【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，特别涉及一种电网可用输电能力在线评估方法及系统。
技术介绍
1、目前，我国已经建成全世界规模最大、电压等级最高的交直流混联电网。交直流混联电网的形成使得电网的大范围资源优化配置能力得到显著提高，但同时也使得电力系统的安全稳定运行受到了更为严峻的挑战。交直流混联电网内交直流、送受端耦合紧密，存在局部故障影响全局安全运行的风险。历史上发生的多次大停电事故表明，如果在电力系统中输送的功率超过其承载能力时出现初始故障，则非常容易引发连锁故障，并最终导致如电网崩溃等严重的事故发生。而通过实时监控电力系统内所有输电线路的功率情况，确保不超过其最大输电能力(total transfer capability,ttc)，能够有效预防系统故障的发生。
2、考虑到交直流混联电网结构复杂，线路数量众多，实时监控所有输电线路将会明显增大调度人员的工作负担，延缓其决策速度。而只监控电网中易发生故障的输电线路能够在保证电网整体安全性的基础上，有效提升调度人员的决策速度。关键输电断面反映了系统中的安全薄弱环节，是调度员进行安全风险监控和分析决策时重点关注对象。考虑到过高地估计断面最大输电能力将会降低系统安全可靠水平，易发生危险事故；而过低地估计断面最大输电能力，又会使现有资源不能得到充分利用，降低电力系统运行的经济性。因此，对关键输电断面的最大传输能力进行快速、准确地评估具有重要意义。
3、传统基于直流潮流法计算最大输电能力忽略了系统的非线性因素，计算误差较大，且无法考虑与电压和无功功率相关的安全约束条件，以及
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种电网可用输电能力在线评估方法及系统，以解决现有技术中的上述问题。
2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
3、根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种电网可用输电能力在线评估方法。
4、在一个实施例中，所述电网可用输电能力在线评估方法，包括：
5、对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征；
6、对所述稳态运行特征进行潮流计算和时域仿真计算，得到于所述稳态运行特征的ttc标签值；
7、将所述稳态运行特征、所述ttc标签值以及预先配置的预想故障位置编码作为数据样本；
8、利用堆叠降噪自动编码器作为深度学习模型，并利用多个支持向量回归机作为浅层学习集成模型，并基于所述深度学习模型和所述浅层学习集成模型构建ttc评估模型；
9、利用所述数据样本对所述ttc评估模型进行训练，并将训练后的ttc评估模型应用于电力系统进行电网可用输电能力在线评估。
10、在一个实施例中，所述稳态运行特征包括风电有功功率、负荷有功功率、负荷无功功率、发电机有功功率以及发电机无功功率。
11、在一个实施例中，对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征包括：
12、基于日前的风电、负荷预测结果和调度计划，获取系统网架结构、开机方式以及风电有功功率和负荷有功功率以及负荷无功功率的波动区间信息；
13、在相应区间内随机波动风电有功功率和负荷有功功率以及负荷无功功率，并根据系统的功率平衡约束和预定的功率分配原则调整各发电机的功率，得到发电机有功功率和发电机无功功率。
14、在一个实施例中，所述的电网可用输电能力在线评估方法，还包括：基于相关性快速过滤法对所述稳态运行特征进行ttc计算无关特征过滤处理。
15、在一个实施例中，所述预想故障位置编码通过one-hot编码方式对预想故障位置进行编码获得。
16、在一个实施例中，所述堆叠降噪自动编码器的隐藏层特征用于直接预测输电能力，且，所述堆叠降噪自动编码器的损失函数为：
17、
18、
19、式中，yi为输电能力实际值；为输电能力的预测值；n为训练样本数；λ为l2正则化项的系数；k1、k2均为权重系数；n为隐藏层节点数。
20、在一个实施例中，所述堆叠降噪自动编码器通过二代非支配排序遗传算法对隐藏层节点数进行自适应优化选取。
21、在一个实施例中，所述支持向量回归机通过径向基函数对支持向量回归机惩罚因子c值及其核函数参数g值进行优化；且利用均方根误差和平均相对误差作为所述支持向量回归机的性能评价指标。
22、根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种电网可用输电能力在线评估系统。
23、在一个实施例中，所述电网可用输电能力在线评估系统，包括：
24、特征获取模块，用于对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征；
25、标签获取模块，用于对所述稳态运行特征进行潮流计算和时域仿真计算，得到于所述稳态运行特征的ttc标签值；
26、样本获取模块，用于将所述稳态运行特征、所述ttc标签值以及预先配置的预想故障位置编码作为数据样本；
27、模型构建模块，用于利用堆叠降噪自动编码器作为深度学习模型，并利用多个支持向量回归机作为浅层学习集成模型，并基于所述深度学习模型和所述浅层学习集成模型构建ttc评估模型；
28、模型评估模块，用于利用所述数据样本对所述ttc评估模型进行训练，并将训练后的ttc评估模型应用于电力系统进行电网可用输电能力在线评估。
29、在一个实施例中，所述稳态运行特征包括风电有功功率、负荷有功功率、负荷无功功率、发电机有功功率以及发电机无功功率。
30、在一个实施例中，所述特征获取模块在对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征时，基于日前的风电、负荷预测结果和调度计划，获取系统网架结构、开机方式以及风电有功功率和负荷有功功率以及负荷无功功率的波动区间信息；在相应区间内随机波动风电有功功率和负荷有功功率以及负荷无功功率，并根据系统的功率平衡约束和预定的功率分配原则调整各发电机的功率，得到发电机有功功率和发电机无功功率。
31、在一个实施例中，所述电网可用输电能力在线评估系统，还包括：特征过滤模块，用于基于相关性快速过滤法对所述稳态运行特征进行ttc计算无关特征过滤处理。
32、在一个实施例中，所述预想故障位置编码通过one-hot编码方式对预想故障位置进行编码获得。
33、在一个实施例中，所述堆叠降噪自动编码器的隐藏层特征用于直接预测输电能力，且，所述堆叠降噪自动编码器的损失函数为：
34、
35、
36、式中，yi为输电能力实际值；为输电能力的预测值；n为训本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述稳态运行特征包括风电有功功率、负荷有功功率、负荷无功功率、发电机有功功率以及发电机无功功率。
3.根据权利要求2所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征包括：
4.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，还包括：基于相关性快速过滤法对所述稳态运行特征进行TTC计算无关特征过滤处理。
5.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述预想故障位置编码通过one-hot编码方式对预想故障位置进行编码获得。
6.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述堆叠降噪自动编码器的隐藏层特征用于直接预测输电能力，且，所述堆叠降噪自动编码器的损失函数为：
7.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述堆叠降噪自动编码器通过二代非支配排序遗传算法对隐藏层节
8.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述支持向量回归机通过径向基函数对支持向量回归机惩罚因子c值及其核函数参数g值进行优化；且利用均方根误差和平均相对误差作为所述支持向量回归机的性能评价指标。
9.一种电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述稳态运行特征包括风电有功功率、负荷有功功率、负荷无功功率、发电机有功功率以及发电机无功功率。
11.根据权利要求10所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述特征获取模块在对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征时，基于日前的风电、负荷预测结果和调度计划，获取系统网架结构、开机方式以及风电有功功率和负荷有功功率以及负荷无功功率的波动区间信息；在相应区间内随机波动风电有功功率和负荷有功功率以及负荷无功功率，并根据系统的功率平衡约束和预定的功率分配原则调整各发电机的功率，得到发电机有功功率和发电机无功功率。
12.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，还包括：特征过滤模块，用于基于相关性快速过滤法对所述稳态运行特征进行TTC计算无关特征过滤处理。
13.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述预想故障位置编码通过one-hot编码方式对预想故障位置进行编码获得。
14.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述堆叠降噪自动编码器的隐藏层特征用于直接预测输电能力，且，所述堆叠降噪自动编码器的损失函数为：
15.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述堆叠降噪自动编码器通过二代非支配排序遗传算法对隐藏层节点数进行自适应优化选取。
16.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述支持向量回归机通过径向基函数对支持向量回归机惩罚因子c值及其核函数参数g值进行优化；且利用均方根误差和平均相对误差作为所述支持向量回归机的性能评价指标。
...【技术特征摘要】
1.一种电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述稳态运行特征包括风电有功功率、负荷有功功率、负荷无功功率、发电机有功功率以及发电机无功功率。
3.根据权利要求2所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，对配电网进行稳态运行分析，得到配电网的稳态运行特征包括：
4.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，还包括：基于相关性快速过滤法对所述稳态运行特征进行ttc计算无关特征过滤处理。
5.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述预想故障位置编码通过one-hot编码方式对预想故障位置进行编码获得。
6.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述堆叠降噪自动编码器的隐藏层特征用于直接预测输电能力，且，所述堆叠降噪自动编码器的损失函数为：
7.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述堆叠降噪自动编码器通过二代非支配排序遗传算法对隐藏层节点数进行自适应优化选取。
8.根据权利要求1所述的电网可用输电能力在线评估方法，其特征在于，所述支持向量回归机通过径向基函数对支持向量回归机惩罚因子c值及其核函数参数g值进行优化；且利用均方根误差和平均相对误差作为所述支持向量回归机的性能评价指标。
9.一种电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的电网可用输电能力在线评估系统，其特征在于，所述稳态运行特征包括风电有...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵康，蒋哲，程定一，朱元振，周宁，张冰，邢法财，房俏，马琳琳，刘文学，苗伟威，马欢，武诚，田浩，李新，汪挺，乔立同，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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