【技术实现步骤摘要】
一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法及装置
[0001]本专利技术涉及电网安全运行
，尤其涉及一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法及装置。
技术介绍
[0002]在“碳达峰、碳中和”目标的驱动下，大量可再生能源和电力电子设备不断接入我国电网，致使系统的规模不断增大，动态特性日益复杂，目前提出了动态安全域的概念，动态安全域是定义在系统功率注入空间和支路功率输送空间上，满足特定暂态稳定约束的运行点集。在实际应用中，可以利用海量的系统运行数据，采用机器学习的方法对其边界进行估计。但随着系统规模的不断增大，系统注入功率和支路输送功率的数量也会不断增多，这为机器学习方法的应用带来了极大的计算负担和过拟合风险。
[0003]目前，基于模糊粗糙集理论的特征选择方法逐渐被引入到电力系统故障诊断和负荷预测等领域的研究中。该方法通过构造样本之间的模糊相似关系来计算条件属性集相对于决策属性的依赖度，并在保证依赖度最大的情况下进行属性约简。然而，当样本数量或特征数量的过多时，计算模糊相似关系会耗费大量的时间，特征筛选效率低，这...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法，其特征在于，包括：获取并根据电网运行数据，构建适用于动态安全域分析的初始特征集；根据电网分区域弱联系特性，对所述初始特征集进行初始划分，得到分区特征集；根据预设聚类算法对所述分区特征集进行聚类划分，得到聚类结果；基于所述聚类结果，在所述聚类结果中不同的计算节点上，通过特征重要度的启发式约简算法，对每一个分区特征集进行分布式特征选择，直至所有计算节点都完成对应分区特征集的特征选择后，得到最终特征选择结果。2.如权利要求1所述的一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法，其特征在于，所述获取并根据电网运行数据，构建适用于动态安全域分析的初始特征集，具体为：根据电网运行数据，对动态安全域进行定义；其中，所述动态安全域的定义为：其中(i,j,τ)分别表示故障前、后的网络结构和故障持续时间；x
d
(y)表示故障清除瞬间的系统状态；R(y)表示故障后状态空间上由注入功率y所决定的平衡点的稳定域；Y
t
表示各节点注入功率上、下限的约束集合；根据定义后的动态安全域，构建适用于动态安全域分析的初始特征集，以使所述初始特征集中的特征处于故障信息之下。3.如权利要求2所述的一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法，其特征在于，所述根据电网分区域弱联系特性，对所述初始特征集进行初始划分，得到分区特征集，具体为：根据电网分区域弱联系特性，依照电网的电气分区对所述初始特征集进行初始划分，得到分区特征集；其中，所述分区特征集为：A
k
＝{A
kb
,A
kf
,A
kt
}，其中A
k
表示第k个分区的特征集，A
b
＝{P
b1
,Q
b1
,
…
,P
bN
,Q
bN
}表示各节点的注入功率；A
f
＝{P
f1
,Q
f1
,
…
,P
fL
,Q
fL
}表示各支路首端输送的功率；A
t
＝{P
t1
,Q
t1
,
…
,P
tL
,Q
tL
}表示各支路末端输送的功率；N和L分别表示节点和支路的数量。4.如权利要求3所述的一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法，其特征在于，所述根据预设聚类算法对所述分区特征集进行聚类划分，得到聚类结果，具体为：计算出每个分区特征集中的特征均值作为初始质心；根据预设聚类算法，对所述分区特征集进行迭代聚类划分，以使在每一次迭代聚类划分中，计算出所有特征到每一个初始质心的距离，并将特征分配至距离其最近的质心所属的簇中，从而计算当前聚类结果的聚类指标，并利用当前分配后每个簇中的所有特征的平均值，来更新初始质心；直至达到预设迭代次数，则输出聚类指标最小的聚类结果；或，直至更新前后的质心变化小于预设阈值，输出当前的聚类结果。5.如权利要求4所述的一种电网分区域弱联系的分布式特征选择方法，其特征在于，所述所有特征到每一个初始质心的距离的计算方式包括：d(a
i
,a
j
)＝1
‑
r(a
i
,a
j
)，其中，a
i...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈德扬，樊玮，易杨，刘宇，林建熙，秦颖婕，王延纬，苗璐，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：
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