一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统，采集当前电网潮流数据以及对所述当前电网具有影响的因素对应的数据；将采集后的数据输入至预先构建的历史电网潮流和影响因素之间的关系模型中，预估电网未来运行趋势；所述历史电网潮流和影响因素之间的关系模型包括关键特征所占的历史电网潮流数据权重。本发明专利技术分析电网运行态势变化过程中各类不确定因素对安全稳定分析结论的影响，提取新能源发电波动、母线负荷预测误差、调度计划异常等不确定信息的关键特征，研究考虑不确定性的电网未来运行趋势潮流参数预估方法，研究综合考虑运行态势不确定性和控制策略的电网运行趋势数据在线形成技术。

A Method and System for Predicting the Future Operation Trend of Power Grid Based on Power Flow Parameters

【技术实现步骤摘要】
一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统
本专利技术涉及电网未来潮流趋势和计算机算法领域，具体涉及一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统。
技术介绍
输电断面，也称潮流断面。在实际电力系统中，系统调度人员往往仅根据地理位置，将联络电源中心与负荷中心的若干线路选为一个输电断面。比较规范定义如下：在某一基态潮流下，有功潮流方向相同且电气距离相近的一组输电线路的集合称为输电断面。影响电网断面潮流的因素很多，通常这些因素和电网的实际潮流数值之间是有规律和规则的，但是我们并不知道这些因素对电网潮流的实际影响有多大，造成对电网未来潮流趋势判断不准确，造成潮流断面事故。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统，研究考虑不确定性的电网未来运行趋势潮流参数预估方法，研究综合考虑运行态势不确定性和控制策略的电网运行趋势数据在线形成技术。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法，其改进之处在于：采集当前电网潮流数据以及对所述当前电网具有影响的因素对应的数据；将采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于：采集当前电网潮流数据以及对所述当前电网具有影响的因素对应的数据；将采集后的数据输入至预先构建的历史电网潮流和影响因素之间的关系模型中，预估电网未来运行趋势；所述历史电网潮流和影响因素之间的关系模型包括关键特征所占的历史电网潮流数据权重。

【技术特征摘要】
1.一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于：采集当前电网潮流数据以及对所述当前电网具有影响的因素对应的数据；将采集后的数据输入至预先构建的历史电网潮流和影响因素之间的关系模型中，预估电网未来运行趋势；所述历史电网潮流和影响因素之间的关系模型包括关键特征所占的历史电网潮流数据权重。2.如权利要求1所述的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于：所述预先构建的历史电网潮流和影响因素之间关系的模型，包括：采集电网每个断面的历史电网潮流数据；对每个断面对应的关键特征采集关键特征对应的数据；所述关键特征包括：新能源发电波动、母线负荷预测误差或调度计划异常；根据历史电网潮流数据和关键特征计算关键特征所占的历史电网潮流数据权重；对关键特征所占的历史电网潮流数据权重进行训练，得到优化后的参数权重训练结果；基于所述历史电网潮流数据、关键特征、关键特征所占的历史电网潮流数据权重构建电网潮流和影响因素之间关系的模型。3.如权利要求2所述的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于：在根据历史电网潮流数据和关键特征计算关键特征所占的历史电网潮流数据权重之前，还包括：对历史电网潮流数据和关键特征进行存储；所述对历史电网潮流数据和关键特征进行存储包括：将采集的历史电网潮流数据和关键特征进行数据整合，以断面为单位，将关键特征和历史电网潮流数据整合在一个数据文件中，作为参数训练的输入文件；将整合后的历史电网潮流数据和关键特征存储到历史数据文件中。4.如权利要求2所述的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于：所述对关键特征所占的历史电网潮流数据权重进行训练，得到优化后的参数权重训练结果，包括：从历史数据文件中获取历史电网潮流数据和关键特征；对历史电网潮流数据和关键特征进行训练，计算关键特征所占的历史电网潮流数据权重，并对所述权重进行优化。5.如权利要求4所述的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于，所述对所述权重进行优化，包括：计算使得最小化风险函数的权重值，包括：构建包含关键特征的权重拟合函数；根据拟合函数构建风险函数，并计算风险函数中拟合函数与目标函数之间的残差的最大的包含关键特征的权重值。6.如权利要求5所述的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于，所述权重拟合函数的向量表示形式为：所述风险函数表示为：最小化风险函数表示为：对最小化风险函数J(θ)中的每个权重参数θj求其偏导数，得到每个权重参数θj对应的梯度：按照每个权重参数θj的负梯度方向来更新每一个权重参数θj，表示为：式中：hθ(xi)为包含关键特征的权重拟合函数的向量表示形式，θT＝[θ0,θ1,...,θn]，n为权重分量数，m表示关键特征样本数据，xi表示第i个关键特征样本点，表示第i个关键特征样本点xi的第j权重分量；yi为预设的实际正确性目标函数；α为权重参数方差的步长。7.如权利要求5所述的电网未来运行趋势预估方法，其特征在于，还包括对权重进行验证，包括使用部分数据验证上述权重，判断训练结果的历史电网潮流数据和实际电网潮流数据是否一致，得到历史电网潮流数据和关键特征训练后的成功率，直...

【专利技术属性】
技术研发人员：解梅，李四勤，李亚楼，彭伟，史东宇，严剑峰，鲁广明，任勇，张爽，陈存林，马军，张炜，马天东，刘路登，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网公司，国网宁夏电力有限公司，国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，国网安徽省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11