【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统潮流回归模型的构建及系统灵敏度解析，尤其涉及一种结合koopman和wnn的潮流回归及系统灵敏度分析方法。
技术介绍
1、随着“碳中和、碳达标”的目标提出，新能源近几年得到了快速发展。风机和光伏大量规模并网发电已逐步成为我国当前电网发展趋势。新能源机组的大规模并网下，电网电力电子化程度加深，电能波动频繁，导致网络潮流复杂多变。同时，传统火电机组的缓慢退出和大量柔性负荷的馈入，加剧了电网运行工况的复杂度。因此，当前电网对系统实时、快速、灵活、准确的潮流分析提出了较高要求，以为后续的电网安全稳定运行提供支撑。传统的潮流计算法受电网规模和参数完备性以及准确性影响，存在求解速度慢、求解条件严苛和迭代不易收敛的问题，难以适应当前电网需求。在此问题下，导致系统的灵敏度难以准确快速获取，使得电网安全稳定控制模型难以构建并求解，易导致电网运行失控等严重问题。
2、当前，针对潮流的快速求解问题，主要分为潮流非线性回归和潮流线性回归两方向进行研究。潮流非线性回归通常计及潮流方程的非线性特征，采用数据驱动法和人工智能拟合策略对非线性参数优化的模型进行大量计算，以获取非线性拟合模型中的最佳参数设置，该方法随然可以极大的体现潮流的非线性特征，但在求解过程中，求解时间长，求解规模随电网节点数增加而增加，对训练设备要求高；潮流线性回归通常追求潮流求解速度快、模型简单为目标，采用泰勒展开机理和误差分析等数学方法进行线性拟合，该方法虽然实现容易，求解迅速，但对电网参数的完备性提出了严格要求。当电网参数缺失时，导致回归精度难以有效
3、针对上述问题，本专利技术提供了一种结合koopman和wnn的潮流回归及系统灵敏度分析方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种结合koopman和wnn的潮流回归及系统灵敏度分析方法，本专利技术通过结合koopman算子理论和wnn，提出了一种数据驱动下的电力系统潮流回归模型及灵敏度解析，实现了电力系统潮流的实时快速求解，和电压、网络灵敏度解析，可极大的降低电网控制模型的复杂的和求解难度，为电网的安全稳定控制提供有效支撑作用。
2、本专利技术的专利技术思想为：本专利技术是一种结合koopman算子理论和宽度神经网络wnn的潮流回归建模及系统灵敏度分析方法，构建了koopman-wnn潮流线性回归模型、基于koopman-wnn的系统电压灵敏度模型和基于koopman-wnn的系统网损灵敏度模型，实现了不依赖于电网实时完备数据下的潮流快速求解及系统灵敏度实时解析，丰富了新型电力系统潮流线性化计算的相关理论，并基于该线性模型下的系统灵敏度实时解析值可为后续的电网安全稳定控制提供技术支撑。
3、为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用技术方案具体为：一种结合koopman和wnn的潮流回归及系统灵敏度分析方法，包括以下步骤：
4、(1)、分析电力系统潮流模型的线性回归机理；
5、(2)、构建koopman方法下的电力系统潮流线性回归模型；
6、(3)、构建koopman算子理论和wnn结合下的电力系统潮流线性回归模型；
7、(4)、构建基于koopman-wnn线性回归模型下的电力系统电压灵敏度解析模型；
8、(5)、构建基于koopman-wnn线性回归模型下的电力系统网损灵敏度解析模型；
9、(6)、生成基于电网参数下的训练数据库并对各回归模型进行训练。
10、本专利技术提出了一种结合koopman算子理论和wnn的潮流回归模型及系统灵敏度解析方法，该模型包括：电力系统非线性潮流模型的线性回归机理分析；koopman方法下的电力系统潮流线性回归模型构建；koopman算子理论和wnn结合下的电力系统潮流线性回归模型构建；基于koopman-wnn潮流线性回归模型下的电力系统电压灵敏度解析模型的构建；基于koopman-wnn潮流线性回归模型下的电力系统网损灵敏度解析模型的构建；基于电网参数下的训练数据库生成及各回归模型的训练。
11、本专利技术通过结合koopman算子理论和wnn，提出了一种数据驱动下的电力系统潮流回归模型及灵敏度解析，实现了电力系统潮流的实时快速求解，和电压、网络灵敏度解析，可极大的降低电网控制模型的复杂的和求解难度，为电网的安全稳定控制提供有效支撑作用。方案具体流程步骤如下所示：
12、step 1电力系统非线性潮流模型的线性回归机理分析
13、step 1.1传统潮流非线性方程组特性分析
14、电力系统稳态运行过程中，通过分析各节点的电压、相角、注入有功和无功功率可把握电网的运作状态。传统的电网运行状态感知分析是通过结合系统网络拓扑结构、各不同类型节点(pv节点、pq节点和平衡节点)的已知参量和网络参数列写基尔霍夫定律下的节点功率方程组，如式下所示，并通过迭代求解来实现。
15、
16、式中，pi为电网络i节点注入有功功率；qi为电网络i节点注入无功功率；ui和uk分别为系统i节点和k节点电压幅值；θik为节点i和节点k间的电压相角差；gik和bik分别为节点i和节点k间的电导和电纳。
17、上述节点功率方程表达出了各节点注入无功和有功功率与各电压幅值和相角之间的非线性映射关系。针对该方程，由于其非线性特征，当前主要采用迭代法进行求解，难以适应于系统计及潮流约束下的线性控制模型求解需求。
18、step 1.2潮流方程组线性化机理分析
19、由于潮流收敛状态下的功率方程n阶可导，根据泰勒展开原理，可将它在定义域内高阶泰勒展开实现线性化,来适应计及潮流约束下的控制模型线性需求，如下式所示。
20、
21、式中pi(x)和qi(x)分别表示系统潮流有功和无功功率方程，其中x＝(u,θ)表示系统各节点电压和相角构成的状态变量；和分别表示i节点有功功率和无功功率方程状态变量的一阶偏导矩阵；hpi(xj)和hqi(xj)分别表示i节点有功功率和无功功率方程的hankel矩阵；on表示高阶偏导式。
22、上述展开式中构建了潮流方程中各节点的有功和无功功率与电压幅值相角间的高阶线性化关系式，原始潮流方程的多阶导函数矩阵作为线性系数可在无穷阶求导下实现功率方程的线性映射关系。
23、step 2构建koopman方法下的电力系统潮流线性回归模型
24、step 2.1构建线性潮流模型
25、通过将潮流方程电压和相角映射到高维空间中，构建高维空间下的功率和电压线性映射关系模型，如下所示：
26、
27、式中，pi(u,θ)和qi(u,θ)分别表示系统i节点潮流有功和无功功率方程；κpi和κqi分别表示为i节点有功和无功潮流方程线性koopman算子；ψp和ψq分别为系统有功和无功潮流线性方程升维函数矩阵。
28、step 2.2构建koopman升维函数
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【技术保护点】
1.一种结合Koopman和WNN的潮流回归及系统灵敏度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合Koopman算子理论和WNN的潮流回归模型及系统灵敏度解析方法，其特征在于，所述步骤S1中，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的结合Koopman算子理论和WNN的潮流回归模型及系统灵敏度解析方法，其特征在于，所述步骤S2中，包括如下步骤：
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【技术特征摘要】
1.一种结合koopman和wnn的潮流回归及系统灵敏度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种结合koopman算子理论和wnn的潮流回归模型及系统灵敏度解析方法，其特征在于，所述步骤s1中，包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的结合koopman算子理论和wnn的潮流回归模型及系统灵敏度解析方法，其特征在于，所述步骤s2中，包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的结合koopman算子理论和wnn的潮流回归模型及系统灵敏度...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨浩，苏文栋，郑凯，祝炜昊，刘庆，王佳怡，宋贞寒，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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