一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，其步骤为：首先，根据电网实际调度规则搭建简化的开机方式优化模型；并根据简化的开机方式优化模型构建系统等效惯量中长期预测历史数据集；其次，利用主成分分析对系统等效惯量进行处理，得到系统等效惯量的主要影响因素；最后，以主要影响因素为自变量，标准化后的系统等效惯量为因变量，进行多元OLS回归，反标准化后得到主要影响因素与系统等效惯量之间的解析模型。本发明专利技术根据负荷发展与电源规划情况，可以对未来典型方式下的系统惯量水平进行推演，预估不同运行方式下系统惯量的演化趋势，从而为非同步电源高占比电力系统频率稳定研究奠定基础。比电力系统频率稳定研究奠定基础。比电力系统频率稳定研究奠定基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法


[0001]本专利技术涉及电力系统规划
，特别是指一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法。

技术介绍

[0002]由于惯量响应迅速且持续时间短，在当前的电网调度运行中缺乏对系统惯量特性及其变化态势的准确评判。对于规划和调度运行部门而言，可能因未提前准确掌握系统真实惯量水平，而致使系统在低惯量运行场景下发生大扰动事件时切负荷风险增大，难以有效保障高比例新能源接入下系统抵御大容量有功冲击的适应性。
[0003]对于系统惯量中长期趋势预测，现有的预测方法仅考虑单一影响因素对系统惯量的影响，在仅考虑同步机惯量形式的前提下，分别挖掘净负荷以及新能源渗透率与系统等效惯量之间的量化关系。由于系统等效惯量受多重因素影响，根据净负荷/新能源渗透率数据得到的未来系统惯量变化趋势过于粗糙，预测准确率较差，因此需进一步研究多重影响因素与系统等效惯量之间的量化关系，构建系统等效惯量与各影响因素的解析模型。根据负荷发展与电源规划情况，对未来典型方式下的系统惯量水平进行推演，从而为新能源高占比电力系统频率稳定研究奠定基础。此外，系统等效惯量由新能源出力大小、交直流馈入容量和同步机组运行状态所决定，但在规划层面同步机组历史运行状态不可获取，为此，根据电网实际调度规则来搭建简化的开机方式优化模型对于系统等效惯量中长期预测数据库的构建具有重要意义。

技术实现思路

[0004]针对上述
技术介绍
中存在的不足，本专利技术提出了一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，量化多重影响因素与系统等效惯量之间的关系，解决了系统模型预测准确率较差的技术问题。
[0005]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0006]一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，其步骤如下：
[0007]步骤S1：根据电网实际调度规则搭建简化的开机方式优化模型；
[0008]步骤S2：根据简化的开机方式优化模型计算历史系统等效惯量，并根据历史系统等效惯量构建系统等效惯量中长期预测历史数据集；
[0009]步骤S3：利用主成分分析对系统等效惯量进行处理，得到系统等效惯量的主要影响因素；
[0010]步骤S4：以主要影响因素为自变量，标准化后的系统等效惯量为因变量，进行多元OLS回归，反标准化后得到主要影响因素与系统等效惯量之间的解析模型；
[0011]步骤S5：根据解析模型以及能源发展规划数据，对未来系统惯量水平进行推演，预估不同运行方式下系统惯量的演化趋势。
[0012]所述简化的开机方式优化模型包括目标函数和约束条件；
[0013]目标函数为：
[0014][0015]式中，C
w,d,t
为第d天t时刻的系统弃风量，C
pv,d,t
为第d天t时刻的系统弃光量；
[0016]约束条件为：
[0017][0018][0019][0020][0021][0022][0023][0024]式中，表示火电机组i的技术最小出力，表示火电机组i的技术最大出力；x
i,d
为火电机组第d天开停机状态变量，0代表停运，1代表运行；为第d天最高负荷水平，为第d天最低负荷水平；为第d天负荷峰值时水电机组输出功率，为第d天负荷峰值时风电机组输出功率，为第d天负荷峰值时光伏电站输出功率，为第d天负荷峰值时直流和交流联络线馈入容量，为第d天负荷谷值时水电机组输出功率，为第d天负荷谷值时风电机组输出功率，为第d天负荷谷值时光伏电站输出功率，为第d天负荷谷值时直流和交流联络线馈入容量；C
w,d,'t'
为第d天负荷峰值对应时刻的弃风弃光量，C
pv,d,'t'
为第d天负荷谷值对应时刻的弃风弃光量；R为备用容量系数；P
G,i,d,t
为在第d天t时刻火电机组发出的有功功率，P
H,d,t
为在第d天t时刻水电机组发出的有功功率，P
w,d,t
为在第d天t时刻风电场发出的有功功率，P
pv,d,t
为在第d天t时刻光伏电站发出的有功功率，P
hvdc+tie,d,t
为在第d天t时刻直流和交流联络线馈入容量；P
D,d,t
为第d天t时刻的负荷值；P
G,min
为火电机组最小开机容量；U
ramp,i
为火电机组i在单位时间内的上爬坡速率，D
ramp,i
为火电机组i在单位时间内的下爬坡速率。
[0025]在步骤S2中，根据所构建的简化的开机方式优化模型得到同步机组历史运行状态，根据同步机组历史运行状态以及已知的新能源出力大小、交直流馈入容量计算得出历史系统等效惯量；由历史系统等效惯量、非同步电源出力、非同步电源渗透率以及净负荷数据构成系统等效惯量中长期预测历史数据。
[0026]在步骤S3中，利用主成分分析对系统等效惯量进行处理的方法包括：
[0027]S31：对系统等效惯量中长期预测历史数据集进行分析，选取系统等效惯量主要影响因素作为输入数据，设样本集中有n个样本和m个变量x＝[x1，x2，
…
，x
m
]，得到样本集原始矩阵x：
[0028][0029]S32：对数据进行标准化处理，得到标准化后的自变量矩阵x
*
；
[0030][0031][0032][0033]式中：x
i'j
代表第i'个样本的第j个变量标准化前的样本数据，代表第i'个样本的第j个变量标准化后的样本数据；为样本中第j个变量的平均值，S
j
为样本中第j个变量的标准差，i'＝1，2，
…
，n；j＝1，2，
…
，m；
[0034]S33：计算标准化后自变量矩阵x
*
的相关系数矩阵R的特征值和对应的特征向量，把它们按照特征值从大到小的顺序排列，其中特征值为：λ1≥λ2≥
…
≥λ
m
≥0；其对应的特征向量为：L＝(l1,l2,
…
,l
m
)；
[0035][0036]其中，R
i”j
为第i”个变量与第j个变量之间的相关系数；S
i”表示第i”个变量的标准差，表示第i”个变量的标准化数据，表示第j个变量的标准化数据；
[0037]S34：计算前k项变量的累积贡献率a
sk
；
[0038][0039][0040]其中，a
j
为第j个变量的贡献率；
[0041]S35：将步骤S34的累积贡献率与贡献率阈值进行比较，若累积贡献率大于贡献率阈值，则将前k项变量作为主成分F＝[F1，F2，
…
，F
k
]，k<m，否则，更新k重新计算累积贡献率，直至累积贡献率大于贡献率阈值。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，其特征在于，其步骤如下：步骤S1：根据电网实际调度规则搭建简化的开机方式优化模型；步骤S2：根据简化的开机方式优化模型计算历史系统等效惯量，并根据历史系统等效惯量构建系统等效惯量中长期预测历史数据集；步骤S3：利用主成分分析对系统等效惯量进行处理，得到系统等效惯量的主要影响因素；步骤S4：以主要影响因素为自变量，标准化后的系统等效惯量为因变量，进行多元OLS回归，反标准化后得到主要影响因素与系统等效惯量之间的解析模型；步骤S5：根据解析模型以及能源发展规划数据，对未来系统惯量水平进行推演，预估不同运行方式下系统惯量的演化趋势。2.根据权利要求1所述的基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，其特征在于，所述简化的开机方式优化模型包括目标函数和约束条件；目标函数为：式中，C
w,d,t
为第d天t时刻的系统弃风量，C
pv,d,t
为第d天t时刻的系统弃光量；约束条件为：约束条件为：约束条件为：约束条件为：约束条件为：约束条件为：约束条件为：式中，表示火电机组i的技术最小出力，表示火电机组i的技术最大出力；x
i,d
为火电机组第d天开停机状态变量，0代表停运，1代表运行；为第d天最高负荷水平，为第d天最低负荷水平；为第d天负荷峰值时水电机组输出功率，为第d天负荷峰值时风电机组输出功率，为第d天负荷峰值时光伏电站输出功率，
为第d天负荷峰值时直流和交流联络线馈入容量，为第d天负荷谷值时水电机组输出功率，为第d天负荷谷值时风电机组输出功率，为第d天负荷谷值时光伏电站输出功率，为第d天负荷谷值时直流和交流联络线馈入容量；C
w,d,'t'
为第d天负荷峰值对应时刻的弃风弃光量，C
pv,d,'t'
为第d天负荷谷值对应时刻的弃风弃光量；R为备用容量系数；P
G,i,d,t
为在第d天t时刻火电机组发出的有功功率，P
H,d,t
为在第d天t时刻水电机组发出的有功功率，P
w,d,t
为在第d天t时刻风电场发出的有功功率，P
pv,d,t
为在第d天t时刻光伏电站发出的有功功率，P
hvdc+tie,d,t
为在第d天t时刻直流和交流联络线馈入容量；P
D,d,t
为第d天t时刻的负荷值；P
G,min
为火电机组最小开机容量；U
ramp,i
为火电机组i在单位时间内的上爬坡速率，D
ramp,i
为火电机组i在单位时间内的下爬坡速率。3.根据权利要求1或2所述的基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，其特征在于，在步骤S2中，根据所构建的简化的开机方式优化模型得到同步机组历史运行状态，根据同步机组历史运行状态以及已知的新能源出力大小、交直流馈入容量计算得出历史系统等效惯量；由历史系统等效惯量、非同步电源出力、非同步电源渗透率以及净负荷数据构成系统等效惯量中长期预测历史数据。4.根据权利要求3所述的基于拟合模型的电力系统等效惯量中长期预测方法，其特征在于，在步骤S3中，利用主成分分析对系统等...

【专利技术属性】
技术研发人员：于琳琳，毛玉宾，蒋小亮，张凯南，巴文岚，陈姝彧，晏昕童，贾鹏，程昱明，张丽华，李甜甜，邵红博，袁佳佳，丁咚，吴江，文云峰，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司驻马店供电公司湖南大学，
类型：发明
国别省市：