文章摘要:自动电压控制（AVC）已经在各级电网调度中心广泛使用。传统上AVC中的电压限值、功率因数限值等控制参数由人工经验制定。当电网结构发送变化或局部电网区域的负荷特性变化时，经常出现多级电压限值不能适配，影响AVC控制效能。本文提出一种基于大数据分析自动提取的AVC精细规则来优化AVC控制限值参数的方法。首先提出基于控制仿真在环的滚动潮流计算方法来模拟全天的电网自动电压控制过程，并设计了并行快速仿真计算平台，为后续AVC控制规则提取提供海量仿真数据；然后基于海量数据采用人工智能机器学习方法自动学习AVC控制精细规则，自动发现AVC限值参数与电网运行状态指标的内在规律；最后，基于提取的AVC精细规则构建优化模型来自动决策AVC中的母线电压限值、功率因数限值等控制参数，从而实现AVC控制参数的自动优化和辅助决策。

文章关键词:自动电压控制,控制参数,精细规则,大数据分析,知识发现,

论文作者:高泽明¹ 程伦¹ 胡文平² 李铁成² 李晓明² 杨潇² 汤磊³ 

作者单位:1. 国网河北省电力有限公司 2. 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 3. 北京清大高科系统控制有限公司 

论文DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2021.0234

论文分类号: TM761.12

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