基于关联学习的配电网多年投资规划模型

作者：柴雁欣; 向月; 刘俊勇

来源：供用电, 2021, 38(12): 55-63.

DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2021.12.009

• 配电网
• 多年投资规划模型
• 关联学习
• 机器学习算法
• 可靠性提升
• 优化决策

为保障配电网可靠性投资效益的最大化,研究配电网精确投资规划技术尤为重要。当前大部分的配电网投资规划研究主要是在计及完备潮流方程与网络安全约束的基础上建立模型,在面对大量投资措施决策时,上述模型在计算量与收敛性方面都面临挑战。针对上述模型的问题,提出了一种基于投资措施与配电网可靠性关联学习的配电网多年投资规划模型,采用两者关联性取代复杂的潮流与网络安全约束,进而计算每种投资措施对可靠性指标的提升效果,考虑投资措施的多年约束,获得最优方案组合,并通过实际电网对所提投资规划模型的有效性进行验证。

• 单位
  四川大学; 南方电网数字电网研究院有限公司