文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
基于数据挖掘的变电站无功优化算法设计
姓名:徐劲松
申请学位级别:硕士
专业:电气工程
指导教师:解大副
20071224
上海交通大学工程硕士学位论文

基于数据挖掘的变电站无功优化算法设计

摘要

电力系统是一个非线性的互联大系统,在运行过程中不断产生和积
累大量的数据。如何提取有用的数据,进行有效的无功优化决策是一个
十分有意义的问题。
本文首先介绍数据挖掘技术的基本过程、分类、常用方法及其在电
力系统的应用和现阶段电网中无功补偿的作用、解决方案及电容器补偿
的应用等方面内容。分析了上海地区无功补偿的现状,及由于其集中控
制方式的转变,无功控制策略及变电站自动化面临的新难题。
基于以上分析,针对变电站在集中控制模式下的无功补偿与电压控
制的问题,充分利用变电站运行过程中的大量数据,将数据挖掘技术应
用于变电站电压无功自动调节系统,避免了该算法本身的缺点,通过改
进的Apriori算法提取有效的数据,根据实际算法产生满足最小信任度阈
值的强关联规则,进行有效的无功优化决策。将数据挖掘和蚁群算法结
合,并对蚁群优化算法进行改进,将参数作动态调整,提出基于关联规
则的系统蚁群无功优化方法,并建立了基于实际数据挖掘结果的无功全
局优化总体数学模型。
以上海220kV万航变电站为例,以其日常运行的历史数据为基础,运
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用本文算法对在线运行的实际情况进行无功优化,确定电容组的投切策
略,得到在各种典型工况下的最优方案,并对结果进行对比分析,以指
导实际的运行。实验结果表明,基于数据挖掘的系统无功优化目标值方
法可以提高系统运行效率,降低损耗,对系统的电压稳定和经济运行意
义重大。

关键字:无功优化,蚁群算法,数据挖掘
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A New Var pensation Strategy Based on
Data Mining and Ant Colony Algorithm

ABSTRACT

Power system is nolinear and multi-coupled. And a lot of data are
collected in the darily running. How to extract the useful information and
make the wise decision of var pensation is of great
siginificance.
This paper firstly introduce the course, classification, typic methods
and application of data mining technique , the effect, solution of var
compensation, and the application of power capicitors in grid recently. Then
it analyzed the status quo of pensation in Shanghai and the new
problems of var control strategy and substation automation because of the
centred-control mode.
Based on the analysis above, for the problem of the pensation
and voltage control in center-substations, this paper induced a new
algorithm to find the reactive optimization method of power system, using
the data collected in power substations. The new algorithm bined with
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improved Apriori data mining techniques and ant colony algorithm. The
mathematic model of var optimization of power system is described as two
parts. The improved Aprior