【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网，具体为一种基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法及系统。
技术介绍
1、在新型电力系统中，新能源将从装机容量占大多数向发电量占比占大多数转变，终端用能电气化水平将不断提升，电力在推进碳达峰、碳中和战略目标实现过程中将扮演越来越重要的角色。随着分布式发电和电动汽车的大规模接入，其随机性、分散性等特点使得配电网从结构和形态上发生了本质变化。
2、现有的分布式电源可消纳能力计算方法相对单一，大多凭借现场工作人员的经验进行人为的分析、估计、调整，计算出的可开放容量比较保守，主观性较大，准确性小。导致业扩报装效率不高，分布式发电资源浪费，同时负荷分配不科学，可能在一定程度上，尤其是用电高峰时段造成配电网设备重过载，进而引发其他严重后果。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的分布式电源可消纳能力计算方法相对单一，主观性较大，准确性小。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，包括：收集目标变电站的数据并进行预处理，建立负荷预测模型；构建配变用户图模型，通过聚类得到配变的分类用户功率和曲线；预测配变季节负荷曲线，根据季节负荷曲线计算分布式电源可消纳能力。
4、作为本专利技术所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的一种优选方案，其中：所述目标变电站的数据包括，变电站、配电线路、用户之间的连接和从属关
5、作为本专利技术所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的一种优选方案，其中：所述负荷预测模型包括，通过stl分解提取时间序列的趋势、季节性和残差成分，从分解后的数据中提取特征，将提取的特征集成到svm模型中，并通过周期性核函数针对周期性数据进行优化；
6、
7、其中，f(x)表示预测的电力负荷值；x表示提取的特征向量；xi表示第i个样本的特征向量；n表示样本数量；αi表示拉格朗日乘子；yi表示历史负荷数据的实际值；γ表示调整核函数影响的参数；θ表示控制周期性特征的影响的参数；p表示控制周期性特征的频率的参数；b表示偏差项。
8、作为本专利技术所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的一种优选方案，其中：所述配变用户图模型包括，通过获取配电站设备信息、用户线路设备信息及配变用户的拓扑连接关系，利用图数据的节点与边的建模技术，构建配电网配电从属拓扑结构；负荷历史断面数据以及预测断面数据分别创建为顶点，属性为断面编号、时间戳、有功功率，设备与断面数据，以及相邻断面数据之间用边来连接。
9、作为本专利技术所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的一种优选方案，其中：所述配变的分类用户功率包括，使用k-means聚类算法将配变用户图模型中同一配变下面的低压用户进行聚类并功率求和，使用傅里叶变换得到周期性特征作为额外的属性，将低压用户分成不同的簇；
10、
11、对于每个聚类簇k，计算聚类簇内低压用户的功率总和，得出每个聚类簇的总功率值；
12、
13、其中，j表示最小化每个用户到其所属簇中心的距离的平方和；n表示低压用户的数量；xi表示低压用户i的特征向量；ck表示簇k的中心特征向量；λ表示权重参数；zi表示低压用户i的周期性特征；k(i)表示用户i所属的簇的索引；pk表示簇k中用户总功率值；xi1表示第i个用户在某个时间段内的功率值。
14、作为本专利技术所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的一种优选方案，其中：预测所述配变季节负荷曲线包括，根据聚类分析结果获取每个配变下的历史年用户功率数据，将历史年用户功率数据按季节分为春夏秋冬四部分，对于每个季节，使用过去三年的数据作为训练集，将训练集中每15分钟的功率值作为输入序列，目标输出序列作为训练标签，训练lstm模型；使用训练好的lstm模型，将对应季节的每15分钟功率值作为输出序列，进行预测生成预测结果；配变季节负荷曲线为下年度季节分类用户的功率之和再求和，表示为：
15、
16、其中，ptotal(t)表示时间点t的所有分类用户的总功率；n表示用户总数；表示第i个分类用户在时间t的预测功率值
17、作为本专利技术所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的一种优选方案，其中：计算所述分布式电源可消纳能力包括，根据4个季节负荷曲线，负荷峰值乘以系数25％与负荷谷值相比，取较小值，为配变按季节的可接入分布式电源的容量，表示为：
18、capacitys＝min(peaks×0.25，valleys)
19、其中，capacitys表示每个季节的可接入分布式电源容量；peaks表示每个季节的负荷曲线峰值；valleys表示每个季节的负荷曲线谷值。
20、第二方面，本专利技术还提供了基于图计算的分布式电源可消纳能力计算系统，包括，数据采集模块，收集目标变电站的数据并进行预处理，建立负荷预测模型，根据历史记录收集的负荷历史断面数据以及通过负荷预测模型得到的预测断面数据；功率计算模块，利用图数据的节点与边的建模技术，构建配电网配电从属拓扑结构，使用k-means聚类算法将配变用户图模型中同一配变下面的低压用户进行聚类并功率求和；消纳能力计算模块，根据聚类分析结果获取每个配变下的历史年用户功率数据，按季节通过lstm模型预测配变下年度季节负荷曲线，计算得到配变按季节的可接入分布式电源的容量。
21、第三方面，本专利技术还提供了一种计算设备，包括：存储器和处理器；
22、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的步骤。
23、第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法的步骤。
24、本专利技术的有益效果：本专利技术通过精确的负荷预测模型，提高了数据处理的准确性，还增强了预测结果的可靠性。构建配变用户图模型并结合k-means聚类算法，有效地识别和分析了不同用户群体的功率模式，从而为准确计算配变的分类用户功率和曲线提供了坚实基础。此外，利用lstm模型对季节性负荷曲线进行预测，不仅考虑了时间序列的复杂性，还充分利用了历史数据，使预测更加符合实际需求。
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1.一种基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述目标变电站的数据包括，变电站、配电线路、用户之间的连接和从属关系，根据历史记录收集的负荷历史断面数据以及通过负荷预测模型得到的预测断面数据。
3.如权利要求2所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述负荷预测模型包括，通过STL分解提取时间序列的趋势、季节性和残差成分，从分解后的数据中提取特征，将提取的特征集成到SVM模型中，并通过周期性核函数针对周期性数据进行优化；
4.如权利要求3所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述配变用户图模型包括，通过获取配电站设备信息、用户线路设备信息及配变用户的拓扑连接关系，利用图数据的节点与边的建模技术，构建配电网配电从属拓扑结构；
5.如权利要求4所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述配变的分类用户功率包括，使用K-means聚类算法将配变用户图模型中同一配变下面的低压用户进行
6.如权利要求5所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：预测所述配变季节负荷曲线包括，根据聚类分析结果获取每个配变下的历史年用户功率数据，将历史年用户功率数据按季节分为春夏秋冬四部分，对于每个季节，使用过去三年的数据作为训练集，将训练集中每15分钟的功率值作为输入序列，目标输出序列作为训练标签，训练LSTM模型；
7.如权利要求6所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：计算所述分布式电源可消纳能力包括，根据4个季节负荷曲线，负荷峰值乘以系数25％与负荷谷值相比，取较小值，为配变按季节的可接入分布式电源的容量，表示为：
8.一种采用如权利要求1～7任一所述方法的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算系统，其特征在于，包括，
9.一种计算设备，包括：存储器和处理器；
10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述目标变电站的数据包括，变电站、配电线路、用户之间的连接和从属关系，根据历史记录收集的负荷历史断面数据以及通过负荷预测模型得到的预测断面数据。
3.如权利要求2所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述负荷预测模型包括，通过stl分解提取时间序列的趋势、季节性和残差成分，从分解后的数据中提取特征，将提取的特征集成到svm模型中，并通过周期性核函数针对周期性数据进行优化；
4.如权利要求3所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述配变用户图模型包括，通过获取配电站设备信息、用户线路设备信息及配变用户的拓扑连接关系，利用图数据的节点与边的建模技术，构建配电网配电从属拓扑结构；
5.如权利要求4所述的基于图计算的分布式电源可消纳能力计算方法，其特征在于：所述配变的分类用户功率包括，使用k-means聚类算法将配变用户图模型中同一配变下面的低压用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文云，蒋燕，史文博，朱杰，王珍意，路学刚，段明，刘广一，汤亚宸，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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