公开(公告)号：CN115566686A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211108468.3

申请日：2022-09-13

Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 ,  清华大学 ,  国网福建省电力有限公司

Inventor： 吴文传 ,  李鹏华 ,  王彬 ,  孙峰洲 ,  孙宏斌 ,  林毅 ,  薛静玮

IPC: H02J3/06

Abstract: 本发明提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置，属于电力系统运行和控制技术领域。其中，所述方法包括：构建一个线性化最优潮流回归模型，所述模型的约束条件包括：线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束；根据历史量测断面，对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识；根据所述回归系数的辨识结果，求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流。本发明不依赖于网络参数模型，且克服已有基于数据驱动的线性化潮流模型用于最优潮流计算时存在的节点功率失配量问题，有效提升了电力系统运行的安全性。

公开(公告)号：CN116760023A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310740787.4

申请日：2023-06-21

Applicant: 清华大学 ,  广东电网有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司电力调度控制中心

Inventor： 吴文传 ,  卢建刚 ,  赵瑞锋 ,  李鹏华 ,  王彬 ,  郭文鑫 ,  蔺晨晖 ,  戴月

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/06 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种线性化鲁棒最优潮流生成方法及系统，包括：利用预先构建的线性化最优潮流回归模型，生成电力系统中若干个待测样本的第一潮流断面结果；根据各待测样本的断面实际测量结果和第一潮流断面结果，对各待测样本进行误差分析，得到各待测样本对应的模型误差样本和模型误差结果；通过误差核密度估计算法，结合所有模型误差结果和所有模型误差样本分析得到误差置信区间；利用误差置信区间，对线性化最优潮流回归模型的不确定误差变量进行优化，得到线性化鲁棒最优潮流模型，并求解线性化鲁棒最优潮流模型，生成线性化鲁棒最优潮流结果。本发明通过误差核密度估计算法分析误差置信区间，进而优化模型的不确定误差变量，以提升模型精度。