考虑电力系统数据治理智能化的数据库生成方法研究

电力系统数据治理需要高质量数据库来完成其功能实施。生成复杂大电网数据库可能面临计算成本激增以及数据库信息含量不高的问题的规模。为此,提出了一种模块化和高度可扩展的方法,用于生成可高效计算的数据库。首先,利用凸松弛方法消除大量不可行点来缩减数据搜索空间。其次,基于最陡下降算法提出一种定向搜索算法,用于探索搜索空间并精确确定数据边界。然后,为了降低问题的复杂性,采用网络理论方法,识别最关键的突发事件。此外,将定向搜索高度并行化,使用并行计算来大幅减少计算时间。最后在复杂大规模系统上对所提出的方法进行了测试,并将该方法与穷举法、重要性抽样方法进行比较,测试结果表明所提出方法的计算时间不到其他方法的10%,且基于所提出方法建立的数据库比其他方法具有更高的质量,验证了所提出方法的有效性。