一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法、系统、介质及设备与流程

本发明涉及配电网运行优化与控制，特别涉及一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法、系统、介质及设备。

背景技术：

1、在新型电力系统建设加速推进的背景下，分布式光伏、风电、储能等资源在配电网中渗透率持续攀升，配电网由传统无源辐射型网络向有源双向复杂网络演进。故障自愈后的运行优化是保障高渗透率配电网安全经济运行的关键环节，亟需能够适应拓扑变化、数据扰动条件下的智能化优化调控技术。

2、配电网故障自愈完成后，拓扑结构发生重构，开关操作和分布式资源暂态响应导致现场量测数据含有显著动态扰动误差。现有技术通常直接以含噪量测数据作为优化计算的输入，而该数据不满足潮流方程平衡约束，导致优化求解器从物理不可行域启动迭代，求解过程易发散或收敛至物理不可行的运行点，生成的调控方案无法实际执行，严重影响高渗透率配电网自愈后运行方式的可靠优化决策。

技术实现思路

1、针对现有技术中直接以含噪量测数据作为优化计算的输入，导致优化求解器从物理不可行域启动迭代，求解过程易发散或收敛至物理不可行的运行点，生成的调控方案无法实际执行的问题，本发明提供了一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法、系统、介质及设备，使得优化收敛成功率显著提升，在高渗透率场景下可保证优化结果的可执行性，同时有效降低网损与运行代价。具体技术方案如下：

2、第一方面，本发明提供一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，包括：

3、获取自愈后配电网的拓扑信息与节点量测数据；

4、根据所述拓扑信息，调用预先训练的图神经网络校正模型对所述节点量测数据进行处理，生成满足潮流初平衡的伪稳态运行数据；

5、以所述伪稳态运行数据作为优化初始点，构建并求解多目标优化模型，生成分布式资源的响应调节方案；

6、基于所述响应调节方案对所述分布式资源进行调控。

7、优选的，所述图神经网络校正模型通过以下方式预先训练：

8、获取配电网在不同拓扑结构、不同负荷水平及不同分布式资源出力组合下的潮流仿真样本；

9、将至少部分所述潮流仿真样本加入量测噪声后作为模型输入，将对应的精确潮流解作为训练标签，对图神经网络进行监督学习训练，所述图神经网络校正模型用于将含噪声量测数据映射为满足潮流平衡的伪稳态运行数据。

10、优选的，所述拓扑信息为由配电网全部支路的开合状态构成的二进制向量。

11、优选的，所述多目标优化模型的约束条件包括节点电压安全椭球约束；

12、所述节点电压安全椭球约束基于自愈后配电网的节点导纳矩阵推导的电压-功率二阶灵敏度矩阵构建，用于限制所述分布式资源同时调节时的电压安全运行域。

13、优选的，所述电压-功率二阶灵敏度矩阵的构建方式为：

14、根据节点电压偏差程度、分布式资源接入容量或馈线电气距离中的至少一种指标，从配电网节点中筛选出关键节点；

15、对关键节点，基于潮流方程推导节点电压对功率注入的二阶偏导数，形成hessian近似矩阵；

16、将各节点的所述hessian近似矩阵聚合、规范化后，构建多维椭球约束条件。

17、优选的，所述多目标优化模型的目标函数至少包括运行代价最小化项和网损最小化项；

18、所述多目标优化模型的约束条件至少包括支路潮流约束、节点电压约束、分布式资源出力上下限约束以及分布式电源渗透率约束。

19、优选的，本发明的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，还包括：

20、所述分布式资源的响应调节方案被分解为多步调节序列；

21、对每一步的中间状态进行安全校验，所述安全校验包括对影响配电网安全运行的电气量进行越限风险预测；

22、若预测状态存在越限风险，则根据各约束条件的剩余裕度确定最紧约束，并基于最紧约束对步长进行收缩。

23、第二方面，本发明还提供一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化系统，包括：

24、数据获取模块，用于获取自愈后配电网的拓扑信息与节点量测数据；

25、数据校正模块，用于根据所述拓扑信息，调用预先训练的图神经网络校正模型对所述节点量测数据进行处理，生成满足潮流初平衡的伪稳态运行数据；

26、优化求解模块，用于以所述伪稳态运行数据作为优化初始点，构建并求解多目标优化模型，生成分布式资源的响应调节方案；

27、调控执行模块，用于基于所述响应调节方案对所述分布式资源进行调控。

28、第三方面，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述的方法。

29、第四方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述的方法。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

31、本发明的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法通过预先训练的图神经网络校正模型对含噪量测数据进行处理，生成满足潮流初平衡的伪稳态运行数据，为多目标优化提供物理可行的初始点，从根本上解决了自愈后数据不可靠导致的优化发散或失效问题。相比直接采用量测值的现有方法，优化收敛成功率显著提升，在高渗透率场景下可保证优化结果的可执行性，同时有效降低网损与运行代价。

1.一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，所述图神经网络校正模型通过以下方式预先训练：

3.根据权利要求1所述的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，所述拓扑信息为由配电网全部支路的开合状态构成的二进制向量。

4.根据权利要求1所述的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，所述多目标优化模型的约束条件包括节点电压安全椭球约束；

5.根据权利要求4所述的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，所述电压-功率二阶灵敏度矩阵的构建方式为：

6.根据权利要求1所述的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，所述多目标优化模型的目标函数至少包括运行代价最小化项和网损最小化项；

7.根据权利要求1-6任一所述的一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化方法，其特征在于，还包括：

8.一种计及分布式资源响应的配电网自愈后运行优化系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。