[發明專利]輸電系統高風險事件篩選方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010499450.5
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111651889A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 胡博;謝開貴;牛濤;李春燕;王蕾報;孫悅;廖慶龍;萬凌云;張盈;趙宇琪;岳鑫桂
• 申請（專利權）人: 重慶大學;國網重慶市電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 巴翠昆

1.一種輸電系統高風險事件篩選方法，其特征在于，包括：

獲取輸電系統的原始數據中的多個故障事件；

通過空間修剪準則將作為根事件的N-k故障事件的空間解析地表示為每個根事件的子空間和補集子空間；

將所述輸電系統中的每個故障事件輸入至根事件子空間狀態篩選雙層風險計算模型中，篩選出根事件及根事件子空間的事件，從所述根事件子空間內找出最小負荷削減量時，損失高于所述根事件的高風險事件；

將所述輸電系統中的每個故障事件輸入至忽略潮流約束的根事件補集子空間狀態篩選雙層風險計算模型中，篩選出第一根事件補集子空間的事件，從所述第一根事件補集子空間內找出所有的最小負荷削減量時的由孤島或輸電線路容量不足而引起的高風險事件；

將所述輸電系統中的每個故障事件輸入至包含潮流約束的根事件補集子空間狀態篩選雙層風險計算模型中，篩選出第二根事件補集子空間的事件，從所述第二根事件補集子空間內找出不滿足潮流約束引起的高風險事件。

2.根據權利要求1所述的輸電系統高風險事件篩選方法，其特征在于，將所述輸電系統中的每個故障事件輸入至根事件子空間狀態篩選雙層風險計算模型中，篩選出根事件及根事件子空間的事件，從所述根事件子空間內找出最小負荷削減量時，損失高于所述根事件的高風險事件，具體包括：

將所述根事件子空間狀態篩選雙層風險計算模型中的上層模型中第一目標函數的非線性計算公式轉化為線性公式，得到線性的所述第一目標函數；所述第一目標函數包含懲罰項的指數函數；

將具有線性的所述第一目標函數的上層模型和所述根事件子空間狀態篩選雙層風險計算模型中的下層模型進行轉換，得到單層的第一混合整數線性規劃模型；

將所述輸電系統中每個故障事件輸入至所述第一混合整數線性規劃模型中，篩選出根事件及根事件子空間的事件；

將所述根事件子空間內的事件的損失與所述根事件的損失進行比較，從所述根事件子空間內找出最小負荷削減量時，損失高于所述根事件的高風險事件。

3.根據權利要求2所述的輸電系統高風險事件篩選方法，其特征在于，將具有線性的所述第一目標函數的上層模型和所述根事件子空間狀態篩選雙層風險計算模型中的下層模型進行轉換，具體包括：通過KKT或對偶定理將具有線性的所述第一目標函數的上層模型和所述根事件子空間狀態篩選雙層風險計算模型中的下層模型進行轉換。

4.根據權利要求3所述的輸電系統高風險事件篩選方法，其特征在于，在從所述根事件子空間內找出最小負荷削減量時，損失高于所述根事件的高風險事件之前，還包括：

當通過辨識的風險事件的損失不高于所述根事件損失時，停止對所述根事件子空間進行搜索。

5.根據權利要求1所述的輸電系統高風險事件篩選方法，其特征在于，將所述輸電系統中的每個故障事件輸入至忽略潮流約束的根事件補集子空間狀態篩選雙層風險計算模型中，篩選出第一根事件補集子空間的事件，從所述第一根事件補集子空間內找出所有的最小負荷削減量時的由孤島或輸電線路容量不足而引起的高風險事件，具體包括：

將忽略潮流約束的所述根事件補集子空間狀態篩選雙層風險計算模型中的上層模型中第二目標函數的非線性計算公式轉化為線性公式，得到線性的所述第二目標函數；所述第二目標函數忽略懲罰項的指數函數；

將具有線性的所述第二目標函數的上層模型和所述根事件補集子空間狀態篩選雙層風險計算模型中的下層模型進行轉換，得到單層的第二混合整數線性規劃模型；

將所述輸電系統中每個故障事件輸入至所述第二混合整數線性規劃模型中，篩選出第一根事件補集子空間的事件；

從所述第一根事件補集子空間內找出所有的最小負荷削減量時的由孤島或輸電線路容量不足而引起的高風險事件。