基于負荷組合預測的配電網網架動態變化識別方法

肖輔盛，王庭剛，高浩，陳子敬

（貴州電網有限責任公司貴陽供電局，貴州 貴陽 550000）

負荷組合預測能夠根據配電網網架的運行特性及增容能力，在滿足標準精度的條件下，確定電網主機在特定時刻對于傳輸電量數據的負荷與承擔能力。在實際應用過程中，能夠與該方法適配的預測指標很多，且對于常規輸電行為而言，即便個別數據參量出現異常表現狀態，電網主機也可迅速更換預測對象，從而在保證電信號傳輸能力的情況下，避免配網網架負荷行為出現過度變化的表現狀態[1-2]。與其他預測方法相比，負荷組合預測手段能夠在保證電量信號傳輸精度水平的同時，限定配電網網架的動態變化范圍，進而實現對電量數據的合理分配與協調。

在配電網環境中，由于動態電量匹配指標的計算結果并不能保持完全穩定的存在狀態，所以配電網網架的動態變化行為依然有可能超過理想限度條件。為避免上述情況的發生，基于改進卷積神經網絡的評估方法通過統計電信號傳輸均值的方式，對電量指標的動態變化能力進行統計，再根據配電網對于電量信號的實時承載能力，確定電量指標所處的傳輸位置[3]。然而該方法對于電量指標的識別準確性有限，并不能有效控制配電網網架動態變化行為的實際表現強度。為解決此問題，提出基于負荷組合預測的配電網網架動態變化識別方法。

1 配電網網架動態變化特性分析

1.1 逆變器控制結構

逆變器控制結構作為配電網網架的核心應用設備，以主驅動芯片作為核心搭建元件，能夠將已輸入的配電信息轉換成模擬電量信號的輸出形式，并可在此過程中，將電壓信號與電流信號以動態反饋的形式，反饋回核心處理單元中[4-5]。已輸入的配電信息首先進入外部電網網架中，并可在其中生成暫時存儲文件；而最終輸出的模擬電量信號則直接存儲于核心配電元件中，且由于動態反饋信道的存在，處理單元可向外輸出大量的電量信號，并可借助主驅動控制芯片，反饋回下級配電元件中，以供配電網網架直接調取與利用[6]。完整的逆變器連接示意圖如圖1 所示。

圖1 逆變器控制結構示意圖

在考慮負荷組合預測算法作用能力的情況下，可將逆變器控制結構視為一個雙向信號反饋元件。

1.2 網架變化行為分析

網架變化行為分析是針對配電網網絡可識別能力的研究，在逆變器控制結構的作用下，為使網架動態變化行為的表現強度得到有效控制，應根據復合組合預測算法的實施能力，確定網架結構的原始行為節點及目標行為節點，并通過計算二者之間物理距離的方式，得到準確的變化行為分析結果[7-8]。設i1表示配電網網架的原始行為節點編碼系數，in表示目標行為節點編碼系數，n表示配電網網架動態變化行為曲線中的節點個數，在負荷組合預測算法的作用下，系數n的最小取值為物理自然數1。聯立上述物理量，可將網架變化行為分析結果表示為：

式中，λ表示動態變化行為規劃系數，e1、e2、…、en表示n個不同的電量信號負荷預測標度值。一般來說，網架變化行為的表現能力越強，配電主機對于這種變化行為的識別準確度也就越高。

1.3 動態電量匹配系數

動態電量匹配系數決定了配電網主機對于網架動態變化行為的最大負荷能力，在考慮負荷組合預測算法的情況下，該項物理指標的作用能力等同于一個具有方向性的矢量系數[9-10]。規定在單位時間ΔT內，動態電量匹配系數的作用方向只會發生一次變化，且只能由負方向指向正方向。設β表示配電網主機對于電量信號的正向提取系數，f表示負荷組合預測算法的作用強度表達系數，s、d表示兩個不同的配電網網架動態變化行為向量。在上述物理量的支持下，聯立式（1），可將動態電量匹配系數表達式定義為：

規定在負荷組合預測算法的作用下，動態電量匹配系數值不具備無限增大的變化能力，這也是配電網主機能夠對網架動態變化能力進行有效控制的主要原因。

2 基于負荷組合預測的電量識別

2.1 電量負荷指標

作為辨識配電網網架動態變化行為的關鍵物理量，電量負荷指標可以將待識別節點的變動行為限制在既定取值區間之內，并可在聯合負荷組合預測算法的同時，分析現有運算指標的應用可行性，從而使得最終識別結果的準確度水平大幅提升[11]。在不考慮其他干擾條件的情況下，電量負荷指標計算結果只受配電網網架覆蓋面積、電信號變化運動權限兩項物理系數的直接影響。電網網架覆蓋面積可表示為R，對于不同配電網絡應用環境而言，該項物理指標的實際取值結果也會有所不同。電信號變化運動權限可表示為μ，一般來說，為更好地適應網絡結果的動態變化需求，該項物理指標的取值結果始終不可能等于零。在上述物理量的支持下，聯立式（2），可將電量負荷指標取值結果表示為：

式中，c1、c2表示兩個不同的電信號動態行為規劃標量，x1、x2表示兩個不同的信號分布行為向量。為適應負荷組合預測算法的應用價值，電量負荷指標的計算結果必須具備較強的取值適應性[12]。

2.2 等權組合條件

等權組合條件能夠直接決定負荷組合預測方法的實際應用強度，為滿足配電網主機對于網架動態變化行為的精確識別需求，該項物理約束條件的取值結果應盡可能趨近電信號參量的真實傳輸狀態[13-14]。對于負荷組合預測算法而言，等權組合條件的建立同時受到配電權重、網架配比系數兩項物理指標的直接影響。?、?表示兩個不同的配電標記向量，y?表示標記向量為?時的配電權重，y?表示標記向量為?時的配電權重，考慮負荷組合預測算法的實用性能力，則y?≠y?的不等式條件恒成立。設b表示網架配比系數的最小取值結果，聯立式（3），可將基于負荷組合預測算法的等權組合條件表示為：

對于配電網網架結構而言，等權組合條件具備平衡電信號動態行為變化量的能力，對于電網主機而言，該項物理指標的取值結果極為關鍵。

2.3 標準預測

標準預測是對核對配電網網架動態變化行為能力的關鍵執行步驟，在已知等權組合條件的情況下，該項處置行為的執行結果越符合實際應用需求，負荷組合預測算法也就越能描述電網主機對于變化行為的識別準確度[15]。從宏觀角度來看，標準預測代表了配電網主機對于網架動態變化行為的準確識別能力，在考慮負荷組合預測算法作用的前提下，可根據式（5）對現有預測方法的可行性進行衡量。

式中，omax表示配電網網架變化行為量的最大取值結果，表示行為量均值，χ表示動態變化指征，q表示基于負荷組合預測思想的識別指令執行步長值。規定負荷組合預測算法的應用必須以標準預測結果作為核心參考條件，且無論網架動態變化行為呈現哪一種表現形式，配電網主機對于行為指征的識別都必須參考標準預測指標的實際取值結果[16]。

3 實例分析

為驗證基于負荷組合預測的配電網網架動態變化識別方法的實際應用能力，設計如下對比實驗。選取兩臺完全相同的配電網主機作為實驗對象，其中搭載基于負荷組合預測識別方法的主機元件作為實驗組對象，搭載改進卷積神經網絡評估方法的主機元件作為對照組對象。

配電網網架的動態變化距離能夠反映主機元件對于電量指標的準確識別能力，二者之間的影響關系滿足式（6）：

式中，L表示網架變化距離，α表示固定識別系數。一般來說，α指標的取值始終等于自然數0.5，I指標的取值始終等于自然數1。所以可認為，網架變化距離越小，配電網主機所具備的準確識別能力也就越強。

在實驗過程中，固定實驗組、對照組配電網網架始終處于相同的物理高度，所以后續實驗僅考慮網架結構在水平方向上的變化距離。

表1 反映了理想情況下，配電網網架變化距離的數值變化情況。

表1 配電網網架的理想變化距離

分析表1 可知，隨著電壓的逐漸增大，配電網網架的變化距離也不斷增大，但電壓越大，網架變化距離的增大幅度越小。

圖2 反映了實驗組、對照組配電網網架變化距離及其與理想距離數值之間的對比情況。

圖2 網架變化距離的實驗數值

分析圖2 可知，隨著負載電壓數值的不斷增大，實驗組網架變化距離呈現出先上升、再穩定、最后下降的數值變化狀態，當負載電壓在400～600 V 變化時，實驗組網架變化距離達到最大值0.42 mm，與理想最大值0.99 mm 相比，下降了0.57 mm；對照組網架變化距離則呈現出先上升、再穩定的數值變化趨勢，當負載電壓在800～900 V 范圍變化時，對照組網架變化距離達到最大值1.08 mm，與理想最大值0.99 mm 相比，下降了0.09 mm，更遠高于實驗組數值水平。

根據式（6）計算配電網主機對于電量指標的識別能力，具體計算結果如表2 所示（所有計算數據均來自圖2）。

表2 配電網主機識別能力

分析表2 可知，隨著電壓的增大，對照組配電網主機識別能力均呈現先下降、再穩定的變化情況，而實驗組配電網主機識別能力卻呈現出先下降、再穩定、最后上升的變化趨勢，從極限值角度來看，實驗組最大值1.667 與對照組1.250 相比，上升了0.417，明顯實驗組方法對于配電網網架動態變化行為的識別準確度更高。

綜上可知，在負荷組合預測算法的作用下，配電網主機能夠對網架動態變化行為進行準確識別，與改進卷積神經網絡的評估方法相比，這種新型識別方法確實更符合實際應用需求。

4 結束語

該文引入負荷組合預測算法，設計了一種新型的識別應用方法。在逆變器控制結構的作用下，電量負荷指標能夠得到準確選取，不但能夠幫助配電網主機建立更加完善的等權組合條件。也可以實現對網架變化行為的精準分析。從實用性角度來看，負荷組合預測算法與傳統改進卷積神經網絡方法相比，能夠避免配電網網架出現明顯的動態變化行為，從而實現對電量指標的準確識別，這與維護配電安全的實際應用需求完全相符。