[發(fā)明專利]基于潮流向量閔可夫斯基距離的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2019-06-28
• 公開（公告）號: CN110310033B
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發(fā)明（設計）人: 陳穎;關(guān)慧哲;黃少偉;沈沉;宋炎侃
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F30/20
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 馬英迪

本發(fā)明實施例提供的基于潮流向量閔可夫斯基距離的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法及系統(tǒng)，所述方法以基于運行工況聚類的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法為基礎，結(jié)合當前暫態(tài)穩(wěn)定評估集成模型的設計思路，設計了一種基于潮流向量閔可夫斯基距離的集成暫態(tài)穩(wěn)定評估方法。該方法考慮不同工況下系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性的差異，按工況的相似度加權(quán)整合多個子評估模型，使得系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性匹配程度越高的子評估模型對總評估結(jié)果影響越大；與使用單個評估模型相比具備更強的泛化性，提高了評估的可靠性和泛化性；此外，本集成模型直接利用基模型的輸出，整合得到最終輸出時，保留了更多的信息，提高了準確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)信息管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于潮流向量閔可夫斯基距離的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

基于機器學習方法的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估算法，一般包括離線訓練、在線評估、滾動更新幾個步驟。離線訓練一般使用目標電網(wǎng)的仿真數(shù)據(jù)，從在線測量得到多個實際的運行工況(潮流斷面)，將這些工況作為仿真的初始條件，并設置工況對應的預想故障參數(shù)進行仿真，仿真得出大量的仿真結(jié)果，仿真結(jié)果包含系統(tǒng)狀態(tài)變量、代數(shù)變量的時間序列，同時還有系統(tǒng)經(jīng)受預想故障擾動之后的狀態(tài)(穩(wěn)定/不穩(wěn)定)。利用這些離線仿真的數(shù)據(jù)，研究者對設計的暫態(tài)穩(wěn)定評估模型進行訓練。在線應用中，暫態(tài)穩(wěn)定評估模型利用電力系統(tǒng)測量系統(tǒng)(SCADA、PMUs等)收集的數(shù)據(jù)，對電力系統(tǒng)一段時間之后的狀態(tài)進行評估，給出穩(wěn)定或者不穩(wěn)定的評估結(jié)果。

為了提高暫態(tài)穩(wěn)定評估的性能，包括準確性、可靠性和評估的速度，現(xiàn)有研究有使用集成多個基模型的方法來進行暫態(tài)穩(wěn)定評估的方法。基于機器學習的暫態(tài)穩(wěn)定評估模型，接受系統(tǒng)在擾動(故障)后的動態(tài)響應作為輸入，輸出其對系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性的預測(評估)結(jié)果。現(xiàn)有的集成模型的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，將離線訓練集進行隨機子抽樣之后得到m個不同的子訓練集，在這m個不同的子訓練集上分別訓練得到m個不同的基模型。每個子訓練集通常還具備不同的特征選取方法，使得基模型之間學習到的分類模式具有一定的差異性。在線應用時，接收到實時的系統(tǒng)響應之后，每個基模型都會給出各自的預測結(jié)果，通過一定的整合方法，得到整個集成模型的預測結(jié)果。現(xiàn)有集成方法的出發(fā)點，是對訓練集中數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的特征進行更好的挖掘，與單一模型相比，其減少了在訓練中可能出現(xiàn)的過擬合、陷入局部最優(yōu)等情況。

然而，目前的暫態(tài)穩(wěn)定評估集成模型存在以下兩方面的問題：

第一，由于電網(wǎng)的運行狀態(tài)在不斷地改變，電網(wǎng)的暫態(tài)特性也會發(fā)生變化。目前研究大多將電網(wǎng)所有的運行工況對應的暫態(tài)仿真結(jié)果用于訓練單一的暫態(tài)穩(wěn)定評估模型，忽略了不同工況下電網(wǎng)的暫態(tài)特性的差異，這會使得暫態(tài)穩(wěn)定評估模型的評估性能降低。目前的暫態(tài)穩(wěn)定評估模型集成方法，沒有考慮這一關(guān)鍵問題。

第二，目前的暫態(tài)穩(wěn)定評估集成模型，每個基模型的輸出多被離散化為離散的標簽值(穩(wěn)定/不穩(wěn)定)，因此在整合多個基模型得到最終預測結(jié)果時，一般采用投票的方式(m個基模型輸出中“穩(wěn)定”更多還是“不穩(wěn)定”更多)來決定最終的輸出，這種方法得到的輸出較為粗糙。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供一種基于潮流向量閔可夫斯基距離的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法及設備，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中當前的暫態(tài)穩(wěn)定評估集成模型無法考慮不同工況下系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性不同，和當前基于運行工況聚類的暫態(tài)穩(wěn)定評估模型僅挑選單個暫態(tài)穩(wěn)定評估器作為評估工具，泛化性不強的問題。

本發(fā)明實施例提供一種基于潮流向量閔可夫斯基距離的暫態(tài)穩(wěn)定評估方法，包括：

計算目標電力系統(tǒng)的當前運行工況分別距離目標電力系統(tǒng)的各工況集合的閔可夫斯基距離；其中，目標電力系統(tǒng)的各工況集合為預先劃分獲得；

基于當前目標電力系統(tǒng)的故障后響應參數(shù)和目標電力系統(tǒng)的各工況集合所對應的各子評估器，計算當前目標電力系統(tǒng)在各工況集合下的各穩(wěn)定評估結(jié)果；