一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法及系统与流程

本发明涉及配电网仿真分析领域，具体为一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法及系统。

背景技术：

1、随着电力系统电力电子化特征日趋明显，建立面向大规模新能源接入的国产自主配电网仿真平台被提上日程。传统配电网仿真主流的仿真工具主要为国外软件，包括pss/e、digsilent、rt-lab等，仿真建模技术对外依赖度高，开放性差；且主网的psasp与dsp软件对配电网大多不适用，建立国产自主的配电网仿真平台显得尤为重要。

2、多年以来，工业界和学术界的仿真软件虽然都内置了用户自定义模型的端口，但大多软件此功能的入门门槛与操作难度都比较高，导致用户可能需要为新的设备编写新的算法。传统平台的建模方法采用数值型代码手动编写和调用雅克比矩阵，进而形成微分代数方程和雅克比矩阵的代码，进入后续的潮流计算与暂态仿真。但在编程人员人工手动输入方程的形式和结果时，常常会出现遗漏和错误。

3、为了减少编程人员的工作量，提高配电网仿真软件的可扩展性，需要开发新的高效方法来对配电网关键设备进行建模，进而为配电网国产自主仿真平台的搭建打好基础。在符号-数字建模框架下，不需要编程人员手动的编写方程和调用雅克比矩阵，计算高效便捷。同时该方法使用模块化的组件建模，可满足配电网中高比例新能源接入的良好扩展性。配电网动态仿真平台搭建的重点是对关键设备进行建模，因此符号-数字建模方法可以在保证良好可扩展性的前提下被尽可能多的减少编程量，并降低终端用户使用软件的难度。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明解决的技术问题是：传统方法采用数值型代码手动编写和调用雅克比矩阵，进而形成微分代数方程和雅克比矩阵的代码，进入后续的潮流计算与暂态仿真。但在编程人员人工手动输入方程的形式和结果时，如偏导公式等，常常会出现遗漏和错误，而且任何系统拓扑变化都需要手动修改方程。同时对于大型系统，需要创建大量的重复方程，这些方程也很难维护和求解。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法，包括：

5、建立设备动态模型的符号化微分变量、代数变量以及输入变量的集合；基于符号变量集合，建立微分代数方程的符号化表达式；搜索符号变量，形成雅可比矩阵非零元素的位置记录；根据搜索记录，计算每个方程相对于所含变量的一阶符号化微分；基于符号化雅可比矩阵，采用向量化操作以及文本处理，生成雅可比矩阵的数值函数代码。

6、作为本发明所述的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的一种优选方案，其中，所述建立微分代数方程的符号化表达式包括数学方程字符串直接建模和传递函数间接建模。

7、作为本发明所述的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的一种优选方案，其中，所述字符串直接建模表示为，

8、

9、

10、

11、

12、

13、

14、其中，δ和ω分别表示同步发电机的转子角和转速，e′d、e″d分别表示d轴的暂态电压和次暂态电压，e′q、e″q分别表示q轴的暂态电压和次暂态电压，ed1和eq1分别表示d轴和q轴的空载电动势，efq为假想空载电动势，x′d、x″d分别表示d轴的暂态电抗和次暂态电抗，x′q、x″q分别表示q轴的暂态电抗和次暂态电抗，t′d0、t″d0分别表示d轴开路暂态时间常数和次暂态时间常数，t′q0、t″q0分别表示q轴开路暂态时间常数和次暂态时间常数，id、iq则表示d轴和q轴的定子电流。

15、作为本发明所述的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的一种优选方案，其中，所述传递函数模块间接建模包括，使用间接函数模块建立传递函数模型，并确定其中的参数，将参数作为神经网络的输入，将模型输出作为神经网络的目标值，利用反向传播算法对神经网络进行训练，训练完成后，将神经网络产生的最优参数应用到传递函数模型中。

16、作为本发明所述的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的一种优选方案，其中，所述反向传播算法包括，根据给定的输入样本和目标计算神经网络的输出，所述计算神经网络的输出表示为，

17、h(0)＝x

18、forl＝1，....l

19、zl＝w(l)h(l-1)+b(l)

20、h(l)＝f(z(l))

21、y＝h(l)

22、其中，h(0)是输入，w(l)是第l层到第l+1层的权重矩阵，bl是第l+1层的偏置向量，f是激活函数，zl和hl表示第l层的加权输入和输出。

23、根据神经网络的输出计算损失函数的梯度。

24、所述神经网络的梯度表示为，

25、

26、forl＝l-1，....1

27、δ(l)＝(w(l+1))tδ(l+1)⊙f′(z(l))

28、其中，f′(z(l))是激活函数的倒数，t表示矩阵的转置操作。

29、根据损失函数的梯度更新神经网络参数。

30、所述更新神经网络参数表示为，

31、

32、

33、

34、其中，wl表示当前层的权重矩阵，α是学习率，是损失函数l对wl的梯度。

35、作为本发明所述的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的一种优选方案，其中，所述搜索符号变量包括，对微分代数方程编号进行初始化，判断所有微分代数方程是否已搜索，若已搜索，则提取第i个微分方程包含的符号变量集合，并且微分代数变量编号初始化。

36、若微分代数方程并未搜索，则结束搜索过程。

37、微分代数变量编号初始化后判断微分方程是否已搜索。

38、若未搜索，则执行i＝i+1。

39、若所有微分代数方程已搜索，则判断变量集合中是否存在第j个微分变量，若存在，则形成搜索记录。

40、若不存在，则执行j＝j+1。

41、形成搜索记录后，计算第i个微分代数方程相对于第j个微分代数变量的符号化微分表达式。

42、作为本发明所述的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的一种优选方案，其中，所述搜索符号变量还包括，利用sympy库的lambdify函数生成微分代数方程和雅可比矩阵的数值函数。

43、本发明的另外一个目的是提供一种用于配电网动态仿真平台的混合建模系统，其能通过利用符号计算库得到微分代数方程和雅克比矩阵的符号化表达式。在数值模块中利用python库生成后续潮流计算和暂态仿真需要的数值代码，通过避免人工手动编写dae方程和雅可比矩阵，提高了仿真的准确度，并且解决了对大规模系统进行建模时扩展性差的问题。

44、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种用于配电网动态仿真平台的混合建模系统，包括：数值模块、传递函数模块以及符号模块；所述数值模块用于执行数值计算和处理数字数据；所述传递函数模块分析和设计线性时不变系统的动态特性；所述符号模块用于符号计算。

45、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的步骤。

46、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述用于配电网动态仿真平台的混合建模方法的步骤。

47、本发明的有益效果：本发明提供的分析一种用于配电网动态仿真平台的混合建模方法，在符号-数字建模框架下，不需要编程人员手动的编写方程和调用雅克比矩阵，计算高效便捷。同时该方法使用模块化的组件建模，可满足配电网中高比例新能源接入的良好扩展性。配电网动态仿真平台搭建的重点是对关键设备进行建模，因此符号-数字建模方法可以在保证良好可扩展性的前提下被尽可能多的减少编程量，并降低终端用户使用软件的难度。