[發明專利]基于粒子群算法和梯度提升樹的電網運行安全評估方法

在審

• 申請號: 202010280274.6
• 申請日: 2020-04-10
• 公開（公告）號: CN111523778A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 劉明怡;王騰輝;吳悠;黃曼玲;楊書凝;王玥
• 申請（專利權）人: 三峽大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 宜昌市三峽專利事務所 42103
• 代理人: 成鋼

本發明公開了基于粒子群算法和梯度提升樹的電網運行安全評估方法，包括：收集電力系統運行數據，同時基于預想事故集進行仿真得到故障樣本，形成樣本集；對樣本集進行特征選擇，得到能用來預測電力系統狀態的關鍵變量；結合梯度提升樹與集成學習，構建在線動態安全評估模型，利用關鍵變量對模型進行離線訓練與更新，對電力系統狀態進行回歸預測；將實時電力系統運行數據輸入到構建的在線動態安全評估模型中，對電網進行實時動態安全評估。本發明提出的電力系統在線動態安全評估模型能夠為電網提供快速高效的評估，有利于電力人員的系統維護及安全措施預防的工作，對改善電網運行的安全性與質量有著重大意義。

技術領域

本發明屬于電力系統安全評估領域，具體涉及一種基于粒子群算法和梯度提升樹的電網運行安全評估方法。

背景技術

一方面，隨著現代電力系統的持續脫碳，尤其是可再生能源發電的大規模整合，以及運輸和供熱部門的潛在電氣化，正在極大地擴展電力系統的運行狀態空間，可能的操作點的擴展使得有必要開發新穎的安全性評估方法；另一方面，電力市場的自由化在許多地區大大分散了配電和供應服務，降低了系統運營商對系統的可控制性。上述方面給電力系統的穩定可靠運行帶來了前所未有的挑戰。

有許多不同的標準來定義電網安全性，靜態不安全因素可能是指線路過載、電壓超過極限，動態不安全因素可能是發電機轉子角度不穩定或電壓不穩定。系統安全評估方法可以分為物理分析方法和數據驅動方法。對電力系統建模進行非線性微分方程的時域仿真是最簡單的物理分析方法，由于該方法需要有關故障期間和之后的網絡配置的詳細信息，加大了計算負擔，使得仿真結果不及時；基于李雅普諾夫穩定性或能量函數原理的瞬時能量函數是另一種物理分析方法，該方法難以確定在給定的一組斷層中動能和勢能的水平。對大型電力系統而言，跨越多個工作點并針對大量潛在突發事件進行動態穩定性評估是很難的。

數據驅動方法不需要網絡配置信息和電力系統參數來預測瞬態不穩定性。目前采用數據驅動方法對電力系統進行動態安全評估更為廣泛。隨著相量測量單元(PhasorMeasurement Units，PMUs)的廣泛采用，來自系統過去歷史的真實數據的涌入為通過人工智能方法構建可靠的系統安全規則也提供了寶貴的機會。機器學習技術如人工神經網絡、支持向量機、決策樹和長短期記憶網絡已被廣泛用于電力系統的動態安全評估。

目前的電力系統動態安全評估方法仍存在以下缺陷和困難：

(1)傳統的關系探索工具，在進行相關性檢測時，存在或多或少的高估或低估問題，使得選擇的特征不夠準確；

(2)傳統的數據驅動方法難以兼顧運算速度和運算精度。現有的各種暫態穩定分析方法為處理DSA(Dynamic Security Assessment)問題做出了貢獻，但是還不能很好地滿足在線動態安全評估的要求。

發明內容

本發明的技術問題是現有的電力系統動態安全評估方法在進行相關性檢測時，存在或多或少的高估或低估問題，使得選擇的特征不夠準確；現有的電力系統暫態穩定分析方法不能很好地滿足在線動態安全評估的要求。

本發明的目的是解決上述問題，提供一種基于粒子群算法和梯度提升樹的電網運行安全評估方法，采用優化算法從特征中確定關鍵變量，利用梯度提升樹與集成學習，構建在線動態安全評估模型，高效地評估系統運行時的安全狀況，提高電力系統安全運行水平。

本發明的技術方案是基于粒子群算法和梯度提升樹的電網運行安全評估方法，基于粒子群算法和梯度提升樹的電網運行安全評估方法，包括以下步驟：

步驟1：獲取電力系統運行信息，基于預想事故集進行故障仿真，確定動態安全指標，形成原始樣本集；

步驟2：利用基于粒子群算法的特征選擇方法，對原始樣本集進行特征選擇，得到能用來預測電力系統狀態的關鍵變量；