【精彩论文】基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化

观点凝练

摘要：配电网的无功优化是保证配电网供电可靠、经济运行的一项重要工作。将大数据理论引入配电网无功优化，提出一种基于随机矩阵的无功优化方法，它不依赖于配电网的模型和参数，直接利用配电网在运行过程中产生的运行大数据以及当地的环境数据构造7种高维随机矩阵，提取57种特征指标，再应用主成分分析法对这些特征指标进行降维处理，然后匹配历史数据库中已有的场景，快速找到特征指标与当前系统最相近的场景，直接采用匹配场景的控制策略作为当前系统的无功优化控制策略，以减小有功网损和节点电压偏移。最后，在改造的IEEE-37节点配电网仿真模型上进行算例验证，其中增加了光伏/风电等分布式发电和电动汽车充电站等随机负荷模型。结果表明，方法可有效地对配电网进行无功优化，摆脱了配电网模型的限制，可快速做出控制决策。
结论：本文提出了一种基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化方法，结合理论分析与算例验证，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，有效提高了数据利用率，为分析系统的运行状态提供了重要信息；

（2）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；

（3）本方法不依赖于配电网的模型和参数，可快速做出控制决策，通过对配电网运行中产生的大数据进行统计特征分析和场景匹配，即可进行有效的无功优化和电压管理。

由于本文方法基于大量的历史数据来进行场景匹配，仅适用于历史数据库较为完善的系统。因此在配电网中应用大数据理论进行无功优化还需要展开深入的研究，以提高其适用性。

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.

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编辑：杨彪

审核：方彤

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