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    縣域配電網(wǎng)運(yùn)行方式優(yōu)化分析研究

    2020-01-20 05:32費(fèi)冬虎邵俊昱何利明李成彭蔚
    今日自動(dòng)化 2020年8期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)

    費(fèi)冬虎 邵俊昱 何利明 李成 彭蔚

    [摘? ? 要 ]采用大數(shù)據(jù)流行治理技術(shù)對(duì)縣域歷史潮流數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗整理,獲得潮流數(shù)據(jù)庫(kù),并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘獲配電網(wǎng)潮流的相應(yīng)常數(shù)。在給定條件下按配網(wǎng)聯(lián)絡(luò)關(guān)系模型,利用線性規(guī)劃技術(shù)快速計(jì)算得出結(jié)果,科學(xué)合理地提出最佳安排方案。

    [關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù);潮流數(shù)據(jù)庫(kù);數(shù)據(jù)挖掘;線性規(guī)劃

    [中圖分類號(hào)]TM76 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487(2020)08–00–02

    Research on Optimal Analysis of Operation Mode of County Distribution Network

    Fei Dong-hu , Shao Jun-yu , He Li-ming , Li Cheng , Peng Wei

    [Abstract]The big data epidemic management technology is used to clean, sort out and synthesize the historical power flow data of the county to obtain the power flow database; the corresponding constants affecting the power flow of the distribution network are obtained by data mining technology. Under the given conditions, according to the contact relationship model of distribution network, the results are quickly calculated by using linear programming technology, and the optimal arrangement scheme is given scientifically and reasonably.

    [Keywords]Big Data, Power Flow Database, Data Mining, Linear Programming

    電力系統(tǒng)作為我國(guó)最重要的能源系統(tǒng)之一,始終走在智能化的前列。隨著智能電網(wǎng)的不斷架設(shè)與擴(kuò)充,電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和電網(wǎng)線路中的智能化采集設(shè)備也不斷更新與增加,智能變電站大幅增長(zhǎng)[1-2]。電力數(shù)據(jù)體量大、關(guān)聯(lián)關(guān)系復(fù)雜、數(shù)據(jù)形式豐富都是電力大數(shù)據(jù)的普遍特征,如何治理運(yùn)用智能供電系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)成為相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。Van等針對(duì)歐盟的跨國(guó)停電事件對(duì)歐盟電力基建做出了總結(jié)和建議[3],宋亞奇等使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)輸變電設(shè)備的大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)進(jìn)行了優(yōu)化,并與Hadoop技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比[4]。丁明等從負(fù)荷預(yù)測(cè)、規(guī)劃設(shè)計(jì)和運(yùn)行控制3方面對(duì)分布式新能源接入主動(dòng)配電網(wǎng)產(chǎn)生系列影響進(jìn)行討論與分析[5]。

    傳統(tǒng)的電力能源主要靠煤炭和石油等化石燃料,對(duì)環(huán)境污染十分嚴(yán)重,隨著清潔能源在我國(guó)的大力推廣與普及,家庭分布式光伏在國(guó)內(nèi)外得到了廣泛的認(rèn)可與應(yīng)用,架設(shè)數(shù)量迅猛增加[6-7]。太陽(yáng)能的高效應(yīng)用不僅帶來(lái)了商業(yè)經(jīng)濟(jì)的機(jī)遇與發(fā)展,也產(chǎn)生了社會(huì)與環(huán)境的優(yōu)良效益,然而由于分布式光伏受環(huán)境因素影響嚴(yán)重,對(duì)配電網(wǎng)中的重構(gòu)決策產(chǎn)生了一定的不利影響[8]。許曉艷等通過(guò)具體算例驗(yàn)證了其提出的單個(gè)和多個(gè)光伏接入對(duì)配電網(wǎng)電壓的影響[9]。王穎等針對(duì)高密度分布式屋頂光伏園區(qū)配電系統(tǒng),根據(jù)環(huán)境因素的變化計(jì)算在滿足電壓限制條件下最大光伏接入容量,并提出高密度光伏接入系統(tǒng)引起電壓越限的措施和方案[10]。許寅等在考慮光伏出力不確定性的情況下,提出一種以最小化購(gòu)電費(fèi)用和電壓偏移期望為目標(biāo)的園區(qū)配電網(wǎng)日前運(yùn)行機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型[11]。

    本文對(duì)配電線路相關(guān)數(shù)據(jù)的收集、清洗和整理,歸并形成電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù),結(jié)合歷史、實(shí)時(shí)潮流數(shù)據(jù)分析各線路在不同因素變化時(shí)潮流受影響程度,并因此形成相應(yīng)的特征庫(kù)。在獲得相對(duì)準(zhǔn)確的電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)后,通過(guò)大數(shù)據(jù)手段對(duì)歷史數(shù)據(jù)解析各類復(fù)雜因素、敏感度以及相關(guān)性和主成分,探尋預(yù)測(cè)未來(lái)特定時(shí)間的線路潮流情況,為運(yùn)行方式的安排提供可靠依據(jù),采用線性規(guī)劃技術(shù)獲得最佳安排方案。處理流程如圖1所示。

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    原始數(shù)據(jù)主要有自動(dòng)化系統(tǒng)中各主變、配電線路的歷史、基于實(shí)時(shí)測(cè)量的潮流數(shù)據(jù)、限額等;配電線路的聯(lián)絡(luò)關(guān)系,公、專變用戶及容量,改擴(kuò)容記錄;新能源發(fā)電類型及容量,歷年天氣及天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)等。基于實(shí)時(shí)測(cè)量的潮流數(shù)據(jù)以及限額通過(guò)與OPEN3000SVG-WEB的數(shù)據(jù)接口獲?。ㄖ饕菫榱藵M足工作人員的方便,可以讓工作人員通過(guò)瀏覽器的方式實(shí)時(shí)查看報(bào)警閾值,并且該接口支持各個(gè)主流平臺(tái)),確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性,線路聯(lián)絡(luò)關(guān)系通過(guò)運(yùn)方專職提供的信息導(dǎo)入,并按最新變化實(shí)時(shí)更新,線路公專變用戶及容量、新能源發(fā)電、天氣數(shù)據(jù)等都由其他系統(tǒng)手工導(dǎo)入。對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理,在確保敏感隱私數(shù)據(jù)安全的前提下開(kāi)展研究。另外為了防范信息泄漏和篡改,實(shí)時(shí)建立全方位的安全機(jī)制,確保數(shù)據(jù)的安全性。

    2 數(shù)據(jù)整理

    數(shù)據(jù)整理是對(duì)調(diào)查、觀察、實(shí)驗(yàn)等研究活動(dòng)中所搜集到的資料進(jìn)行檢驗(yàn)、歸類編碼和數(shù)字編碼的過(guò)程,它是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)整理是根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的任務(wù)和要求,對(duì)統(tǒng)計(jì)調(diào)查搜集到的大量原始資料進(jìn)行審核、分組、匯總,使之條理化、系統(tǒng)化,得出能夠反映總體綜合特征的統(tǒng)計(jì)資料的工作過(guò)程,對(duì)已經(jīng)整理過(guò)的資料(包括歷史資料)進(jìn)行再加工也屬于統(tǒng)計(jì)整理。

    將各來(lái)源原始數(shù)據(jù)首先做鏡像備份處理,然后根據(jù)相關(guān)研究進(jìn)行預(yù)處理、對(duì)缺失值等進(jìn)行數(shù)據(jù)清理,并對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,對(duì)以上海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并結(jié)合歷史潮流數(shù)據(jù)分析形成各線路的典型特征庫(kù),為配網(wǎng)方式優(yōu)化分析提供依據(jù),如圖2所示。

    3 配網(wǎng)運(yùn)行的優(yōu)化理論與求解

    傳統(tǒng)配電網(wǎng)的運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題主要涉及發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓的調(diào)整、變壓器分接頭的調(diào)節(jié)和電容器容量的配置。在接入分布式電源和儲(chǔ)能裝置之后,配電網(wǎng)的優(yōu)化問(wèn)題還將包括對(duì)分布式電源和儲(chǔ)能裝置的控制。配電網(wǎng)運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)主要有最小化系統(tǒng)的有功功率損耗,減少設(shè)備的運(yùn)行成本等。優(yōu)化變量包括連續(xù)型變量即分布式電源和儲(chǔ)能裝置的有功無(wú)功等,離散型變量即變壓器的分接頭和電容器的投切組數(shù),接入設(shè)備的位置和容量等。針對(duì)配電網(wǎng)的優(yōu)化問(wèn)題,目前主要的求解方法有傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法和人工智能方法。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法主要包括線性/非線性規(guī)劃法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法等,而人工智能方法主要包括遺傳算法、模擬退火法和粒子群優(yōu)化算法等。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法從全局考慮整個(gè)優(yōu)化問(wèn)題,原理嚴(yán)格,計(jì)算時(shí)間較短。但是對(duì)目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化變量的初值要求較高。人工智能算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)和初值的要求不高,并且能夠求解高維度的優(yōu)化問(wèn)題,其缺點(diǎn)是容易陷入局部最優(yōu),計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng)。

    根據(jù)自動(dòng)化系統(tǒng)中各主變、配電線路的歷史、實(shí)時(shí)潮流數(shù)據(jù)、限額等,結(jié)合配電線路的聯(lián)絡(luò)關(guān)系,公、專變用戶及容量,改擴(kuò)容記錄,新能源發(fā)電類型及容量,歷年天氣數(shù)據(jù)等,從中發(fā)現(xiàn)模型的關(guān)鍵因素,初步對(duì)配電變壓器輸出線路統(tǒng)一編號(hào),第i個(gè)輸出線路的容量Ui,調(diào)整當(dāng)日受到影響的變壓器輸出線路為F={l1,l2,…,lk},F(xiàn)J={j|bij=1,i∈F}。被編入同一個(gè)線路的公、專變用戶群統(tǒng)一編號(hào),第j個(gè)用戶群負(fù)荷Vj,線路與用戶群之間可聯(lián)絡(luò)的0-1矩陣A=(aij),aij表示用戶群j有線路可以連接到線路i;當(dāng)前線路與用戶群之間聯(lián)絡(luò)的0-1矩陣B=(bij),bij表示當(dāng)前用戶群j正連接到線路i;用戶群j的用戶的第i種新能源發(fā)電量為Pij,調(diào)整當(dāng)日第i種新能源發(fā)電指數(shù)αi。假設(shè)xij表示用戶群j是否接到線路i。通過(guò)數(shù)學(xué)建??梢越⒁粋€(gè)具有上千變量的配網(wǎng)運(yùn)行0-1線性規(guī)劃模型,

    利用當(dāng)前主流的線性規(guī)劃求解工具CPLEX計(jì)算配網(wǎng)運(yùn)行安排結(jié)果,然后科學(xué)合理地給出最佳安排方案。得到解集為(1,0,…,1)等形式,其中0表示該線路不能翻轉(zhuǎn)(即只能等待線路維修好了后供電),1表示可以可以翻轉(zhuǎn),即基本不受到檢修或者維修帶來(lái)的停電影響。具體的翻轉(zhuǎn)方案將根據(jù)翻轉(zhuǎn)矩陣獲得。如果遇見(jiàn)非線性規(guī)劃問(wèn)題,將利用非線性規(guī)劃處理技術(shù)轉(zhuǎn)換為線性規(guī)劃問(wèn)題,并利用當(dāng)前主流的線性規(guī)劃求解工具CPLEX或者開(kāi)發(fā)針對(duì)該問(wèn)題的算法快速計(jì)算配網(wǎng)運(yùn)行安排結(jié)果,然后科學(xué)合理的給出最佳安排方案。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    通過(guò)對(duì)縣域歷史潮流數(shù)據(jù)清洗、整理、綜合,采用大數(shù)據(jù)流行治理技術(shù),形成各線路潮流在各類因素影響下的典型特征庫(kù);通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘上述特征庫(kù),獲得影響配電網(wǎng)潮流的主要因素以及它們之間的相關(guān)性和依賴度,從而獲得配電網(wǎng)相關(guān)的常數(shù)。在給定條件下按配網(wǎng)聯(lián)絡(luò)關(guān)系模型,通過(guò)線性規(guī)劃技術(shù)快速計(jì)算得出結(jié)果,科學(xué)合理地給出最佳方式安排方案。

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