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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司
摘要：本发明公开了配电网优化调控技术领域的一种基于BP神经网络和场景匹配的配电网无功优化方法及系统，所述方法包括：根据设定的分类规则，对待优化场景分类；将分类后的待优化场景与建立的历史场景库进行场景匹配，获得对应的关键控制对象和调控策略。本发明通过直接利用配电网的运行大数据生成历史场景库，充分考虑了接入随机负荷的配电网无功优化和电压管理问题中运行场景的特性，将待优化场景与建立的历史场景库进行场景匹配，获得对应的关键控制对象和调控策略，能够在不依赖配网模型和参数的情况下，实现对接入了随机负荷的配电网进行无功优化和电压管理，提高了电压质量和供电可靠性。
主权项：1.一种配电网无功优化方法，其特征在于，包括：根据设定的分类规则，对待优化场景分类；将分类后的待优化场景与建立的历史场景库进行场景匹配，获得对应的关键控制对象和调控策略；其中，所述历史场景库的建立方法，包括：根据配电网运行历史数据建立历史场景库，所述历史场景库包括三种类型的优化目标：避免电压越上限、避免电压越下限和降低网损；在所述历史场景库的基础上，以分布式光伏、储能装置、电动汽车充电桩为调控对象，以电压偏差最小化和网损最小化为优化目标，基于多目标粒子群优化算法生成历史策略库并储存关键控制对象及其调控策略；所述设定的分类规则，包括：根据历史场景库中的三种类型的优化目标，将待优化场景分为三类：采用牛顿-拉夫森算法计算潮流，有功网损率高的场景定义为场景类型一，有功功率网损率为： （3）其中，为配电网有功损耗，为节点总数目，为节点的有功负荷功率；电压越下限的场景为场景类型二，表达公式如下： （4）其中，为节点的电压，为电压下限；电压越上限的场景为场景类型三，表达公式如下： （5）其中，为电压上限。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 江苏省电力试验研究院有限公司 基于BP神经网络和场景匹配的配电网无功优化方法及系统
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