安然, 吴俊勇, 石琛
北京交通大学 电气学院
引文信息
安然, 吴俊勇, 石琛, 等. 基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化[J]. 中国电力, 2020, 53(4): 69-78.
AN Ran, WU Junyong, SHI Chen, et al. Reactive power optimization of distribution network based on random matrix and historical scenario matching[J]. Electric Power, 2020, 53(4): 69-78.
配电网的无功优化和电压管理是配电网运行的重要基础性工作，传统方法是基于物理模型和参数进行确定性优化。随着分布式发电、电动汽车充电等随机因素增多，这项工作面临巨大挑战；近年来，大数据技术快速发展，其核心是数据驱动，直接通过统计学理论对数据进行处理、分析。随着我国智能电网建设的深入，电网运行和设备监测会产生大量具有大数据4Vs特点的配用电数据，将大数据技术应用于配电网无功优化领域具备基础条件。本文将大数据分析方法引入配电网无功优化，为系统的优化运行提供了一种有效的解决思路。
随着电网规模不断扩大以及分布式电源、电动汽车的高度渗透，系统的不确定性加大，运行控制的难度日益增加，对配电网无功优化方法的快速性和准确性提出了更高的要求。与此同时，电力系统信息化程度大幅提高，运行时产生的海量配用电数据未得到有效利用。本文对配电网历史数据在无功优化问题上的应用进行了相关研究，综合考虑配网运行数据和环境数据，提出采用基于随机矩阵理论提取的统计学指标来表征系统的运行特性，并结合历史场景匹配法快速实现配电网的无功优化，为配电网的优化运行提供了一种新的解决思路。
在配电网无功优化中，变压器分接头和电容器组都属于离散变量且取值个数有限，负荷是具有一定随机性的连续变量，在网络拓扑不变的前提下，一个最优的无功补偿方案往往是针对限定范围波动的负荷。当配电网的不确定因素增多时，针对无功优化问题，需要综合考虑负荷分布、各种DG接入后机组的输出功率以及当地天气的影响。因此，当历史数据库中积累的数据量足够大并且场景模式足够丰富时，可由历史数据库进行场景匹配得到当前场景的优化策略。 将配电网在运行过程中产生的负荷功率、光伏发电出力、风电出力和EV充电功率等4种电气量状态数据，以及当地的温度、光照强度和风速等3种实时环境数据，共同组成影响配电网运行状态的随机数据源，然后对数据源进行采样，构造7种基于时序的N ×M 维的随机矩阵，其中N 为状态变量数，M 为时间序列长度。 研究发现在不同时刻，矩阵特征值的分布规律不同，会随着电网运行状态的变化而变化。为了全面描述特征值的分布特性，本文引入LES中的平均谱半径对特征值的分布情况进行统计分析，并定义了最大谱半径、最小谱半径、圆环外特征值比例、圆环上特征值比例、圆环内特征值比例等统计指标。同时，考虑到矩阵的大小和各元素的分布特性也能反映数据的特点，将矩阵的大小和方差也纳入特征指标范围，实现了定量描述某一时刻系统状态信息的目的。 基于上述方法提取的57个特征指标可较好地表征配电网在某一时刻的状态特性，但其数量多，且彼此相关，信息交叉，为提高决策效率和精度，本文运用主成分分析法对其进行特征降维，并按累积方差贡献率达80%以上的原则选取前p 个主成分（即综合指标）进行历史场景匹配。综合考虑选取的各综合特征及其不同的重要程度，提出了总体偏差这一指标从多维度比较各场景之间的差异，为场景的相似性匹配提供度量标准。 综上所述，基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化流程如图1所示。
图1 配电网无功优化的流程图
本文提出基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化方法，通过算例验证，可得到以下结论： （1）本方法通过统计建模和特征提取的方式来处理配电网运行中产生的大量电气数据和环境数据，避免了随机性假设，为分析系统的运行状态提供了重要信息； （2）本方法不依赖于配电网的模型和参数，通过筛选和整合基于随机矩阵提取的统计特征指标来表征配电网运行状态，并通过场景匹配，可快速、有效地从历史数据库中找到相似的场景，指导当前配电网的运行，并且随着历史数据量的增加，优化效果也会提高并逐渐趋于稳定。 第一作者：安然（1993—），女，硕士研究生，主要研究方向为电力系统优化运行。 E-mail：17121410@bjtu.edu.cn。
第二作者：吴俊勇（1966—），男，教授，博士生导师，主要研究方向是智能电网、能源互联网、大功率储能变流器、在线暂态稳定预测、大数据和人工智能在电力系统中的应用等。
◀ 《中国电力》2020年第4期目录
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◀ 【精彩论文】计及弹性恢复的区域综合能源系统多目标优化调度
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编辑：杨彪
审核： 许晓艳
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