式对粒子进行横向交叉：
Figure BDA0003685454420000061
式中，r1和r2是[0,1]上均匀分布的随机值；c1和c2是[-1,1]上均匀分布的随机值；X(i,d)和X(j,d)分别为父代粒子X(i)、X(j)的第d维；MShc(i,d)和MShc(j,d)分别为X(i)、X(j)通过横向交叉产生的第d维子代，称为中庸解。
横向交叉结果保存在中庸解矩阵MShc中，计算粒子适应度值，并与其父代粒子X(i)、X(j)的适应度值作比较，适应度值小的保留在X中，参与下一次迭代。
对横向交叉得到的粒子的每一维进行归一化，然后对粒子所有的维进行不重复两两随机配对，共D/2对，对任意一对维，生成一个随机数rand，若rand<Pv(Pv通常取0.2～0.8)，则对该对维进行纵向交叉操作。
(3)纵向交叉操作
与横向交叉不同，纵向交叉式所有粒子在不同维之间进行的操作。假设纵向交叉是在粒子X(i)的d1和d2维上进行的，则它们进行纵向交叉后产生的中庸解MSvc(i,d)为：
MSvc(i,d)＝r·X(i,d1)+(1-r)·X(i,d2)
i∈N(1,M),d1,d2∈N(1,D)
式中，X(i,d1)表示父代粒子X(i)的第1维，X(i,d2)表示父代粒子X(i)的第2维，r为[0,1]上均匀分布的随机数；MSvc(i,d)为粒子i第d1维和d2维纵向交叉后产生的子代。
纵向交叉结果保存在中庸解矩阵MSvc中，对纵向交叉结果反归一化后，计算中庸解矩阵中粒子的适应度值，与其父代粒子进行适应度值比较，适应度值好的粒子保存在X中，进行下一次迭代。
通过横向交叉和纵向交叉产生的子代和父代进行竞争操作，不断产生新的种群；若新的适应值优于当前个体最优，则用该适应值取代当前个体最优；若更新后的个体最优值优于当前全局最优解，则用该个体最优值取代当前全局最优解，以完成对风险评估模型的优化。
在集合多个混合机器学习模型框架下，基于不同机器学习算法获得评估区域风险预测结果存在差异，如何优化不同机器学习结果的权重是集合机器学习方法是否应用成功的关键。本发明采用虚拟预测计算不同机器学习模型针对不同预测尺度的相对误差熵值与变异程度系数，从而解决评估区域风险预测集合机器学习预测权重系数难以确定和动态自适应能力差的问题。主要实施步骤如下：
S21、计算第j个机器学习模型在第t时刻的相对误差的比重pjt，pjt的计算公式为：
Figure BDA0003685454420000071
Figure BDA0003685454420000072
式中，ejt为t时刻第j种机器学习预测方法的预测相对误差；yt为t时刻的实际值；yjt为t时刻第j种机器学习预测方法的预测值；
Figure BDA0003685454420000073
k为机器学习模型数目；本发明中设置k＝4。
S22、计算第j个机器学习模型的预测相对误差的熵值Hj，Hj的计算公式为：
Figure BDA0003685454420000074
式中，n表示总学习时长，pjt为t时刻第j个机器学习模型的相对误差的比重；
S23、计算第j个机器学习模型的预测相对误差的变异程度系数Dj，Dj的计算公式为：
Dj＝1-Hj
式中，Hj为第j个机器学习模型的预测相对误差的熵值；
S24、计算第j个机器学习模型的权重系数Wj，Wj的计算公式为：
Figure BDA0003685454420000075
式中，Dj为第j个机器学习模型的预测相对误差的变异程度系数，k为机器学习模型数目，
Figure BDA0003685454420000076
综上所述，本发明采用上述集合多个机器学习的风险评估模型对评估区域低压部分运行风险进行动态评估，对评估区域运行与故障过程中产生的大量数据信息进行有效的分析，正确选择风险指标，建立更全面合理的风险评估系统评估风险，避免或减少由于配电网故障引起的停电损失，提高供电可靠性和电能质量。可以具有针对性地对评估区域范围内设备进行检修和调整，提升电力设备的正常工作，提高评估区域的供电可靠率。改善评估区域综合治理工作现状，提高重风险评估区域的治理效能，通过开展基于配网关键要素的数据协同应用研究，对配电评估区域运行风险的影响因素进行深入的挖掘分析，预告挖掘风险评估区域，及时通报预警，助力专业部门提升客户用电服务水平，为迎峰度夏、节假日保供电和日常的主动服务和主动检修等提供支撑。
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明，但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围，凡本发明所揭示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利范围。

Claims (10)

1.一种基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对配网要素进行聚类，获取配网关键要素，所述配网要素包括评估区域内的内部数据和外部数据；
S2、通过配网关键要素对集合神经网络进行训练，获得风险评估模型，所述集合神经网络采用优化算法进行训练；
S3、通过风险评估模型动态评估配网风险，将预测样本集输入风险评估模型，风险评估模型输出预测结果对配网风险进行评估。
2.如权利要求1的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，所述内部数据包括电压系统、巡视APP、营配、资产一体化系统、电能量平台、计量自动化系统、营销一体化系统、营销运监系统、能量管理系统、电网运行管理系统、配用电系统、快速复电系统的数据。
3.如权利要求1的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，所述外部数据包括气象、人口、地域、经济、时间节气的数据。
4.如权利要求1的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，步骤S1中，对配网要素进行聚类的方式为；首先预设所述配网要素的预设聚类数目，获取预设聚类数目的聚类误差，由预设聚类误差确定配网要素的最优聚类数目；根据配网要素最优聚类数目，将配网要素聚类，获得多个配网关键要素。
5.如权利要求4的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，根据配网要素最优聚类数目，将配网要素聚类的方式为：将配网要素的数据输入，随机选择一个点作为初始聚类中心点，根据训练数据与聚类中心点的距离计算成为下一聚类中心的概率，轮盘法选出下一聚类中心，判断聚类中心数目是否达到最优聚类数目，若没有达到，继续进行聚类，若达到最优聚类数目，将每个配网要素分配到与聚类中心欧式距离最近的点，依据均值重新计算各族聚类中心，若收敛则输出聚类结果，若不收敛重新进行分配到与聚类中心欧式距离最近的点，依据均值重新计算各族聚类中心，直到收敛。
6.如权利要求1的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，集合神经网络包括神经网络、支持向量机、极限学习机和/或其他机器学习。
7.如权利要求1的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，步骤S2中，采用优化算法对集合神经网络进行训练的方式为：设置优化算法的种群规模、粒子维度数目、最大迭代次数、横向交叉概率和纵向交叉概率参数；计算每个优化粒子的适配值，得到优化粒子的个体最优值和全局最优值；再将所述优化粒子的个体最优值和全局最优值进行比较，取适配值更优者作为当前最优位置对集合神经网络的参数进行调整。
8.如权利要求7的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，采用优化算法对集合神经网络进行训练时，建立优化粒子与风险评估模型的权值和阈值之间的映射，即将风险评估模型的权值和阈值编码成实数向量表示种群中的个体，所述权值与阈值构成了优化算法的初始种群。
9.如权利要求8的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，采用优化算法对集合神经网络进行训练时，优化对象包括修正量对隐含层与输出层之间的连接权值、输出层各神经元的阈值、输入层与隐含层之间的连接权值、进行隐含层各神经元的阈值。
10.如权利要求7的基于配网要素和神经网络的配网风险评估方法，其特征在于，步骤S2中，为优化集合神经网络中不同机器学习结果的权重，采用虚拟预测计算不同机器学习模型的相对误差熵值与变异程度系数，包括以下步骤：
S21、计算第j个机器学习模型在第t时刻的相对误差的比重pjt，pjt的计算公式为：
Figure FDA0003685454410000021
Figure FDA0003685454410000022
式中，ejt为t时刻第j种机器学习预测方法的预测相对误差；yt为t时刻的实际值；yjt为t时刻第j种机器学习预测方法的预测值；
Figure FDA0003685454410000023
j＝1，2，…，k；k为机器学习模型数目；
S22、计算第j个机器学习模型的预测相对误差的熵值Hj，Hj的计算公式为：
Figure FDA0003685454410000024
式中，n表示学习总时长，pjt为t时刻第j个机器学习模型的相对误差的比重；
S23、计算第j个机器学习模型的预测相对误差的变异程度系数Dj，Dj的计算公式为：
Dj＝1-Hj
式中，Hj为第j个机器学习模型的预测相对误差的熵值；
S24、计算第j个机器学习模型的权重系数Wj，Wj的计算公式为：
Figure FDA0003685454410000031
式中，Dj为第j个机器学习模型的预测相对误差的变异程度系数，k为机器学习模型数目，
Figure FDA0003685454410000032
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