新型电力系统极端运行场景生成方法、装置及设备制造方法及图纸

本公开提出一种新型电力系统极端运行场景生成方法、装置及设备，该方法包括获取新能源与新型负荷的经验分布函数；获取数据驱动的潮流经验公式，基于潮流经验公式得到广义转移分布因子，基于广义转移分布因子、搜索方向和有功功率构建新型电力系统极端场景生成模型；采用随机搜索方法对新型电力系统极端场景生成模型进行求解获得极端场景集，基于新能源与新型负荷的经验分布函数和交流潮流公式对极端场景集进行检查与验证。根据本公开的方法，能为用户提供差异化的未来场景模拟服务，以实例化的方式展示未来可能出现的非常规运行方式，从而有效提升电力系统极端风险预警系统的可靠性。可靠性。可靠性。

【技术实现步骤摘要】
新型电力系统极端运行场景生成方法、装置及设备


[0001]本公开属于电力系统运行控制与风险管理领域，尤其涉及一种新型电力系统极端运行场景生成方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]构建以新能源为主体的新型电力系统是实现我国碳达峰
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碳中和目标的重要技术发展方向。新型电力系统的典型特征是极高比例新能源渗透率，普遍认为要实现碳中和目标，新能源占比将超过50％，这势必对系统运行控制特性构成根本性影响。另一方面，随着终端电气化进程的大幅推进，电能消费总量将呈现持续上升态势，负荷特性将发生根本性转变，其中以智能化与灵活多变为特征的新型负荷将大量涌现，例如电动汽车、低碳智能楼宇、多能源微网等等。
[0003]为了平抑电源侧与负荷侧两端形态变化产生的冲击，克服新能源和新型负荷对系统运行控制的潜在负面影响，亟需从极端风险视角重新审视系统电力电量平衡机理，建立极端场景估计分析的新技术与新设备。
[0004]然而，现有的极端场景生成与分析技术的风险刻画精度与表征能力有待提升，现有技术方法可大体可以分为两类：基于概率分布的方法、基于故障分析的方法。其中基于概率分布的方法是指在极端场景的生成与分析中考虑随机变量的概率分布。通常将风光出力、负荷预测误差、输配电价波动性等变量设置为随机变量，并根据历史数据拟合经验分布函数。这类方法对“极端”有非常明确的概率性描述，即将极端场景认定为发生概率很低的场景。然而这类方法很少考虑空间维度的影响机理，也常常忽略网络拓扑的运行特征，因此经常出现这类方法得出的极端场景实际对系统运行状态的影响十分微弱。基于故障分析的方法是指忽略概率描述而直接基于预想事故规则来分析极端场景，典型例子是N
‑
k安全分析，即系统中同时有k个设备同时发生故障。这类方法实质是一类基于规则的确定性方法，由于规则可以天然地利用网络拓扑特性或运行原理进行解释，因此各类空间维度及拓扑特征都能够得到完备的考虑。然而这类方法往往非常保守，比如调度中心为了满足N
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3或N
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2安全约束，通常需要预留海量的冗余发电容量。留意到新型电力系统的内生波动性显著提升，将进一步加剧这类方法的保守度，这种苛刻条件下生成的极端场景在工程实践中的参考价值比较有限。
[0005]综上所述，现有技术还无法满足新型电力系统对精确感知极端风险的现实需求。因此，现有技术亟需一种具有较高的极端风险预警可靠性的电力系统极端运行场景生成技术。

技术实现思路

[0006]本公开提供了一种新型电力系统极端运行场景生成方法、装置及设备，主要目的在于提升电力系统的极端风险预警系统的可靠性。
[0007]根据本公开的第一方面实施例，提供了一种新型电力系统极端运行场景生成方
法，包括：
[0008]获取新能源与新型负荷的经验分布函数；
[0009]获取数据驱动的潮流经验公式，基于所述潮流经验公式得到广义转移分布因子，基于所述广义转移分布因子、搜索方向和有功功率构建新型电力系统极端场景生成模型；
[0010]采用随机搜索方法对所述新型电力系统极端场景生成模型进行求解获得极端场景集；
[0011]基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数和交流潮流公式对所述极端场景集进行检查与验证。
[0012]在本公开的一个实施例中，所述基于所述广义转移分布因子、搜索方向和有功功率构建新型电力系统极端场景生成模型，包括：基于广义转移分布因子获得约束条件；基于搜索方向和有功功率获得一维搜索目标函数；基于所述约束条件和一维搜索目标函数获得新型电力系统极端场景生成模型。
[0013]在本公开的一个实施例中，所述获取数据驱动的潮流经验公式，基于所述潮流经验公式得到广义转移分布因子，包括：获取系统关键线路潮流数据集；采用两步法或单步法利用所述系统关键线路潮流数据集获得数据驱动的潮流经验公式，进而得到数据驱动的广义转移分布因子。
[0014]在本公开的一个实施例中，所述基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数和交流潮流公式对所述极端场景集进行检查与验证，包括：基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数计算各极端场景的发生概率；基于所述交流潮流公式判断各极端场景是否质量达标，若不达标，则剔除该极端场景，若达标，基于获取的概率区间和所述发生概率，确定各极端场景对应的概率区间。
[0015]在本公开的一个实施例中，所述新能源与新型负荷的经验分布函数的获得方法，包括：基于新能源拟合数据和新型负荷拟合数据，采用广义极值分布分别对所述新能源拟合数据和所述新型负荷拟合数据进行拟合，从而得到新能源与新型负荷的经验分布函数。
[0016]根据本公开的第二方面实施例，还提供了一种新型电力系统极端运行场景生成装置，包括：
[0017]经验分布函数获取模块，用于获取新能源与新型负荷的经验分布函数；
[0018]极端场景建模模块，用于获取数据驱动的潮流经验公式，基于所述潮流经验公式得到广义转移分布因子，基于所述广义转移分布因子、搜索方向和有功功率构建新型电力系统极端场景生成模型；
[0019]极端场景生成模块，用于采用随机搜索方法对所述新型电力系统极端场景生成模型进行求解获得极端场景集；
[0020]判断验证模块，用于基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数和交流潮流公式对所述极端场景集进行检查与验证。
[0021]在本公开的一个实施例中，所述极端场景建模模块，具体用于：获取系统关键线路潮流数据集；采用两步法或单步法利用所述系统关键线路潮流数据集获得数据驱动的潮流经验公式，进而得到数据驱动的广义转移分布因子；基于广义转移分布因子获得约束条件；基于搜索方向和有功功率获得一维搜索目标函数；基于所述约束条件和一维搜索目标函数获得新型电力系统极端场景生成模型。
[0022]在本公开的一个实施例中，所述判断验证模块，具体用于：基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数计算各极端场景的发生概率；基于所述交流潮流公式判断各极端场景是否质量达标，若不达标，则剔除该极端场景，若达标，基于获取的概率区间和所述发生概率，确定各极端场景对应的概率区间。
[0023]在本公开的一个实施例中，所述经验分布函数获取模块，具体用于：基于新能源拟合数据和新型负荷拟合数据，采用广义极值分布分别对所述新能源拟合数据和所述新型负荷拟合数据进行拟合，从而得到新能源与新型负荷的经验分布函数。
[0024]根据本公开的第三方面实施例，还提供了一种新型电力系统极端运行场景生成设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开的第一方面实施例提出的新型电力系统极端运行场景生成方法。
[0025]在本公开一个或多个实施例中，获取新能源与新型负荷的经验分布函数；获取数据驱动的潮流经验公式，基于潮流经验公式得到广义转移分布因子，基于广义转移本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新型电力系统极端运行场景生成方法，其特征在于，包括：获取新能源与新型负荷的经验分布函数；获取数据驱动的潮流经验公式，基于所述潮流经验公式得到广义转移分布因子，基于所述广义转移分布因子、搜索方向和有功功率构建新型电力系统极端场景生成模型；采用随机搜索方法对所述新型电力系统极端场景生成模型进行求解获得极端场景集；基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数和交流潮流公式对所述极端场景集进行检查与验证。2.如权利要求1所述的新型电力系统极端运行场景生成方法，其特征在于，所述基于所述广义转移分布因子、搜索方向和有功功率构建新型电力系统极端场景生成模型，包括：基于广义转移分布因子获得约束条件；基于搜索方向和有功功率获得一维搜索目标函数；基于所述约束条件和一维搜索目标函数获得新型电力系统极端场景生成模型。3.如权利要求2所述的新型电力系统极端运行场景生成方法，其特征在于，所述获取数据驱动的潮流经验公式，基于所述潮流经验公式得到广义转移分布因子，包括：获取系统关键线路潮流数据集；采用两步法或单步法利用所述系统关键线路潮流数据集获得数据驱动的潮流经验公式，进而得到数据驱动的广义转移分布因子。4.如权利要求1所述的新型电力系统极端运行场景生成方法，其特征在于，所述基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数和交流潮流公式对所述极端场景集进行检查与验证，包括：基于所述新能源与新型负荷的经验分布函数计算各极端场景的发生概率；基于所述交流潮流公式判断各极端场景是否质量达标，若不达标，则剔除该极端场景，若达标，基于获取的概率区间和所述发生概率，确定各极端场景对应的概率区间。5.如权利要求1所述的新型电力系统极端运行场景生成方法，其特征在于，所述新能源与新型负荷的经验分布函数的获得方法，包括：基于新能源拟合数据和新型负荷拟合数据，采用广义极值分布分别对所述新能源拟合数据和所述新型负荷拟合数据进行拟合，从而得到新能源与新型负荷的经验分布函数。6.一种新型电力系统极端运行场景生成装置，其特征在于，包括：经验分布函数获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮广春，钟海旺，何一鎏，夏清，康重庆，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：