一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)仿真領(lǐng)域，具體涉及一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對(duì)大型電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)研宄感興趣的一般只有其中一個(gè)區(qū)域，稱為研宄系統(tǒng)；而 對(duì)距此區(qū)域較遠(yuǎn)的區(qū)域，研宄中只考慮其對(duì)研宄區(qū)域的影響而不必詳細(xì)描述其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的 區(qū)域，稱為外部區(qū)域。在研宄時(shí)，往往將外部系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)等值來(lái)顯著降低計(jì)算量并突出主 要特征。目前，動(dòng)態(tài)等值方法可分為3大類，分別為：同調(diào)等值法、模式等值法與估計(jì)等值 法。估計(jì)等值法的基本思想是將外部系統(tǒng)看作"黑箱子"，根據(jù)等值要求或等值模型應(yīng)用目 的選擇等值模型代替，然后采用辨識(shí)的方法，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)量，辨識(shí)等值模型的參數(shù)，實(shí)現(xiàn) 動(dòng)態(tài)等值，其等值要求是保證等值前后區(qū)間主要振蕩模式不變。動(dòng)態(tài)等值核心是把握外部 系統(tǒng)對(duì)研宄系統(tǒng)的影響，而這種影響可通過(guò)研宄聯(lián)絡(luò)線動(dòng)態(tài)潮流體現(xiàn)，故實(shí)際應(yīng)用中的量 測(cè)量一般為從聯(lián)絡(luò)線上提取的功率振蕩或電壓變化等信息，然后采用辨識(shí)算法獲得等值模 型參數(shù)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是只根據(jù)邊界處及內(nèi)部系統(tǒng)的量測(cè)量，不需要外部系統(tǒng)的詳細(xì)數(shù)據(jù) 即可進(jìn)行，因此更優(yōu)于另外兩種方法。但是由于不同擾動(dòng)引起的系統(tǒng)響應(yīng)各不相同，使得等 值模型及參數(shù)僅針對(duì)某一特定擾動(dòng)下的輸入輸出是嚴(yán)格的，不能準(zhǔn)確描述其它擾動(dòng)。因此， 運(yùn)用估計(jì)等值法對(duì)相同的外部區(qū)域進(jìn)行等值時(shí)，由于研宄系統(tǒng)中擾動(dòng)不同，得到的等值模 型參數(shù)也不盡相同，不具有一般性。當(dāng)電力系統(tǒng)仿真計(jì)算中要想獲得某一未知擾動(dòng)的響應(yīng) 曲線時(shí)，無(wú)論選擇任何已知擾動(dòng)所得等值模型的參數(shù)都是缺乏依據(jù)的，其誤差也無(wú)法估量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對(duì)上述情況的不足，提供一種以量測(cè)數(shù)據(jù)為基 礎(chǔ)，具有泛化能力的電力系統(tǒng)估計(jì)等值方法，該方法中，等值模型及參數(shù)不僅能描述特定的 擾動(dòng)，還對(duì)其它未給定的擾動(dòng)具有一定的解釋能力，使其具有較強(qiáng)的泛化能力，并能成為分 析研宄系統(tǒng)安全穩(wěn)定性的一般性模型，彌補(bǔ)了目前運(yùn)用估計(jì)等值法對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)等 值時(shí)，等值模型及參數(shù)僅能準(zhǔn)確描述某一特定擾動(dòng)的不足。
[0004] 為解決上述問題和達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供的一種具有泛化能力的水電集群動(dòng) 態(tài)等值方法通過(guò)以下技術(shù)方案加以實(shí)現(xiàn)：一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，包 括如下步驟：
[0005] 1)建立水電集群動(dòng)態(tài)等值模型；
[0006] 2)針對(duì)不同擾動(dòng)下的量測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)水電集群動(dòng)態(tài)等值參數(shù)進(jìn)行等值，并利用粒子群 優(yōu)化算法依據(jù)響應(yīng)曲線辨識(shí)出各個(gè)擾動(dòng)下等值模型的參數(shù)；
[0007] 3)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中PCA方法對(duì)動(dòng)態(tài)等值模型參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，降低參數(shù)維度，形成 建立泛化等值模型的初始化數(shù)據(jù)；
[0008] 4)以支持向量機(jī)為工具，建立動(dòng)態(tài)等值模型參數(shù)的特征樣本空間；
[0009] 5)對(duì)特征樣本空間的支持向量進(jìn)行多曲線擬合參數(shù)辨識(shí)，建立具有泛化能力的動(dòng) 態(tài)等值模型及參數(shù)。
[0010] 進(jìn)一步的，所述步驟1)中建立水電集群動(dòng)態(tài)等值模型為等值發(fā)電機(jī)模型和等值 負(fù)荷模型。
[0011] 進(jìn)一步的，所述步驟2)中獲得的量測(cè)數(shù)據(jù)為聯(lián)絡(luò)線上的有功功率和無(wú)功功率曲 線。
[0012] 進(jìn)一步的，所述步驟3)應(yīng)用PCA方法建立初始化數(shù)據(jù)包括以下步驟：
[0013] (3-1)針對(duì)所有等值模型參數(shù)，計(jì)算每一維數(shù)據(jù)的平均值；
[0014] (3-2)計(jì)算每一維數(shù)據(jù)與其平均值的差值并構(gòu)建協(xié)方差矩陣；
[0015] (3-3)求取協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量；
[0016] (3-4)計(jì)算前q個(gè)最大特征值的貢獻(xiàn)率，所述貢獻(xiàn)率為所選取的特征值的和與所 有特征值的和的比，使其大于預(yù)定閾值，確定q值，其中，所述預(yù)定閾值為〇. 85或0. 9,該q 值為貢獻(xiàn)率大于預(yù)定閾值的個(gè)數(shù)；
[0017] (3-5)將前q個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量與等值模型參數(shù)構(gòu)成的矩陣做積，得 到降維后的等值模型參數(shù)。
[0018] 進(jìn)一步的，所述步驟4)為應(yīng)用支持向量機(jī)并根據(jù)降維后的等值模型參數(shù)建立動(dòng) 態(tài)等值模型參數(shù)的特征樣本空間，包括以下步驟：
[0019] (4-1)設(shè)定核函數(shù)K(Xi，Xj)為高斯函數(shù)，其中，i，j = 1，2,3......P，P為樣本的 個(gè)數(shù)，即降維后等值模型數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；Xi，\為樣本空間中的樣本，即為降維后的某一個(gè)等 值模型參數(shù)；
[0020] (4-2)利用SMO算法求解下式（1)的二次規(guī)劃問題，得到Iagrange乘子α的最優(yōu) 解向量；
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，其特征在于，包括如下步驟： 1) 建立水電集群動(dòng)態(tài)等值模型； 2) 針對(duì)不同擾動(dòng)下的量測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)水電集群動(dòng)態(tài)等值參數(shù)進(jìn)行等值，并利用粒子群優(yōu)化 算法依據(jù)響應(yīng)曲線辨識(shí)出各個(gè)擾動(dòng)下等值模型的參數(shù)； 3) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中PCA方法對(duì)動(dòng)態(tài)等值模型參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，降低參數(shù)維度，形成建立 泛化等值模型的初始化數(shù)據(jù)； 4) 以支持向量機(jī)為工具，建立動(dòng)態(tài)等值模型參數(shù)的特征樣本空間； 5) 對(duì)特征樣本空間的支持向量進(jìn)行多曲線擬合參數(shù)辨識(shí)，建立具有泛化能力的動(dòng)態(tài)等 值模型及參數(shù)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，其特征在于， 所述步驟1)中建立水電集群動(dòng)態(tài)等值模型為建立等值發(fā)電機(jī)模型和等值負(fù)荷模型。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，其特征在于， 所述步驟2)中所述的量測(cè)數(shù)據(jù)為聯(lián)絡(luò)線上的有功功率和無(wú)功功率曲線。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，其特征在于， 所述步驟3)中應(yīng)用PCA方法建立初始化數(shù)據(jù)包括以下步驟： (3-1)針對(duì)所有等值模型參數(shù)，計(jì)算每一維數(shù)據(jù)的平均值； (3-2)計(jì)算每一維數(shù)據(jù)與其平均值的差值并構(gòu)建協(xié)方差矩陣； (3-3)求取協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量； (3-4)計(jì)算前q個(gè)最大特征值的貢獻(xiàn)率，所述貢獻(xiàn)率為所選取的特征值的和與所有特 征值的和的比，使其大于預(yù)定閾值，確定q值； (3-5)將前q個(gè)最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量與等值模型參數(shù)構(gòu)成的矩陣做積，得到降 維后的等值模型參數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，其特征在于， 所述步驟4)為應(yīng)用支持向量機(jī)并根據(jù)降維后的等值模型參數(shù)建立動(dòng)態(tài)等值模型參數(shù)的特 征樣本空間，包括以下步驟： (4-1)設(shè)定核函數(shù)K(XpXj)為高斯函數(shù)，其中，i，j = 1，2,3......p，p為樣本的個(gè)數(shù)， 即降維后等值模型數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)；Xi，\為樣本空間中的樣本，即為降維后的某一個(gè)等值模型 參數(shù)； (4-2)利用SMO算法求解下式（1)的二次規(guī)劃問題，得到Iagrange乘子α的最優(yōu)解向 量；
其中α i、α j分別代表樣本點(diǎn)X i、Xj的Iagrange乘子。 (4-3)取大于0的Cli所對(duì)應(yīng)的樣本為支持向量，并引入到最小超球的球面上。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，其特征在于， 所述步驟5)對(duì)支持向量進(jìn)行多曲線擬合參數(shù)辨識(shí)，建立具有泛化能力的動(dòng)態(tài)等值模型及 參數(shù)，包括以下步驟： (5-1)根據(jù)支持向量找出與其對(duì)應(yīng)的降維前的等值模型參數(shù)； (5-2)根據(jù)降維前的等值模型參數(shù)找出與其對(duì)應(yīng)的聯(lián)絡(luò)線功率響應(yīng)曲線； (5-3)以多曲線擬合參數(shù)辨識(shí)為工具，利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)等值模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化， 最終獲得具有泛化能力的等值模型及參數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種具有泛化能力的水電集群動(dòng)態(tài)等值方法，該方法包括如下步驟：建立水電集群動(dòng)態(tài)等值模型；辨識(shí)出各個(gè)擾動(dòng)下等值模型的參數(shù)；形成建立泛化等值模型的初始化數(shù)據(jù)；建立動(dòng)態(tài)等值模型參數(shù)的特征樣本空間；建立具有泛化能力的動(dòng)態(tài)等值模型及參數(shù)。本發(fā)明具有很好的泛化能力，彌補(bǔ)了目前運(yùn)用一般估計(jì)等值法對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)等值時(shí)，等值模型及參數(shù)僅能準(zhǔn)確描述某一特定擾動(dòng)的不足。
【IPC分類】G06Q10-04, G06Q50-06
【公開號(hào)】CN104834970
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510225198
【發(fā)明人】史華勃, 王曉茹, 李甘, 胡柏瑋, 湯凡, 王彪, 丁理杰
【申請(qǐng)人】國(guó)網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院, 西南交通大學(xué), 國(guó)家電網(wǎng)公司
【公開日】2015年8月12日
【申請(qǐng)日】2015年5月6日