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申请/专利权人：广东电网有限责任公司

摘要：本申请公开了基于数据驱动的含PST电力系统潮流优化方法及优化装置，其中方法包括确定含PST电力系统的潮流优化目标及待优化变量；根据潮流优化目标及待优化变量确定机器学习的输入量和输出量；通过MATLAB与BPA的软件交互，自动生成含PST电力系统的稳态潮流的样本集，其中，样本集为数据驱动提供样本支撑；通过神经网络对样本集进行学习，得到学习模型；调用学习模型计算适应度函数，实现基于数据驱动的智能优化算法，完成含PST电力系统潮流优化求解。本申请能够准确、高效、快速地完成含PST电力系统潮流优化的计算。相比传统的基于模型驱动的遗传算法，在耗时上有明显优势。

主权项：1.一种基于数据驱动的含PST电力系统潮流优化方法，其特征在于，包括：确定含PST电力系统的潮流优化目标及待优化变量；根据所述潮流优化目标及所述待优化变量确定机器学习的输入量和输出量；通过MATLAB与BPA的软件交互，自动生成所述含PST电力系统的稳态潮流的样本集，其中，所述样本集为数据驱动提供样本支撑；通过神经网络对所述样本集进行学习，得到学习模型；调用所述学习模型计算适应度函数，实现基于数据驱动的智能优化算法，完成所述含PST电力系统潮流优化求解;所述输入量为移相角和表征系统运行方式的变量；其中所述表征系统运行方式的变量包括发电机有功出力、负荷节点有功功率、负荷节点无功功率、线路有功功率和线路无功功率；所述输出量为所述含PST电力系统的总有功损耗;所述通过MATLAB与BPA的软件交互，自动生成所述含PST电力系统的稳态潮流的样本集，包括：在MATLAB平台读取与识别BPA的数据格式文件，其中，所述BPA的数据格式文件为DAT文件；对所述DAT文件进行输入量统计处理，得到新的DAT文件；利用MATLAB调用所述新的DAT文件进行潮流计算，生成新的PFO文件，并将潮流计算的结果保存到对应的数组中；若此时BPA的潮流计算所执行的次数小于期望的样本总数，则继续生成样本直至BPA的潮流计算所执行的次数等于期望的样本总数;所述对所述DAT文件进行输入量统计处理，得到新的DAT文件，包括：确定所述输入量的合理取值区间，并在所述合理取值区间内随机生成所述输入量的取值；将随机生成的输入量的取值修改到所述DAT文件中对应的变量的位置，从而得到所述新的DAT文件;所述通过神经网络对所述样本集进行学习，得到学习模型，包括：将所述样本集导入MATLAB的神经网络工具箱中进行学习，通过调整所述样本集的样本数量、稳定样本与不稳定样本的比例、神经网络参数来提高所述机器学习的精度，从而得到所述学习模型;所述调用所述学习模型计算适应度函数，实现基于数据驱动的智能优化算法，完成所述含PST电力系统潮流优化求解，包括：随机生成初始种群；调用所述学习模型来计算所述初始种群中每个个体对应适应度值，并根据所述适应度值进行淘汰和保留；判断是否达到设定的迭代次数或是否达到设定的精度，若是，则结束算法并输出最优解;若没有达到设定的迭代次数或没有达到设定的精度，则经过交叉、变异后得到子代数据；调用所述学习模型来计算所述子代数据。

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