基于数据驱动的非PMU微电网拓扑和参数联合估计方法与流程

本发明属于微电网辨识，具体是一种基于数据驱动的非pmu微电网拓扑和参数联合估计方法。

背景技术：

1、微电网是电力系统未来发展的重要运行形态，微电网的运行控制高度依赖于其拓扑结构与参数。随着微电网规模的扩大，传统微电网拓扑参数维护方式显现主观性和滞后性，难以满足当下微电网的运行需求。例如，一些微电网拓扑参数信息仍采用生产管理系统中存储的静态数据，电力系统调度人员无法掌握实时的拓扑参数信息。此外，已有许多学者对微电网的拓扑与参数辨识展开研究，例如，通过分析节点电压之间的相关性，从而挖掘拓扑信息；采用多时间断面量测数据，基于最小二乘法实现线路参数辨识。

2、随着以智能电表为核心的高级量测体系(advanced metering infrastructure,ami)的普及和相量测量装置(phasor measurement unit,pmu)的应用，电力系统的测量数据足以用于重建系统模型，这种根据测量数据重建系统模型的方式被称为数据驱动方法，可以提高电力系统分析的效率和准确性。

3、现有技术的微电网拓扑和参数辨识都需要潜在的拓扑信息和线路参数，而配电系统又存在拓扑信息和线路参数无法实时准确获取的问题，因此，这种方法的辨识精度低。故本发明提出了一种基于数据驱动的非pmu微电网拓扑和参数联合估计方法，在不了解电压相角和可行拓扑的情况下也可实现拓扑和线路参数的辨识。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提出一种基于数据驱动的非pmu微电网拓扑和参数联合估计方法。

2、为了解决上述技术问题，本发明所提供的技术方案是：

3、一种基于数据驱动的非pmu微电网拓扑和参数联合估计方法，包括以下步骤：

4、步骤1：基于lindistflow潮流模型，构造包含拓扑和线路参数信息的拓扑标识矩阵，拓扑标识矩阵z＝[zim]n×n＝[rim+jxim]n×n；其中，j表示虚部，zim表示集合li∩lm内所有支路的总阻抗，li表示从平衡节点0到节点i所有支路的集合，lm表示从平衡节点0到节点m所有支路的集合，rim、xim分别表示集合li∩lm内所有支路的电阻之和与电抗之和，n表示微电网中除去平衡节点的节点数量；

5、利用pls算法分别对拓扑标识矩阵的实部和虚部进行回归，得到估计的拓扑标识矩阵z#为：

6、z#＝[zim#]n×n＝(r#+[r#]t)/2+j(x#+[x#]t)/2 (9)

7、其中，r#＝[rim#]n×n，x#＝[xim#]n×n，#表示近似值，t表示矩阵转置；

8、步骤2：采用均值漂移聚类算法对矩阵z#的每列进行聚类处理，确定每列的簇类数目和簇类中心，用每个簇类中心替代相应簇内的所有元素值；再对聚类处理后的矩阵进行对称处理，得到聚类处理后的拓扑标识矩阵；根据拓扑标识矩阵的特性和聚类处理后的拓扑标识矩阵即可判断任意两节点之间的拓扑关系，进而得到微电网的拓扑结构；

9、步骤3：根据微电网拓扑结构，基于供电路径矩阵估计线路参数；

10、定义m＝[mmi]n×n为供电路径矩阵，若集合li包含支路m，则mmi＝-1，其他元素都为0；节点支路关联矩阵f与供电路径矩阵m的关系为f-1＝m；基于供电路径矩阵，拓扑标识矩阵z可表示为：

11、z＝mtzm                                 (14)

12、根据式(14)得到微电网的线路参数矩阵z，实现线路参数的估计。

13、进一步的，所述拓扑标识矩阵的特性包括：

14、①对于任意节点i，集合ni中元素的个数等于拓扑标识矩阵z中第i行(或第i列)的数值种类数；ni表示节点i所在供电路径上所有节点的集合，包含节点i；

15、②对于任意节点i和节点m，若zii＝zmi，则节点i属于集合nm，节点i位于节点m的供电路径上；nm表示节点m所在供电路径上所有节点的集合；

16、③若zii≠zmi且zmm≠zim，则节点i和节点m处在不同的供电路径上。

17、进一步的，lindistflow潮流模型为：

18、pi-1,i＝pi+pi,i+1                                   (1)

19、qi-1,i＝qi+qi,i+1                                   (2)

20、

21、式中，pi和qi分别表示节点i注入的有功功率和无功功率，pi-1,i和qi-1,i分别表示从节点i-1流入支路i的有功功率和无功功率，pi,i+1和qi,i+1分别表示从节点i流入支路i+1的有功功率和无功功率，ri和xi分别表示支路i的电阻和电抗，vi-1与vi分别表示节点i-1和i的电压幅值；

22、lindistflow潮流模型的解为：

23、

24、

25、式中，pk和qk分别表示节点k注入的有功功率和无功功率，β(i)表示节点i及其下游节点构成的集合；

26、基于公式(3)-(5)，有：

27、

28、式中，v0表示平衡节点0的电压幅值，l(m,m+1)表示节点m与m+1之间的线路，rm+1和xm+1分别表示支路m+1的电阻和电抗，pm,m+1和qm,m+1分别表示从节点m流入支路m+1的有功功率和无功功率，pm和qm分别表示节点m注入的有功功率和无功功率；

29、公式(6)的矩阵表达形式为：

30、

31、式中，v＝[v12,…,vn2]t表示节点电压幅值矩阵，r＝[rim]n×n表示支路总电阻矩阵，x＝[xim]n×n表示支路总电抗矩阵，1n×1表示全为1的向量，p＝[p1,…,pn]t，q＝[q1,…,qn]t，vn表示节点n的电压幅值，pn、qn分别表示节点n注入的有功功率和无功功率；

32、为公式(7)添加常数项c，可得：

33、

34、根据式(8)对矩阵r和x进行回归，进而得到估计的拓扑标识矩阵。

35、进一步的，考虑网络损耗的情况下，公式(4)和(5)表示为：

36、

37、

38、其中，pk-1,k、qk-1,k分别表示从节点k-1流入支路k的有功功率和无功功率，rk和xk分别表示支路k的电阻和电抗，vk-1表示节点k-1的电压幅值；

39、利用公式(15)和(16)替换公式(4)和(5)，然后重复步骤1～3，实现线路参数的精确估计。

40、进一步的，在步骤3中，设置降噪阈值ζ对线路参数矩阵进行降噪处理；若|zim|<ζ，则令zim＝0；若|zim|≥ζ，则zim保留估计值；zim表示线路参数矩阵z的元素，|·|表示绝对值。

41、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

42、(1)本发明针对非pmu微电网，提出了一种数据驱动的拓扑和参数联合估计方法，潮流模型选取的物理量包括节点电压幅值和节点注入的有功和无功功率，所有物理量通过节点上的智能电表获得，而不需要电压相角或电流信息。通过构建拓扑标识矩阵估计微电网拓扑，利用估计得到的拓扑进行线路参数估计，属于一种启发式的估计方法，无需潜在的拓扑信息。

43、(2)本发明提出了一种基于供电路径矩阵的线路参数估计方法，根据拓扑标识矩阵与供电路径矩阵和线性参数矩阵的关系即可得到线路参数矩阵，实现微电网线路参数的估计，以减少数据驱动线性回归中的数据耦合。

44、(3)本发明通过迭代回归的方式，线路参数估计分为基础估计和精确估计，基于首次回归得到的电阻和电抗计算网络损耗，通过再次回归即可得到更为精确的电阻和电抗，进一步提高了潮流模型参数辨识的精确度。