CN103455716A - 一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法 - Google Patents

一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法 Download PDF

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CN103455716A CN2013103714704A CN201310371470A CN103455716A CN 103455716 A CN103455716 A CN 103455716A CN 2013103714704 A CN2013103714704 A CN 2013103714704A CN 201310371470 A CN201310371470 A CN 201310371470A CN 103455716 A CN103455716 A CN 103455716A
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Abstract

本发明公开了一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，包括：利用现有的历史负荷数据，采用负荷预测数学模型，对预测日的风电功率数据进行超短期负荷预测；参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测；根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划；基于负荷预测数据、发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度。该方法，可以实现电网稳定性好和电网安全性好的优点。

Description

一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法
技术领域
本发明涉及风电并网技术领域，具体地，涉及一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法。
背景技术
由于风能具有随机性与间歇性的特点，使得风能的利用具有一定的不确定性。同时，随着现代风力发电技术的不断进步，风电机组的单机容量不断增大。风电场越来越多地采用大规模集中接入输电网络的方式，这使得风电对电网的影响不断增大。由于风力资源分布的限制，风电场大多建设在电网的末端，网络结构比较薄弱，承受冲击能力有限。一方面，风力机组在端电压过低时为了自身安全会主动切除，这将使系统突然失去电源，造成系统的不稳定；另一方面，风电场出力过高则有可能降低电网的电压安全裕度，容易导致电压崩溃。所以在大规模风电并网运行时必然会对电网的电压稳定性将造成了不可忽视的影响。
早期人们简单地将电力系统电压失稳问题看作系统过载引起，从而将其视为静态问题，利用代数方程研究电压的稳定性，较为常用的方法是连续潮流法。在连续潮流计算过程中，负荷和发电机出力的增长模式都会对电压稳定裕度的计算结果产生影响。
在传统的电压稳定裕度计算中通常采用负荷和发电机出力等比例等功率因数增长模式，但这种增长模式不能给出一个完全贴近系统真实情形的裕度值，也不能计及风电接入对电力系统电压稳定性的影响，更加合理的模式应该参考实际电网的负荷预测数据和风电功率预测数据，由负荷预测数据和风电功率预测数据给出一个合理的负荷以及发电机出力增长方向。为此，开发一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法尤为重要。
在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在电源稳定性差和电网安全性差等缺陷。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，以实现电网稳定性好和电网安全性好的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，包括：
a、利用现有的历史负荷数据，采用现有的负荷预测数学模型，对预测日的负荷数据进行超短期负荷预测；
所述负荷预测数学模型是本领域公知技术，目前现有的短期负荷预测模型主要有时间序列预测模型、回归分析预测模型、人工神经网络预测模型、小波分析预测模型等。参考文献：《基于负荷分解的电力系统短期负荷预测方法的研究》[硕士学位论文]，王成纲，河北：华北电力大学，2006；
b、参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立                                               模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测；
c、根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划，其中，预测日的负荷预测曲线由步骤a所得的超短期负荷预测数据绘制而成，预测日的风电功率预测值由步骤b中建立的预测模型求得；
d、基于步骤a所得负荷预测数据、步骤c所得发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照步骤b所得风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度。
进一步地，所述步骤a，具体包括：
利用现有的历史负荷数据，由调度运行人员根据精度要求和计算时间要求在现有的负荷预测模型中选择适当的数学预测模型，根据对预测日的历史风电功率数据进行5min到60min的超短期负荷预测，对预测日的负荷值进行预估。
进一步地，在步骤a中，所述历史负荷数据，具体包括历史日负荷数据和历史日气象数据。
进一步地，在步骤b中，所述对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测的操作，具体包括：
基于时间序列的超短期风能预测方法，根据风电系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计，建立时间序列的数学模型；
使用建立所得时间序列的数学模型，预测未来预设时间段内风电功率数据。
进一步地，所述时间序列的数学模型，具体包括自回归移动平均
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE003
模型；所述自回归移动平均
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE003A
模型，即模型；
所述模型的结构如下：
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE007
；
上式中，为风电功率的时间序列，是
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE010
的一个过程；为参数；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE018
参数；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE020
为代表白噪声过程的时间序列；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE022
和分别为
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE025
阶数和
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE026
阶数。
进一步地，在步骤b中，所述历史风电功率数据，包括风电时间序列数据和风电场参数。
进一步地，在步骤d中，所述采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度的操作，具体包括：
采用连续潮流计算方法，得到从当前运行点到电压稳定临界点的
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE028
曲线；根据
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE028A
曲线，计算电压稳定裕度。
进一步地，在步骤d中，所述电压稳定裕度，是指：为当前运行点的电压水平和稳定极限点电压水平之间的差值，通常用静态电压稳定储备系数（
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE030
）表示：
；
其中，为输电系统稳定极限点的电压水平，
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE036
为输电系统当前运行点的电压水平。
进一步地，在步骤d中，所述连续潮流法，由4个基本环节组成：预测、校正、参数化和步长控制；具体如下：
所述预测环节，是从已知的解
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE038
开始，以一个切线预报来估计对于一个规定负荷增长方式的解
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE040
；
所述校正环节，是利用常规潮流解出准确解；负荷进一步增加时，根据新的切线预报电压值；如果新的估计负荷超出了准确解的最大负荷，则以节点电压为固定值进行校正计算来求准确解
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE044
；
所述参数化环节是选择连续性参数
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE046
，构造表征发电机和负荷增长的方程表达式，使之与常规潮流方程一起构成参数化的方程组，改变系统雅克比矩阵的结构，避免奇异问题，具体如下：
极坐标系统下的常规潮流方程可以写成：
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE048
；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE050
；
式中，
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE054
为节点的发电机出力；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE058
、
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE060
为节点
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE056A
的电压幅值和角度；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE063
、
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE065
为节点的负荷；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE068
、
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE070
为节点导纳矩阵第
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE072
个元素的实部和虚部；
若以参数
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE046A
来表示发电机和负荷的增长，则通过参数
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE046AA
构造的方程如下：
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE074
；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE076
；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE078
；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE080
；
其中，参数，对应基本的发电机出力和负荷水平；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE084
表示临界点的出力和负荷水平。
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE086
是指定节点出力或负荷的增长系数。
将变化的出力和负荷的表达式代入潮流方程，得到新的潮流方程组：
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE088
；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE090
；
用矩阵和向量表示，则得到参数化的方程组为：
；
Figure 2013103714704100002DEST_PATH_IMAGE094
；
所述步长控制环节是在迭代计算过程中，对步长的大小进行调整，得到准确解；当接近电压稳定极限时，为确定准确的最大负荷，在连续预报中，负荷的增量应逐步减少，即减小步长。
本发明各实施例的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，由于包括：利用现有的历史负荷数据，采用数学预测模型，对预测日的负荷数据进行超短期负荷预测；参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测；根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划；基于负荷预测数据、发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度；可以解决传统的电压稳定计算方法无法有效计及风电接入对电力系统电压稳定性影响的问题；从而可以克服现有技术中电源稳定性差和电网安全性差的缺陷，以实现电网稳定性好和电网安全性好的优点。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法的流程示意图；
图2为本发明基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法中连续潮流的预测与校正图；
图3为本发明基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法实施例中某实际系统的
Figure DEST_PATH_IMAGE028AA
曲线。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
根据本发明实施例，如图1-图3所示，提供了一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，用于解决传统的电压稳定计算方法无法有效计及风电接入对电力系统电压稳定性影响的问题。本实施例包括：
参见图1，本实施例的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，包括：
步骤1：利用现有的历史负荷数据（历史日负荷数据和气象数据等），采用数学预测模型进行预测日的超短期负荷预测；
在步骤1中，超短期负荷预测是指：5min到60min的超短期负荷预测，其预测原理是利用现有的历史数据（历史日负荷数据和气象数据等），采用适当的数学预测模型对预测日的负荷值进行估计；
步骤2：考虑到风的随机性和波动性，根据观测得到的历史风电功率数据（风电时间序列数据和风电场参数等），通过曲线拟合和参数估计建立
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
模型，对风电进行未来15min的超短期功率预测；
在步骤2中，超短期风电功率预测是指：基于时间序列的超短期风能预测方法，根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型，进而用此数学模型来预测未来的数据。时间序列的模型类型很多，这里采用自回归移动平均（
Figure DEST_PATH_IMAGE003AA
）模型对风电功率进行预测。
Figure DEST_PATH_IMAGE005AA
模型的结构如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE007A
；
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009A
为风电功率的时间序列，是
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
的一个过程；
Figure DEST_PATH_IMAGE012A
为
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
为
Figure DEST_PATH_IMAGE018A
参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
为代表白噪声过程的时间序列；
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
和分别为阶数和
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
阶数；
步骤3：根据预测日的负荷预测曲线，制定风电系统内预测日发电计划，其中风电的发电计划按照风电的超短期功率预测值制定；
步骤4：基于负荷预测数据和发电计划以及风电系统当前运行网架结构，按照风电未来15min超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法得到从当前运行点到电压稳定临界点的
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAA
曲线，并根据
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAA
曲线计算电压稳定裕度。
在步骤4中，电压稳定裕度是指：为当前运行点的电压水平和稳定极限点电压水平之间的差值，通常用静态电压稳定储备系数（
Figure DEST_PATH_IMAGE030A
）表示：
Figure DEST_PATH_IMAGE032A
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE034A
为输电系统稳定极限点的电压水平，
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
为输电系统当前运行点的电压水平。
在步骤4中，连续潮流计算方法是指：连续潮流计算方法是电压稳定分析中应用最为广泛的一种改进潮流算法，它将参数化方法应用到潮流计算当中，有效的克服了潮流计算在曲线鼻尖点处不收敛的问题，并能得到曲线的下半支。
连续潮流法由4个基本环节组成：预测、校正、参数化和步长控制。参见图2，预测步从已知的解（
Figure DEST_PATH_IMAGE038A
）开始，以一个切线预报来估计对于一个规定负荷增长方式的解（
Figure DEST_PATH_IMAGE040A
）；然后校正步，利用常规潮流解出准确解（
Figure DEST_PATH_IMAGE042A
）；负荷进一步增加时，根据新的切线预报电压值。如果新的估计负荷超出了准确解的最大负荷，则以节点电压为固定值进行校正计算来求准确解（
Figure DEST_PATH_IMAGE044A
）；当接近电压稳定极限时，为确定准确的最大负荷，在连续预报中，负荷的增量应逐步减少。
以局部参数化连续潮流为例，连续潮流的计算过程下：
极坐标系统下的常规潮流方程可以写成：
Figure DEST_PATH_IMAGE096
；
；
上式中，、
Figure DEST_PATH_IMAGE099
为节点
Figure DEST_PATH_IMAGE100
的发电机出力；
Figure DEST_PATH_IMAGE101
、
Figure DEST_PATH_IMAGE102
为节点
Figure DEST_PATH_IMAGE056AAA
的电压幅值和角度；
Figure DEST_PATH_IMAGE103
、
Figure DEST_PATH_IMAGE104
为节点
Figure DEST_PATH_IMAGE056AAAA
的负荷；
Figure DEST_PATH_IMAGE105
、
Figure DEST_PATH_IMAGE106
为节点导纳矩阵第
Figure DEST_PATH_IMAGE107
个元素的实部和虚部。
若以参数
Figure DEST_PATH_IMAGE108
来表示发电机和负荷的增长，则有：
；
Figure DEST_PATH_IMAGE110
；
Figure DEST_PATH_IMAGE111
，；
其中，参数，对应基本的发电机出力和负荷水平；
Figure DEST_PATH_IMAGE114
表示临界点的出力和负荷水平；
Figure DEST_PATH_IMAGE115
是指定节点出力或负荷的增长系数。
将变化的出力和负荷的表达式代入潮流方程，得到新的潮流方程：
Figure DEST_PATH_IMAGE116
；
；
用矩阵和向量表示，则为：
Figure DEST_PATH_IMAGE118
，
Figure DEST_PATH_IMAGE119
；
⑴在参数化时，选择控制参数
Figure DEST_PATH_IMAGE046AAA
或状态向量中的任意分量
Figure DEST_PATH_IMAGE124
将曲线参数化，步长为或
Figure DEST_PATH_IMAGE128
；
⑵在预估环节，使用切线法计算各状态变量和参数的微分，对参数化的潮流方程进行微分，得：
Figure DEST_PATH_IMAGE130
；
即：
Figure DEST_PATH_IMAGE132
；
该线性方程组中含有个变量，但只有
Figure DEST_PATH_IMAGE136
个方程，不能直接计算切向量，需要增加一维方程。局部参数化方法通过指定切向量的某一分量
Figure DEST_PATH_IMAGE138
的值进行求解，即：
Figure DEST_PATH_IMAGE140
；
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE142
表示与方程组维数相匹配的单位行向量，对应
Figure DEST_PATH_IMAGE144
的元素为1。
在连续潮流的开始阶段，选择参数
Figure DEST_PATH_IMAGE046AAAA
作为连续参数，在后续的预估中，选择切向量中分量绝对值最大的状态变量作为连续参数，其斜率的符号决定切向量中相应分量的符号。
在得到切向量之后，按下式进行预估：
Figure DEST_PATH_IMAGE147
；
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE149
为步长；
⑶校正环节，以预估得到的近似解作为初值进行解的校正。仍使用
Figure DEST_PATH_IMAGE153
作为连续参数，得到增广的潮流方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE155
；
使用牛顿法对方程组进行迭代运算，就可以得到该点的精确解；
⑷步长控制，只要根据校正环节中的迭代次数
Figure DEST_PATH_IMAGE086A
，对
Figure DEST_PATH_IMAGE158
进行调整即可。
按照上述实施例的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，以某实际系统作为校验模型，分析如下：
系统风电装机容量为5215.6MW，经过分析计算，在考虑风电功率预测数据和负荷预测数据的情况下，系统风电接入点的
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAAAAA
曲线参见图3。
根据
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAAAAAA
曲线可以得出系统的电压稳定裕度为12.7%。
通过上述实施例的分析，可以表明：上述各实施例的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，克服了传统方法不能有效计及风电接入对电力系统电压稳定性的影响，也无法准确描述在负荷不断增长和风电不断变化情况下系统的电压崩溃边界曲面等问题，在负荷预测和风电功率预测的基础上给出合理的负荷和发电机出力增长模式，准确方便地计算系统的静态电压稳定裕度，能够贴近系统真实情形的裕度值。
综上所述，本发明上述各实施例的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，利用现有的历史负荷数据（历史日负荷数据和气象数据等），采用数学预测模型进行预测日的超短期负荷预测；根据观测得到的历史风电功率数据（风电时间序列数据和风电场参数等），通过曲线拟合和参数估计建立模型，对风电进行未来15min的超短期功率预测；根据预测日的负荷预测曲线制定系统内预测日发电计划，其中风电的发电计划按照风电的超短期功率预测值制定；基于负荷预测数据和发电计划以及系统当前运行网架结构，按照风电未来15min超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法得到从当前运行点到电压稳定临界点的
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAAAAAAA
曲线，并根据
Figure DEST_PATH_IMAGE028AAAAAAAAAA
曲线计算电压稳定裕度；解决了传统方法不能有效计及风电接入对电力系统电压稳定性的影响，也无法准确描述在负荷不断增长和风电不断变化情况下系统的电压崩溃边界曲面等问题。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，包括：
a、利用现有的历史负荷数据，采用现有的负荷预测数学模型，对预测日的负荷数据进行超短期负荷预测；
b、参考风的随机性和波动性，根据历史风电功率数据，通过曲线拟合和参数估计，建立                                               
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE002
模型，对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测；
c、根据预测日的负荷预测曲线和风电功率预测值，制定风电系统内预测日发电计划，其中，预测日的负荷预测曲线由步骤a所得的超短期负荷预测数据绘制而成，预测日的风电功率预测值由步骤b中建立的预测模型求得；
d、基于步骤a所得负荷预测数据、步骤c所得发电计划、以及风电系统当前运行网架结构，按照步骤b所得风电未来预设时间段内超短期功率预测值，采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度。
2.根据权利要求1所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，所述步骤a，具体包括：
利用现有的历史负荷数据，由调度运行人员根据精度要求和计算时间要求在现有的负荷预测模型中选择适当的数学预测模型，根据对预测日的历史风电功率数据进行5min到60min的超短期负荷预测，对预测日的负荷值进行预估。
3.根据权利要求1或2所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤a中，所述历史负荷数据，具体包括历史日负荷数据和历史日气象数据。
4.根据权利要求1所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤b中，所述对预测日的未来预设时间段内风电功率数据进行的超短期功率预测的操作，具体包括：
基于时间序列的超短期风能预测方法，根据风电系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计，建立时间序列的数学模型；
使用建立所得时间序列的数学模型，预测未来预设时间段内风电功率数据。
5.根据权利要求4所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，所述时间序列的数学模型，具体包括自回归移动平均
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE003
模型；所述自回归移动平均
Figure DEST_PATH_IMAGE003A
模型，即模型；
所述
Figure DEST_PATH_IMAGE005A
模型的结构如下：
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE007
；
上式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为风电功率的时间序列，是
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE010
的一个过程；
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE012
为
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE014
参数；
Figure 2013103714704100001DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure DEST_PATH_IMAGE018
参数；
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为代表白噪声过程的时间序列；和
Figure DEST_PATH_IMAGE024
分别为阶数和
Figure DEST_PATH_IMAGE026
阶数。
6.根据权利要求1或4或5所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤b中，所述历史风电功率数据，包括风电时间序列数据和风电场参数。
7.根据权利要求1所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤d中，所述采用连续潮流计算方法，计算电压稳定裕度的操作，具体包括：
采用连续潮流计算方法，得到从当前运行点到电压稳定临界点的
Figure DEST_PATH_IMAGE028
曲线；根据曲线，计算电压稳定裕度。
8.根据权利要求1或7所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤d中，所述电压稳定裕度，是指：为当前运行点的电压水平和稳定极限点电压水平之间的差值，通常用静态电压稳定储备系数（
Figure DEST_PATH_IMAGE030
）表示：
Figure DEST_PATH_IMAGE032
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为输电系统稳定极限点的电压水平，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
为输电系统当前运行点的电压水平。
9.根据权利要求1或7所述的基于超短期风电功率预测的电力系统电压稳定裕度计算方法，其特征在于，在步骤d中，所述连续潮流法，由4个基本环节组成：预测、校正、参数化和步长控制；具体如下：
所述预测环节，是从已知的解开始，以一个切线预报来估计对于一个规定负荷增长方式的解
Figure DEST_PATH_IMAGE040
；
所述校正环节，是利用常规潮流解出准确解；负荷进一步增加时，根据新的切线预报电压值；如果新的估计负荷超出了准确解的最大负荷，则以节点电压为固定值进行校正计算来求准确解
Figure DEST_PATH_IMAGE044
；
所述参数化环节是选择连续性参数，构造表征发电机和负荷增长的方程表达式，使之与常规潮流方程一起构成参数化的方程组，改变系统雅克比矩阵的结构，避免奇异问题，具体如下：
极坐标系统下的常规潮流方程可以写成：
；
Figure DEST_PATH_IMAGE050
；
式中，、
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为节点
Figure DEST_PATH_IMAGE056
的发电机出力；
Figure DEST_PATH_IMAGE058
、
Figure DEST_PATH_IMAGE060
为节点的电压幅值和角度；、为节点
Figure DEST_PATH_IMAGE056AA
的负荷；
Figure DEST_PATH_IMAGE068
、
Figure DEST_PATH_IMAGE070
为节点导纳矩阵第
Figure DEST_PATH_IMAGE072
个元素的实部和虚部；
若以参数
Figure DEST_PATH_IMAGE046A
来表示发电机和负荷的增长，则通过参数
Figure DEST_PATH_IMAGE046AA
构造的方程如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE074
；
Figure DEST_PATH_IMAGE076
；
Figure DEST_PATH_IMAGE078
；
；
其中，参数
Figure DEST_PATH_IMAGE082
，对应基本的发电机出力和负荷水平；
Figure DEST_PATH_IMAGE084
表示临界点的出力和负荷水平；
 
Figure DEST_PATH_IMAGE086
是指定节点出力或负荷的增长系数；
 将变化的出力和负荷的表达式代入潮流方程，得到新的潮流方程组：
；
；
用矩阵和向量表示，则得到参数化的方程组为：
Figure DEST_PATH_IMAGE092
；
Figure DEST_PATH_IMAGE094
；
所述步长控制环节是在迭代计算过程中，对步长的大小进行调整，得到准确解；当接近电压稳定极限时，为确定准确的最大负荷，在连续预报中，负荷的增量应逐步减少，即减小步长。
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