基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法及系统，包括：主服务器获取至少一个节点的电压受扰曲线，并基于多摆特征对每个电压受扰曲线进行分析，以确定每个电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数；主服务器建立每个节点对应的分析任务，将分析任务下发至至少一个子服务器；对于任一个子服务器，基于分析时间和曲线小波包分解处理层数对电压受扰曲线进行小波包分析，以获取电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数；对于该任一个子服务器，根据电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数确定每层的特征值；对于该任一个子服务器，根据电压受扰曲线对应的每层的特征值和每层的特征阈值，确定节点的电压稳定分析结果。点的电压稳定分析结果。点的电压稳定分析结果。

【技术实现步骤摘要】
基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网稳定分析
，并且更具体地，涉及一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法及系统。

技术介绍

[0002]随着新能源战略以及双碳政策逐步深入，风电、光伏等新能源发电方式获得了进一步迅猛发展。为保证新能源发电的消纳水平，各地电网都开展了相应的新能源发电
‑
传统能源发电电能替代工作，使得规模庞大的常规火电机组退役，也使得电网格局发生了根本性的变化，并导致电力系统动态电压调节能力出现不足，导致潜在在线运行安全稳定状态面临新挑战。这种挑战主要体现在，由于风、光等新能源出力具有随机性和波动性，同时电压调节特性和常规发电机组不同，一定程度上恶化了系统的调压能力和抗扰动能力，并显著的增加了电力系统动态电压稳定判断的复杂程度。在目前全网出力成份和消纳模式发生深刻变化的背景下，电网电压特性也随之发生了根本性变化——由准静态电压平衡分析问题演化成动态电压安全稳定特征提取与分析问题。
[0003]现有技术采用李雅普诺夫能量函数法，首先构建了电网机理暂态电压稳定分析与数据驱动的暂态电压稳定特征的相关性模型。在此基础上，利用时间序列分类学习中Shapelet 变换方法对时序响应轨迹中的关键稳定特征进行学习，由此建立时序响应数据驱动的暂态电压稳定评估模型，实现暂态电压稳定评估。缺点在于：暂态电压稳定/失稳关键时序特征，还是需要采用离线李雅普诺夫能量函数模型进行对比构建，方法特定性高，需要有较复杂的前期设置和学习过程，人工设置时间长；关键特征对特定电网的限定性较高，泛化能力弱。
[0004]总体而言，现有动态电压稳定分析方法，分析判断需要的前置设置复杂，仿真时间长，计算复杂。缺乏动态电压稳定快速、准确、简单的评估方法，导致调控人员实际分析中多会根据调度经验临机处置，其准确性及与当前电网运行方式的适应性、可执行性均可能出现偏差，且依靠人力逐次分析等工作量均较大，易造成电网调度员值班中精力分散、顾此失彼。考虑高比例新能源接入电力系统，对于动态电压稳定快速判别的需求增加。急需开展动态电压稳定的分析方法的研究。
[0005]因此，需要一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术提出一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法及系统，以解决如何准确高效地进行电压稳定分析的问题。
[0007]为了解决上述问题，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法，所述方法包括：主服务器获取至少一个节点的电压受扰曲线，并基于多摆特征对每个电压受扰曲线进行分析，以确定每个电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数；
主服务器建立每个节点对应的分析任务，并按照预设分发策略，将所述分析任务下发至至少一个子服务器；对于任一个子服务器，基于接收的任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数对电压受扰曲线进行小波包分析，以获取该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数；对于该任一个子服务器，根据该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数确定每层的特征值；对于该任一个子服务器，根据该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的特征值和每层的特征阈值，确定该任一个分析任务对应节点的电压稳定分析结果。
[0008]优选地，其中所述节点的类型包括：负荷节点、直流场站节点、容抗器节点、发电机节点、调相机节点和新能源场站节点。
[0009]优选地，其中所述基于多摆特征对每个电压受扰曲线进行分析，以确定每个电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数，包括：对每个电压受扰曲线进行小波包分析，以获取每个电压受扰曲线的振动强度；根据所述振动强度确定每个电压受扰曲线的分析时间和小波包分解层数；其中，对于任一个电压受扰曲线，若所述振动强度在第一预设振动强度范围内，则确定该任一个电压受扰曲线对应的分析时间为预设分析时间，确定该任一个电压受扰曲线对应的小波包分解层数为第一预设层数；若所述振动强度在第二预设振动强度范围内，则根据该任一个电压受扰曲线的振动时间确定该任一个电压受扰曲线对应的分析时间，确定该任一个电压受扰曲线对应的小波包分解层数为第二预设层数。
[0010]优选地，其中所述方法利用如下方式确定任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数，包括： ，，其中，d
hn
为第n层的高频段小波分解系数；d
gn
为第n层的低频段小波分解系数；l为分解至第n层的小波子空间数；h
n
‑
2l
、h
n
‑
(2l+1)
、g
n
‑
2l
和g
n
‑
(2l+1)
均为小波分析的实系数滤波器通用函数；d
h(2l)
为分解至第n层的高频段小波分解子空间系数,表示第n层高频小波系数中包含了2l个子空间小波高频系数组合；d
g(2l)
为分解至第n层的低频段小波分解子空间系数,表示第n层小波高频系数中包含了2l个子空间小波低频系数组合；d
g(2l+1)
为分解至第n层的低频段小波分解子空间系数，表示对于低频小波分解系数d
gn
,还包含了2l+1个子空间小波低频系数组合。
[0011]优选地，其中所述方法利用如下方式根据任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数确定每层的特征值,包括：，
， ，，其中，E
ntotal
为第n层的特征值；E
hn
和E
gn
分别为第n层的小波高频和低频的特征值；d
hn
为第n层的高频段小波分解系数；d
gn
为第n层的低频段小波分解系数；f(t)为待分析的电压受扰曲线数据形成的函数，t为分析时间；f
hn
(t)为t时刻第n层的高频段分解函数, f
gn
(t)为t时刻第n层的低频段分解函数；为正交尺度函数确认的小波包母函数，t为分析时间,k为小波子空间数，f
p
为受扰曲线波动频率；为小波分解截断误差系数；j表示虚部。
[0012]优选地，其中所述方法还包括：利用如下方式确定每层的特征阈值，包括：，其中，为第n层对应的特征阈值；为第n层对应的分岔控制参数；为拉格朗日乘子的转置；为高比例新能源电力系统的微分代数DAE方程组的特征值矩阵J4的逆矩阵。
[0013]优选地，其中所述根据该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的特征值和每层的特征阈值，确定该任一个分析任务对应节点的电压稳定分析结果，包括：对于该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的任一层的特征值，若存在该任一层的特征值大于等于该一层的特征阈值，则确定该任一分析任务对应的节点的电压稳定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析方法，其特征在于，所述方法包括：主服务器获取至少一个节点的电压受扰曲线，并基于多摆特征对每个电压受扰曲线进行分析，以确定每个电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数；主服务器建立每个节点对应的分析任务，并按照预设分发策略，将所述分析任务下发至至少一个子服务器；对于任一个子服务器，基于接收的任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数对电压受扰曲线进行小波包分析，以获取该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数；对于该任一个子服务器，根据该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数确定每层的特征值；对于该任一个子服务器，根据该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的特征值和每层的特征阈值，确定该任一个分析任务对应节点的电压稳定分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点的类型包括：负荷节点、直流场站节点、容抗器节点、发电机节点、调相机节点和新能源场站节点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多摆特征对每个电压受扰曲线进行分析，以确定每个电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数，包括：对每个电压受扰曲线的多摆特征进行小波包分析，以获取每个电压受扰曲线的振动强度；根据所述振动强度确定每个电压受扰曲线的分析时间和小波包分解层数；其中，对于任一个电压受扰曲线，若所述振动强度在第一预设振动强度范围内，则确定该任一个电压受扰曲线对应的分析时间为预设分析时间，确定该任一个电压受扰曲线对应的小波包分解层数为第一预设层数；若所述振动强度在第二预设振动强度范围内，则根据该任一个电压受扰曲线的振动时间确定该任一个电压受扰曲线对应的分析时间，确定该任一个电压受扰曲线对应的小波包分解层数为第二预设层数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法利用如下方式确定任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数，包括：，，其中，d
hn
为第n层的高频段小波分解系数；d
gn
为第n层的低频段小波分解系数；l为分解至第n层的小波子空间数；h
n
‑
2l
、h
n
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(2l+1)
、g
n
‑
2l
和g
n
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(2l+1)
均为小波分析的实系数滤波器通用函数；d
h(2l)
为分解至第n层的高频段小波分解子空间系数,表示第n层高频小波系数中包含了2l个子空间小波高频系数组合；d
g(2l)
为分解至第n层的低频段小波分解子空间系数,表示第n层小波高频系数中包含了2l个子空间小波低频系数组合；d
g(2l+1)
为分解至第n层的低频段小波分解子空间系数，表示对于低频小波分解系数d
gn
,还包含了2l+1个子空间小波低频系数组合。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法利用如下方式根据任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的小波分解系数确定每层的特征值,包括：，
，，，其中，E
ntotal
为第n层的特征值；E
hn
和E
gn
分别为第n层的小波高频和低频的特征值；d
hn
为第n层的高频段小波分解系数；d
gn
为第n层的低频段小波分解系数；f(t)为待分析的电压受扰曲线数据形成的函数，t为分析时间；f
hn
(t)为t时刻第n层的高频段分解函数, f
gn
(t)为t时刻第n层的低频段分解函数； 为正交尺度函数确认的小波包母函数，t为分析时间,k为小波子空间数，f
p
为受扰曲线波动频率；为小波分解截断误差系数；j表示虚部。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：利用如下方式确定每层的特征阈值，包括：，其中，为第n层对应的特征阈值；为第n层对应的分岔控制参数；为拉格朗日乘子的转置；为高比例新能源电力系统的微分代数DAE方程组的特征值矩阵J4的逆矩阵。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的每层的特征值和每层的特征阈值，确定该任一个分析任务对应节点的电压稳定分析结果，包括：对于该任一个分析任务对应节点的电压受扰曲线对应的任一层的特征值，若存在该任一层的特征值大于等于该一层的特征阈值，则确定该任一分析任务对应的节点的电压稳定分析结果为电压失稳节点；反之则确定该任一分析任务对应的节点的电压稳定分析结果为电压稳定节点。8.一种基于电压受扰曲线多摆特征的电压稳定分析系统，其特征在于，所述系统包括：电压受扰曲线分析单元，用于主服务器获取至少一个节点的电压受扰曲线，并基于多摆特征对每个电压受扰曲线进行分析，以确定每个电压受扰曲线对应的分析时间和曲线小波包分解处理层数；任务分...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏亚威，吕颖，鲁广明，于之虹，戴红阳，张璐路，王梓淦，石琛，王洁聪，王兵，解梅，李亚楼，田芳，贾海波，马晶，陆俊，苗春帅，蔡顺友，宋元明，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：