申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司;国网江苏省电力有限公司

申请日：2023-11-02

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117879064A

主分类号：H02J3/48

分类号：H02J3/48;G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/06;H02J3/50;H02J3/16;H02J3/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种采用综合性能指标的有源配电网动态区域划分方法及装置,针对目前基于单一判据的区域划分方法难以满足配电网规划运行需求，且划分指标未能充分考虑到多时间尺度下的源荷出力等技术问题，本发明采用的综合性能指标包括了基于负载时序性的模块度指标、有功和无功平衡度指标。针对目前聚类分析算法所存在的缺点，采用改进的AP‑TD‑K‑medoids三级聚类算法对配电网进行分区，在聚类中心初值选取上具有客观性，并且能筛选出典型的最优聚类中心点，可以反映区域划分的特征，能够使得各个区域在规划与运行控制均具有良好的性能。

主权项：1.一种采用综合性能指标的有源配电网动态区域划分方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：计算静态有功和无功电压灵敏度；在划分区域结构上，采用电气距离衡量网络中两节点之间电气耦合的紧密程度，电气距离通过有功、无功电压灵敏度获得，具体表述如下： 式中：ΔU表示电压幅值变化量；分别为静态有功、无功电压灵敏度矩阵，其中第i行第j列元素描述了节点j有功、无功变化单位值对应节点i电压的变化值；ΔP、ΔQ分别为有功功率、无功功率变化量；静态有功、无功电压灵敏度矩阵，即中元素由公式2计算得： 式中：Ui表示节点i处电压；PLi、QLi分别为节点i处有功、无功功率负荷；Ri、Xi分别为与节点i相连支路上的电阻、电抗；U0为有源配电网根节点电压；步骤2：计算基于负载时序性计算动态有功电压灵敏度、无功电压灵敏度： 式中：和为节点i到节点j在t时刻的有功电压灵敏度矩阵和无功电压灵敏度矩阵中的元素；和为节点i到节点j在时刻t的有功电压灵敏度矩阵和无功电压灵敏度矩阵；T为电网的一个运行周期；步骤3：构建基于负载时序性的模块度指标、有功平衡度指标和无功平衡度指标；对有功电压灵敏度矩阵、无功电压灵敏度矩阵进行加权求和： 式中：cij为综合电压灵敏度矩阵；γ为权重；将综合电压灵敏度矩阵进行归一化： 式中：Zij为归一化后的综合电压灵敏度矩阵；通过归一化的灵敏度矩阵中节点间的欧式距离计算电气距离： 式中：dij为节点i与节点j之间的电气距离；由各节点的电气距离组成电气距离矩阵D，D为n-1的阶乘方阵，对角线元素为0；在得到节点间电气距离矩阵推导公式后，确定基于负载时序性的模块度指标函数： 式中：Aij为连接节点i和j的边权值且ΦP为分区P的情况；当δi,j＝1，说明节点i和j在同一个区域内；ki为连接到节点i的所有边权的和，kj为连接到节点j的所有边权的和，m为所有节点的权值，为系统随机连接时节点i和j的边权的期望值；构建有功平衡度指标和无功平衡度指标：有功平衡度指标反映了某一周期T内区域j的有功平衡消纳能力，有功平衡度指标为： Pi,nett＝Pi,sourcet-Pi,loadt9式中：N表示馈线层划分为N个子区域，Pi,nett为区域i在t时刻的净有功功率值，Pi,sourcet为区域i在t时刻的提供的有功功率最大值，Pi,loadt为区域i在t时刻的有功功率需求值；无功平衡度反映某一周期T内区域j的无功就地平衡能力，无功平衡度指标为： Qi,nett＝Qi,sourcet-Qi,loadt11式中：N表示馈线层划分为N个子区域，Qi,nett为区域i在t时刻的净无功功率值，Qi,sourcet为区域i在t时刻的提供的无功功率最大值，Qi,loadt为区域i在t时刻的无功功率需求值；步骤4：构建综合性能指标；根据上述基于负载时序性的模块度指标、有功和无功平衡度指标构建综合性能指标模块度函数ρtotal为： 式中，ε1、ε2、ε3为权重系数，取值范围为[0,1]且ε1+ε2+ε3＝1；步骤5：用改进的AP-TD-K-Medoids算法对配电网进行划分；AP-TD-K-Medoids算法详细计算步骤如下：1输入样本数据X＝x1,···,xnT；2计算相似矩阵：si,j＝-||xi-xj||213式中：si,j表示样本数据的相似矩阵；3设定最大迭代次数为M、簇数k，选择AP算法相似引用类型θ∈[0,1]；4计算样本点之间的吸引度：ri,j＝si,j-max{ai,j′+si,j′},j≠j′14式中：ri,j表示样本xi和样本xj间的吸引度；ai,j'表示样本和除去样本xj间的归属度；si,j'表示样本xi和除去样本xj间的相似度；5计算样本点之间的归属度： 6按照公式16更新样本点之间的吸引度ri,j和归属度ai,j： 7选择样本点中ai,j+ri,j＞0作为迭代的聚类中心；8得到聚类中心集合Vkap＝{V1,···,Vn}，在公式17中，计算每对样本点之间的距离disi,j1≤i≤n,1≤j≤n，形成综合性能指标矩阵，利用公式18、19计算多个场景下的源荷出力数据综合性能指标之和与平均值： 9去除Vkap中中心距离大于总样本距离平均值的孤立点；10判断Vkap是否已经完成全部搜索，否则，返回9；11更新样本集Vkap和样本的综合性能指标，然后构造最小生成树MinimumSpanningTree,MST，按权值降序去除k-1个最大的分支，得到k个簇；12将得到的聚类中心作为K-medoids算法的初始聚类中心进行聚类，当分区综合性能指标或迭代次数mM达到最大值时，则分区结果的输出对应最大综合性能指标值，如果没有，返回6并重新计算；步骤6：得到最终区域划分结果。

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