基于堆栈式降噪自动编码器的概率潮流计算方法

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概率潮流是电力系统不确定性分析的重要工具。近年来,随着电网规模的扩大以及光伏、风电等可再生能源渗透率的提高,电力系统的复杂性和不确定性激增,为了更好地保障电力系统经济运行和安全稳定分析,对概率潮流计算的精度与速度提出了更高的要求。现有概率潮流算法中,解析法与近似法的计算量较小,但必须进行近似处理;蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation,MCS)法能够处理各种复杂情况而无须简化,但计算量较大。目前针对MCS法的改进主要分为改进抽样方法和改进潮流计算方法,二者均有较多研究成果但依然难以很好地兼顾计算高精度和快速度。而深度神经网络在计算精度上,可以任意精度逼近任意非线性映射;在计算速度上,其具有函数式非迭代计算特性,易于并行处理。针对现有MCS法的不足,本文将深度神经网络的思想和模型引入电力系统潮流/概率潮流领域,从改进潮流计算方法的角度对MCS法进行改进,本文主要完成以下两点工作:(1)提出基于堆栈式降噪自动编码器(stacked denoising auto-encoders,SDAE)的潮流求解模型及其训练方法。本文利用SDAE对非线性潮流方程的强大逼近能力以及可同时处理分类(判断潮流可解性)与回归(求解潮流值)问题的特点,构建基于SDAE的潮流求解模型;在无监督预训练-有监督微调的两阶段训练中,引入交叉熵函数、小批量梯度下降法和动量学习率快速精确求解模型最优参数。训练后的SDAE潮流求解模型可准确判断潮流可解性,并准确、非迭代地求解潮流。通过对含有新能源的IEEE 39节点系统进行可解性判断,以及对含有新能源的IEEE 118节点系统进行潮流计算的仿真分析,验证所建立模型的有效性、准确性和鲁棒性。(2)提出基于SDAE的概率潮流算法。首先抽取SDAE潮流求解模型的训练样本,并对训练样本进行归一化预处理以及确定模型超参数;然后通过无监督预训练-有监督微调的两阶段训练法求解SDAE潮流求解模型的最优参数;而后通过MCS法抽样出待解样本并按给定格式保存为矩阵形式,将矩阵形式的所有抽样样本输入训练完成的SDAE潮流求解模型中,即可得到对应矩阵形式的潮流可解性和潮流值计算结果,从而实现概率潮流的高精度快速计算。最后通过对含有新能源的IEEE 118节点系统进行概率潮流计算仿真,验证所提方法的准确性、高效性和适应性。
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