[发明专利]基于Elman算法的配网发电预测技术的电压优化方法

摘要

本发明公开了一种基于Elman算法的配网发电预测技术的电压优化方法，基于相似日选择算法和Elman神经网络完成对分布式光伏电站的输出功率预测，提出基于有功、无功协调控制接有分布式光伏配网电压越限的控制策略，采用改进的智能粒子群优化算法进行寻优计算，完成配电网线路的电压优化控制，具有一定的适用性。

主权项

1.基于Elman算法的配网发电预测技术的电压优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据配网拓扑结构和线路参数，生成节点导纳矩阵，并根据节点实时负荷数据，通过前推回代法潮流算法计算出含有分布式光伏的配网节点电压；2)查找各节点电压是否越限，如果电压不越限，等待下一个计算周期；如果节点电压越限，记录电压越限节点的节点号并转入步骤3)；3)对于越限节点的电压，计算越限节点电压对节点注入有功、无功功率的灵敏度矩阵；4)查找越限节点电压对节点注入有功、无功功率的灵敏度矩阵中与越限节点的节点号对应行的元素，找出对应的每一行中含有分布式光伏并网点的矩阵元素绝对值最大的元素对应的列号，即为需要参与优化的分布式光伏有功调节节点号与无功调节节点号；5)以步骤4)中求出的有功调节节点号对应的有功调节节点的有功出力，无功调节节点号对应的无功调节节点的无功出力作为控制变量，以分布式光伏有功出力最大、各节点电压偏离额定值最小为目标函数，在满足约束条件后运用智能粒子群算法优化求解，得到对应有功调节节点的有功出力建议值和无功调节节点的无功出力建议值；如果所求得的解不可行或不收敛，则在原有调节节点的基础上再增加灵敏度次大的节点为调节节点进行优化求解。