本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)度，尤其是一種考慮可行域的深度學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流解向量修正方法。

背景技術(shù)：

1、可再生能源的大規(guī)模并網(wǎng)以及電力市場的發(fā)展，提高了對電網(wǎng)運營管理的智能化和高效化需求，同時配電系統(tǒng)中不確定性日益突出，配電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度與安全運行面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。由于電網(wǎng)運營的復(fù)雜性和現(xiàn)代電力系統(tǒng)中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，研究人員最近開始探索使用人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)方法來輔助解決電網(wǎng)運營中的問題。與基于數(shù)值優(yōu)化的方法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在實現(xiàn)優(yōu)化加速的同時不可避免地存在約束不滿足問題。特別是解的可行性直接關(guān)系到系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。參考中國專利公開號為cn113162050a的一種基于線性化網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)會約束最優(yōu)潮流求解方法，包括以下步驟：1)建立基于損耗因子的線性潮流模型；2)建立視在功率約束；3)建立含有機(jī)會約束的最優(yōu)潮流模型；4)對最優(yōu)潮流模型的機(jī)會約束進(jìn)行重構(gòu)，得到若干個機(jī)會約束；5)將所有機(jī)會約束轉(zhuǎn)化為確定性約束，并建立確定性的線性網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)潮流模型；6)求解線性網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)潮流模型，從線性化網(wǎng)絡(luò)模型和交流最優(yōu)潮流這兩個角度，解決了在分析含有機(jī)會約束情況下，以高精度和快速的計算速度進(jìn)行交流最優(yōu)潮流計算與分析的問題。參考中國專利公開號為cn114566970a含多形態(tài)分布式電源接入配電網(wǎng)的最優(yōu)潮流求解方法，包括：統(tǒng)計配電網(wǎng)初始網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及各分布式電源出力信息；根據(jù)已有網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和分布式電源信息，建立含多類型分布式電源的配電網(wǎng)最優(yōu)潮流模型，該模型以配電網(wǎng)平衡節(jié)點出力、可控分布式電源出力為控制變量；應(yīng)用序列二次規(guī)劃算法，求解所建最優(yōu)潮流模型；根據(jù)所得最優(yōu)潮流求解結(jié)果，配電網(wǎng)及可控分布式電源出力的最優(yōu)分配，為確定配電網(wǎng)調(diào)度方案提供有效參考，能夠充分考慮多類型分布式電源的出力特點，不僅提高風(fēng)、光等可再生能源利用率，還能同時保證配電網(wǎng)運行穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。

2、然而現(xiàn)有技術(shù)目前關(guān)于可行性恢復(fù)的相關(guān)研究并不充分。將約束直接編碼到損失函數(shù)懲罰項中的方法適用于簡單的約束條件，該方法不能嚴(yán)格滿足解可行，且大部分用于求解直流最優(yōu)潮流問題。目前關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)解算最優(yōu)潮流高度可行解的方法仍需要繼續(xù)探索，如何在保證約束嚴(yán)格滿足條件下快速求解交流最優(yōu)潮流的優(yōu)質(zhì)結(jié)果是亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明解決了如何在保證約束嚴(yán)格滿足條件下快速求解交流最優(yōu)潮流的優(yōu)質(zhì)結(jié)果的問題，提出一種考慮可行域的深度學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流解向量修正方法，將最優(yōu)潮流問題基于狀態(tài)-控制變量進(jìn)行分解，通過深度學(xué)習(xí)求解狀態(tài)變量，利用物理潮流等式約束計算得到對應(yīng)的控制變量，在提高最優(yōu)潮流求解速度的同時能夠滿足交流潮流等式約束。

2、為實現(xiàn)上述目的，提出以下技術(shù)方案：

3、一種考慮可行域的深度學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流解向量修正方法，一種考慮可行域的深度學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流解向量修正方法，其特征是，包括：

4、循環(huán)構(gòu)建多結(jié)構(gòu)體，批量采集訓(xùn)練樣本；

5、構(gòu)建基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計器學(xué)習(xí)斷面負(fù)荷與配電系統(tǒng)最優(yōu)潮流運行時系統(tǒng)待求狀態(tài)變量之間的復(fù)雜非線性映射關(guān)系；

6、設(shè)定潮流平衡方程并求解出控制變量得到最優(yōu)潮流完整的解向量空間；

7、驗證初始求解結(jié)果是否滿足可行性，篩選初始求解結(jié)果中存在不等式約束違規(guī)的樣本，得到修正樣本集；

8、提出基于控制變量整體的聯(lián)合修正約束條件構(gòu)建修正區(qū)間；

9、基于修正區(qū)間對最優(yōu)潮流計算結(jié)果進(jìn)行修正。

10、本發(fā)明將最優(yōu)潮流問題基于狀態(tài)-控制變量進(jìn)行分解，通過深度學(xué)習(xí)求解狀態(tài)變量，利用物理潮流等式約束計算得到對應(yīng)的控制變量，在提高最優(yōu)潮流求解速度的同時能夠滿足交流潮流等式約束。

11、本發(fā)明考慮有功、無功供需平衡關(guān)系、光伏系統(tǒng)和無功補償裝置出力需滿足的實際物理限制構(gòu)建了修正約束區(qū)間，有效地均衡各控制變量的平均絕對誤差，保證解向量基本滿足供需平衡關(guān)系，實現(xiàn)了控制潮流變量不可行解的可行性恢復(fù)，同時提高了解的精度。

12、作為優(yōu)選，所述系統(tǒng)待求狀態(tài)變量包括節(jié)點電壓幅值和除平衡節(jié)點以外的電壓相位。

13、作為優(yōu)選，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在初始求解階段時設(shè)有兩個，其中一個學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流下負(fù)荷特征對電壓幅值的映射關(guān)系，另一個學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流下負(fù)荷特征對電壓相角間的映射關(guān)系。

14、所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在初始求解階段，搭建兩個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流下負(fù)荷特征對電壓幅值的映射以及負(fù)荷特征對電壓相角間的映射，并調(diào)整模型參數(shù)。

15、作為優(yōu)選，所述驗證初始求解結(jié)果滿足可行性的條件是當(dāng)且僅當(dāng)初始求解結(jié)果同時滿足所有的不等式約束和等式約束。

16、?對于等式約束h?(x)=0，若所求得的解y能夠滿足h(y)=0,則說明滿足等式約束，反之，則說明不滿足等式約束；對于不等式約束g(x)≤0，若所求得的解y能夠滿足g(y)≤0，則說明滿足不等式約束，反之，則說明不滿足不等式約束。當(dāng)且僅當(dāng)初始求解結(jié)果同時滿足所有的等式約束和不等式約束時，其滿足可行性。

17、作為優(yōu)選，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計器采用隨機(jī)梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練。

18、所述的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)狀態(tài)估計器包含輸入層、若干隱藏層與輸出層，采用隨機(jī)梯度下降訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

19、作為優(yōu)選，所述控制變量包括可控分布式電源的出力和系統(tǒng)內(nèi)無功補償裝置的無功功率以及可調(diào)光伏系統(tǒng)逆變器的出力和無功補償裝置的無功功率。

20、所述的系統(tǒng)控制變量空間包括可控分布式電源的出力、系統(tǒng)內(nèi)無功補償裝置的無功功率、可調(diào)光伏系統(tǒng)逆變器的出力、無功補償裝置的無功功率。

21、作為優(yōu)選，所述基于修正區(qū)間對最優(yōu)潮流計算結(jié)果進(jìn)行修正具體包括：

22、設(shè)定線性約束滿足性網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)max(xty)，將無約束的y投影到可行域內(nèi)的x∈[0,1] l， l為向量維度；

23、基于多組邊緣分布sinkhorn算法對x和y編碼，對于一組約束條件ax≤b，其目標(biāo)在于尋找到一組將約束左邊的權(quán)重矩陣a轉(zhuǎn)移到b的轉(zhuǎn)移矩陣i；

24、基于行分布和列分布對約束條件歸一化；

25、將初始的非負(fù)矩陣推向滿足全局約束的矩陣，直到算法收斂得到滿足約束的矩陣。

26、作為優(yōu)選，所述聯(lián)合修正約束條件根據(jù)系統(tǒng)實際運行過程中有功功率和無功功率的功率平衡約束以及設(shè)備運行時的功率上下限約束來設(shè)定，具體如下：

27、；

28、?；

29、?；

30、?；

31、其中： npvs為系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)組的總數(shù)， n為系統(tǒng)的總節(jié)點數(shù)， n svg為系統(tǒng)中靜止無功補償器的總數(shù)；和分別表示節(jié)點 j的有功負(fù)載和無功負(fù)載； ploss和 qloss分別表示系統(tǒng)的有功線損和無功線損； p0和 q0分別表示修正前系統(tǒng)中有功功率和無功功率的總和；和分別表示節(jié)點 i發(fā)電機(jī)有功出力的最小值和最大值；為節(jié)點 h靜止無功補償器的無功出力；和分別表示節(jié)點 h靜止無功補償器無功出力的最大值和最小值。

32、一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，存儲有指令，所述指令被執(zhí)行時，能夠?qū)崿F(xiàn)權(quán)利要求1-8任一項所述的一種考慮可行域的深度學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流解向量修正方法。

33、一種電子設(shè)備，包括處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序或指令，所述程序或指令運行時能夠?qū)崿F(xiàn)權(quán)利要求1-8任一項所述的一種考慮可行域的深度學(xué)習(xí)最優(yōu)潮流解向量修正方法。

34、本發(fā)明的有益效果是：

35、1、本發(fā)明將最優(yōu)潮流問題基于狀態(tài)-控制變量進(jìn)行分解，通過深度學(xué)習(xí)求解狀態(tài)變量，利用物理潮流等式約束計算得到對應(yīng)的控制變量，在提高最優(yōu)潮流求解速度的同時能夠滿足交流潮流等式約束。

36、?2、本發(fā)明考慮有功、無功供需平衡關(guān)系、光伏系統(tǒng)和無功補償裝置出力需滿足的實際物理限制構(gòu)建了修正約束區(qū)間，有效地均衡各控制變量的平均絕對誤差，保證解向量基本滿足供需平衡關(guān)系，實現(xiàn)了控制潮流變量不可行解的可行性恢復(fù)，同時提高了解的精度。