[发明专利]电网拓扑变更元件的辨识方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种电网拓扑变更元件的辨识方法、装置、设备及存储介质，通过基于牛顿拉夫逊法，计算在电力系统出现拓扑变更后的潮流数据样本集，以模拟电力系统在多种拓扑变更情况下的潮流数据；对潮流数据样本集进行可视化预处理，得到目标潮流数据样本集；基于目标潮流数据样本集，对预设卷积神经网络进行训练，直至预设卷积神经网络达到预设收敛条件，得到拓扑元件辨识模型；最后利用拓扑元件辨识模型，对出现拓扑变更后的电力系统进行辨识，得到电力系统的拓扑变更元件。实现以简单的可视化预处理方式建立潮流数据与拓扑变更之间的对应关系，结合人工智能模型能够在极短时间内辨识电力系统的拓扑变更元件，从而满足在线整定的实时性要求。

技术领域

本申请涉及电力系统继电保护技术领域，尤其涉及一种电网拓扑变更元件的辨识方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着电网规模日益扩大，系统结构愈加复杂，电网拓扑结构的变化更加频繁。无论是通过开关状态来改变网络运行结构，还是外界因素所导致的元件停运，为了保证系统安全稳定运行，电网都需要实时采集系统运行数据来及时了解电网拓扑结构。

目前，拓扑辨识方式仅利用数据采集与监视控制系统(Supervisory Control AndData Acquisition，SCADA)系统所采集的遥信数据，而遥信数据存在误报或者漏报的情况，导致仅根据开关状态识别的方法准确率较低；另一方面，在线整定是未来应对运行方式变化、提高继电保护定值性能的重要手段，但在线整定之前仍需进行拓扑辨识，拓扑辨识方法难以满足在线整定对实时性的高要求。

发明内容

本申请提供了一种电网拓扑变更元件的辨识方法、装置、设备及存储介质，以解决当前拓扑辨识方法难以满足在线整定的实时性要求的技术问题。

为了解决上述技术问题，第一方面，本申请提供了一种电网拓扑变更元件的辨识方法，包括：

基于牛顿拉夫逊法，计算在电力系统出现拓扑变更后的潮流数据样本集，潮流数据样本集包括电力系统在不同拓扑元件变更后的潮流数据样本；

对潮流数据样本集进行可视化预处理，得到目标潮流数据样本集；

基于目标潮流数据样本集，对预设卷积神经网络进行训练，直至预设卷积神经网络达到预设收敛条件，得到拓扑元件辨识模型；

利用拓扑元件辨识模型，对出现拓扑变更后的电力系统进行辨识，得到电力系统的拓扑变更元件。

在一些实现方式中，基于牛顿拉夫逊法，计算在电力系统出现拓扑变更后的潮流数据样本集，包括：

获取电力系统在实际运行条件下的第一潮流数据样本；

在仿真环境下，依次断开电力系统的每条线路，并采用牛顿拉夫逊法，依次计算在每条线路断开后的全网潮流分布，得到多个第二潮流数据样本；

将第一潮流数据样本和第二潮流数据样本作为潮流数据样本集。

在一些实现方式中，在仿真环境下，依次断开电力系统的每条线路，并采用牛顿拉夫逊法，依次计算在每条线路断开后的全网潮流分布，得到多个第二潮流数据样本，包括：

在仿真环境下，依次断开电力系统的每条线路，并随机改变发电机有功功率和负载有功功率；

针对每次断开线路后的电力系统，计算电力系统在断开线路后的节点导纳矩阵；

基于节点导纳矩阵，计算雅可比矩阵；

利用牛顿法的修正方程，根据雅可比矩阵，计算电力系统的第三潮流数据样本。

在一些实现方式中，随机改变发电机有功功率和负载有功功率，包括：

根据电力系统的潮流关系，以预设随机数生成范围，生成多个随机数；