基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法
文献发布时间:2023-06-19 13:45:04
技术领域
本发明涉及电力系统安全与控制,特别涉及一种基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法。
背景技术
近些年来,电压稳定问题已经成为电网安全运行中的主要问题之一。传统的静态电压稳定判别方法在面对大系统多节点情况下的计算在计算速度与计算精度上难以保证,有时可能给出不准确的判定结果,造成电力系统运行安全问题。目前在电力系统电压稳定性分析中,由于同步向量测量装置(PMU)的广泛应用,基于PMU的戴维南等值的电压稳定性分析是电压稳定性在线分析的重要方向。因此准确快速评估薄弱节点的戴维南等值参数是将该方法应用到电压稳定性在线分析的关键。1999年K.Vu等人首先提出使用局部相量量测信息求解戴维南等值参数。此后众多文献提出了不同的戴维南等值参数求解方法,包括基于网络解析法和基于潮流结果的方法等。基于潮流结果的方法又主要分为多时间断面方法和单时间断面方法。其中多时间断面算法中的两时间断面方法由于简单易应用,是很多文献的应用方法,但大多仍存在参数漂移问题。另有一些利用单时间断面数据辨识方法改善了这一问题,但初值的选择对结果影响很大。
发明内容
本发明的目的是提供基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法,能有效简化数学矩阵维度,减少算法迭代过程,辨识精度高、计算速度快、实用性强。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的:
一种基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法,包括有以下步骤:
S1、选择电力系统任一时间断面,从其中一节点处将系统等值为戴维南等值系统;
S2、选取PMU测量的等值系统等值节点处n个连续时刻的测量数据;
S3、根据节点测量的电压电流数据,获得等值系统的戴维南等值内电势
其中,
S4、根据复数域偏最小二乘算法,选取自变量X为负荷节点电流复数形式
S5、对自变量和因变量进行标准化处理,得到自变量的标准化矩阵E
t
u
其中,ω
S6、根据回归要求求取主成分,并求得回归系数向量p
S7、根据标准化的逆运算,求取所求戴维南等值参数。
综上所述,本发明具有以下有益效果:
基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法,利用测量得到的多组等值节点电压电流数据,解决自变量因变量之间多重相关性导致参数估计存在误差问题;
采用复数形式的测量数据代入数学公式矩阵中,相比传统的将数据实部和虚部分开代入公式的方法,该发明有效的简化了数学矩阵的维数,减少了带入算法中的变量数,有效地减少了算法迭代的过程。
附图说明
图1为本方法的流程示意图;
图2为电力系统戴维南等值系统图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
根据一个或多个实施例,公开了一种基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法,如图1及图2所示,具体包括有以下步骤:
S1、选择电力系统任一时间断面,从某一节点处将系统等值为戴维南等值系统;
S2、选取PMU测量的等值系统等值节点处n个连续时刻的测量数据;
S3、根据节点测量的电压电流数据,利用复数域偏最小二乘法回归,以以下电压电流公式为基础,获得等值系统的戴维南等值内电势
其中,
S4、根据复数域偏最小二乘算法,选取自变量X为负荷节点电流复数形式
S5、复数域偏最小二乘算法说明:
为了消除自变量与因变量量纲之间的影响,将自变量与因变量进行标准化处理,得到自变量X的标准化矩阵为E
记为:
t
u
S6、在提取这两个成分时,为了回归需要,有下列两个要求:
(1)t
(2)t
上述要求可以转化为t
Max Cov(t
其中,ω
E
F
E
F
S7、最后根据标准化的逆运算,由上述回归方程求出因变量y关于自变量x的回归方程。代入步骤S3中的具体因变量和自变量,求出所求的戴维南等值电势
现有技术常采用局部测量进行系统参数辨识,常存在一定的参数时变的局限性。本发明提出一种基于复数域偏最小二乘回归的戴维南等值参数辨识方法,利用测量得到的多组等值节点电压电流数据,解决自变量因变量之间多重相关性导致参数估计存在误差问题。采用复数形式的测量数据代入数学公式矩阵中,相比传统的将数据实部和虚部分开代入公式的方法,该发明有效的简化了数学矩阵的维数,减少了带入算法中的变量数,有效地减少了算法迭代的过程。其与传统偏最小二乘法相比,本发明采用复数域偏最小二乘算法,将复数形式的测量数据带入简化了的数学模型中,将2×2的阻抗矩阵简化为1×2的复数形式矩阵,将2列的测量电压电流矩阵分别简化为1列的矩阵形式,数学模型大大简化,所用计算时间更短,相比传统偏最小二乘法,更能有助于提高待辨识回归系数的准确性。
应用单因变量的简化回归模型,对于标准化后的数据,待求解的变量个数更少,迭代求解过程更简单,应用复数域偏最小二乘算法对原有变量进行综合得到新的变量,相比传统法,克服了自变量因变量之间多重相关性造成的信息重叠,有效地区分了系统的信息与噪声,提高系统建模的准确性。简化了数学模型,大大提高了回归参数估计的准确性,能用更少的时间得到更准确的参数辨识结果,能够更加广泛地应用在实际工作中。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释,其并不是对本发明的限制,本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
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