基于门控循环单元的新能源场站暂态电压稳定性评估方法技术

本发明专利技术公开了基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，属于新能源并网技术及人工智能在新能源电力系统技术领域，包括：预处理新能源场站暂态电压评估历史数据集；基于预处理后的数据集，构建和划分评估模型数据集；搭建基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；基于评估模型数据集，通过训练和验证得到最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；建立模型性能分析指标体系；基于最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型和模型性能分析指标体系，对新能源场站暂态电压稳定性进行评估。本发明专利技术研究提升评估精度的新能源场站电压暂态稳定性评估方法，为新能源场站并网运行稳定性预判和无功电压规划提供理论支撑。压规划提供理论支撑。压规划提供理论支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于门控循环单元的新能源场站暂态电压稳定性评估方法


[0001]本专利技术公开了基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，属于新能源并网技术及人工智能在新能源电力系统


技术介绍

[0002]随着全世界化石能源储量不断下降，新能源的利用逐渐得到重视。然而，大规模新能源场站并入电网后系统无功调节能力不足。在短路故障等扰动发生时易引起暂态电压失稳，导致新能源机组脱网，系统电压跌落等一系列问题，影响电网安全稳定。因此，当大规模新能源场站并网后，如何快速准确地评估暂态电压稳定性是十分必要的，同时这也对今后电网的安全运行有着极其重要的意义。为了实现快速评估，现国内外采用多种人工智能的方法，但精度有待提高。

技术实现思路

[0003]本专利技术公开了基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，解决现有技术中，暂态电压快速评估精度低的问题。
[0004]基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，包括：
[0005]步骤1：预处理新能源场站暂态电压评估历史数据集；
[0006]步骤2：基于步骤1中预处理后的数据集，构建和划分评估模型数据集；
[0007]步骤3：搭建基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；
[0008]步骤4：基于步骤2中的评估模型数据集，通过训练和验证得到最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；
[0009]步骤5：建立模型性能分析指标体系；
[0010]步骤6：基于步骤4中最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型和步骤5中的模型性能分析指标体系，对新能源场站暂态电压稳定性进行评估。
[0011]步骤1包括：
[0012]步骤1.1：采集新能源场站并网系统在一定时间段内的历史数据，历史数据包括中枢母线电压、场站母线电压、场站有功出力、负荷总量、电动机负荷占比和当时状态下的暂态电压稳定性指标；
[0013]步骤1.2：从历史数据中随机选取m组数据，每组数据包括k1个中枢母线电压V1,
…
,k2个场站母线电压V1′
,
…
,k2个场站有功出力P1,
…
,负荷总量L、电动机负荷占比η和暂态电压稳定性指标α，每组数据包括(k1+2k2+3)个数据，通过选取m组数据，得到暂态电压稳定性评估历史数据集D1；
[0014]步骤1.3：对历史数据集D1中的所有数据进行归一化处理以消除量纲对评估结果的影响，得到预处理后的暂态电压稳定性评估数据集D2。
[0015]步骤2包括：
[0016]步骤2.1：基于预处理后的数据集D2，确定评估模型的n(n＝k1+2k2+2)个输入特征
和1个输出特征，将每组数据中的中枢母线电压、场站母线电压、场站有功出力、负荷总量和电动机负荷占比作为评估模型的输入数据，暂态电压稳定性指标作为评估模型的输出数据，构建评估模型数据集D3＝{(x
i
,y
i
)|x
i
＝(x
i1
；...；x
in
),i＝1,...,m}，其中x
i
和y
i
分别是每组数据对应的输入和输出数据；
[0017]步骤2.2：将评估模型数据集D3中的m组数据按照a:b:c的比例划分成训练集Tr、验证集Va和测试集Te。
[0018]步骤3包括：
[0019]步骤3.1：搭建门控循环单元网络，包括网络输入层、门控循环单元层和全连接层，门控循环单元层包括重置门和更新门；
[0020]步骤3.2：设置并初始化门控循环单元网络的超参数，包括门控循环单元记忆体个数d，全连接层神经元节点数k，全连接层激活函数σ和网络批样本数Batchsize，得到基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估模型。
[0021]步骤4包括：
[0022]步骤4.1：将训练集Tr中的每组数据依次输入步骤3中搭建的新能源场站暂态电压稳定性评估模型中，对模型中的超参数进行训练，并设置模型训练轮数Epoch；
[0023]步骤4.2：每轮训练完成后，将验证集Va中的每组数据依次输入当前模型中，得到对应的输出和输出误差，通过计算整个验证集误差，保留使得整个验证集误差最小的模型参数，返回步骤4.1，直到达到设置的训练轮数或满足早停条件，即验证集误差连续M次增大，得到最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型。
[0024]步骤5包括：
[0025]步骤5.1：选取均方根误差和平均绝对误差两个指标，计算分析模型输出的稳定性评估结果与历史已知结果之间的误差，以衡量评估结果的精确性；
[0026]步骤5.2：选取合格率指标，计算允许误差范围内的评估结果个数，用以衡量评估结果的准确率。
[0027]步骤6包括：
[0028]步骤6.1：将测试集Te中的每组数据依次输入到最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型中，输出对应的暂态电压稳定性评估指标；
[0029]步骤6.2：将评估模型输出的暂态电压稳定性评估指标与其历史已知值进行对比，基于模型性能分析指标体系进行评估效果分析。
[0030]本专利技术有益效果为：本专利技术提供的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，综合考虑了影响暂态电压稳定性的母线电压、新能源场站有功出力、新能源场站母线电压等因素，并将人工智能领域的门控循环单元网络应用于暂态电压稳定性的评估，能够进一步提高评估的准确性。
附图说明
[0031]图1是本专利技术的技术流程图；
[0032]图2是基于门控循环单元的新能源场站暂态电压稳定性评估方法示意图；
[0033]图3是门控循环单元网络的结构。
具体实施方式
[0034]下面结合具体实施例对本专利技术的具体实施方式做进一步说明：
[0035]基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，包括：
[0036]步骤1：预处理新能源场站暂态电压评估历史数据集；
[0037]步骤2：基于步骤1中预处理后的数据集，构建和划分评估模型数据集；
[0038]步骤3：搭建基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；
[0039]步骤4：基于步骤2中的评估模型数据集，通过训练和验证得到最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；
[0040]步骤5：建立模型性能分析指标体系；
[0041]步骤6：基于步骤4中最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型和步骤5中的模型性能分析指标体系，对新能源场站暂态电压稳定性进行评估。
[0042]步骤1包括：
[0043]步骤1.1：采集新能源场站并网系统在一定时间段内的历史数据，历史数据包括中枢母线电压、场站母线电压、场站有功出力、负荷总量、电动机负荷占比和当时状态下的暂态电压稳定性指标；
[0044]步骤1.2：从历史数据中随机选取m组数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，其特征在于，包括：步骤1：预处理新能源场站暂态电压评估历史数据集；步骤2：基于步骤1中预处理后的数据集，构建和划分评估模型数据集；步骤3：搭建基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；步骤4：基于步骤2中的评估模型数据集，通过训练和验证得到最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型；步骤5：建立模型性能分析指标体系；步骤6：基于步骤4中最佳的新能源场站暂态电压稳定性评估模型和步骤5中的模型性能分析指标体系，对新能源场站暂态电压稳定性进行评估。2.根据权利要求1所述的基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，其特征在于，步骤1包括：步骤1.1：采集新能源场站并网系统在一定时间段内的历史数据，历史数据包括中枢母线电压、场站母线电压、场站有功出力、负荷总量、电动机负荷占比和当时状态下的暂态电压稳定性指标；步骤1.2：从历史数据中随机选取m组数据，每组数据包括k1个中枢母线电压k2个场站母线电压k2个场站有功出力负荷总量L、电动机负荷占比η和暂态电压稳定性指标α，每组数据包括(k1+2k2+3)个数据，通过选取m组数据，得到暂态电压稳定性评估历史数据集D1；步骤1.3：对历史数据集D1中的所有数据进行归一化处理以消除量纲对评估结果的影响，得到预处理后的暂态电压稳定性评估数据集D2。3.根据权利要求2所述的基于门控循环单元网络的新能源场站暂态电压稳定性评估方法，其特征在于，步骤2包括：步骤2.1：基于预处理后的数据集D2，确定评估模型的n(n＝k1+2k2+2)个输入特征和1个输出特征，将每组数据中的中枢母线电压、场站母线电压、场站有功出力、负荷总量和电动机负荷占比作为评估模型的输入数据，暂态电压稳定性指标作为评估模型的输出数据，构建评估模型数据集D3＝{(x
i
,y
i
)|x
i
＝(x
i1
；
…
；x
in
),i＝1,
…
,m}，其中x
i

【专利技术属性】
技术研发人员：孙亚璐，李亚龙，丁坤，查雯婷，杨昌海，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：