【技术实现步骤摘要】
电力系统等效惯量概率预测方法、装置、产品及存储介质
[0001]本专利技术涉及电力系统调度运行
，特别是一种电力系统等效惯量概率预测方法、装置、产品及介质。
技术介绍
[0002]惯量评估已成为高比例新能源电力系统的热点研究问题，近年来国内外学者在该领域开展了大量研究工作，但仅用于评估系统在当前运行时刻或扰动发生后的惯量水平，对于未来时刻系统惯量变化趋势预测的研究还很鲜见。实际上，由于惯量响应迅速且短暂，对于规划和调度运行部门而言，可能因未提前预判系统惯量水平，而致使系统在低惯量运行场景下发生大扰动事件时频率失稳风险增大。
[0003]目前，现有的惯量预测方法所得到的结果都是确定性的，只给出一个确定的预测数值。此外，仅考虑同步发电机转动惯量，未考虑风电机组提供的可用惯量。针对风电高渗透电力系统，有必要研究同步惯量与风机可用惯量并存下的系统等效惯量预测方法。由于风机出力受气象因素的影响具有强随机性和间歇性，使得系统运行方式复杂多变，系统等效惯量在时间尺度上将表现出较大的波动特征，预测结果存在较高的不确定性。为此，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力系统等效惯量概率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，构建电力系统等效惯量点预测数据集，将所述预测数据集划分成训练数据集和测试数据集；基于CatBoost集成学习模型构建短期电力系统等效惯量预测器；所述等效惯量点预测数据集包括输入特征和对应的输出，所述输出即电力系统等效惯量值；所述输入特征包括测试样本的风电输出功率预测值，负荷预测值，测试样本所在日节假日类型变量，测试样本对应当日时刻t以及第k
‑
1日和第k
‑
2日在时刻t
‑
1、t和t+1时刻的电力系统等效惯量值；其中，k为当前日；1≤t≤24；S2、利用所述训练数据集训练所述电力系统等效惯量预测器；S3、将所述测试数据集中测试样本的输入数据输入到训练好的电力系统等效惯量预测器中，预测电力系统等效惯量值，即得到点预测结果，统计所述点预测结果的预测误差；S4、利用所述预测误差构建电力系统等效惯量预测误差概率密度函数；S5、任意给定α，在置信度1
‑
α下，根据预测误差累积分布函数，结合点预测结果，计算得到满足置信水平为1
‑
α的置信区间[L
i
,U
i
]，获得系统等效惯量的波动区间；0＜α＜1。2.根据权利要求1所述的电力系统等效惯量概率预测方法，其特征在于，步骤S3中，所述点预测结果的预测误差ε为某一时间点的电力系统等效惯量预测...
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