配电网数据的确定方法及确定装置、电网控制设备与流程

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种配电网数据的确定方法及确定装置、电网控制设备。

背景技术：

相关技术中，在电网数据的潮流优化计算中，不同变量得到的潮流优化结果可以被看成一个个粒子，设定的所有优化结果则为一个粒子群。在粒子群中，每个粒子记住自己所找到的最好位置称之为局部最优(pbest)，而群鸟中所有个体所能找到的最好位置，称为全局最优(gbest)，在粒子群算法中每个粒子追逐自身种群最优位置和全局最优位置进行一定范围内的随机搜索，最终收敛于群体最优粒子，作为潮流优化计算的最终结果。

目前在配电网粒子群优化潮流计算中，由于需要较多次优化迭代次数，在n维搜索空间，取m个粒子。一般若想得到较好的优化结果，种群数应当在50至100之间，而进化代数在50次左右。则完成一次优化计算需要进行m*n次潮流优化，设单次潮流迭代时间为t，完成一次潮流收敛计算需要迭代k次，则完成一次粒子群优化潮流计算需要时间为：t＝m×n×k×t，时间较长。而在根据节点注入功率不平衡方程进行潮流计算时，每一迭代计算都需要重新计算雅克比矩阵中各元素的电压幅值与相角，导致计算时间明显增加，无法及时得到电网的优化数据，降低了电网的控制效率。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种配电网数据的确定方法及确定装置、电网控制设备，以至少解决相关技术中在完成电网数据的粒子群优化潮流计算时，单次迭代计算时间较长，降低了电网的控制效率的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种配电网数据的确定方法，包括：确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程；基于所述注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程；计算所述修正方程中雅克比矩阵的多个元素；通过对所述多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

可选地，所述目标优化数据包括下述至少之一：网络损耗最小值、发电成本最小值或者电压波动最小值。

可选地，所述多个元素中的对角线元素需要在每次迭代时进行修正，其它非对角线元素无需修正。

可选地，基于所述注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程的步骤，包括：确定不平衡方程的实部不平衡量和虚部不平衡量；基于所述实部不平衡量和虚部不平衡量，建立节点注入电流不平衡量的修正方程。

可选地，在确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程之前，所述确定方法还包括：获取配电网中与多个节点对应的导纳矩阵和每个节点的电压初值。

可选地，计算所述修正方程中雅克比矩阵的多个元素的步骤，包括：求解所述修正方程的电压值；在对求解后得到的电压值进行初始修正后，确定所述修正方程中雅克比矩阵的多个元素。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种配电网数据的确定装置，包括：第一确定单元，用于确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程；建立单元，用于基于所述注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程；计算单元，用于计算所述修正方程中雅克比矩阵的多个元素；第二确定单元，用于通过对所述多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

可选地，所述目标优化数据包括下述至少之一：网络损耗最小值、发电成本最小值或者电压波动最小值。

可选地，所述多个元素中的对角线元素需要在每次迭代时进行修正，其它非对角线元素无需修正。

可选地，所述建立单元包括：第一确定模块，用于确定不平衡方程的实部不平衡量和虚部不平衡量；建立模块，用于基于所述实部不平衡量和虚部不平衡量，建立节点注入电流不平衡量的修正方程。

可选地，所述配电网数据的确定装置还包括：获取单元，用于在确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程之前，获取配电网中与多个节点对应的导纳矩阵和每个节点的电压初值。

可选地，所述计算单元包括：求解模块，用于求解所述修正方程的电压值；第二确定模块，用于在对求解后得到的电压值进行初始修正后，确定所述修正方程中雅克比矩阵的多个元素。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电网控制设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的配电网数据的确定方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项所述的配电网数据的确定方法。

本发明实施例中，采用确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程，基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程，计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素，通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。在该实施例中，可以在实现粒子群优化潮流计算时，以节点注入电流不平衡量为修正方程，分析修正方程中雅克比矩阵非对角线元素为常量，加快计算速度，相较于传统配电网潮流计算方法，每次计算时间大大缩短，有效提高粒子群优化潮流计算效率，从而解决相关技术中在完成电网数据的粒子群优化潮流计算时，单次迭代计算时间较长，降低了电网的控制效率的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种可选的配电网数据的确定方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的配电网数据的确定装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

粒子群优化算法(pso)是一种仿生类启发式随机优化算法，是模仿自然界中鸟群的飞行规律开发的优化算法。采用粒子群优化算法常用于计算配电网中以网络损耗最小、发电成本最小或者电压波动最小等为目标的优化潮流方程，可以取得较为稳定的优化结果。

粒子群优化算法对优化目标的搜索性能取决于其全局探索和局部细化的平衡,其优化性能依赖于算法的控制参数，包括粒子群初始化、惯性因子、最大飞翔速度和加速常数等，pso算法具有以下优点：

(1)需要调整的参数少，原理简单，容易实现；

(2)同时利用个体局部信息和群体全局信息进行优化目标搜索；

(3)相较于其他优化算法，粒子群优化更容易飞越局部最优目标。对于目标函数仅能提供极少搜索最优值的信息，在其他算法无法辨别搜索方向的情况下，pso算法的粒子具有飞越性的特点使其能够跨过搜索平面上信息严重不足的障碍，接近全局最优目标值。

在潮流优化计算中，不同变量得到的潮流优化结果可以被看成一个个粒子，设定的所有优化结果则为一个粒子群。在粒子群中，每个粒子记住自己所找到的最好位置称之为局部最优(pbest)，而群鸟中所有个体所能找到的最好位置，称为全局最优(gbest)，在粒子群算法中每个粒子追逐自身种群最优位置和全局最优位置进行一定范围内的随机搜索，最终收敛于群体最优粒子，作为潮流优化计算的最终结果。

假设在一个d维的目标搜索空间中，有m个粒子组成一个群体，其中第i个粒子位置表示为xi＝(xi¹，xi²，…,xiⁿ)，第i个粒子在d维搜索空间中的位置是di＝(di¹，di²，…,diⁿ)，第i个粒子的速度计为vi＝(vi¹，vi²，…,viⁿ)。将xi代入目标函数就可以计算出其适应值，根据适应值的大小衡量其优劣。在配电网优化潮流计算中，将现有的配电网潮流计算的目标结果作为优化计算中每个粒子的新位置。

pso算法的具体实现步骤如下：

(1)设置粒子群的种群规模m，最大迭代次数itermax，初始化粒子群速度范围v，各粒子局部最佳位置xbest，最优适应位置pbest、惯性因子w、加速常数c。

(2)根据优化目标以及xbest与v的初始值，计算每个粒子的初始值，即进行配网潮流方程计算，并反馈相关目标函数值。

(3)将初始适应值作为当前每个粒子的局部最优值，并将各适应值对应的位置作为每个粒子的局部最优值所在的位置。

(4)对比所有粒子的局部适应值，将最佳初始适应值作为当前全局最优值，并将最佳适应值对应的位置作为全局最优值所在的位置。

(5)依据式(1)更新每个粒子当前的飞翔速度。

(6)对每个粒子的飞翔速度进行限幅处理,使之不能超过设定的最大飞翔速度。

(7)依据式(2)更新每个粒子当前所在的位置。

(8)比较当前每个粒子的适应值是否比历史局部最优值好,如果好，则将当前粒子适应值作为粒子的局部最优值，其对应的位置作为每个粒子的局部最优值所在的位置。

(9)在当前群中找出全局最优值，并将当前全局最优值对应的位置作为粒子群的全局最优值所在的位置。

(10)重复步骤(5)～(9)，直到满足设定的最小误差或者达到最大迭代次数。

(11)输出粒子群全局最优值和其对应的位置以及每个粒子的局部最优值和其对应的位置。

在粒子群算法中，每个粒子的速度和位置根据特定的规则进行更新。粒子群算法采用下列第一公式对各个粒子所在的位置不断更新：

式中：v为粒子的速度，v∈[v^min,v^max]，v^max、v^min分别为粒子速度的最大值、最小值；x为粒子的位置；pid为种群局部最优粒子位置；ppd为全局最优粒子位置；d＝1，2，…，n，表示粒子的第d维；i＝1，2，…，m，表示第i个粒子，m为种群数；t为当前进化代数；ω为惯性权重；r1和r2是均匀分布在[0,1]的随机数；c1和c2为学习因子。

目前在配电网粒子群优化潮流计算中，由于需要较多次优化迭代次数，在n维搜索空间，取m个粒子。

一般若想得到较好的优化结果，种群数应当在50至100之间，而进化代数在50次左右。则完成一次优化计算需要进行m*n次潮流优化，设单次潮流迭代时间为t,完成一次潮流收敛计算需要迭代k次，则完成一次粒子群优化潮流计算需要时间为：t＝m×n×k×t(3)；

在目前配电网潮流计算中，以节点注入功率不平衡量作为修正方程。由于配电网中各电气元件电阻值与电抗值不可忽略，当两个节点i、j间电抗远大于电阻不成立时，以下两式：

cosδij≈1(4)；

gijsinδij＜＜bij(5)；

无法成立，雅克比矩阵中的元素无法简化计算。

在根据节点注入功率不平衡方程进行潮流计算时因此无法采用p-q分解法进行有功无功的解耦潮流计算，每一迭代计算都需要重新计算雅克比矩阵中各元素的电压幅值与相角，导致计算时间明显增加，求解效率低下。

为了解决上述问题，本发明实施例提出以节点注入电流不平衡量为修正方程，确定配电网的优化数据，同时，本发明实施例中可以分析修正方程中雅克比矩阵非对角线元素为常量，加快计算速度。下面结合各个实施例来详细说明本发明。

实施例一

根据本发明实施例，提供了一种配电网数据的确定方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种可选的配电网数据的确定方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s102，确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程；

步骤s104，基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程；

步骤s106，计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素；

步骤s108，通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

通过上述步骤，可以确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程，基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程，计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素，通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。在该实施例中，可以在实现粒子群优化潮流计算时，以节点注入电流不平衡量为修正方程，分析修正方程中雅克比矩阵非对角线元素为常量，加快计算速度，相较于传统配电网潮流计算方法，每次计算时间大大缩短，有效提高粒子群优化潮流计算效率，从而解决相关技术中在完成电网数据的粒子群优化潮流计算时，单次迭代计算时间较长，降低了电网的控制效率的技术问题。

下面结合上述各步骤来详细说明本发明实施例。

可选的，在确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程之前，确定方法还包括：获取配电网中与多个节点对应的导纳矩阵和每个节点的电压初值。

例如，形成节点导纳矩阵y，包括电网中各节点之间的阻抗导数的实部gij与虚部bij；设立各节点电压初值各节点电压初值ui，其实部为ei、虚部为fi。

步骤s102，确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程。

例如，先设立节点注入电流方程ii：

步骤s104，基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程。

作为本发明可选的实施例，基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程的步骤，包括：确定不平衡方程的实部不平衡量和虚部不平衡量；基于实部不平衡量和虚部不平衡量，建立节点注入电流不平衡量的修正方程。

例如，设节点电流不平衡方程的实部与虚部不平衡量分别为△w与△z，

然后建立节点的注入电流不平衡量的修正方程，节点注入电流不平衡量的修正方程为：

步骤s106，计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素。

在本发明实施例中，多个元素中的对角线元素需要在每次迭代时进行修正，其它非对角线元素无需修正。

可选的，计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素的步骤，包括：求解修正方程的电压值；在对求解后得到的电压值进行初始修正后，确定修正方程中雅克比矩阵的多个元素。

例如，计算方程中雅克比矩阵各元素hij、nij、jij、lij，

当i＝j时，各元素为：

当i≠j时，各元素为：

在雅克比矩阵中，除了对角线元素需要每次迭代修正以外，其余元素仅与电网阻抗有关，为固定值，都无需修正。

例如，求解修正方程电压值，进行修正后进行下一次迭代。

步骤s108，通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

可选的，目标优化数据包括下述至少之一：网络损耗最小值、发电成本最小值或者电压波动最小值。

本发明实施例中的雅克比矩阵中的非对角线元素不必迭代，随潮流计算次数增加，但每次计算时间大大缩短，有效提高粒子群优化潮流计算效率。

本发明实施例，为解决配电网潮流计算中有功无功无法解耦，单次迭代计算时间较长的问题，以节点电流不平衡量作为修正方程，使得修正方程中雅克比矩阵非对角元素不必修正，较少单次迭代计算速度，提高优化效率。

实施例二

本发明实施例提供了配电网数据的确定装置，该确定装置中包含的各个实施单元对应于上述实施例一中的实施步骤。

图2是根据本发明实施例的一种可选的配电网数据的确定装置的示意图，如图2所示，该确定装置可以包括：第一确定单元21，建立单元23，计算单元25，第二确定单元27，其中，

第一确定单元21，用于确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程；

建立单元23，用于基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程；

计算单元25，用于计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素；

第二确定单元27，用于通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

上述配电网数据的确定装置，可以通过第一确定单元21确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程，通过建立单元23基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程，通过计算单元25计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素，利用第二确定单元27通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。在该实施例中，可以在实现粒子群优化潮流计算时，以节点注入电流不平衡量为修正方程，分析修正方程中雅克比矩阵非对角线元素为常量，加快计算速度，相较于传统配电网潮流计算方法，每次计算时间大大缩短，有效提高粒子群优化潮流计算效率，从而解决相关技术中在完成电网数据的粒子群优化潮流计算时，单次迭代计算时间较长，降低了电网的控制效率的技术问题。

可选的，目标优化数据包括下述至少之一：网络损耗最小值、发电成本最小值或者电压波动最小值。

可选的，多个元素中的对角线元素需要在每次迭代时进行修正，其它非对角线元素无需修正。

可选的，建立单元包括：第一确定模块，用于确定不平衡方程的实部不平衡量和虚部不平衡量；建立模块，用于基于实部不平衡量和虚部不平衡量，建立节点注入电流不平衡量的修正方程。

可选的，配电网数据的确定装置还包括：获取单元，用于在确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程之前，获取配电网中与多个节点对应的导纳矩阵和每个节点的电压初值。

可选的，计算单元包括：求解模块，用于求解修正方程的电压值；第二确定模块，用于在对求解后得到的电压值进行初始修正后，确定修正方程中雅克比矩阵的多个元素。

上述的配电网数据的确定装置还可以包括处理器和存储器，上述第一确定单元21，建立单元23，计算单元25，第二确定单元27等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电网控制设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的配电网数据的确定方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项的配电网数据的确定方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：确定配电网各节点的注入电流方程和不平衡方程；基于注入电流方程和不平衡方程，建立节点注入电流不平衡量的修正方程；计算修正方程中雅克比矩阵的多个元素；通过对多个元素进行多次迭代处理，得到配电网的多个目标优化数据。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。