【摘要】：隨著智能電網(wǎng)的深化建設(shè),一方面,智能電表等設(shè)備接入配電網(wǎng),并實(shí)時(shí)采集運(yùn)行數(shù)據(jù),海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含巨大的價(jià)值有待開發(fā)。另一方面,配電網(wǎng)與外界交互日益增多,如分布式供電儲(chǔ)能等。新模式對(duì)配電網(wǎng)的物理特性產(chǎn)生重要影響,傳統(tǒng)物理理論建模方法難以滿足復(fù)雜系統(tǒng)的需求。因此,配電網(wǎng)亟需新方案應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境。機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)能夠挖掘海量運(yùn)行數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,并探索新的認(rèn)知關(guān)系,輔助現(xiàn)有方法優(yōu)化運(yùn)行。配電網(wǎng)的拓?fù)浞治鍪瞧浒踩�(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ),拓?fù)渖珊椭貥?gòu)優(yōu)化又是拓?fù)浞治龅暮诵摹Ｒ虼?本文重點(diǎn)探索機(jī)器學(xué)習(xí)方法在拓?fù)渖珊椭貥?gòu)優(yōu)化的基礎(chǔ)問題。1)為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)配電網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提出基于Lasso及其補(bǔ)充規(guī)則的拓?fù)渖伤惴āＫ惴ㄊ紫壤肔asso模型計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣,然后利用“and”規(guī)則和補(bǔ)充判據(jù)修正該矩陣,最后通過準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣生成拓?fù)�。�?shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該算法在獲取720個(gè)時(shí)序電壓值的情況下,生成119-bus及更低復(fù)雜度的無(wú)環(huán)和有環(huán)拓?fù)涞恼`差率低于6.14%,且隨著電壓時(shí)長(zhǎng)增加,誤差率逐步下降。本算法性能優(yōu)于傳統(tǒng)的Chow-Liu和Lasso+“and”算法。2)為實(shí)現(xiàn)高效經(jīng)濟(jì)地優(yōu)化配電網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提出基于LSTM預(yù)測(cè)機(jī)制的動(dòng)態(tài)拓?fù)渲貥?gòu)算法。算法首先構(gòu)建LSTM模型預(yù)測(cè)各節(jié)點(diǎn)各時(shí)段的負(fù)荷,然后利用優(yōu)化的BPSO模型生成各時(shí)段的重構(gòu)方案,最后基于綜合費(fèi)用最優(yōu)的判據(jù)生成全局優(yōu)化的動(dòng)態(tài)重構(gòu)策略。利用英格蘭某配電網(wǎng)2004-2009年真實(shí)數(shù)據(jù)測(cè)試LSTM模型性能,結(jié)果顯示模型預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差率為1.59%,且80%分布在[0,2%],在不同時(shí)段下均無(wú)明顯誤差異常點(diǎn);其預(yù)測(cè)性能優(yōu)于傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸模型。利用IEEE33-bus仿真算例測(cè)試重構(gòu)算法性能,算法生成的動(dòng)態(tài)策略將1個(gè)運(yùn)行周期重新劃分為7個(gè)時(shí)段,并進(jìn)行20次開關(guān)操作。算法共減少線損費(fèi)用1152.42元,且提升各節(jié)點(diǎn)電壓質(zhì)量。對(duì)比分析驗(yàn)證該算法的性能均優(yōu)于傳統(tǒng)的在線計(jì)算重構(gòu)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,拓?fù)渖伤惴ň哂休^高的準(zhǔn)確率和較低的計(jì)算復(fù)雜度,可用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),保障配電網(wǎng)拓?fù)溥\(yùn)行的準(zhǔn)確性和安全性;拓?fù)渲貥?gòu)算法能夠?yàn)橹貥?gòu)操作提供更多的時(shí)間裕度,并且減少更多的線路損耗費(fèi)用,可用于重構(gòu)優(yōu)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),保障配電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性。算法均無(wú)需新增專用的拓?fù)浔O(jiān)測(cè)設(shè)備,可作為物理模型方法的輔助決策方法,提升配電網(wǎng)的智能化程度,具有一定的前沿性和實(shí)用性。
【圖文】：

圖２－１機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類逡逑２．１．２深度學(xué)習(xí)模型逡逑人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，邋ＡＮＮ）是一種模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)逡逑的數(shù)學(xué)模型。ＡＮＮ由大量神經(jīng)元構(gòu)成，每個(gè)神經(jīng)元是一個(gè)非線性激活函數(shù)，其逡逑模擬神經(jīng)細(xì)胞對(duì)環(huán)境的反映。神經(jīng)元的相互連接模擬生物神經(jīng)信號(hào)的傳遞。最逡逑簡(jiǎn)單的ＡＮＮ模型是一種僅包含輸入層、隱藏層和輸出層的簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)模型，每層逡逑網(wǎng)絡(luò)由若干神經(jīng)元構(gòu)成，神經(jīng)元采用ｓｉｇｍｏｉｄ等激活函數(shù)模擬人腦細(xì)胞對(duì)激勵(lì)的逡逑響應(yīng)。ＡＮＮ具有一定的學(xué)習(xí)能力和容錯(cuò)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)分類、回歸、降維等多逡逑種功能，屬于一種功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。逡逑ＡＮＮ學(xué)習(xí)的本質(zhì)是擬合模型輸入到輸出的非線性映射關(guān)系，傳統(tǒng)ＡＮＮ模逡逑型的代表是反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｂａｃｋ邋＇Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，邋ＢＰＮＮ），邋ＢＰ逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反向傳遞模型輸出值和真實(shí)值之間的差值修正神經(jīng)元之間的連接逡逑權(quán)重，以實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的擬合。ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般僅包含逡逑三層網(wǎng)絡(luò)，即輸入層、隱藏層和輸出層。淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一些劣勢(shì)，主要表逡逑

邐Ｓ邐）逡逑圖２－１機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類逡逑２．１．２深度學(xué)習(xí)模型逡逑人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ，邋ＡＮＮ）是一種模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)逡逑的數(shù)學(xué)模型。ＡＮＮ由大量神經(jīng)元構(gòu)成，每個(gè)神經(jīng)元是一個(gè)非線性激活函數(shù)，其逡逑模擬神經(jīng)細(xì)胞對(duì)環(huán)境的反映。神經(jīng)元的相互連接模擬生物神經(jīng)信號(hào)的傳遞。最逡逑簡(jiǎn)單的ＡＮＮ模型是一種僅包含輸入層、隱藏層和輸出層的簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)模型，每層逡逑網(wǎng)絡(luò)由若干神經(jīng)元構(gòu)成，神經(jīng)元采用ｓｉｇｍｏｉｄ等激活函數(shù)模擬人腦細(xì)胞對(duì)激勵(lì)的逡逑響應(yīng)。ＡＮＮ具有一定的學(xué)習(xí)能力和容錯(cuò)能力，能夠?qū)崿F(xiàn)分類、回歸、降維等多逡逑種功能，屬于一種功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。逡逑ＡＮＮ學(xué)習(xí)的本質(zhì)是擬合模型輸入到輸出的非線性映射關(guān)系，傳統(tǒng)ＡＮＮ模逡逑型的代表是反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｂａｃｋ邋＇Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ邋Ｎｅｕｒａｌ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM76;TP181

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本文編號(hào)：2625688