基于自编码器-受限时序卷积网络的数据驱动配电网无功优化策略OA北大核心CSTPCD

配电网中可再生能源渗透率的提高带来了频繁的电压越限问题。作为一种被广泛研究的方法,无功优化方法已经成功应用到配电网中以降低网损、优化电压质量。该文提出一种基于自编码器-受限时序卷积网络的新型数据驱动配电网无功优化策略,该策略通过3个阶段来协调光伏逆变器、电容器组等多种多时间尺度的无功调节设备。首先,将无功优化问题建模为混合整数二阶锥规划问题,求解出历史最优无功调度策略;然后,使用历史运行数据和最优策略训练所提网络模型,并通过矫正层规避不合理结果;在实际运行中,训练好的模型依据系统测量值给出无功优化策略以应对配电网的波动。最后,通过改进IEEE 33节点算例仿真实验验证,所提方法能够达到混合整数二阶锥模型98.80%的准确度而仅消耗其7.14%的时间;与其他流行的深度学习方法相比,具有更佳的性能和更好的实用性。