【摘要】智能電網(wǎng)接入設(shè)備的增加，使得全網(wǎng)數(shù)據(jù)量增大，導(dǎo)致電網(wǎng)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析的難度加大，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘方法可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的有效使用。在分析了數(shù)據(jù)挖掘方法的流程基礎(chǔ)上，結(jié)合電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)分析的設(shè)計(jì)過程，給出了面向智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘方法模型，并得到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；智能電網(wǎng)；穩(wěn)態(tài)分析

1.引言

智能電網(wǎng)又稱“電網(wǎng)2.0”，是以自動(dòng)化、信息化、智能化等特征為標(biāo)志的新一代電網(wǎng)體系。從物理層面上看，智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的主要特征在于其“發(fā)、輸、變、配、調(diào)、用”各個(gè)環(huán)節(jié)配置了大量的智能化設(shè)備[1]，這些設(shè)備在監(jiān)測(cè)全網(wǎng)狀態(tài)的同時(shí)，其大量的采集數(shù)據(jù)也給電網(wǎng)的分析帶來了挑戰(zhàn)，如何運(yùn)用這些龐大的數(shù)據(jù)信息對(duì)電網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行分析、評(píng)估，是擺在電力系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)人員面前的一大難題。

2.智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)挖掘的需求分析

針對(duì)性能要求更高的智能電網(wǎng)，在數(shù)據(jù)分析方面主要有以下幾個(gè)方面需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘[2，3]：

（1）故障診斷

電網(wǎng)故障診斷系統(tǒng)中儲(chǔ)存了大量的數(shù)據(jù)，利用挖掘技術(shù)可從這些數(shù)據(jù)中對(duì)電網(wǎng)故障提供可靠的描述，尋找設(shè)備故障與其外在表現(xiàn)之間的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)不同事故發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的某些關(guān)聯(lián)，從而合理安排檢修計(jì)劃，提高供電質(zhì)量。

（2）負(fù)荷預(yù)測(cè)與智能表計(jì)

智能電表的應(yīng)用，使電網(wǎng)的用戶數(shù)據(jù)更加豐富。例如用時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)負(fù)荷，可對(duì)用戶負(fù)荷在不同季節(jié)、氣候和其他一些相關(guān)屬性下進(jìn)行聚類分析，就能夠劃分出用戶群組的行為模式及其負(fù)荷要求。

（3）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

電網(wǎng)設(shè)備的可靠性對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行起到至關(guān)重要的作用，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)電力設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，給出設(shè)備的健康情況，可有效識(shí)別出具有潛在故障的設(shè)備信息，進(jìn)一步制定設(shè)備檢修計(jì)劃，延長(zhǎng)電力設(shè)備的使用壽命，提高系統(tǒng)可靠性。

因此，智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的深度挖掘與應(yīng)用技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景。

3.基于數(shù)據(jù)挖掘的電壓穩(wěn)定分析

基于向量測(cè)量單元中心數(shù)據(jù)庫(kù)和聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（Online Analytical Processing）的電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)分析是以電力數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行的各種安全穩(wěn)定分析，對(duì)影響電壓穩(wěn)定性的薄弱母線、薄弱線路等進(jìn)行多維分析[4]。挖掘過程可用圖1表示。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘的處理過程

3.1 數(shù)據(jù)的取樣、調(diào)整

利用最具代表性的測(cè)量特征作為預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)集：

（1）

式（1）中：xi∈Rn為模型的輸入向量；yi為輸出向量；s為樣本數(shù)量；n為輸入維數(shù)。

為避免向量xi中單位、大小幅度差異較大對(duì)挖掘過程產(chǎn)生不利影響，將數(shù)據(jù)集E變換為規(guī)范數(shù)據(jù)集，變換過程采用“零一均值規(guī)范化”，對(duì)任意屬性M值d、基于M的平均值M和標(biāo)準(zhǔn)差σM進(jìn)行規(guī)范，使M規(guī)范化為：

（2）

3.2 挖掘算法的選擇

利用引導(dǎo)算法從數(shù)據(jù)集E中抽取訓(xùn)練子集Si（i=1，…，k），根據(jù)有限樣本學(xué)習(xí)理論，可得電壓穩(wěn)定評(píng)估模型：

（3）

式（3）中K（x，xj）——高斯徑向基核函數(shù)；r——訓(xùn)練樣本總數(shù)；j=1，…，r——Lagrange乘子；b——偏移量；aj≠0的樣本為影響分類結(jié)果的“關(guān)鍵”樣本，被稱為支持向量。

將未知穩(wěn)定程度的樣本N輸入到組合電壓穩(wěn)定評(píng)估模型Mi（i=1，…，k）中，即可判斷系統(tǒng)是否穩(wěn)定，即：

（4）

在電壓穩(wěn)定模型確定后，采用等效電距離挖掘算法對(duì)穩(wěn)定極限進(jìn)行綜合分析。

簡(jiǎn)單系統(tǒng)潮流方程為：

（5）

解式（5）消去負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓相角后得非線性標(biāo)量方程：

（6）

式（6）中Us——等效電源電勢(shì)；Zs——等效電距離幅值；θ——等效電距離相角；PM——負(fù)荷節(jié)點(diǎn)有功；QM——負(fù)荷節(jié)點(diǎn)無功；UM——負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓幅值。由式（6）用梯度法求得待求量，就可求得等效電距離Zs。

該方法與系統(tǒng)規(guī)?；緹o關(guān)，負(fù)荷節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，只是計(jì)算次數(shù)增加，而其它方法隨系統(tǒng)規(guī)模增大，計(jì)算量成指數(shù)遞增。該方法計(jì)算速度快，適合在線應(yīng)用。

3.3 驗(yàn)證分析

（1）數(shù)據(jù)采集及建立母線電壓穩(wěn)定數(shù)據(jù)集市

采用IEEE14節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)（如圖2）作為電壓穩(wěn)定分析的參考系統(tǒng)，仿真數(shù)據(jù)的設(shè)定參見表1所示。

圖2 IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)

（2）母線電壓穩(wěn)定數(shù)據(jù)挖掘分析

本實(shí)例以母線電壓穩(wěn)定預(yù)測(cè)模型為例，由表1可看出節(jié)點(diǎn)9為最薄弱節(jié)點(diǎn)。

4.結(jié)論

本文在討論智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息深度應(yīng)用需求的基礎(chǔ)上，通過引入數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)分析中的電壓穩(wěn)定分析系統(tǒng)進(jìn)行了案例仿真。目前智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越迫切，本文旨在給出一種解決思路，希望能為智能電網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)提供參考。

參考文獻(xiàn)

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基金項(xiàng)目：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：11MG50）；河北省高等學(xué)校科學(xué)研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：Z2013007）。

作者簡(jiǎn)介：劇樹春（1981—），男，山西大同人，工程師，從事網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用、電力信息化建設(shè)研究。