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申请/专利权人：国网(天津)综合能源服务有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及孤岛微电网调度运行无可行解短时线路动态增容方法，通过生成孤岛微电网日负荷曲线样本；构建孤岛微电网经济调度模型求解线路载流量的动态增容量；引入等式约束补全与不等式约束校正步骤，用神经网络预测需要进行动态增容的线路及其动态增容量。本发明通过对传输线路的动态增容，解决了孤岛微电网调度运行无可行解时的边界调整问题；其次为深度学习模型训练提供了丰富的负荷场景；最后引入等式约束补全与不等式约束校正步骤，用神经网络求解二次规划问题，能够快速求得需要调整的传输线路，并计算出线路载流量的动态增容量，为调度人员应对负荷高峰期、高比例新能源接入等情况下孤岛微电网的调度运行提供有效参考。

主权项：1.孤岛微电网调度运行无可行解短时线路动态增容方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、生成孤岛微电网日负荷曲线样本；步骤2、构建孤岛微电网经济调度模型，并根据步骤1生成的孤岛微电网日负荷曲线样本求解线路载流量的动态增容量；步骤2中求解线路载流量的动态增容量的具体实现方法为： 式中，PLl，t为传输线路l在时间段t的有功潮流；PIDF为功率转移分布因子；sl，t为传输线路l在时间段t增加的容量；为线路l的最大潮流限定值，孤岛微电网经济调度模型的目标函数为最小化日运行成本，基于孤岛微电网的经济调度模型得到的机组出力值，计算得到各传输线路l在时间段t内需要增加的动态容量，生成训练数据集，Pg，t为机组g在时间段t的出力，Db，t为节点b在时间段t的负荷，t、g分别表示时间段、机组的序号；T、G分别表示时间段、机组的集合；步骤3、引入等式约束补全与不等式约束校正步骤，用神经网络预测需要进行动态增容的线路及其动态增容量；将孤岛微电网经济调度模型和传输线路的动态增容量作为一个带约束的优化问题： 式中，x∈Rd表示优化问题的参数，y∈Rn表示优化问题的解，通过监督学习训练神经网络Nθx输出优化问题的完整解y的偏集变量z；优化问题的完整解y由偏集变量z经等式约束补全计算得到；经不等式约束校正步骤将y修正为使其更接近于满足不等式约束，神经网络Nθx在SmoothL1Loss损失函数上使用误差反向传播算法进行训练： 等式约束补全：对于孤岛微电网的短时线路动态增容问题，系统中的机组数量为ng，线路数量为nbr，负荷数量为m，则对x＝[D1，D2，...，Dm]，可行点y＝[P1，...，Png，s1，...，snbr]；考虑系统输入的m个负荷值，由神经网络预测可行点y的前ng个元素，对应于系统中ng个机组的出力值，再由直流潮流模型求得nbr条传输线路的动态增容量，实现可行点y的补全；不等式约束校正：ρxy代表对输入点的运算，ρxy让解的偏集变量z向违反不等式约束的梯度的反方向移动一步，使其更接近于满足不等式约束。

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