[發(fā)明專利]一種基于熵的電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810089344.2
• 申請(qǐng)日: 2018-01-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108199374B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳穎;黃少偉;王志晟;沈沉;梅生偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號(hào): H02J3/00
• 分類號(hào): H02J3/00
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于熵的電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法，包括：S1、對(duì)電力系統(tǒng)的量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，獲取電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；S2、基于K?L變換法，去除所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量中各個(gè)分量之間的關(guān)聯(lián)性，獲取相互獨(dú)立的各個(gè)系統(tǒng)分量；S3、分別計(jì)算每個(gè)系統(tǒng)分量對(duì)應(yīng)的隨機(jī)變量的熵，并根據(jù)所有隨機(jī)變量的熵之和，對(duì)所述電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)價(jià)。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于熵的電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，通過(guò)K?L變換法，在不改變系統(tǒng)的熵的情況下將現(xiàn)有狀態(tài)量映射為一組互相獨(dú)立的隨機(jī)變量，進(jìn)一步通過(guò)對(duì)相互獨(dú)立的變量的熵求和，實(shí)現(xiàn)對(duì)電力系統(tǒng)的有效評(píng)價(jià)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及能源技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于熵的電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

現(xiàn)代電力系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集、廣域控制的應(yīng)用越發(fā)廣泛，電力系統(tǒng)正逐步成為信息物理融合系統(tǒng)。如此背景下，電力系統(tǒng)的控制中心能夠獲取從各個(gè)變電站得到的大量信息，試圖獲知電力系統(tǒng)的真實(shí)運(yùn)行狀態(tài)和穩(wěn)定性評(píng)估。

但是，電力系統(tǒng)仍需面對(duì)惡意錯(cuò)誤數(shù)據(jù)注入的滋擾，來(lái)自信息系統(tǒng)的威脅也無(wú)法忽視；另一方面，隨著電力系統(tǒng)量測(cè)規(guī)模的擴(kuò)大，模型驅(qū)動(dòng)的評(píng)價(jià)方法越發(fā)展現(xiàn)出計(jì)算上的困難，并且在對(duì)模型計(jì)算評(píng)價(jià)的過(guò)程中存在許多漏洞，因而現(xiàn)在亟須一種有效的對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種克服上述問(wèn)題或者至少部分地解決上述問(wèn)題的一種基于熵的電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)。

一方面本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于熵的電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)方法，包括：

S1、對(duì)電力系統(tǒng)的量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，獲取電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量；

S2、基于K-L變換法，去除所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量中各個(gè)分量之間的關(guān)聯(lián)性，獲取相互獨(dú)立的各個(gè)系統(tǒng)分量；

S3、分別計(jì)算每個(gè)系統(tǒng)分量對(duì)應(yīng)的隨機(jī)變量的熵，并根據(jù)所有隨機(jī)變量的熵之和，對(duì)所述電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

其中，步驟S2之前、步驟S1之后所述方法還包括：

基于預(yù)設(shè)的時(shí)間窗口，從所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量中提取預(yù)設(shè)數(shù)量的樣本作為目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本；

相應(yīng)的，步驟S2包括基于K-L變換法，去除所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本中各個(gè)分量之間的關(guān)聯(lián)性，獲取相互獨(dú)立的各個(gè)系統(tǒng)分量。

其中，步驟S1具體包括：

獲取電力系統(tǒng)的量測(cè)數(shù)據(jù)，所述量測(cè)數(shù)據(jù)包括冗余數(shù)據(jù)；

基于所述冗余數(shù)據(jù)的最小均方誤差，確定所述電力系統(tǒng)的狀態(tài)變量。

其中，步驟S2具體包括：

S21、基于K-L變換法，計(jì)算所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本的協(xié)方差矩陣；

S22、對(duì)所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本的協(xié)方差矩陣對(duì)應(yīng)的線性變換；

S23、將所述線性變換應(yīng)用于所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本，獲取相互獨(dú)立的各個(gè)系統(tǒng)分量。

其中，步驟S22具體包括：

獲取所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本的協(xié)方差矩陣中所有特征向量；

將所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本的協(xié)方差矩陣中所有特征向量作為所述線性空間的基，以得到所述目標(biāo)評(píng)價(jià)樣本的協(xié)方差矩陣對(duì)應(yīng)的線性變換。

其中，步驟S3具體包括：

S31、基于非參數(shù)估計(jì)法，分別計(jì)算每個(gè)系統(tǒng)分量對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)；

S32、基于所述每個(gè)系統(tǒng)分量對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)，計(jì)算每個(gè)系統(tǒng)分量對(duì)應(yīng)的隨機(jī)變量的熵；