电容式电压互感器测量修正模型的训练方法和装置与流程

本技术涉及电力系统，特别是涉及一种电容式电压互感器测量修正模型的训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、当前，电能质量已经成为衡量电网性能的关键指标，对电能质量的测量其实就是对电压中谐波分量的测量。电容式电压互感器（capacitive voltage transformer，cvt）在基波电压测量，系统保护和基波信号变换中完全满足系统要求。因此，cvt已经越来越广泛应用于电网中，它已逐步代替电磁式电压互感器供110kv及以上等级中性点直接接地系统测量、通讯和保护使用。

2、然而，由于cvt是通过电容片叠加制成，电容对电压瞬变反应迟钝，因此对系统中存在的谐波分量，尤其是高次谐波分量，cvt并不能准确的反应。在进行系统电能质量谐波的测量时，通过cvt二次侧所测到的信号存在较大的误差。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够帮助修正电容式电压互感器的测量值的电容式电压互感器测量修正模型的训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种电容式电压互感器测量修正模型的训练方法，包括：

3、根据初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围，随机生成多组模型参数值；

4、分别将所述多组模型参数值中的每一组模型参数值，作为粒子群优化模型中初始粒子种群的一个粒子个体的位置参数；所述初始粒子种群的一个粒子个体的速度参数基于初始最大速度限制参数随机确定；

5、采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值；

6、将所述初始电容式电压互感器测量修正模型中的模型参数调整为所述候选模型参数值，得到候选电容式电压互感器测量修正模型；

7、采用所述电容式电压互感器测量样本集，训练所述候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型；所述目标电容式电压互感器测量修正模型用于修正电容式电压互感器的测量值。

8、在其中一个实施例中，所述采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值，包括：

9、将所述初始粒子种群作为第一代的当前粒子种群；

10、根据所述当前粒子种群的代数，确定所述粒子群优化模型针对所述当前粒子种群的当前个体学习因子、当前群体学习因子和当前最大速度限制参数；

11、根据所述当前个体学习因子、所述当前群体学习因子、所述当前最大速度限制参数、所述当前粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，确定出新一代的当前粒子种群；

12、在所述新一代的当前粒子种群不符合预设迭代条件的情况下，返回执行所述根据所述当前粒子种群的代数，确定所述粒子群优化模型针对所述当前粒子种群的当前个体学习因子、当前群体学习因子和当前最大速度限制参数的步骤，直到新一代的当前粒子种群符合预设迭代条件，则从所述新一代的当前粒子种群中，确定出目标粒子个体；

13、将所述目标粒子个体对应的模型参数值，确定为候选模型参数值。

14、在其中一个实施例中，所述根据所述当前粒子种群的代数，确定所述粒子群优化模型针对所述当前粒子种群的当前个体学习因子、当前群体学习因子和当前最大速度限制参数，包括：

15、获取所述个体学习因子的预设最大最小值、所述群体学习因子的预设最大最小值、所述最大速度限制参数的预设最大最小值和预设最大迭代次数；

16、根据所述个体学习因子的预设最大最小值、预设最大迭代次数和所述当前粒子种群的代数，确定所述粒子群优化模型针对所述当前粒子种群的当前个体学习因子；根据所述群体学习因子的预设最大最小值、预设最大迭代次数和所述当前粒子种群的代数，确定所述粒子群优化模型针对所述当前粒子种群的当前群体学习因子；以及，根据所述最大速度限制参数的预设最大最小值、预设最大迭代次数和所述当前粒子种群的代数，确定所述粒子群优化模型针对所述当前粒子种群的当前最大速度限制参数。

17、在其中一个实施例中，所述根据所述当前个体学习因子、所述当前群体学习因子、所述当前最大速度限制参数、所述当前粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，确定出新一代的当前粒子种群，包括：

18、根据所述初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围、所述当前最大速度限制参数，将所述当前粒子种群中每个粒子个体基于预设变异概率进行随机更新，得到变异后的当前粒子种群；

19、将所述初始电容式电压互感器测量修正模型在任一粒子个体对应的模型参数值下，针对所述电容式电压互感器测量样本集的模型误差信息，作为所述任一粒子个体的适应度信息；

20、根据所述当前个体学习因子、所述当前群体学习因子、所述当前最大速度限制参数、所述变异后的当前粒子种群、所述变异后的当前粒子种群中每个粒子个体的适应度信息，确定出新一代的当前粒子种群。

21、在其中一个实施例中，所述采用所述电容式电压互感器测量样本集，训练所述候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型，包括：

22、将所述电容式电压互感器测量样本集划分为训练集和验证集；

23、采用所述训练集，对所述候选电容式电压互感器测量修正模型进行迭代训练，得到训练完成的候选电容式电压互感器测量修正模型；

24、采用所述测试集，对所述训练完成的候选电容式电压互感器测量修正模型进行验证，得到验证结果；

25、在所述验证结果符合预设验证条件的情况下，将所述训练完成的候选电容式电压互感器测量修正模型作为目标电容式电压互感器测量修正模型；

26、在所述验证结果不符合所述预设验证条件的情况下，返回执行所述采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值的步骤，直到得到所述目标电容式电压互感器测量修正模型。

27、在其中一个实施例中，所述电容式电压互感器测量样本集的获取步骤包括：

28、根据预设数据库，查询获取电容式电压互感器测量数据和对应的真实数据；

29、将所述电容式电压互感器测量数据和对应的真实数据，整合得到所述电容式电压互感器测量样本集；

30、和/或，

31、采用电容式电压互感器测量仿真模型，针对不同基波电压、不同谐波占比和不同谐波频率进行仿真模拟，得到电容式电压互感器测量数据仿真结果和对应的真实数据仿真结果；

32、将所述电容式电压互感器测量数据仿真结果和对应的真实数据仿真结果，整合得到所述电容式电压互感器测量样本集。

33、第二方面，本技术还提供了一种电容式电压互感器测量修正模型的训练装置，包括：

34、随机参数生成模块，用于根据初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围，随机生成多组模型参数值；

35、粒子个体确定模块，用于分别将所述多组模型参数值中的每一组模型参数值，作为粒子群优化模型中初始粒子种群的一个粒子个体的位置参数；所述初始粒子种群的一个粒子个体的速度参数基于初始最大速度限制参数随机确定；

36、粒子种群迭代模块，用于采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值；

37、候选模型确定模块，用于将所述初始电容式电压互感器测量修正模型中的模型参数调整为所述候选模型参数值，得到候选电容式电压互感器测量修正模型；

38、目标模型确定模块，用于采用所述电容式电压互感器测量样本集，训练所述候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型；所述目标电容式电压互感器测量修正模型用于修正电容式电压互感器的测量值。

39、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

40、根据初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围，随机生成多组模型参数值；

41、分别将所述多组模型参数值中的每一组模型参数值，作为粒子群优化模型中初始粒子种群的一个粒子个体的位置参数；所述初始粒子种群的一个粒子个体的速度参数基于初始最大速度限制参数随机确定；

42、采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值；

43、将所述初始电容式电压互感器测量修正模型中的模型参数调整为所述候选模型参数值，得到候选电容式电压互感器测量修正模型；

44、采用所述电容式电压互感器测量样本集，训练所述候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型；所述目标电容式电压互感器测量修正模型用于修正电容式电压互感器的测量值。

45、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

46、根据初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围，随机生成多组模型参数值；

47、分别将所述多组模型参数值中的每一组模型参数值，作为粒子群优化模型中初始粒子种群的一个粒子个体的位置参数；所述初始粒子种群的一个粒子个体的速度参数基于初始最大速度限制参数随机确定；

48、采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值；

49、将所述初始电容式电压互感器测量修正模型中的模型参数调整为所述候选模型参数值，得到候选电容式电压互感器测量修正模型；

50、采用所述电容式电压互感器测量样本集，训练所述候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型；所述目标电容式电压互感器测量修正模型用于修正电容式电压互感器的测量值。

51、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

52、根据初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围，随机生成多组模型参数值；

53、分别将所述多组模型参数值中的每一组模型参数值，作为粒子群优化模型中初始粒子种群的一个粒子个体的位置参数；所述初始粒子种群的一个粒子个体的速度参数基于初始最大速度限制参数随机确定；

54、采用所述粒子群优化模型，基于所述初始粒子种群、所述初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值；

55、将所述初始电容式电压互感器测量修正模型中的模型参数调整为所述候选模型参数值，得到候选电容式电压互感器测量修正模型；

56、采用所述电容式电压互感器测量样本集，训练所述候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型；所述目标电容式电压互感器测量修正模型用于修正电容式电压互感器的测量值。

57、上述电容式电压互感器测量修正模型的训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，首先，根据初始电容式电压互感器测量修正模型中模型参数的取值范围，随机生成多组模型参数值，通过随机生成多组模型参数值，能够涵盖参数取值范围内的多个可能性，以便后续的优化过程能够在更广泛的参数空间内进行搜索；接着，分别将多组模型参数值中的每一组模型参数值，作为粒子群优化模型中初始粒子种群的一个粒子个体的位置参数，其中，初始粒子种群的一个粒子个体的速度参数基于初始最大速度限制参数随机确定；然后，采用粒子群优化模型，基于初始粒子种群、初始电容式电压互感器测量修正模型和电容式电压互感器测量样本集，迭代确定出候选模型参数值，通过粒子群优化模型，能够在多维参数空间内进行高效的搜索和优化，以找到最优的模型参数组合，粒子群优化模型具有更好的全局搜索能力和收敛性，可以帮助模型跳出局部最优解，能够有效地在参数空间中找到最优解；并且，将初始电容式电压互感器测量修正模型中的模型参数调整为候选模型参数值，得到候选电容式电压互感器测量修正模型，通过粒子群优化模型得到更好的初始模型参数，模型可以在常规训练过程中更快地收敛到一个较优解，并且可以提高模型的泛化性能，使模型表现更好；最后，采用电容式电压互感器测量样本集，训练候选电容式电压互感器测量修正模型，得到目标电容式电压互感器测量修正模型，其中，目标电容式电压互感器测量修正模型用于修正电容式电压互感器的测量值，通过使用电容式电压互感器测量样本集，可以训练模型并评估其性能，训练过程中，模型将学习如何根据电容式电压互感器的测量值来进行修正，以提高测量修正的准确性和可靠性。上述方法中，通过粒子群优化模型全局上的迭代优化过程，找到最优的模型参数组合，能够得到更好的修正模型初始参数组合，能够提高模型的泛化性能，还可以在后续训练过程中更快地收敛到一个较优解，得到了能够提高电容式电压互感器测量的准确性和可靠性的修正模型，使得修正模型能够更好地校正电容式电压互感器的测量值，从而减小测量误差，提高电能质量的测量精度。