[发明专利]一种基于模式识别的电网支路重要性评估方法

摘要

本发明公开了一种基于模式识别的电网支路重要性评估方法。在构建支路退运的三种风险指标的基础上，采用ISODATA算法对三维风险进行自组织聚类，确定各条支路安全等级，然后利用PCA方法分析各条支路三维风险向量，确定所有支路风险的主成分，并且将第一主成分作为综合风险评价指标设计的参考，实现数据降维后的综合评价指标的设计、支路的重要性排序及其重要性分级。本发明采用支路退运风险来评估支路的重要性，相比较单从拓扑结构的角度来评估更具有说服力；且提出基于ISODATA聚类算法的支路重要性分级方法和基于PCA的支路重要性排序，为核心骨干网架的搜索和构建提供理论基础。

主权项

1.一种基于模式识别的电网支路重要性评估方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1、构建电网支路重要性评估指标；支路的重要性根据单一支路退运后对整个电力系统中其他所有支路或者节点所造成的后果来判断，综合考虑事故发生的概率及其相应的后果；定义电力系统的支路退运风险Risk(Y|E_i)为支路退运的概率与退运后产生的后果的乘积，即：Risk(Y|Ei)=P(Ei)×Σj≠i∫f(Y|Ei,Lj)×Eev(Y)dY]]>其中，E_i指电网的第i条支路退运，P(E_i)是指事故E_i发生的概率，服从泊松分布；L_j为第j条支路；f(Y|E_i,L_j)是支路i退运后，系统中支路j处于特定运行状态Y的概率分布，Sev(Y)表示在特定运行状态Y时事故的严重度，特定运行状态Y包括支路潮流、节点电压和节点负荷，∫f(Y|E_i,L_j)×Sev(Y)dY是指事故E_i发生后对支路j产生的相应的后果，指事故E_i发生后对其他所有支路的后果总和；根据支路退运后对整个电力系统中其他所有支路或者节点所造成后果的不同，支路退运风险包括过负荷风险、低电压风险、失负荷风险，具体计算方法如下：过负荷风险Risk(P_L|E_i)的计算：Risk(PL|Ei)=P(Ei)Σj≠i∫f(PL|Ei,Lj)×Sve(PL)dPL]]>其中，i=1,2,…，n，j=1,2,…，n，n为系统中的支路数，f(P_L|E_i,L_j)是支路i退运后，系统中支路j的支路功率相对值P_L的概率分布；Sev(P_L)描述了支路功率相对值为P_L时事故的严重度；∫f(P_L|E_i,L_j)×Sev(P_L)dP_L是指事故E_i发生后对支路j产生的过负荷的后果；指事故E_i发生后对其他所有支路的过负荷后果总和；过负荷严重度Sev(P_L)取决于事故后其他所有支路的潮流分布，具体表示为：Sev(PL)1PL>110PL-90.9<PL≤10PL≤0.9]]>式中，P_L=P/P_e为该支路功率相对值，P为支路功率，P_e为该支路的额定功率；低电压风险Risk(V_B|E_i)的计算：Risk(VB|Ei)=P(Ei)Σj=1m∫f(VB|Ei,Lj)×Eve(VB)dVB]]>其中，m为系统中节点个数，f(V_B|E_i,L_j)是支路i退运后，系统中节点j的节点电压相对值V_B的概率分布；Sev(V_B)描述了节点电压相对值为V_B时事故的严重度，∫f(V_B|E_i,L_j)×Sev(V_B)dV_B是指事故E_i发生后对节点j产生的低电压的后果，指事故E_i发生后对所有节点的低电压后果总和，低电压严重度Sev(V_B)取决于事故后节点的电压，具体表示为：Sev(VB)=1VB≥0.910-10VB0.9<VB≤10VB>1]]>式中，V_B=V/V_e为该节点电压相对值，V为节点电压，V_e为该节点的额定电压；失负荷风险Risk(P_q|E_i)的计算：Risk(Pq|Ei)=P(Ei)Σi=1mdPqi×Sev(Pq)]]>式中，m_d为负荷节点数，P_qi为事故E_i后第i个负荷节点失去的负荷，P_q为系统失去的负荷，Sev(P_q)为系统中失去负荷P_q的严重度，具体表示为：Sev(Pq)=10.3<Pq/Pfh≤1103Pq/Pfh0<Pq/Pfh≤0.3]]>式中，P_fh为系统中负荷节点的原始负荷，P_q为系统中负荷节点的失负荷量。步骤2、将过负荷风险、低电压风险和失负荷风险构成三维风险向量x_i，具体表示为：x_i=(Risk(P_L|E_i),Risk(V_B|E_i),Risk(P_q|E_i))x_i为第i条支路的三维风险向量；步骤3、基于ISODATA聚类算法进行支路重要性分级；基于ISODATA聚类算法进行支路重要性分级的过程具体为：采用ISODATA聚类算法将所有支路的三维风险向量按照数据相似度聚类，得到每一级的聚类中心和支路编号，实现每条支路重要性等级初步自动分级；以聚类中心与原点欧式距离的大小判断支路重要性等级，聚类中心距离原点越远，该级别所包含的三维风险点距离原点越远，因此这些风险点的风险就越大，其所属重要性级别就越重要；步骤4、基于PCA方法进行支路重要性排序；具体过程如下：以三维风险向量作为源数据，利用PCA方法对三维风险向量进行降维，保留源数据中的主要信息，得到所有三维风险数据的最大主方向，然后将三维风险向量投影到主方向轴线上以获取能够清晰分辨不同类别的一维数据，进而参照PCA降维结果来进行综合风险指标计算；第一主成分ξ₁即为综合风险，计算公式如下；ξ1=α1Tx]]>其中，为三维风险指标的权重向量，表示三维风险的归一化重要性比重，x为支路的三维风险向量，ξ₁为综合风险，即空间风险点在主方向轴上的投影到原点的距离；根据上式得到所有支路的综合风险，根据综合风险值进行支路重要性排序，综合风险越大，该支路故障后对整个电力系统的影响越大，因此该支路越重要；步骤5、判断支路重要性排序以及分级调整；根据支路重要性排序结果，标注空间分级投影的上下边界支路，如果相邻两重要级别支路的投影不存在交叉，则可以设定这两级的分级点为该两级的边界支路的风险平均值；如果存在允许范围内的交叉，则以重要等级高的边界支路风险为准，落在边界支路远离原点方向的投影点均自动设定为偏重要等级，按照新的两级边界支路的风险平均值作为这两级的分级点。设定分级交叉百分比为交叉支路数N_jc占所有支路数N_z的百分比，如下，ψ=NjcNz×100%]]>当分级交叉百分比满足Ψ＜10%时，采用第一主成分能够综合体现p个指标的三维空间分级信息，即分级交叉在允许范围内；如果不满足Ψ＜10%，则跳到步骤3，重新设置参数。