基于Lasso回归稀疏多项式混沌展开的配电网风险评估

摘要

在能源低碳化转型背景下，针对高新能源占比配电网风险评估中存在的潮流不确定性表征及量化问题，提出了一种基于最小绝对收缩与选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)回归稀疏多项式混沌展开的配电网风险评估方法.通过引入多项式混沌展开理论，建立输入与响应的代理模型替代传统随机潮流中的非线性潮流计算模型.由于代理模型随着变量维数的增加引入了大量对响应无影响的多项式，提出了多项式稀疏化处理方法.首先，利用多项式展开系数分析变量的一阶一次、一阶二次及二阶多项式的灵敏度，从多项式灵敏度的角度进行稀疏.进而基于Lasso回归，将变量按影响大小进行排序筛选，从变量的影响贡献度角度进行稀疏.然后，建立配电网静态安全风险评估指标，用所提方法对风险指标进行量化分析.最后，依托IEEE 33、IEEE 118及SimBench-322节点综合配电网进行算例仿真，验证了所提稀疏化方法的有效性，在兼顾计算准确性的同时，极大地提升了配电网在线风险评估的效率.

关键词

稀疏多项式混沌展开 / Lasso回归 / 灵敏度分析 / 风险评估 / 变量筛选

基金资助

国家自然科学基金资助项目（62293500,62293505,62303243）; 中国博士后科学基金资助项目（2023M741801）; 江苏省自然科学基金资助项目（BK20232026）