[发明专利]主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法有效

专利信息
申请号: 201710234570.0 申请日: 2017-04-11
公开(公告)号: CN107025500B 公开(公告)日: 2020-06-30
发明(设计)人: 刘洋 申请(专利权)人: 山东理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 青岛发思特专利商标代理有限公司 37212 代理人: 耿霞
地址: 255086 山东省淄博*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明涉及配电网的优化技术领域,具体涉及一种主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法,包括以下步骤:a、利用系统以基准负荷运行时的变量监测数据建立初始样本矩阵本发明只需要利用日常的量测数据就可以完成对于部署关键位置的选择;完全适用于不同分布式电源多点接入的情况;不需要知道系统接入的分布式电源的种类、位置、数量以及其并网、脱网的时间,便可以实施。
搜索关键词: 主动 配电网 设备 关键 部署 位置 识别 方法
【主权项】:
一种主动配电网量测设备关键部署位置的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:a、利用系统以基准负荷运行时的变量监测数据建立初始样本矩阵b、对样本矩阵进行标准化,可得到标准化后的矩阵X,具体的采用下式:xij=x‾ijΣi=1nx‾ij---(1)]]>式中,xij为标准化后矩阵X的第i行第j列元素,为样本矩阵的第i行第j列元素;c、使用奇异值分解获得特征值对角矩阵Λ和特征矢量矩阵Q,具体的采用式(2)和式(3):UTVU=Λ         (2)式中,U为正交矩阵;V∈Rm′m为标准化后的矩阵X的对称关联矩阵;Λ为对称关联矩阵V的特征值λi,i=1,…,m所构成的对角矩阵,且满足λ1≥…≥λm;特征值λi表征了在主元变换过程中每个变量所保留信息量的程度,即主元的采样方差;主元矩阵P∈Rm′n可表示为:P=QT(X-X^)T---(3)]]>式中,特征矢量矩阵Q的列矢量形式为[f1,…,fm]是与对称关联矩阵V的特征值相对应的特征矢量;是标准化后的矩阵X的均值;主元矩阵P的每一行为所求主元,其特征矢量为|V-λiI|fi=0qi=fi/||fi||2---(4);]]>式中,||fi||2为2范数,I为单位矩阵,qi表示第i个主元;d、计算主元方差的贡献率VEi,具体的采用下式:VEi=λitr(V)=λiΣimλi---(5)]]>式中,tr(V)表示求矩阵的迹,即矩阵对角元素之和;e、计算累计方差的贡献率CVE,具体的采用下式:CVE=ΣimVEi---(6)]]>f、重构监测变量yi,具体的采用下式:式中,x为负荷波动时的监测变量,为与第i个变量相对应的列向量,其满足例如一个具有5个变量的系统,第三个变量所对应的θi为负荷波动大小指标;重构的监测变量yi对T2统计量可以表示为:Tyi2=||Λ-12PTyi||22---(8)]]>式中统计量为统计学中常用多变量统计量,表示被测数据偏离样本数据的程度;等式(8)对θi求导且令其等于零,dTyi2dθi=0---(9)]]>可得到如下的等式:θi=(ζjTΛ-1ζj)-1ζjTΛ-1Px---(10)]]>式中,将θi代入式(7)得到g、计算监测变量xi对T2统计量的重构贡献度具体的采用以下公式:Conirec=xTPTζj(ζjTΛ-1ζj)-1ζjTΛ-1Px=(ζjTΛ-1Px)2ρii---(11)]]>其中,ρii是PTΛ‑1P的第i个对角元素;而重构贡献率的控制限为:γi2=giχσ2(hi)---(12)]]>式中,表示卡方分布;为数据矩阵X的协方差矩阵;所有变量的重构贡献统计量可以视为各变量重构贡献统计量之和,即Conrec=ΣimConirec---(13)]]>各变量的重构贡献度的控制限之和为:γ2=Σimγi2---(14)]]>h、计算节点相对贡献度,第k节点的贡献度为该节点对应变量重构贡献度之和,即Conknode=ΣilConk,irec---(15)]]>式中,l为该节点监测的变量数;所定义的变量对统计量的贡献控制限度形式,节点重构贡献控制限度为:HUCL=μ+as                 (16)式中,μ和s分别表示第k节点的贡献度的均值和标准差,a为1.3235,然后使用节点对T2统计量的相对贡献来识别关键节点;i、判断相对贡献度是否大于1,如大于1,则该节点为关键节点。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东理工大学,未经山东理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201710234570.0/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top