一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法及系统

本发明属于电力系统的频率评估，具体涉及一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法及系统。

背景技术：

1、在大规模可再生能源并网以及大容量直流输电投运的背景下，电力系统的运行形态发生变化，新型电力系统成为今后电力系统的发展趋势，然而，由于高渗透率新能源出力的随机性与波动性，当新型电力系统参与到整个电力系统中运行时，使得整个电力系统的惯性水平降低以及备用容量减小，从而导致整个电力系统的调频能力变差，容易导致整个电力系统频率失稳事故的发生，电力系统频率失稳事故的发生表明电力系统频率安全裕度超过了设定阈值。同时，电网交直流、送受端耦合呈现出更加紧密的趋势，故障对电网运行的影响由局部转为全局，在这一背景下，系统频率失稳事故容易演化连锁故障，危害电力系统安全稳定运行。为了避免系统频率失稳事故的发生，可通过评估系统频率安全裕度，以当频率安全裕度在超过阈值时，及时对新能源系统进行检修维护。

2、目前电力系统的频率安全裕度评估方法主要有三种：时域仿真法、等值模型法以及基于数据驱动的人工智能方法。其中，时域仿真法为利用仿真软件对系统进行建模仿真，虽然精度较高，但是需要较长的时间进行仿真，另复杂系统的模型构建较为困难，因此难以用于在线分析；等值模型法为通过简化等效方式对系统进行建模仿真，但简化的要求较高，模型要求高，且后续评估结果准确性较低；人工智能方法为利用大量频率评估样本对模型进行训练，利用训练后的模型来评估，但在模型训练过程中对数据存在高依赖性，同时，由于“黑箱特性”难以充分体现频率评估过程中的物理意义。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法及系统，以克服现有频率评估方法存在的计算时间长、模型精度差的问题。

2、一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，包括以下步骤：

3、s1，利用待分析的新能源电力系统的新能源渗透率，及具有惯量支撑能力的比例引对sfr模型进行改进，得到频率评估关键指标的物理模型；

4、s2，建立频率评估关键指标的数据模型，利用频率评估数据集训练频率评估关键指标的数据模型；

5、s3，根据频率评估关键指标的物理模型和频率评估关键指标的数据模型建立物理-数据融合模型，确定物理-数据融合模型的融合系数；

6、s4，利用确定了融合系数的物理-数据融合模型获取新能源电力系统恢复后稳态频率和频率最大变化量，根据新能源电力系统恢复后稳态频率和频率最大变化量计算惯量系列指标，根据惯量系列指标计算新能源电力系统的频率安全裕度。

7、优选的，频率评估数据集包括静态数据和时序数据，利用静态数据和时序数据构建统一输入特征对，以利用统一输入特征对频率评估关键指标的数据模型进行训练。

8、优选的，静态数据包括新能源电力系统稳定运行期间负荷的电压及功率、发电机的类型、惯性时间常数、出力、功角、单位调节功率、阻尼系数、旋转备用水平以及节点频率、电压、功率；时序数据包括发生故障前后节点频率变化、发电机的出力、功角以及线路潮流。

9、优选的，所述方法还包括：利用频率评估数据集对频率评估关键指标的数据模型进行训练前，对频率评估数据集进行数据预处理。

10、优选的，数据预处理包括对频率评估数据集的特征量进行降维处理，降维后的特征量信息保留率η>0.8，信息重构误差eη>90％。

11、优选的，物理-数据融合模型为h(x)，由下式表示：

12、

13、其中，k表示融合模型中的单一模型数，取值2，f1(x)为物理模型，f2(x)为数据模型，和分别为物理模型和数据模型对应的融合系数。

14、优选的，所述惯量系列指标包括惯量储备系数、惯量安全裕度、惯量安全域面周比和惯量安全域波动系数。

15、一种高比例新能源电力系统的频率安全裕度计算系统，包括：物理模型构建模块、数据模型构建模块、融合模块和频率安全裕度计算模块；

16、物理模型构建模块：利用待分析的新能源电力系统的新能源渗透率及具有惯量支撑能力的比例引对sfr模型进行改进，得到频率评估关键指标的物理模型；

17、数据模型构建模块：建立频率评估关键指标的数据模型，利用频率评估数据集训练频率评估关键指标的数据模型；

18、融合模块：根据频率评估关键指标的物理模型和频率评估关键指标的数据模型建立物理-数据融合模型，确定物理-数据融合模型的融合系数；

19、频率安全裕度计算模块：根据确定了融合系数的物理-数据融合模型获取新能源电力系统恢复后稳态频率和频率最大变化量，根据新能源电力系统恢复后稳态频率和频率最大变化量计算惯量系列指标，根据惯量系列指标计算新能源电力系统的频率安全裕度。

20、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述新能源电力系统的频率安全裕度计算方法的步骤。

21、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述新能源电力系统的频率安全裕度计算方法的步骤。

22、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

23、本发明一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，根据频率评估关键指标的物理模型和频率评估关键指标的数据模型建立物理-数据融合模型，确定物理-数据融合模型的融合系数，对于应用人工智能方法处理时物理意义不够明确以及等值模型法模型精度不足的问题，利用改进的sfr模型提取关键影响因素，采用物理-数据融合模型的并行结构的数据结合模式，降低了模型对样本数据的依赖程度，提高了结果的可解释性，且精度相较于原来有所提升。针对高比例新能源系统的应用场景，将新能源渗透率以及相应的惯量支撑能力引入sfr模型的前馈支路，将传统sfr模型的适应场景推广到高比例新能源系统，提高了相应场景下模型的精度，提高了原有sfr模型的泛用性，优化了数据模型，利用降噪自动编码器实现多维负荷数据的特征优化，降低了特征维度，提高了海量特征下模型的计算速度。

24、利用频率评估数据集对频率评估关键指标的数据模型进行训练前，对频率评估数据集进行数据预处理，降低算法的复杂程度，提高计算速度。

技术特征：

1.一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，频率评估数据集包括静态数据和时序数据，利用静态数据和时序数据构建统一输入特征，以利用统一输入特征对频率评估关键指标的数据模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，静态数据包括新能源电力系统稳定运行期间负荷的电压及功率、发电机的类型、惯性时间常数、出力、功角、单位调节功率、阻尼系数、旋转备用水平以及节点频率、电压、功率；时序数据包括新能源电力系统发生故障前后节点频率变化、发电机的出力、功角以及线路潮流。

4.根据权利要求1所述的一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，利用频率评估数据集对频率评估关键指标的数据模型进行训练前，所述方法还包括：对频率评估数据集进行数据预处理。

5.根据权利要求4所述的一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，数据预处理包括对频率评估数据集的特征量进行降维处理，降维后的特征量信息保留率η>0.8，信息重构误差eη>90％。

6.根据权利要求4所述的一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，物理-数据融合模型为h(x)，由下式表示：

7.根据权利要求1所述的一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法，其特征在于，所述惯量系列指标包括惯量储备系数、惯量安全裕度、惯量安全域面周比和惯量安全域波动系数。

8.一种高比例新能源电力系统的频率安全裕度计算系统，其特征在于，包括：物理模型构建模块、数据模型构建模块、融合模块和频率安全裕度计算模块；

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述新能源电力系统的频率安全裕度计算方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述新能源电力系统的频率安全裕度计算方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种新能源电力系统的频率安全裕度计算方法及系统，根据频率评估关键指标的物理模型和频率评估关键指标的数据模型建立物理‑数据融合模型，确定物理‑数据融合模型的融合系数，对于应用人工智能方法处理时物理意义不够明确以及等值模型法模型精度不足的问题，利用改进的SFR模型提取关键影响因素，采用物理‑数据融合模型的并行结构的数据结合模式，降低了模型对样本数据的依赖程度，提高了结果的可解释性，且精度相较于原来有所提升。本发明提高了相应场景下模型的精度，提高了原有SFR模型的泛用性，优化了数据模型，利用降噪自动编码器实现多维负荷数据的特征优化，降低了特征维度，提高了海量特征下模型的计算速度。

技术研发人员：谢海鹏,程肖峰,陈昱丞,汪挺,马欢
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15