一种考虑电网重构的电压暂降状态估计方法

技术领域

本发明属于电压暂降技术领域，具体涉及一种考虑电网重构的电压暂降状态估计方法。

背景技术

对整个电网进行电压暂降监测，是把握电网不同区域暂降水平并进行针对性治理的前提。然而，由于电网节点规模巨大，考虑到监测成本，通常无法在所有节点均安装监测装置。为此，传统方法将已监测到的暂降数据作为量测量，根据随机故障模型构造关联矩阵，进而形成状态估计方程，通过求解方程得到未监测节点的暂降水平。在这个过程中，故障模型通常需要随机上千次。若随机次数少，则得到的故障分布不足以准确重现实际电网的故障情况；若随机次数太多，一旦拓扑结构发生变化则需要重新构建状态估计方程，计算量巨大。另一方面，构造过程中需要根据蒙特卡洛等随机方法模拟故障的随机生成，随机模型的概率本质以及主观设置的故障分布等因素都会造成随机预估的准确性不高，受人工干预明显，进一步影响了状态估计的准确性。此外，状态估计方程是一个欠定方程组，求解该方程组面临着难以寻找最优解的缺陷，且该方程组受监测装置设置的暂降阈值影响严重。因此，针对上述问题，研究电网重构背景下的电压暂降状态估计方法，提出一种不依赖于随机故障模型和状态估计方程组的方法，进而提升其估计准确性和计算效率，具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是为了解决传统电压暂降状态估计方法依赖于随机故障模型和状态估计方程组的问题，提出了一种考虑电网重构的电压暂降状态估计方法。

本发明的技术方案是：一种考虑电网重构的电压暂降状态估计方法包括以下步骤：

S1：根据电网结构参数和电网拓扑结构，计算电网节点结构属性指标；

S2：根据电能质量监测数据，计算电网节点电压暂降水平指标；

S3：对电网节点结构属性指标和电网节点暂降水平指标进行离散化处理，得到条件属性和决策属性；

S4：根据条件属性和决策属性，构建电网中所有节点的一一映射关联规则，得到电压暂降状态估计规则库；

S5：判断电网是否重构，若是则返回步骤S1，否则进入步骤S6；

S6：根据电压暂降状态估计规则库，估计电压暂降状态。

本发明的有益效果是：

(1)本发明的方法可根据电网变化的结构和对应的监测数据，动态生成对应的关联规则并估计当前电网结构下未监测节点暂降水平。既不需要针对每种电网结构均进行大量的短路计算，也不受随机故障生成模型中主观设置随机参数的人为干预影响，准确性高且实用性更强。

(2)本发明在状态估计过程中，不需要设置随机故障模型，避免了故障位置、故障类型和故障电阻等需要主观设置的随机参数对状态估计结果的影响，减小了人工干预，提高了状态估计的准确性。同时，避免了传统方法需要随机生成上千次短路故障的计算步骤，计算耗时小，计算效率高。

(3)本发明不需要构建状态估计方程这一欠定方程组，克服了传统方法难以求解欠定方程组最优解的缺陷，且本发明不受暂降阈值设置的影响。

(4)本发明采用关联规则挖掘的方法，克服了随机故障模型参数受人工干预、状态估计方程求解困难且受监测装置设置阈值影响等缺陷，提升了状态估计的准确性和计算效率。

进一步地，步骤S1中，电网节点结构属性指标包括互信息中心性M

H

其中，l

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，采用6个指标作为初始的条件属性，这些指标分别从拓扑结构和物理属性等不同角度量化节点间的影响程度。其中，互信息中心性M

进一步地，步骤S2中，电网节点电压暂降水平指标包括暂降事件的严重程度S

其中，V(x)表示第x次暂降事件的幅值，V

进一步地，步骤S3中，进行离散化处理的方法为：根据电网节点结构属性指标与离散区间，确定隶属度矩阵和离散区间中心，通过不断迭代隶属度矩阵，完成离散化处理。

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，将已安装监测装置所记录到的暂降数据作为决策属性，将该节点的拓扑结构作为条件属性，便于挖掘二者之间的关联规则。由于条件属性和决策属性都是连续型变量，规则泛化性差，因此需要进行属性离散化，将连续型属性转化为离散型属性。本发明采用模糊C均值聚类针对所有属性依次进行特征离散化，提高规则的泛化性。

进一步地，步骤S4包括以下子步骤：

S41：将节点对应的各结构属性指标作为各项条件属性

S42：根据离散化后的条件属性和决策属性，计算关联规则的置信度conf(X

S43：删除置信度conf(X

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，挖掘得到的关联规则并非全都准确，为了评估决策规则的精确性，引入置信度，将置信度低于80％的规则删去，得到电压暂降状态估计规则库。针对未监测节点，根据其条件属性可根据规则推导对应的暂降水平，从而实现电压暂降的状态估计。置信度表明在出现条件属性集合为X

进一步地，步骤S41中，构建电网中所有节点的一一映射关联规则的方法为：将电网节点结构属性指标作为条件属性X

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，关联规则用于挖掘结构属性与电压暂降水平之间的关系。关联规则的物理意义是，当节点i的各种电网节点结构属性指标分别为某些数值时，该节点处的暂降水平应该为对应的数值。电网中总共有n个节点，针对其中安装有监测装置的m个节点，可以计算得到对应的决策属性，因此可以形成m条关联规则。

进一步地，步骤S42中，关联规则的置信度conf(X

其中，|X

进一步地，步骤S5中，判断电网是否发生重构的方法为：利用监测装置判断开关状态是否发生变化，若是则电网发生重构，否则电网未发生重构。

上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，当电网发生重构后，由于电网拓扑结构发生改变，需要对状态估计规则库进行更新，可根据新结构重新计算各节点结构属性指标，并根据新拓扑结构下监测节点记录到的暂降数据，重新挖掘关联规则，实现暂降水平的动态估计。

进一步地，步骤S6中，判断电压暂降状态的方法为：针对未监测节点，根据电压暂降状态估计规则库得到其条件属性

附图说明

图1为电压暂降状态估计方法的流程图。

具体实施方式

在描述本发明的具体实施例之前，为使本发明的方案更加清楚完整，首先对本发明中出现的缩略语和关键术语定义进行说明：

电压暂降状态估计：指由于电网无法在所有节点均安装监测装置，因此根据少数有限监测装置记录的电压暂降相关数据估计未监测节点处暂降信息的方法。

电网重构：指电网根据不同负荷水平、发电机组出力以及检修等计划，电网拓扑结构会发生相应的变化。

随机故障模型：指为了模拟电网电压暂降事件的发生，因此采用随机预估的思想基于蒙特卡洛等随机模型模拟电网故障这一造成暂降的主要原因。

下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。

如图1所示，本发明提供了一种考虑电网重构的电压暂降状态估计方法，包括以下步骤：

S1：根据电网结构参数和电网拓扑结构，计算电网节点结构属性指标；

S2：根据电能质量监测数据，计算电网节点电压暂降水平指标；

S3：对电网节点结构属性指标和电网节点暂降水平指标进行离散化处理，得到条件属性和决策属性；

S4：根据条件属性和决策属性，构建电网中所有节点的一一映射关联规则，得到电压暂降状态估计规则库；

S5：判断电网是否重构，若是则返回步骤S1，否则进入步骤S6；

S6：根据电压暂降状态估计规则库，估计电压暂降状态。

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S1中，电网节点结构属性指标包括互信息中心性M

H

其中，l

在本发明中，如表1所示，采用6个指标作为初始的条件属性，这些指标分别从拓扑结构和物理属性等不同角度量化节点间的影响程度。其中，互信息中心性M

表1

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S2中，电网节点电压暂降水平指标包括暂降事件的严重程度S

其中，V(x)表示第x次暂降事件的幅值，V

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S3中，进行离散化处理的方法为：根据电网节点结构属性指标与离散区间，确定隶属度矩阵和离散区间中心，通过不断迭代隶属度矩阵，完成离散化处理。

在本发明中，将已安装监测装置所记录到的暂降数据作为决策属性，将该节点的拓扑结构作为条件属性，便于挖掘二者之间的关联规则。由于条件属性和决策属性都是连续型变量，规则泛化性差，因此需要进行属性离散化，将连续型属性转化为离散型属性。本发明采用模糊C均值聚类针对所有属性依次进行特征离散化，提高规则的泛化性。

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S4包括以下子步骤：

S41：将节点对应的各结构属性指标作为各项条件属性

S42：根据离散化后的条件属性和决策属性，计算关联规则的置信度conf(X

S43：删除置信度conf(X

在本发明中，挖掘得到的关联规则并非全都准确，为了评估决策规则的精确性，引入置信度，将置信度低于80％的规则删去，得到电压暂降状态估计规则库。针对未监测节点，根据其条件属性可根据规则推导对应的暂降水平，从而实现电压暂降的状态估计。置信度表明在出现条件属性集合为X

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S41中，构建电网中所有节点的一一映射关联规则的方法为：将电网节点结构属性指标作为条件属性X

在本发明中，关联规则用于挖掘结构属性与电压暂降水平之间的关系。关联规则的物理意义是，当节点i的各种电网节点结构属性指标分别为某些数值时，该节点处的暂降水平应该为对应的数值。电网中总共有n个节点，针对其中安装有监测装置的m个节点，可以计算得到对应的决策属性，因此可以形成m条关联规则。

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S42中，关联规则的置信度conf(X

其中，|X

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S5中，判断电网是否发生重构的方法为：利用监测装置判断开关状态是否发生变化，若是则电网发生重构，否则电网未发生重构。

在本发明中，当电网发生重构后，由于电网拓扑结构发生改变，需要对状态估计规则库进行更新，可根据新结构重新计算各节点结构属性指标，并根据新拓扑结构下监测节点记录到的暂降数据，重新挖掘关联规则，实现暂降水平的动态估计。

在本发明实施例中，如图1所示，步骤S6中，判断电压暂降状态的方法为：针对未监测节点，根据电压暂降状态估计规则库得到其条件属性

本发明的工作原理及过程为：本发明提供了一种考虑电网重构的电压暂降状态估计方法，该方法将已安装监测装置所记录到的暂降数据作为决策属性，将该节点的拓扑结构作为条件属性，挖掘二者之间的关联规则。根据规则和未监测节点处的拓扑结构可估计未监测节点处的暂降水平。

本发明的有益效果为：

(1)本发明方法可根据电网变化的结构和对应的监测数据，动态生成对应的关联规则并估计当前电网结构下未监测节点暂降水平。既不需要针对每种电网结构均进行大量的短路计算，也不受随机故障生成模型中主观设置随机参数的人为干预影响，准确性高且实用性更强。

(2)本发明在状态估计过程中，不需要设置随机故障模型，避免了故障位置、故障类型和故障电阻等需要主观设置的随机参数对状态估计结果的影响，减小了人工干预，提高了状态估计的准确性。同时，避免了传统方法需要随机生成上千次短路故障的计算步骤，计算耗时小，计算效率高。

(3)本发明不需要构建状态估计方程这一欠定方程组，克服了传统方法难以求解欠定方程组最优解的缺陷，且本发明不受暂降阈值设置的影响。

(4)本发明采用关联规则挖掘的方法，克服了随机故障模型参数受人工干预、状态估计方程求解困难且受监测装置设置阈值影响等缺陷，提升了状态估计的准确性和计算效率。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。