[发明专利]基于DBSCAN算法的变压器不良漏抗参数辨识方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统规划领域，特别涉及一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)算法的变压器不良漏抗参数辨识方法。

背景技术

PSD-BPA(电力系统分析软件)是在我国的电力系统调度、规划、设计等相关单位和各高校中得到了广泛应用的电力系统仿真软件。PSD-BPA以数据卡的形式将数据存储到文本文件中，使用人员需采用数据卡或直接编辑数据文件的方式录入或调整相关数据，且每一项参数的填写都有其特定的数据格式要求。但由于 PSD-BPA数据格式规则的特殊性和复杂性，往往容易导致出现许多人为原因造成的错误数据，这给电力系统仿真计算结果的准确性与可靠性带来了较大的隐患。在实际电网规划工作中发现，PSD-BPA潮流数据中变压器漏抗参数错误数据较多，但由于交直流电网规模日益庞大，对潮流数据中潜在的变压器不良漏抗参数已无法采取手工方式实现校核与辨识。因此，本文针对PSD-BPA电网规划潮流数据中变压器不良漏抗参数进行辨识，从而提高规划电网的潮流数据质量与自动辨识水平。

目前，在电力系统不良数据辨识中，除了传统的残差搜索法和估计辨识法之外，基于聚类分析(如K-means聚类算法、模糊聚类算法和ISODATA聚类算法等) 的不良数据辨识方法也得到了广泛的应用。在变压器不良数据辨识方面，国内外专家学者将研究重点放在了变压器分接头位置的估计上，产生了如增广状态估计法、残差法、跟踪估计法和改进递推贝叶斯估计算法等。而在针对电网规划领域的变压器不良漏抗参数辨识的问题上，由于一方面没有实时数据可利用、更无冗余信息可以参考，另一方面无大量历史数据可供训练学习，因此，以上这些思路和方法难以适用于本电网规划领域的变压器漏抗参数辨识问题。

上述问题所导致的错误或不合理数据对规划电网的潮流计算收敛性和结果会产生较大影响。首先，错误和不合理变压器器参数数据会影响潮流计算的收敛性，增加规划人员调整潮流的工作负担；其次，错误和不合理变压器器参数数据会影响潮流计算结果的准确性，可能导致电网规划结果与实际结果偏差较远，造成较大的经济浪费，更甚者可能给电网安全埋下隐患。因此，实用、灵活、高效地实现大规模电网规划中错误和不合理变压器器参数数据的辨识方法具有重要的作用和实践价值。

发明内容

本发明的目的是提出了一种基于DBSCAN算法的变压器不良漏抗参数辨识方法，其特征在于，

步骤1)：选取待辨识数据集；

步骤2)：对待辨识数据集进行归一化处理，形成相关系数矩阵；

步骤3)：设定相关聚类参数，对待辨识数据集进行DBSCAN算法聚类，形成各聚类簇及其噪声簇；

步骤4)：计算各聚类簇的典型特征向量，形成典型特征向量库；

步骤5)：将噪声向量进行不同可疑度的划分与判别，并标记相应的等级；

步骤6)：输出不同可疑度的噪声向量，供相关人员进行相应的处理；

步骤7)：结束。

所述步骤1)-2)，变压器特征变量的选取和数据归一化，具体为：在PSD-BPA 的变压器数据卡中，详细记录了变压器参数，包括：各侧电压等级、母线名、额定容量、并联变数目、铜损等效电阻、漏抗、铁损等效电导、激磁导纳和分接头电压；在常规电力规划潮流计算中选取其低、中、高，所涉及三绕组变压器中各侧电压等级、额定容量、分接头电压和漏抗的参数数据，各侧的漏抗X_3,i，X_2,i， X_1,i，额定容量S_3,i，S_2,i，S_1，1,，分接头电压U_3,i，U_2,i，U_1,i；；这些参数表征了变压器特征t_i，记为t_i＝(X_3,i，X_2,i，X_1,i，S_N3,i，S_N2,i，S_N1,i，)；其中，i为参数的个数， i＝1,2,…N；下标数字表示第几绕组；对有N个样本数据的变压器参数矩阵为：

其中，N为正整数；

由于漏抗、额定容量和分接头电压在数值上相差很大，且量纲不同，因此需对数据进行归一化；