一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法及系统，属于电力系统调度领域，根据电网各元件的历史数据，对含有不确定性的元件进行概率建模，拟合含有不确定性的元件的概率分布；考虑不确定性的电网运行方式自动调整方法，能够实现电网运行方式自动调整，有效地解决高比例新能源电力系统中源荷双侧不确定性带来的平衡和消纳问题，在保障电网安全稳定运行的条件下实现新能源的最大消纳，对系统中各元件进行了不确定性建模，使用非参数核密度估计方法拟合出了含有不确定性的元件的概率分布，将概率参数引入电网运行方式自动调整模型，对系统中各元件不确定性的定量描述，帮助电力企业方式计算部门更为直观地了解系统中不确定性因素的影响。系统中不确定性因素的影响。系统中不确定性因素的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法及系统


[0001]本专利技术属于电力系统调度领域，具体涉及一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法及系统，节省电力企业方式计算部门的人力开销和运行成本。

技术介绍

[0002]以新能源为主体的新型电力系统运行问题凸显。新能源海量场景下，电网已从单一或少量目标的优化问题发展为复杂场景下多层多区优化问题，电网运行方式调整是方式计算中任务量最大、重复度最高的内容。人工手动调整的传统运行方式不但耗时耗力，而且新能源出力和负荷设定较为固定，难以反映和解决高比例新能源电力系统在实际运行场景中源荷双侧不确定性所带来的平衡和消纳问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法及系统，以克服高比例新能源电力系统中源荷双侧不确定性带来的平衡和消纳问题，本专利技术能够实现考虑不确定性的电网运行方式自动调整，节省电力企业方式计算部门的人力开销和运行成本。
[0004]一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，包括以下步骤：
[0005]S1，根据电网各元件的历史数据，对含有不确定性的元件进行概率建模，拟合含有不确定性的元件的概率分布；
[0006]S2，根据拟合含有不确定性的元件的概率分布中获取包含各元件具体数值的典型场景，并调试这些典型场景的运行方式；
[0007]S3，建立基于机器学习的电网运行方式自动调整模型，使用调试后的典型场景运行方式训练自动调整模型，训练完成的自动调整模型能自动处理包含具有高度不确定性的任意随机场景，实现考虑不确定性的电网运行方式自动调整。
[0008]优选的，针对单元件不确定性建模，根据单元件历史数据，使用单变量核密度估计方法，拟合单元件概率分布。
[0009]优选的，针对多元件不确定性建模，根据多元件历史数据，使用多变量核密度估计方法，拟合多元件联合概率分布。
[0010]优选的，基于欧式距离和最大距离两种带宽评价指标对多变量核密度多变量核密度估计方法的带宽进行优化。
[0011]优选的，设典型场景为各含有不确定性的元件的一例具体数值集合，设运行方式为各火力发电机的一例数值集合；使用拉丁超立方分层抽样方法从拟合的概率分布中抽样得到随机场景；
[0012]使用基于欧氏距离的聚类方法，对得到的随机场景进行场景消去，最终得到相互之间具有较大差异性的典型场景。
[0013]优选的，依据领域专家知识设置典型场景的运行方式。
[0014]优选的，使用多个监督机器学习模型建立从场景到运行方式的映射关系；每个监督机器学习模型仅负责学习一台火力发电机出力，其接受包含多个元件信息的向量格式场景数据，输出标量格式火力发电机出力数据；监督机器学习模型数量等同于系统内火力发电机数量，多个监督机器学习模型的输出共同组成完整的运行方式。
[0015]优选的，使用得到的典型场景及其对应运行方式数据，构建训练集和测试集，训练电网运行方式自动调整模型。
[0016]一种考虑不确定性的电网运行方式调整系统，包括不确定性建模模块，优化模块和自动调整模块；
[0017]不确定性建模模块，根据电网各元件的历史数据，对含有不确定性的元件进行概率建模，拟合含有不确定性的元件的概率分布；
[0018]优化模块，根据拟合含有不确定性的元件的概率分布中获取包含各元件具体数值的典型场景，并调试这些典型场景的运行方式；
[0019]自动调整模块，建立基于机器学习的电网运行方式自动调整模型，使用调试后的典型场景运行方式训练自动调整模型，训练完成的自动调整模型能自动处理包含具有高度不确定性的任意随机场景，实现考虑不确定性的电网运行方式自动调整。
[0020]优选的，采用多变量核密度估计方法，根据历史时序数据得到单元件的概率密度分布和多元件的联合概率密度分布。
[0021]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：
[0022]本专利技术一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，根据电网各元件的历史数据，对含有不确定性的元件进行概率建模，拟合含有不确定性的元件的概率分布；考虑不确定性的电网运行方式自动调整方法，该方法能够实现电网运行方式自动调整，有效地解决高比例新能源电力系统中源荷双侧不确定性带来的平衡和消纳问题，在保障电网安全稳定运行的条件下实现新能源的最大消纳。
[0023]本专利技术对系统中各元件进行了不确定性建模，使用非参数核密度估计方法拟合出了含有不确定性的元件的概率分布，将概率参数引入电网运行方式自动调整模型，实现了对系统中各元件不确定性的定量描述，帮助电力企业方式计算部门更为直观地了解系统中不确定性因素的影响。
[0024]优选的，本专利技术采用基于欧式距离和最大距离两种带宽评价指标的带宽优化模型，能够兼顾模型的精确性和平滑性。
附图说明
[0025]图1为本专利技术实施例中电网运行方式自动调整方法流程图。
[0026]图2为本专利技术实施例中单元件多变量核密度估计拟合概率分布图。
[0027]图3为本专利技术实施例中多元件多变量核密度估计拟合概率分布图。
[0028]图4为本专利技术实施例中运行方式平均线损率图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是
本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0030]本专利技术提供一种考虑不确定性的电网运行方式自动调整方法，依据基于机器学习的电网运行方式自动调整模型，实现考虑不确定性的电网运行方式自动调整，节省电力企业方式计算部门的人力开销和运行成本，为解决高比例新能源电力系统中源荷双侧波动性带来的平衡及消纳问题提供新的思路，具体包括以下步骤：
[0031]S1，根据电网各元件的历史数据，对含有不确定性的元件进行概率建模，拟合含有不确定性的元件的概率分布；
[0032]针对单元件不确定性建模，根据单元件历史数据，使用单变量核密度估计方法，拟合单元件概率分布。
[0033]针对多元件不确定性建模，根据多元件历史数据，使用多变量核密度估计方法，拟合多元件联合概率分布。
[0034]带宽优化模型，基于欧式距离和最大距离两种带宽评价指标对多变量核密度多变量核密度估计方法的带宽进行优化，兼顾多变量核密度估计方法的精确性和平滑性。
[0035]S2，根据拟合含有不确定性的元件的概率分布中获取包含各元件具体数值的典型场景，并调试这些典型场景的运行方式；
[0036]所述生成典型场景运行方式具体步骤为：
[0037]设典型场景为各含有不确定性的元件，即新能源发电机和负荷的一例具体数值集合，设运行方式为各火力发电机的一例数值集合。
[0038]设置不同抽样区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据电网各元件的历史数据，对含有不确定性的元件进行概率建模，拟合含有不确定性的元件的概率分布；S2，根据拟合含有不确定性的元件的概率分布中获取包含各元件具体数值的典型场景，并调试这些典型场景的运行方式；S3，建立基于机器学习的电网运行方式自动调整模型，使用调试后的典型场景运行方式训练自动调整模型，训练完成的自动调整模型能自动处理包含具有高度不确定性的任意随机场景，实现考虑不确定性的电网运行方式自动调整。2.根据权利要求1所述的一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，其特征在于，针对单元件不确定性建模，根据单元件历史数据，使用单变量核密度估计方法，拟合单元件概率分布。3.根据权利要求1所述的一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，其特征在于，针对多元件不确定性建模，根据多元件历史数据，使用多变量核密度估计方法，拟合多元件联合概率分布。4.根据权利要求1所述的一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，其特征在于，基于欧式距离和最大距离两种带宽评价指标对多变量核密度多变量核密度估计方法的带宽进行优化。5.根据权利要求4所述的一种考虑不确定性的电网运行方式调整方法，其特征在于，设典型场景为各含有不确定性的元件的一例具体数值集合，设运行方式为各火力发电机的一例数值集合；使用拉丁超立方分层抽样方法从拟合的概率分布中抽样得到随机场景；使用基于欧氏距离的聚类方法，对得到的随机场景进行场景消去，最终得到相互之间具有较大差异性的典型场景。6.根据权利要求5所述的一种考...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑶，金吉良，刘健，丁涛，李小腾，彭书涛，李明乐，向异，赵鑫，周雨豪，樊国旗，杜思君，贾文皓，
申请(专利权)人：西安交通大学国家电网有限公司西北分部，
类型：发明
国别省市：