CN110309873B - 基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法及系统，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法及系统物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。

Description

基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统信息管理技术领域，尤其涉及一种基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法及系统。
背景技术
基于机器学习方法的电力系统暂态稳定评估算法，一般包括离线训练、在线评估、滚动更新几个步骤。离线训练一般使用目标电网的仿真数据，从在线测量得到多个实际的运行工况(潮流断面)，将这些工况作为仿真的初始条件，并设置工况对应的预想故障参数进行仿真，仿真得出大量的仿真结果，仿真结果包含系统状态变量、代数变量的时间序列，同时还有系统经受预想故障扰动之后的状态(稳定/不稳定)。利用这些离线仿真的数据，研究者对设计的暂态稳定评估模型进行训练。在线应用中，暂态稳定评估模型利用电力系统测量系统(SCADA、PMUs等)收集的数据，对电力系统一段时间之后的状态进行评估，给出稳定或者不稳定的评估结果。
然而，由于电网的运行状态在不断地改变，电网的暂态特性也会发生变化。目前研究大多将电网所有的运行工况对应的暂态仿真结果用于训练单一的暂态稳定评估模型，忽略了不同工况下电网的暂态特性的差异，这会使得暂态稳定评估模型的评估性能降低。目前的暂态稳定评估模型集成方法，没有考虑这一关键问题。
发明内容
本发明实施例提供一种基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法及设备，用以解决现有技术中当前的暂态稳定评估集成模型无法考虑不同工况下系统暂态稳定性不同，和当前基于运行工况聚类的暂态稳定评估模型仅挑选单个暂态稳定评估器作为评估工具，泛化性不强的问题。
本发明实施例提供一种基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，包括：
基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得；
基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果；
基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率。
进一步，基于目标电力系统在任一时刻的潮流断面描述所述目标电力系统在所述任一时刻的运行工况；基于一个潮流向量的形式表达一个潮流断面。
进一步，所述基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，之前还包括：
基于高斯混合模型建立目标电力系统各工况集合所对应的m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m，m为目标电力系统的工况集合的数量；
分别将各运行工况集合中潮流向量作为训练数据，根据最大期望算法拟合所述m个概率密度函数fi(c)，获得目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型。
进一步，基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，包括：
Figure BDA0002111379890000021
其中，
Figure BDA0002111379890000022
为目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，
Figure BDA0002111379890000031
为工况集合；c为潮流向量；
Figure BDA0002111379890000032
为目标电力系统的当前运行工况；
Figure BDA0002111379890000033
其中，
Figure BDA0002111379890000034
为
Figure BDA0002111379890000035
所处的概率密度函数；
Figure BDA0002111379890000036
为为当前运行工况集合的潮流分布概率模型在当前工况
Figure BDA0002111379890000037
处的概率密度。
进一步，所述基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果，包括：
基于下式计算目标系统暂态稳定的概率Pstable和目标系统暂态失稳的概率Punstable；
Figure BDA0002111379890000038
Figure BDA0002111379890000039
Figure BDA00021113798900000310
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态稳定的概率；
Figure BDA00021113798900000311
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态失稳的概率，1≤k≤m。
进一步，所述基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，之前还包括：
获取目标电力系统的各工况集合和各工况集合对应的暂态仿真结果子集合；
将目标电力系统的各工况集合和各工况集合对应的暂态仿真结果子集合作为训练集，训练获得各工况集合所对应的各子评估器。
本发明实施例提供一种基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估系统，包括：
第一计算模块，用于基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型为基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量训练获得；
第二计算模块，用于基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果；
拟合模块，用于基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率。
进一步，基于目标电力系统在任一时刻的潮流断面描述所述目标电力系统在所述任一时刻的运行工况；基于一个潮流向量的形式表达一个潮流断面。
本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述集成暂态稳定评估方法的步骤。
本发明实施例提供一种非暂态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上述任一项所述集成暂态稳定评估方法的步骤。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法及系统，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法及系统物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法整体实施例流程图；
图2为本发明基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法中给定的多个潮流向量集合以及对应的子评估模型实施例示意图；
图3为本发明基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法中对新工况
Figure BDA0002111379890000051
下目标电力系统的暂态稳定性进行评估的实施例流程图；
图4为本发明基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估系统实施例结构示意图；
图5为本发明实施例一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术中，针对该问题，文章《基于深度学习的电力系统运行状态聚类二级框架》(Guan,Huizhe&Chen,Ying&Huang,Shaowei&Fan,Hang&Li,Xiaomeng.(2018).A DeepLearning Based Two-level Framework of Power System Operating ConditionClustering)使用一种基于深度学习的两级框架，将电力系统的运行工况按照其潮流特性和暂态特性进行聚类(可以参见专利申请号201810871989、申请号201810871987)。使用这种方法，可以得到多组电力系统运行工况，每组运行工况下电网具备相近的暂态特性，而不同组的运行工况下电网的暂态特性差别较大。对电力系统运行工况进行分组之后，对应的暂态稳定评估模型训练数据集也相应的得到了剖分。每个剖分之后的子训练集可以训练出一个子评估模型，其同样也是使用电网故障后的动态响应作为输入，输出电力系统暂态稳定性的预测结果。在在线应用的场景下，首先评估模型将会读取当前的系统运行工况，将其与训练集中的运行工况进行相似性度量，然后找出具备最大相似度的工况组，选择其对应的暂态稳定评估模型作为目标暂态稳定评估模型，再根据当前的系统响应对系统的暂态稳定性作出预测。这种方法仅使用了一个暂态稳定评估模型进行评估，泛化性不强。
为解决现有技术中的至少一个问题，本发明实施例提供一种集成暂态稳定评估方法。如图1，所述方法整体上包括以下步骤。
步骤S1，基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得。
其中，本发明实施例预先基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型。其中，可以基于某时刻的潮流断面来描述所述目标电力系统在该时刻的运行工况。在本发明实施例中，基于一个潮流向量的形式来进行描述潮流断面。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化概率分布模型，将一个概率密度函数分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)叠加形成的模型。通俗点讲，无论观测数据集如何分布以及呈现何种规律，都可以通过多个单一高斯模型的混合进行拟合。
在本方法中，首先利用GMM建立每一个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000061
的潮流向量概率分布模型，得到m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m。使用每个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000062
中的潮流向量作为训练数据，使用最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm，EM)拟合即可得到GMM模型。
将目标电力系统的当前运行工况输入目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算分别属于各工况集合的概率。
步骤S2，基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果。
每一个运行工况子集合
Figure BDA0002111379890000071
对应一个暂态仿真结果子集合
Figure BDA0002111379890000072
其作为子评估器Mi的训练集。因此，一共有m个子评估器。输入当前目标电力系统响应
Figure BDA0002111379890000073
得到m个子评估结果，也就是
Figure BDA0002111379890000074
和
Figure BDA0002111379890000075
步骤S3，基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率。
其中，基于下式计算目标系统暂态稳定的概率Pstable和目标系统暂态失稳的概率Punstable；
Figure BDA0002111379890000076
Figure BDA0002111379890000077
Figure BDA0002111379890000078
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态稳定的概率；
Figure BDA0002111379890000079
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态失稳的概率，1≤k≤m。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明上述实施例的基础上，提供一种集成暂态稳定评估方法，基于目标电力系统在任一时刻的潮流断面描述所述目标电力系统在所述任一时刻的运行工况；基于一个潮流向量的形式表达一个潮流断面。
首先，给定一个具有n1条母线和n2条输电线路的电力系统，可以使用某时刻的潮流断面来描述这个电力系统在该时刻的运行工况。在本工作中，将潮流断面用一个潮流向量的形式来进行描述，如下面的式子所示：
c＝[Vbus θbus Pline Qline]
其中，
Figure BDA0002111379890000081
Figure BDA0002111379890000082
Figure BDA0002111379890000083
Figure BDA0002111379890000084
在上述式子中，Vi∠θi表示第i个母线的电压相量，
Figure BDA0002111379890000085
则表示第j条传输线上的潮流。本发明实施例使用的都是标幺值的方法，对应线路的潮流的正方向在不同的潮流断面保持一致。由于某些线路或者母线在某些运行工况下是不投运的，在潮流向量c中，规定未投入运行的母线或者传输线对应的元素为0。
给定电力系统运行工况集合
Figure BDA0002111379890000086
和运行工况集合的聚类结果
Figure BDA0002111379890000087
显然有：
Figure BDA0002111379890000088
Figure BDA0002111379890000089
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种集成暂态稳定评估方法，所述基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，之前还包括：
基于高斯混合模型建立目标电力系统各工况集合所对应的m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m，m为目标电力系统的工况集合的数量；
分别将各运行工况集合中潮流向量作为训练数据，根据最大期望算法拟合所述m个概率密度函数fi(c)，获得目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化概率分布模型，将一个概率密度函数分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)叠加形成的模型。通俗点讲，无论观测数据集如何分布以及呈现何种规律，都可以通过多个单一高斯模型的混合进行拟合。
在本发明实施例中，首先利用高斯混合模型建立每一个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000091
的潮流向量概率分布模型，得到m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m。使用每个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000092
中的潮流向量作为训练数据，使用最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm，EM)拟合即可得到GMM模型。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种集成暂态稳定评估方法，基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，包括：
Figure BDA0002111379890000093
其中，
Figure BDA0002111379890000094
为目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，
Figure BDA0002111379890000095
为工况集合；c为潮流向量；
Figure BDA0002111379890000096
为目标电力系统的当前运行工况；
Figure BDA0002111379890000097
其中，
Figure BDA0002111379890000098
为
Figure BDA0002111379890000099
所处的概率密度函数；
Figure BDA00021113798900000910
为为当前运行工况集合的潮流分布概率模型在当前工况
Figure BDA00021113798900000911
处的概率密度。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种集成暂态稳定评估方法，所述基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果，包括：
基于下式计算目标系统暂态稳定的概率Pstable和目标系统暂态失稳的概率Punstable；
Figure BDA0002111379890000101
Figure BDA0002111379890000102
Figure BDA0002111379890000103
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态稳定的概率；
Figure BDA0002111379890000104
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态失稳的概率，1≤k≤m。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明任一上述实施例的基础上，提供一种集成暂态稳定评估方法，所述基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，之前还包括：
获取目标电力系统的各工况集合和各工况集合对应的暂态仿真结果子集合；
将目标电力系统的各工况集合和各工况集合对应的暂态仿真结果子集合作为训练集，训练获得各工况集合所对应的各子评估器。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法，所述方法考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明上述任一现有技术的基础上，对本发明实施例一种基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法的具体实现方式进行说明。
(1)给定的初始条件
首先，给定一个具有n1条母线和n2条输电线路的电力系统，可以使用某时刻的潮流断面来描述这个电力系统在该时刻的运行工况。在本发明实施例中，将潮流断面用一个潮流向量c的形式来进行描述，如下面的式子所示：
c＝[Vbus θbus Pline Qline]
其中，
Figure BDA0002111379890000111
Figure BDA0002111379890000112
Figure BDA0002111379890000113
Figure BDA0002111379890000114
在上述式子中，Vi∠θi表示第i个母线的电压相量，
Figure BDA0002111379890000115
则表示第j条传输线上的潮流。本发明实施例使用的是标幺值方法，对应线路的潮流的正方向在不同的潮流断面保持一致。由于某些线路或者母线在某些运行工况下是不投运的，在潮流向量c中，规定未投入运行的母线或者传输线对应的元素为0。
给定电力系统运行工况集合
Figure BDA0002111379890000116
和运行工况集合的聚类结果
Figure BDA0002111379890000117
显然有：
Figure BDA0002111379890000118
Figure BDA0002111379890000121
每一个运行工况子集合
Figure BDA0002111379890000122
对应一个暂态仿真结果子集合
Figure BDA0002111379890000123
其作为子评估器Mi的训练集。因此，一共有m个子评估器。以上给定条件的关系如图2所示。
每个子评估器在输入系统响应X的条件下，会给出系统暂态稳定的概率Pstable和暂态失稳的概率Punstable，它们满足Pstable+Punstable＝1。
(2)基于高斯混合模型建立各工况集合的潮流分布概率模型。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化概率分布模型，将一个概率密度函数分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)叠加形成的模型。通俗点讲，无论观测数据集如何分布以及呈现何种规律，都可以通过多个单一高斯模型的混合进行拟合。
具体地，使用以下式子来逼近待拟合的概率密度函数：
Figure BDA0002111379890000124
其中，
Figure BDA0002111379890000125
代表一个高斯分量，K是一个事先指定的参数，含义为高斯分量的个数。只要K足够大，GMM就会变得足够复杂，可以用来逼近任意连续的概率密度分布。
在本发明实施例中，首先利用GMM建立每一个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000126
的潮流向量概率分布模型，得到m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m。使用每个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000127
中的潮流向量作为训练数据，使用最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm，EM)拟合即可得到GMM模型。
(3)基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估方法。
如图3所述，当电网进入到一个新的运行工况
Figure BDA0002111379890000131
时，在给定系统响应
Figure BDA0002111379890000132
的情况下，通过本专利提出的集成暂态稳定评估方法，可以得到系统暂态稳定性的评估结果
Figure BDA0002111379890000133
具体地分为以下几个步骤。
步骤一：计算当前潮流向量属于运行工况集合
Figure BDA0002111379890000134
均概率。
令所有可能出现的潮流向量服从概率分布f(c)，为了计算
Figure BDA0002111379890000135
本发明实施例可以利用贝叶斯公式得到：
Figure BDA0002111379890000136
其中，
Figure BDA0002111379890000137
可以用
Figure BDA0002111379890000138
进行估计(
Figure BDA0002111379890000139
中工况的个数占总集合
Figure BDA00021113798900001310
中工况个数的比例)，
Figure BDA00021113798900001311
为当前潮流向量
Figure BDA00021113798900001312
处的概率密度函数。由于上式中出现了概率密度值，因此使用下面的式子进行归一化得到
Figure BDA00021113798900001313
Figure BDA00021113798900001314
代入
Figure BDA00021113798900001315
的表达式，消去分母中的
Figure BDA00021113798900001316
得到：
Figure BDA00021113798900001317
步骤二：使用子评估模型对系统暂态稳定性进行评估。
对于给定的m个子评估器，输入当前的系统响应
Figure BDA00021113798900001318
得到m个子评估结果，也就是
Figure BDA00021113798900001319
和
Figure BDA00021113798900001320
步骤三：对子评估模型的评估结果进行整合，得到集成模型的总评估结果。
使用以下的两条式子得到集成模型的总评估结果：
Figure BDA00021113798900001321
Figure BDA00021113798900001322
容易验证，Pstable和Punstable也满足Pstable+Punstable＝1。
为解决现有技术中的至少一个技术问题，本发明实施例提供一种集成暂态稳定评估系统，如图4，包括：
第一计算模块41，用于基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型为基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量训练获得。
其中，本发明实施例预先基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型。其中，可以基于某时刻的潮流断面来描述所述目标电力系统在该时刻的运行工况。在本发明实施例中，基于一个潮流向量的形式来进行描述潮流断面。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化概率分布模型，将一个概率密度函数分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)叠加形成的模型。通俗点讲，无论观测数据集如何分布以及呈现何种规律，都可以通过多个单一高斯模型的混合进行拟合。
在本实施例中，首先利用GMM建立每一个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000141
的潮流向量概率分布模型，得到m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m。使用每个运行工况集合
Figure BDA0002111379890000142
中的潮流向量作为训练数据，使用最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm，EM)拟合即可得到GMM模型。
将目标电力系统的当前运行工况输入目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算分别属于各工况集合的概率。
第二计算模块42，用于基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果。
每一个运行工况子集合
Figure BDA0002111379890000143
对应一个暂态仿真结果子集合
Figure BDA0002111379890000144
其作为子评估器Mi的训练集。因此，一共有m个子评估器。输入当前目标电力系统响应
Figure BDA0002111379890000145
得到m个子评估结果，也就是
Figure BDA0002111379890000151
和
Figure BDA0002111379890000152
拟合模块43，用于基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率。
其中，基于下式计算目标系统暂态稳定的概率Pstable和目标系统暂态失稳的概率Punstable；
Figure BDA0002111379890000153
Figure BDA0002111379890000154
Figure BDA0002111379890000155
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态稳定的概率；
Figure BDA0002111379890000156
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态失稳的概率，1≤k≤m。
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估系统，所述系统考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例方法物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
在本发明上述实施例的基础上，提供一种集成暂态稳定评估系统，基于目标电力系统在任一时刻的潮流断面描述所述目标电力系统在所述任一时刻的运行工况；基于一个潮流向量的形式表达一个潮流断面。
首先，给定一个具有n1条母线和n2条输电线路的电力系统，可以使用某时刻的潮流断面来描述这个电力系统在该时刻的运行工况。在本工作中，将潮流断面用一个潮流向量的形式来进行描述，如下面的式子所示：
c＝[Vbus θbus Pline Qline]
其中，
Figure BDA0002111379890000161
Figure BDA0002111379890000162
Figure BDA0002111379890000163
Figure BDA0002111379890000164
在上述式子中，Vi∠θi表示第i个母线的电压相量，
Figure BDA0002111379890000165
则表示第j条传输线上的潮流。本发明实施例使用的都是标幺值的方法，对应线路的潮流的正方向在不同的潮流断面保持一致。由于某些线路或者母线在某些运行工况下是不投运的，在潮流向量c中，规定未投入运行的母线或者传输线对应的元素为0。
给定电力系统运行工况集合
Figure BDA0002111379890000166
和运行工况集合的聚类结果
Figure BDA0002111379890000167
显然有：
Figure BDA0002111379890000168
Figure BDA0002111379890000169
本发明实施例提供的基于潮流向量贝叶斯分类的集成暂态稳定评估系统，所述系统考虑不同工况下系统暂态稳定性的差异，通过贝叶斯分类计算当前运行工况适用于各个子评估器的概率，然后根据全概率公式整合各个子评估器的输出得到总输出。本发明实施例系统物理含义清晰，可解释性强，具备较强的实际应用意义。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中逻辑指令，以执行如下方法：基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得；基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果；基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率。
此外，上述的存储器530中逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态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以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得；基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果；基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种集成暂态稳定评估方法，其特征在于，包括：
基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量预先训练获得；
基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果；
基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率；
基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，包括：
Figure FDA0002988031830000011
其中，
Figure FDA0002988031830000012
为目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，
Figure FDA0002988031830000013
为工况集合；c为潮流向量；
Figure FDA0002988031830000014
为目标电力系统的当前运行工况；
Figure FDA0002988031830000015
其中，
Figure FDA0002988031830000016
Figure FDA0002988031830000017
为
Figure FDA0002988031830000018
所处的概率密度函数；
Figure FDA0002988031830000019
为当前运行工况集合的潮流分布概率模型在当前工况
Figure FDA00029880318300000110
处的概率密度。
2.根据权利要求1所述的集成暂态稳定评估方法，其特征在于，基于目标电力系统在任一时刻的潮流断面描述所述目标电力系统在所述任一时刻的运行工况；基于一个潮流向量的形式表达一个潮流断面。
3.根据权利要求2所述的集成暂态稳定评估方法，其特征在于，所述基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，之前还包括：
基于高斯混合模型建立目标电力系统各工况集合所对应的m个概率密度函数fi(c)，1≤i≤m，m为目标电力系统的工况集合的数量；
分别将各运行工况集合中潮流向量作为训练数据，根据最大期望算法拟合所述m个概率密度函数fi(c)，获得目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型。
4.根据权利要求3所述的集成暂态稳定评估方法，其特征在于，所述基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果，包括：
基于下式计算目标系统暂态稳定的概率Pstable和目标系统暂态失稳的概率Punstable；
Figure FDA0002988031830000021
Figure FDA0002988031830000022
Figure FDA0002988031830000023
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态稳定的概率；
Figure FDA0002988031830000024
为当前目标电力系统在第k工况集合下的暂态失稳的概率，1≤k≤m。
5.根据权利要求1所述的集成暂态稳定评估方法，其特征在于，所述基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，之前还包括：
获取目标电力系统的各工况集合和各工况集合对应的暂态仿真结果子集合；
将目标电力系统的各工况集合和各工况集合对应的暂态仿真结果子集合作为训练集，训练获得各工况集合所对应的各子评估器。
6.一种集成暂态稳定评估系统，其特征在于，包括：
第一计算模块，用于基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率；其中，各工况集合潮流分布概率模型为基于高斯混合模型和目标电力系统各工况集合中样本潮流向量训练获得；
第二计算模块，用于基于当前目标电力系统的故障后响应参数和目标电力系统的各工况集合所对应的各子评估器，计算当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果；
拟合模块，用于基于当前目标电力系统运行工况属于各工况集合的概率，和当前目标电力系统在各工况集合下的各稳定评估结果，拟合获得当前电力系统的总评价结果；其中，总评估结果包括目标系统暂态稳定的概率和目标系统暂态失稳的概率；
基于目标电力系统的各工况集合潮流分布概率模型，计算目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，包括：
Figure FDA0002988031830000031
其中，
Figure FDA0002988031830000032
为目标电力系统的当前运行工况分别属于各工况集合的概率，
Figure FDA0002988031830000033
为工况集合；c为潮流向量；
Figure FDA0002988031830000034
为目标电力系统的当前运行工况；
Figure FDA0002988031830000035
其中，
Figure FDA0002988031830000036
Figure FDA0002988031830000037
为
Figure FDA0002988031830000038
所处的概率密度函数；
Figure FDA0002988031830000039
为当前运行工况集合的潮流分布概率模型在当前工况
Figure FDA00029880318300000310
处的概率密度。
7.根据权利要求6所述的集成暂态稳定评估系统，其特征在于，基于目标电力系统在任一时刻的潮流断面描述所述目标电力系统在所述任一时刻的运行工况；基于一个潮流向量的形式表达一个潮流断面。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1至5任一项所述集成暂态稳定评估方法的步骤。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述集成暂态稳定评估方法的步骤。
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