[发明专利]一种基于XGBoost算法的农村台区电压和线损影响的评估方法

权利要求书

1.一种基于XGBoost算法的农村台区电压和线损影响的评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：

一、选择训练用数据来源

针对分布式电源接入下的农村台区，采用光伏有功出力变化率、居民负荷有功部分变化率及分布式电源渗透率作为净有功注入的特征变量，以实际的无功补偿值作为无功注入的特征变量，以线路R/X作为网络结构的特征变量；

二、输入端数据生成

首先利用经纬度采样和Renewables平台生成地区对应的光伏有功出力，然后利用农村典型负荷特性生成农村配网负荷数据，并根据五种配电网所采用的传输线类型生成R/X比数据，最后按照光伏出力和实际负荷之比值生成渗透率数据；

三、输出端数据生成

采用实际数据与系统仿真相结合的方法，针对任一台区拓扑，由负荷容量光伏注入曲线、居民负荷曲线及渗透率，按实际节点接入光伏容量及用户负荷容量分配光伏有功及用户负荷，得到实际净有功无功注入，并依据设置的线路R/X比值仿真求解全天配网运行情况，输出全天电压最高越限值及总线损率；

四、异构数据规范化及指标量化

采用最大-最小规范化和零-均值规范化，分别对电压越限值和线损率进行处理，以得到适用于XGBoost算法的数据结构；

五、XGBoost算法回归

基于XGboost的评估方法，通过对训练集中输入端特征变量及输出端结果进行回归运算，以特征变量在回归运算中对目标函数的增益评估该特征的影响性贡献度，在GBDT算法的基础上实现加入正则项以控制模型的复杂度，减少发生过拟合的几率，从而提高模型的泛化能力；同时损失函数进行二阶泰勒展开，在加快优化速度的同时降低模型复杂程度。

2.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost算法的农村台区电压和线损影响的评估方法，其特征在于，所述步骤一选择训练用数据来源中，分布式光伏接入下的配网日内最高电压及全天总线损率由系统净有功无功注入及网络结构特性共同决定，其中净有功注入由光伏电源有功出力及居民负荷有功部分组成，净无功注入由系统无功补偿值及居民用户无功部分组成，网络结构由网络拓扑及线路规格组成。

3.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost算法的农村台区电压和线损影响的评估方法，其特征在于，所述步骤四采用的异构数据规范化公式如下：

1)、全网络节点的电压分布仅与当前时间断面下的网络净有功无功注入相关，即光伏注入与居民负荷的日内24个采样点单独对电压产生影响，提出相对应的最小—最大规范化方法如下所示：

2)、全天的配网总线损率受到与全天电源及负荷波动情况的共同影响，即光伏注入与居民负荷的日内24个采样点共同对其产生影响，利用改变的零—均值规范化方法如下所示：

4.根据权利要求1所述的一种基于XGBoost算法的农村台区电压和线损影响的评估方法，其特征在于，所述步骤五中XGBoost每棵树的目标函数由如下公式表示：

obj(Θ)＝L(Θ)+Ω(Θ)

式中，L(Θ)代表树的损失函数，为均方差函数，Ω(Θ)代表树的正则项，其具体表达式如下所示：

其中，y_i代表训练集的真实目标值，代表前t棵树的预测值结果，f_t(x_i)表示第t课树的拟合残差值，Ω(f_k)表示第k棵树的正则项，γ、λ为由人为设置值的超参数，T_k代表第k棵树的叶节点个数，w_j代表第j个叶节点的输出值。