基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法、装置、设备及介质，基于电力系统当前在线方式，结合不同区域的新能源发电和负荷历史数据，预测未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式及概率；根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式，计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量；根据未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，设定不同档位的紧急控制下发量；计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后不同档位紧急控制下发量对应的电力系统的总风险，根据电力系统的总风险确定最佳紧急控制下发量。本发明专利技术提高了在线暂态安全稳定控制策略的适应性。略的适应性。略的适应性。

【技术实现步骤摘要】
基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及一种基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法、装置、设备及介质，属于电力系统自动控制


技术介绍

[0002]近年来，新能源装机容量不断增加，负荷水平不断提高，使得短周期方式下运行方式的不确定性增强，对电力系统安全运行和控制的影响逐渐扩大。
[0003]现有在线暂态稳定控制策略计算平均刷新周期为分钟级Δt，而在线控制策略要适应未来Δt至2Δt内的电力系统运行状态变化，其导致运行状态变化会随运行方式一起改变，这给在线控制策略的确定带来难处。
[0004]针对运行方式的不确定性，现有技术通过预测未来Δt至2Δt内运行方式功率波动的上下限，生成未来短周期对稳定性最恶劣的运行方式，即保守方式，以此作为制定控制策略的依据。但是，现有技术存在生成的控制量过于保守的问题。且新能源出力对稳定性的影响不均是单调递增或单调递减的。功率波动的上下限并不一定能对应稳定性最恶劣的运行方式，存在确定保守方式困难的问题。
[0005]因此，本领域技术人员急需要解决运行方式不确定情况下，在线暂态稳定控制的技术问题。

技术实现思路

[0006]目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法、装置、设备及介质。
[0007]技术方案：为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0008]第一方面，一种基于新能源波动不确定方式下风险代价的紧急控制方法，包括以下步骤：
[0009]基于电力系统当前在线方式，结合不同区域的新能源发电和负荷历史数据，预测未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式及对应的概率。
[0010]根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式，计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量。
[0011]根据未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，设定不同档位的紧急控制下发量。
[0012]根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后不同档位紧急控制下发量对应的电力系统的总风险，根据电力系统的总风险确定最佳紧急控制下发量。
[0013]进一步的，所述基于电力系统当前在线方式，结合不同区域的新能源发电和负荷历史数据，预测未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式及对应
的概率，包括如下步骤：
[0014]将不同地理空间下的新能源各场站按照所处地理信息进行聚类，得到聚类后所属不同区域的新能源各场站。
[0015]按不同区域对本区域内新能源各场站分别进行功率摄动，分析暂态功角稳定的灵敏度，将同一区域内新能源各场站分为稳定性影响为正的群，稳定性影响为负的群，并将属于稳定性影响为负的群的新能源场站加入本区域相邻的另一区域中，形成不同区域更新后的新能源各场站。
[0016]获取不同区域更新后的新能源各场站的发电历史出力数据，将未来短周期时间分为若干个单位时间段，下一个单位时间段的初始状态由上一个单位时间段结束时预测得到的新能源场站功率值确定。采用马尔可夫链和数值天气预报预测建立状态转移矩阵，每一个单位时间段生成一个状态转移矩阵，通过状态转移矩阵预测未来短周期内不同区域更新后的新能源各场站总的出力范围及概率。
[0017]根据未来短周期内不同区域内在线负荷计划数据获得不同区域内负荷波动情况及概率，将未来短周期内不同区域内更新后的新能源各场站总的出力范围及概率和负荷波动情况及概率进行叠加，将新能源各场站总的出力范围和负荷波动情况叠加后的结果作为未来短周期内不同区域内新能源和负荷的波动情况的概率运行方式i，将新能源各场站总的概率和负荷的概率叠加后的结果作为新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率λ
i
。
[0018]进一步的，所述根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式，计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，包括如下步骤：
[0019]根据量化仿真工具对未来短周期内某个单位时间段，某个区域新能源和负荷的波动情况的概率运行方式i进行时域仿真，预想故障j发生的概率为λ
j
，在某个区域电力系统当前在线方式控制策略的基础上，进行增加或减少可切机组或可切负荷的摄动，直到概率运行方式i发生预想故障j后，某个区域电力系统稳定裕度大于零，得到预想故障j对应的电力系统临界稳定的紧急控制量C
lim,i
，对未来短周期内所有单位时间段对应的各新能源和负荷的波动情况的概率运行方式分别进行时域仿真，得到未来短周期内所有单位时间段，某个区域对应的预想故障j对应的电力系统临界稳定的紧急控制量C
lim,i
，并获取所有紧急控制量C
lim,i
中最小的紧急控制量min C
lim,i
、最大的紧急控制量max C
lim,i
。
[0020]进一步的，所述根据未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，设定不同档位的紧急控制下发量，包括如下步骤：
[0021]在最小的紧急控制量min C
lim,i
、最大的紧急控制量max C
lim,i
之间设置K档，将第k档的紧急控制下发量C
k
作为某个区域电力系统未来短周期内的电力系统控制量,k∈K。
[0022]进一步的，所述根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后不同档位紧急控制下发量对应的电力系统的总风险，根据电力系统的总风险确定最佳紧急控制下发量，包括如下步骤：
[0023]根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率计算所有K档对应的紧急控制下发量C
k
的电力系统的总风险y(C
k
)。
[0024]当y(C
k
)最小时，对应的紧急控制下发量即为未来短周期内预想故障j下最佳紧急
控制下发量。
[0025]进一步的，所述地理信息为经度。
[0026]进一步的，所述电力系统的总风险y(C
k
)，计算公式如下：
[0027][0028]其中，λ
j
为预想故障j发生的概率，λ
i
为新能源和负荷的波动情况的概率方式i对应的概率，P
z
为单位容量下的控制成本，t为故障后控制持续的时间，P
m
为单位时间下的发电收益，P
n
为单位时间下的失稳代价。
[0029]第二方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面中任一所述的一种基于新能源波动不确定方式下风险代价的紧急控制方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：包括以下步骤：基于电力系统当前在线方式，结合不同区域的新能源发电和负荷历史数据，预测未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式及对应的概率；根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式，计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量；根据未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，设定不同档位的紧急控制下发量；根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后不同档位紧急控制下发量对应的电力系统的总风险，根据电力系统的总风险确定最佳紧急控制下发量。2.根据权利要求1所述的基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：所述基于电力系统当前在线方式，结合不同区域的新能源发电和负荷历史数据，预测未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式及对应的概率，包括如下步骤：将不同地理空间下的新能源各场站按照所处地理信息进行聚类，得到聚类后所属不同区域的新能源各场站；按不同区域对本区域内新能源各场站分别进行功率摄动，分析暂态功角稳定的灵敏度，将同一区域内新能源各场站分为稳定性影响为正的群，稳定性影响为负的群，并将属于稳定性影响为负的群的新能源场站加入本区域相邻的另一区域中，形成不同区域更新后的新能源各场站；获取不同区域更新后的新能源各场站的发电历史出力数据，将未来短周期时间分为若干个单位时间段，下一个单位时间段的初始状态由上一个单位时间段结束时预测得到的新能源场站功率值确定；采用马尔可夫链和数值天气预报预测建立状态转移矩阵，每一个单位时间段生成一个状态转移矩阵，通过状态转移矩阵预测未来短周期内不同区域更新后的新能源各场站总的出力范围及概率；根据未来短周期内不同区域内在线负荷计划数据获得不同区域内负荷波动情况及概率，将未来短周期内不同区域内更新后的新能源各场站总的出力范围及概率和负荷波动情况及概率进行叠加，将新能源各场站总的出力范围和负荷波动情况叠加后的结果作为未来短周期内不同区域内新能源和负荷的波动情况的概率运行方式i，将新能源各场站总的概率和负荷的概率叠加后的结果作为新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率λ
i
。3.根据权利要求1所述的基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：所述根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式，计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，包括如下步骤：根据量化仿真工具对未来短周期内某个单位时间段，某个区域新能源和负荷的波动情况的概率运行方式i进行时域仿真，预想故障j发生的概率为λ
j
，在某个区域电力系统当前在线方式控制策略的基础上，进行增加或减少可切机组或可切负荷的摄动，直到概率运行方式i发生预想故障j后，某个区域电力系统稳定裕度大于零，得到预想故障j对应的电力系统临界稳定的紧急控制量C
lim,i
，对未来短周期内所有单位时间段对应的各新能源和负荷的
波动情况的概率运行方式分别进行时域仿真，得到未来短周期内所有单位时间段，某个区域对应的预想故障j对应的电力系统临界稳定的紧急控制量C
lim,i
，并获取所有紧急控制量C
lim,i
中最小的紧急控制量minC
lim,i
、最大的紧急控制量maxC
lim,i
。4.根据权利要求1所述的基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：所述根据未来短周期内不同区域的发生预想故障后的紧急控制量，设定不同档位的紧急控制下发量，包括如下步骤：在最小的紧急控制量minC
lim,i
、最大的紧急控制量maxC
lim,i
之间设置K档，将第k档的紧急控制下发量C
k
作为某个区域电力系统未来短周期内的电力系统控制量,k∈K。5.根据权利要求1所述的基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：所述根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率计算未来短周期内不同区域的发生预想故障后不同档位紧急控制下发量对应的电力系统的总风险，根据电力系统的总风险确定最佳紧急控制下发量，包括如下步骤：根据未来短周期内不同区域的新能源和负荷的波动情况的概率运行方式对应的概率计算所有K档对应的紧急控制下发量C
k
的电力系统的总风险y(C
k
)；当y(C
k
)最小时，对应的紧急控制下发量即为未来短周期内预想故障j下最佳紧急控制下发量。6.根据权利要求2所述的基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：所述地理信息为经度。7.根据权利要求5所述的基于不确定方式下风险代价的紧急控制方法，其特征在于：所述电力系统的总风险y(C
k
)，计算公式如下：其中，λ
j
为预想故障j发生的概率，λ
i
为新能源和负荷的波动情况的概率方式i对应的概率，P
z
为单位容量下的控制成本，t为故障后控制持续的时间，P
m
为单位时间下的发电收益，P
n
为单位时间下的失稳代价。8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：其上存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：张红丽，陈秋萍，黄文睿，周波，陈刚，丁理杰，李威，刘福锁，王玉，吴雪莲，张承义，倪禛霖，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司国网四川省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：