基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法及系统，涉及电网态势风险评估技术领域，具体步骤为：根据电网历史运行数据集，构建运行域边界集；利用电网历史运行数据集，基于深度自编码网络生成电网态势评估模型；将运行域边界集输入电网态势评估模型，得到可视化运行域边界；将实时电网运行数据输入电网态势评估模型，通过计算与运行域中心距离，得到量化的电网态势风险评估值；本发明专利技术在完成电网态势可视化评估空间后，基于运行点与运行域中心的距离给出量化的风险评估，实现了评价过程的完全客观化，不依赖于对运行状态的人为判断，更有利于接入新型数字化电力系统的态势感知模块。系统的态势感知模块。系统的态势感知模块。

【技术实现步骤摘要】
基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及电网态势风险评估
，更具体的说是涉及一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法及系统。

技术介绍

[0002]现有的电网态势评估主要依赖于现场检修判断和专家知识库等主观评估指标，随着电力电子技术的高速发展，光伏、储能等分布式能源大量接入电网，其出力不确定性使得主观评估的难度不断上升。同时，随着电网信息化建设的深入，智能监测终端已进行了有效覆盖，提供了丰富的数据和实践基础。在这种背景下，因此改进电力系统的感知和决策环节，以提高电网态势风险评估的效率和准确性是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法及系统，针对新型电力系统运行数据，在保证态势风险评估准确度的前提下，减少对主观判断的依赖性，提高态势评估在实际工程应用中的可操作性。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法，具体步骤为：
[0006]根据电网历史运行数据集，构建运行域边界集；
[0007]利用电网历史运行数据集，基于深度自编码网络生成电网态势评估模型；
[0008]将运行域边界集输入电网态势评估模型，得到可视化运行域边界；
[0009]将实时电网运行数据输入电网态势评估模型，通过计算与运行域中心距离，得到量化的电网态势风险评估值。
>[0010]可选的，运行域边界集的构建步骤为：
[0011]获取电网历史运行数据集，其中，历史运行数据集包括电力运行状态和外部影响因素；
[0012]基于电网历史运行数据集利用仿真拟合方法获得运行域边界集。
[0013]可选的，基于深度自编码网络生成电网态势评估模型前，基于电网历史运行数据集多次随机划分训练集和验证集。
[0014]可选的，生成电网态势评估模型时，深度自编码网络中的降维指标维度设置为3。
[0015]可选的，可视化运行域边界由运行域边界集在三维指标空间中的映射点构成。
[0016]可选的，运行域中心为运行域边界的三维质心。
[0017]一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估系统，包括：
[0018]数据集构建模块，用于根据电网历史运行数据集，构建运行域边界集；
[0019]评估模型构建模块，用于利用电网历史运行数据集，基于深度自编码网络生成电网态势评估模型；
[0020]运行域边界获取模块，用于根据运行域边界集和电网态势评估模型获取可视化运
行域边界；
[0021]风险评估模块，用于根据实时电网运行数据与运行域中心距离，得到量化的电网态势风险评估值。
[0022]可选的，数据集构建模块还包括数据集划分模块，用于将电网历史运行数据集多次随机划分训练集和验证集。
[0023]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开了一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法及系统，与目前的电网态势风险评估方法相比，本专利技术具有以下优点：
[0024]1)运行域理念可以便捷地观察系统状态，即工作点，与运行域边界的相对关系，从而得出工作点的风险裕度和最优控制信息，因此与深度自编码网络构建的可视化空间有较好的适应性；
[0025]2)采用深度自编码网络能在有效学习高维数据中态势特征信息的前提下，降低评价结果的维度，实现态势评价可视化，不仅便于运维人员直观了解系统运行态势，也便于给出风险量化指标。
[0026]3)在完成电网态势可视化评估空间后，基于运行点与运行域中心的距离给出量化的风险评估，实现了评价过程的完全客观化，不依赖于对运行状态的人为判断，更有利于接入新型数字化电力系统的态势感知模块。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0028]图1为本专利技术的方法流程示意图；
[0029]图2为本专利技术的两个节点的运行域边界求解流程示意图；
[0030]图3为本专利技术的深度自编码网络结构示意图；
[0031]图4为本专利技术的系统结构示意图。
具体实施方式
[0032]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，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]本专利技术实施例公开了一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法，如图1所示，具有以下步骤：
[0034]S1、首先依据电网历史运行数据集，构建运行域边界集；
[0035]S2、将电网历史运行数据集分为训练集和验证集，训练生成基于深度自编码网络的可视化电网态势评估模型；
[0036]S3、将运行域边界集输入电网态势评估模型，得到可视化的运行域边界；
[0037]S4、将实时电网运行数据输入电网态势评估模型，通过计算与运行域中心距离，得到量化的电网态势风险评估指标。
[0038]其中，S1中运行域边界集的构建步骤为：
[0039]S11、获取电网历史运行数据集，其中，历史运行数据集包括各节点有无功出力、节点电压等电力运行状态和气象、电价等外部影响因素；
[0040]S12、依据电网运行域边界求解流程，获得运行域边界集。
[0041]其中，S2中训练集和验证集是基于电网历史运行数据集随机划分的；利用划分的训练集和验证集，基于深度自编码网络训练得到可视化电网态势评估模型，重复随机划分训练集5次并训练评估模型，减小训练集划分对模型的影响；
[0042]在S3中，将运行域边界工作点集输入可视化电网态势评估模型后，得到在三维可视化空间中的映射点，由各点包络构成的三维空间即为电网运行域。
[0043]在S4中，将实时电网运行数据输入可视化电网态势评估模型，得到该工作点在三维可视化空间中的映射点，根据S3中运行域边界点的三维空间质心，计算实时运行工作点到质心的距离，由此得到量化的电网态势风险评估值。
[0044]本实施例中的工作点为：电网某个运行状态，即某个瞬态下所有节点支路的功率电压数据以及运行方式。
[0045]电网运行域为：电网运行中使所有节点均满足安全运行约束条件工作点的集合；运行域给出了电力系统满足安全约束的最大出力范围，能够非常方便进行安全评价并优化系统状态。
[0046]运行边界定义为满足系统安全运行约束条件的临界工作点的集合。安全工作点和不安全工作点之间存在一个运行边界本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法，其特征在于，具体步骤为：根据电网历史运行数据集，构建运行域边界集；利用电网历史运行数据集，基于深度自编码网络生成电网态势评估模型；将运行域边界集输入电网态势评估模型，得到可视化运行域边界；将实时电网运行数据输入电网态势评估模型，通过计算与运行域中心距离，得到量化的电网态势风险评估值。2.根据权利要求1所述的一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法，其特征在于，运行域边界集的构建步骤为：获取电网历史运行数据集，其中，历史运行数据集包括电力运行状态和外部影响因素；基于电网历史运行数据集利用仿真拟合方法获得运行域边界集。3.根据权利要求1所述的一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法，其特征在于，基于深度自编码网络生成电网态势评估模型前，基于电网历史运行数据集多次随机划分训练集和验证集。4.根据权利要求1所述的一种基于运行域和深度自编码网络的电网态势评估方法，其特征在于，生成电网态势评估模型时，深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：房纪承，王永茂，杨冲，于金国，王建飞，高立胤，马吉洋，王晓霞，
申请(专利权)人：中电投新疆能源化工集团吐鲁番有限公司，
类型：发明
国别省市：