CN110490412A - 一种电力系统动态等值误差评估方法 - Google Patents

一种电力系统动态等值误差评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110490412A
CN110490412A CN201910627067.0A CN201910627067A CN110490412A CN 110490412 A CN110490412 A CN 110490412A CN 201910627067 A CN201910627067 A CN 201910627067A CN 110490412 A CN110490412 A CN 110490412A
Authority
CN
China
Prior art keywords
error
index
square
absolute
follows
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910627067.0A
Other languages
English (en)
Inventor
孙志媛
李明珀
刘默斯
周柯
孙艳
孔祥云
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd filed Critical Electric Power Research Institute of Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority to CN201910627067.0A priority Critical patent/CN110490412A/zh
Publication of CN110490412A publication Critical patent/CN110490412A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及电力系统评估技术领域，针对目前还没有建立完善的动态等值评价体系问题，本发明提供了一种电力系统动态等值误差评估方法，将时间序列分析的误差分析指标全面系统地引进动态等值的有效性评价，提出更为细致精确的量化评估指标体系，包括最大误差指标、平均误差指标、均方误差指标或均方根误差指标、关联度指标、后验差检验指标，初步建立确认动态等值系统有效性的误差评价体系；将动态等值技术从“粗放经验”阶段推进到“精细化”阶段。采用本发明不但可以识别模型的有效程度，以便帮助决策者在利用模型作决策时了解模型的参考份量，同时对于改进动态等值工作、检验动态等值方法等方面都有很大的帮助。

Description

一种电力系统动态等值误差评估方法
技术领域
本发明涉及电力系统评估技术领域，具体涉及一种电力系统动态等值误差评估方法。
背景技术
迄今为止，建立详细的电力系统元件模型并进行精确的全过程数值仿真仍然是进行系统 规划建设、运行方式分析、调度管理和实时以及超实时控制等问题的最可靠方法。但是，随 着互联系统的规模越来越大，系统的元件越来越多，基于全过程的仿真方法直接对如此大规 模的系统进行有效准确的仿真与分析是非常困难的，特别是对系统全部元件都采用详细模型 描述，即便在未来一段时间内，也是难以实现的。通常，仿真时人们往往最关心某一区域的 电气特性，而对其它区域可适当放宽要求不必详细描述。因此，如何在确保所关注区域的主 要电气特征被保留的情况下，尽量简化系统，一直是一个重要的研究课题。采用动态等值技 术对大规模系统进行等值使系统简化具有非常重要的实际意义。
由于动态等值技术是对原型系统的简化等值，受扰动类型和地点、同调机组的判别方法、 机组类型和控制系统参数及其聚合方法等方面的影响，等值系统与原型系统还是存在着一定 程度的差距，从数学上时间序列分析的角度来看，这个差距就是误差。
误差和模型的有效性关系密切。误差越大，模型的有效性就越低；反之，误差越小，模 型的有效性就越高。可见，研究动态等值产生误差的原因，计算并分析误差的大小，具有重 要的意义。而动态等值的系统模型是否有效，目前主要从静态方面和简单动态方面来进行评 估。静态评估方面，主要是为保证等值系统与原型系统的潮流计算结果一致，包括：节点电 压幅值，线路传输功率等；简单动态评估方面，主要是为保证等值系统与原型系统的动态性 能一致，一般是根据机组、节点电压幅值、线路输送功率的摆动曲线，采用目测法，即观察 摆动曲线的偏离程度，这种定性的分析方法受观测者的主观因素影响较大，缺乏量化标准。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种电力系统动态等值误差评估方法，具体技术方案 如下：
一种电力系统动态等值误差评估方法，包括以下步骤：
S1：计算等值系统与原型系统的最大误差指标；
S2：计算等值系统与原型系统的平均误差指标；
S3：计算等值系统与原型系统的均方误差指标或均方根误差指标；
S4：计算等值系统与原型系统的关联度指标；
S5：计算等值系统与原型系统的后验差检验指标
S6：根据各个指标的计算结果得到评估结果。
优选地，所述最大误差指标包括最大相对误差指标和最大绝对误差指标，最大相对误差 指标的计算方法如下：
REmax(t)＝max(REi(t))，i＝1,2,…,N；(2)
式中：REi(t)为相对误差，REmax为最大相对误差，y(t)、x(t)分别为等值系统和原型系统的 变量值，是需要进行校核的电气量；i为需进行校核元件的序号；T为进行校核的仿真时段； t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为原型系统中该电气量在 t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
最大绝对误差指标的计算方法如下：
AEi(t)＝max(|yi(t)-xi(t)|)，t∈[0,T]；(3)
AEmax(t)＝max(AEi(t))，i＝1,2,…,N；(4)
式中：AEi(t)为相对误差，AEmax为最大绝对误差。
优选地，所述平均误差指标包括平均相对误差指标和平均绝对误差指标；
平均相对误差指标的计算方法如下：
式中：MRE(t)为平均相对误差指标；MREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的平均相 对误差；λi为在考核多个电气量时元件i所占的权重因子；i为需进行校核元件的序号；T为 进行校核的仿真时段；t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为 原型系统中该电气量在t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
平均绝对误差指标的计算方法为：
其中：MAE(t)为平均绝对误差指标；MAEi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的平均绝 对误差。
优选地，所述均方误差指标包括均方相对误差指标和均方绝对误差指标；
均方相对误差指标的计算方法如下：
式中：MSRE(t)为均方相对误差指标；MSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的均方 相对误差；λi为在考核多个电气量时元件i所占的权重因子；i为需进行校核元件的序号；T 为进行校核的仿真时段；t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t) 为原型系统中该电气量在t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
均方绝对误差指标的计算方法为：
式中：MSAE(t)为均方绝对误差指标；MSAEi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的均方 绝对误差。
优选地，所述均方根误差是均方误差的平方根；均方根误差指标包括均方根相对误差指 标和均方根绝对误差指标；
均方根相对误差指标的计算方法如下：
式中：RMSRE(t)为均方根相对误差指标；RMSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的 均方根相对误差；
均方根绝对误差指标的计算方法为：
式中：RMSRE(t)为均方根绝对误差指标；RMSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的 均方根绝对误差。
优选地，所述关联度指标是根据曲线间相似程度来判断关联程度的，实质是曲线间几何 形状的分析比较，几何形状越接近，则发展变化趋势越接近，关联程度越大；
等值系统与原型系统通常只有两个数列，可设为：
设原型系统的离散轨迹为：x＝{x(1),x(2),…,x(n)}；
设等值系统的离散轨迹为：y＝{y(1),y(2),…,y(n)}；
以原型系统为参考相点，可得到每个离散点的关联系数：
ξ(k)为y与x在第k点的关联系数，上式中：|y(t)-x(t)|称为第t时刻y(t)与x(t)的绝对 差；是整个时段内绝对差的最小值；是整个时段内绝对差的最 大值；ρ称为分辨系数，是0与1间的数，一般取ρ＝0.5，综合各点的关联系数，可得出整 个轨迹y与参考轨迹x的关联度r为：
其中n为等值结果离散点的总数。
优选地，所述后验差检验指标的具体内容为：以残差ε为基础，根据残差绝对值的大小， 考察残差较小的点出现的概率，以及与误差方差有关指标的大小，具体步骤为：
设原型系统的离散轨迹为：x＝{x(1),x(2),…,x(n)}，设等值系统的离散轨迹为：y＝{y(1),y(2),…,y(n)}；
将t时刻的原型系统值x(t)与等值系统y(t)之差记为ε(t)，称为t时刻残差，则
ε(t)＝x(t)-y(t) t＝1,2,…,n；(19)
将原型系统x(t)，t＝1,2,…,n的平均值记为即：
将残差ε(t)，t＝1,2,…,n的平均值记为即：
将原型系统x(t)，t＝1,2,…,n的方差记为即：
将残差ε(t)，t＝1,2,…,n的方差记为即：
可得后验差检验的两个重要指标：后验差比值C和小误差概率P：
指标C越小越好，C越小表示在S1一定的情况下，S2越小；而S2越小，表明残差方差小， 残差离散程度小，C小，表明等值系统与原型系统并不太离散；
指标P越大越好，P越大表示残差与残差平均值之差小于给定值0.6745S1的点越多，按 照C和P两个指标，可以综合评定等值系统的有效性：
在时间序列分析中，将P＞0.95,C＜0.35定为1级，即较好；
将P＞0.8,C＜0.5定为2级，即合格；
将P＞0.7,C＜0.45定为3级，即勉强；
将P≤0.7,C≥0.65定为4级即不合格。
本发明的有益效果为：
针对目前还没有建立完善的动态等值评价体系问题，本发明提供了一种电力系统动态等 值误差评估方法，将时间序列分析的误差分析指标全面系统地引进动态等值的有效性评价， 提出更为细致精确的量化评估指标体系，包括最大误差指标、平均误差指标、均方误差指标 或均方根误差指标、关联度指标、后验差检验指标，初步建立确认动态等值系统有效性的误 差评价体系；将动态等值技术从“粗放经验”阶段推进到“精细化”阶段。采用本发明不但 可以识别模型的有效程度，以便帮助决策者在利用模型作决策时了解模型的参考份量，同时 对于改进动态等值工作、检验动态等值方法等方面都有很大的帮助。
附图说明
图1是本发明的流程示意图；
图2为本发明实施例中丰大方式下岩滩侧电压曲线；
图3为本发明实施例中丰大方式下平果侧电压曲线；
图4为本发明实施例中丰大方式下岩滩-平果线路有功曲线；
图5为本发明实施例中丰大方式下沙塘-来宾线路有功曲线。
具体实施方式
为了更好的理解本发明，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明：
如图1所示，一种电力系统动态等值误差评估方法，包括以下步骤：
S1：计算等值系统与原型系统的最大误差指标：最大误差指标包括最大相对误差指标和 最大绝对误差指标，最大相对误差指标的计算方法如下：
REmax(t)＝max(REi(t))， i＝1,2,…,N；(2)
式中：REi(t)为相对误差，REmax为最大相对误差，y(t)、x(t)分别为等值系统和原型系统的 变量值，是需要进行校核的电气量；i为需进行校核元件的序号；T为进行校核的仿真时段； t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为原型系统中该电气量在 t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
最大绝对误差指标的计算方法如下：
AEi(t)＝max(|yi(t)-xi(t)|)，t∈[0,T]；(3)
AEmax(t)＝max(AEi(t))，i＝1,2,…,N；(4)
式中：AEi(t)为相对误差，AEmax为最大绝对误差。
最大相对误差和最大绝对误差是一种直观的误差表示方法，在时间序列分析中被广泛采 用。最大误差指标有助于从宏观上把握等值前后的偏差严重程度。
S2：计算等值系统与原型系统的平均误差指标；平均误差指标包括平均相对误差指标和 平均绝对误差指标；
平均相对误差指标的计算方法如下：
式中：MRE(t)为平均相对误差指标；MREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的平均相 对误差；λi为在考核多个电气量时元件i所占的权重因子；i为需进行校核元件的序号；T为 进行校核的仿真时段；t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为 原型系统中该电气量在t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
平均绝对误差指标的计算方法为：
其中：MAE(t)为平均绝对误差指标；MAEi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的平均绝 对误差。
由于误差有正有负，为了避免正负相互抵消，故取误差的绝对值进行综合并计算平均数。 平均误差指标可以从宏观层面上反映等值的失真程度，而且可以对不同元件的数据加以不同 的权重，以突出感兴趣的区域或者元件的等值结果的准确程度。
S3：计算等值系统与原型系统的均方误差指标或均方根误差指标；均方根误差是均方误 差的平方根；均方根误差指标包括均方根相对误差指标和均方根绝对误差指标；
均方根相对误差指标的计算方法如下：
式中：RMSRE(t)为均方根相对误差指标；RMSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的 均方根相对误差；
均方根绝对误差指标的计算方法为：
式中：RMSRE(t)为均方根绝对误差指标；RMSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的 均方根绝对误差。
均方误差是误差平方之和的平均数，它同样避免了正负误差相加带来的相互消去问题。 另一个优点是，由于对误差进行了平方，加强了数值大的误差在指标中的作用，也就提高了 这个指标的灵敏度。
S4：计算等值系统与原型系统的关联度指标；关联度指标是根据曲线间相似程度来判断 关联程度的，实质是曲线间几何形状的分析比较，几何形状越接近，则发展变化趋势越接近， 关联程度越大；
等值系统与原型系统通常只有两个数列，可设为：
设原型系统的离散轨迹为：x＝{x(1),x(2),…,x(n)}；
设等值系统的离散轨迹为：y＝{y(1),y(2),…,y(n)}；
以原型系统为参考相点，可得到每个离散点的关联系数：
ξ(k)为y与x在第k点的关联系数，上式中：|y(t)-x(t)|称为第t时刻y(t)与x(t)的绝对 差；是整个时段内绝对差的最小值；是整个时段内绝对差的最 大值；ρ称为分辨系数，是0与1间的数，一般取ρ＝0.5，综合各点的关联系数，可得出整 个轨迹y与参考轨迹x的关联度r为：
其中n为等值结果离散点的总数。
S5：计算等值系统与原型系统的后验差检验指标；后验差检验指标的具体内容为：以残差ε为 基础，根据残差绝对值的大小，考察残差较小的点出现的概率，以及与误差方差有关指标的 大小，具体步骤为：
设原型系统的离散轨迹为：x＝{x(1),x(2),…,x(n)}，设等值系统的离散轨迹为：y＝{y(1),y(2),…,y(n)}；
将t时刻的原型系统值x(t)与等值系统y(t)之差记为ε(t)，称为t时刻残差，则
ε(t)＝x(t)-y(t)t＝1,2,…,n；(19)
将原型系统x(t)，t＝1,2,…,n的平均值记为即：
将残差ε(t)，t＝1,2,…,n的平均值记为即：
将原型系统x(t)，t＝1,2,…,n的方差记为即：
将残差ε(t)，t＝1,2,…,n的方差记为即：
可得后验差检验的两个重要指标：后验差比值C和小误差概率P：
指标C越小越好，C越小表示在S1一定的情况下，S2越小；而S2越小，表明残差方差小， 残差离散程度小，C小，表明等值系统与原型系统并不太离散；
指标P越大越好，P越大表示残差与残差平均值之差小于给定值0.6745S1的点越多，按 照C和P两个指标，可以综合评定等值系统的有效性：
在时间序列分析中，将P＞0.95,C＜0.35定为1级，即较好；
将P＞0.8,C＜0.5定为2级，即合格；
将P＞0.7,C＜0.45定为3级，即勉强；
将P≤0.7,C≥0.65定为4级即不合格。
以上是关于单个电气量的后验差检验指标的分析过程，对于多个电气量的后验差检验指 标的确定，可采用加权方法等进行综合求解。
S6：根据各个指标的计算结果得到评估结果。
本实施例将采用本发明的评估方法对广西电网2009年丰水期时系统的最大运行方式(丰 大方式)的动态等值结果从静态和动态两个方面进行评估。静态评估方面的指标主要采用： 最大误差指标、平均误差指标、均方误差指标/均方根误差指标、后验差检验指标。动态评估 方面的指标采用：最大误差指标、平均误差指标、均方误差指标/均方根误差指标、关联度指 标、后验差检验指标。
静态方面主要考察各节点的电压幅值与相角、实际线路的有功功率和视在功率。评估结 果如下：
(1)节点电压幅值与相角的评估：
丰大方式下等值前后节点电压幅值与相角的对比结果见表1。由表1可知，节点电压幅 值的最大绝对误差为0.7kV；最大相对误差为0.1294％；平均绝对误差为0.1056kV；平均相 对误差为0.0198％；均方绝对误差为0.0361；均方相对误差为1.2478E-07；均方根绝对误差 为0.1900，均方根相对误差为3.5324E-04；后验差检验指标的后验差比值C和小误差概率P分 别为0.0264和100％，属于1级，即较好。
考虑到节点电压相角是一个相对的值，所以不适宜进行相对误差的评估，采用绝对误差 的相关指标更为合理。由表1可知，节点电压相角的最大绝对误差为0.1度；平均绝对误差 为0.0556度；均方绝对误差为0.0056；均方根绝对误差为0.0745；后验差检验指标的后验差 比值C和小误差概率P分别为0.0060和100％，属于1级，即较好。
故对节点电压幅值和相角的静态评估结果为：满足工程精度要求。
表1丰大方式下节点电压幅值与相角比对
(2)线路有功功率的评估：丰大方式下等值前后线路有功功率的对比结果见表2。
表2-2丰大方式下线路有功功率比对
线路 原型系统/MW 等值系统/MW 绝对误差/MW 相对误差/％
南崇线 891.9 889.1 -2.8 -0.314
南邕线 460.0 460.8 0.8 0.174
百南线 1762.8 1751.6 -11.2 -0.635
平南线 471.9 477.1 5.2 1.102
南玉线 1921.6 1915.6 -6.0 -0.312
久玉线 559.4 552.8 -6.6 -1.180
逢玉线 473.8 471.7 -2.1 -0.443
逢来线 412.8 411.8 -1.0 -0.242
来梧线 2818.8 2819.8 1.0 0.035
来溯线 348.2 341.6 -6.6 -1.895
柳贺线 1985.4 1963.4 -22.0 -1.108
柳桂线 646.4 647.8 1.4 0.217
河柳线 2378.2 2376.4 -1.8 -0.076
龙河线 1634.4 1638.2 3.8 0.233
龙沙线 1751.0 1747.2 -3.8 -0.217
岩沙线 519.2 520.9 1.7 0.327
岩平线 652.8 638.2 -14.6 -2.237
平来线 1905.6 1906.8 1.2 0.063
龙平线 814.6 804.1 -10.5 -1.289
沙来线 964.6 949.6 -15.0 -1.555
由表2可知，输电线路有功功率的最大绝对误差为22.0MW；最大相对误差为2.237％； 平均绝对误差为5.9550MW；平均相对误差为0.6827％；均方绝对误差为68.0655；均方相对 误差为8.8299E-05；均方根绝对误差为8.2502，均方根相对误差为0.0094；后验差检验指标 的后验差比值C和小误差概率P分别为0.0093和100％，属于1级，即较好。
故对输电线路有功功率的静态评估结果为：满足工程精度要求。
(3)线路视在功率的评估：
丰大方式下等值前后线路视在功率的对比结果见表3。由表3可知，输电线路视在功率 的最大绝对误差为21.42MVA；最大相对误差为2.167％；平均绝对误差为5.9215MVA；平均 相对误差为0.6767％；均方绝对误差为65.5346；均方相对误差为8.1274E-05；均方根绝对误 差为8.0953，均方根相对误差为0.0090；后验差检验指标的后验差比值C和小误差概率P分 别为0.0093和100％，属于1级，即较好。
故对输电线路视在功率的静态评估结果为：满足工程精度要求。
表3丰大方式下线路视在功率比对
线路 原型系统/MVA 等值系统/MVA 绝对误差/MVA 相对误差/％
南崇线 903.07 900.27 -2.80 -0.310
南邕线 557.52 561.24 3.73 0.668
百南线 1763.77 1752.51 -11.26 -0.638
平南线 472.13 477.42 5.29 1.120
南玉线 1921.68 1915.74 -5.94 -0.309
久玉线 561.31 554.52 -6.79 -1.209
逢玉线 474.78 472.52 -2.26 -0.475
逢来线 438.26 436.95 -1.31 -0.299
来梧线 2820.26 2821.30 1.04 0.037
来溯线 349.93 344.79 -5.14 -1.470
柳贺线 1988.68 1967.26 -21.42 -1.077
柳桂线 686.50 687.69 1.18 0.172
河柳线 2378.80 2376.95 -1.86 -0.078
龙河线 1639.49 1642.68 3.19 0.195
龙沙线 1755.82 1752.61 -3.21 -0.183
岩沙线 528.02 529.35 1.33 0.252
岩平线 653.52 639.36 -14.16 -2.167
平来线 1905.79 1907.09 1.30 0.068
龙平线 816.65 806.50 -10.15 -1.243
沙来线 965.08 950.00 -15.08 -1.563
为验证等值系统与原型系统在发生故障后的动态性能是否一致，进行了大量的仿真测试， 以下为丰大运行方式下，分别在原型系统和等值系统的岩滩-沙塘线路的沙塘侧在第25周波 发生三相短路，在第30周波短路清除，图2-图5是监测的部分节点的电压以及部分线路输送 的有功功率。
从图2-5可以看出，等值前后的节点电压及输电线路的有功功率变化形态基本一致，说 明动态等值是有效的。当取评估的起始时刻为第0.5秒且终止时刻为第1.5秒时，岩滩侧电压 的关联度指标为0.5995；若取评估的起始时刻为第0.5秒且终止时刻为第5秒，则岩滩侧电 压的关联度指标为0.6741。考虑到系统的故障能不能有效清除主要看故障后1～2秒内的扰动 后果，所以一般情况下选故障后1～2秒为评估时段即可。当选择故障后1秒内为时间段时， 对岩滩侧节点电压的具体评估为：最大绝对误差为0.0253pu；最大相对误差为2.4207％；平 均绝对误差为0.0111pu；平均相对误差为1.0915％；均方绝对误差为1.9017E-04；均方相对 误差为1.7838E-04；均方根绝对误差为0.0138；均方根相对误差为0.0134；后验差检验指标 的后验差比值C和小误差概率P分别为0.0689和100％，属于1级即较好。总体来看，岩滩 侧节点电压的动态性能基本满足工程精度要求，可在保留大电网背景下，研究岩滩侧的电压 动态行为。同样对其它节点及线路的动态性能进行了评估，结果表明：丰大方式下电网等值 模型动态性能基本保留了原型系统的主要特征。
本发明不局限于以上所述的具体实施方式，以上所述仅为本发明的较佳实施案例而已， 并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：计算等值系统与原型系统的最大误差指标；
S2：计算等值系统与原型系统的平均误差指标；
S3：计算等值系统与原型系统的均方误差指标或均方根误差指标；
S4：计算等值系统与原型系统的关联度指标；
S5：计算等值系统与原型系统的后验差检验指标；
S6：根据各个指标的计算结果得到评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，所述最大误差指标包括最大相对误差指标和最大绝对误差指标，最大相对误差指标的计算方法如下：
REmax(t)＝max(REi(t))，i＝1,2,…,N； (2)
式中：REi(t)为相对误差，REmax为最大相对误差，y(t)、x(t)分别为等值系统和原型系统的变量值，是需要进行校核的电气量；i为需进行校核元件的序号；T为进行校核的仿真时段；t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为原型系统中该电气量在t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
最大绝对误差指标的计算方法如下：
AEi(t)＝max(|yi(t)-xi(t)|)，t∈[0,T]； (3)
AEmax(t)＝max(AEi(t))，i＝1,2,…,N； (4)
式中：AEi(t)为相对误差，AEmax为最大绝对误差。
3.根据权利要求1所述的一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，所述平均误差指标包括平均相对误差指标和平均绝对误差指标；
平均相对误差指标的计算方法如下：
式中：MRE(t)为平均相对误差指标；MREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的平均相对误差；λi为在考核多个电气量时元件i所占的权重因子；i为需进行校核元件的序号；T为进行校核的仿真时段；t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为原型系统中该电气量在t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
平均绝对误差指标的计算方法为：
其中：MAE(t)为平均绝对误差指标；MAEi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的平均绝对误差。
4.根据权利要求1所述的一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，所述均方误差指标包括均方相对误差指标和均方绝对误差指标；
均方相对误差指标的计算方法如下：
式中：MSRE(t)为均方相对误差指标；MSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的均方相对误差；λi为在考核多个电气量时元件i所占的权重因子；i为需进行校核元件的序号；T为进行校核的仿真时段；t为观测点的时刻；yi(t)为等值系统中该电气量在t时刻的值；xi(t)为原型系统中该电气量在t时刻的值；N为需进行校核元件的总数；
均方绝对误差指标的计算方法为：
式中：MSAE(t)为均方绝对误差指标；MSAEi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的均方绝对误差。
5.根据权利要求4所述的一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，所述均方根误差是均方误差的平方根；均方根误差指标包括均方根相对误差指标和均方根绝对误差指标；
均方根相对误差指标的计算方法如下：
式中：RMSRE(t)为均方根相对误差指标；RMSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的均方根相对误差；
均方根绝对误差指标的计算方法为：
式中：RMSRE(t)为均方根绝对误差指标；RMSREi(t)为单个电气量在校核仿真时间段内的均方根绝对误差。
6.根据权利要求1所述的一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，所述关联度指标是根据曲线间相似程度来判断关联程度的，实质是曲线间几何形状的分析比较，几何形状越接近，则发展变化趋势越接近，关联程度越大；
等值系统与原型系统通常只有两个数列，可设为：
设原型系统的离散轨迹为：x＝{x(1),x(2),…,x(n)}；
设等值系统的离散轨迹为：y＝{y(1),y(2),…,y(n)}；
以原型系统为参考相点，可得到每个离散点的关联系数：
ξ(k)为y与x在第k点的关联系数，上式中：|y(t)-x(t)|称为第t时刻y(t)与x(t)的绝对差；是整个时段内绝对差的最小值；是整个时段内绝对差的最大值；ρ称为分辨系数，是0与1间的数，综合各点的关联系数，可得出整个轨迹y与参考轨迹x的关联度r为：
其中n为等值结果离散点的总数。
7.根据权利要求1所述的一种电力系统动态等值误差评估方法，其特征在于，所述后验差检验指标的具体内容为：以残差ε为基础，根据残差绝对值的大小，考察残差较小的点出现的概率，以及与误差方差有关指标的大小，具体步骤为：
设原型系统的离散轨迹为：x＝{x(1),x(2),…,x(n)}，设等值系统的离散轨迹为：y＝{y(1),y(2),…,y(n)}；
将t时刻的原型系统值x(t)与等值系统y(t)之差记为ε(t)，称为t时刻残差，则
ε(t)＝x(t)-y(t)t＝1,2,…,n； (19)
将原型系统x(t)，t＝1,2,…,n的平均值记为即：
将残差ε(t)，t＝1,2,…,n的平均值记为即：
将原型系统x(t)，t＝1,2,…,n的方差记为即：
将残差ε(t)，t＝1,2,…,n的方差记为即：
可得后验差检验的两个重要指标：后验差比值C和小误差概率P：
指标C越小越好，C越小表示在S1一定的情况下，S2越小；而S2越小，表明残差方差小，残差离散程度小，C小，表明等值系统与原型系统并不太离散；
指标P越大越好，P越大表示残差与残差平均值之差小于给定值0.6745S1的点越多，按照C和P两个指标，可以综合评定等值系统的有效性：
在时间序列分析中，
将P＞0.95,C＜0.35定为1级，即较好；
将P＞0.8,C＜0.50定为2级，即合格；
将P＞0.7,C＜0.45定为3级，即勉强；
将P≤0.7,C≥0.65定为4级，即不合格。
CN201910627067.0A 2019-07-12 2019-07-12 一种电力系统动态等值误差评估方法 Pending CN110490412A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910627067.0A CN110490412A (zh) 2019-07-12 2019-07-12 一种电力系统动态等值误差评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910627067.0A CN110490412A (zh) 2019-07-12 2019-07-12 一种电力系统动态等值误差评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110490412A true CN110490412A (zh) 2019-11-22

Family

ID=68547144

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910627067.0A Pending CN110490412A (zh) 2019-07-12 2019-07-12 一种电力系统动态等值误差评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110490412A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110910180A (zh) * 2019-12-02 2020-03-24 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 信息推送方法、装置、电子设备和存储介质
CN110943485A (zh) * 2019-12-22 2020-03-31 东北电力大学 双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法
CN111366900A (zh) * 2020-02-18 2020-07-03 上海机电工程研究所 基于残差统计的跟踪雷达航迹质量评估方法、系统及介质
CN111367254A (zh) * 2020-02-26 2020-07-03 哈尔滨工业大学 光伏电站解析单机等值方法、系统及设备
CN113361769A (zh) * 2021-06-04 2021-09-07 南方电网科学研究有限责任公司 基于prmse和crmse评价指标的稳定裕度值预测方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102403716A (zh) * 2011-10-28 2012-04-04 上海电力学院 一种多馈入交直流电网动态等值的方法
CN106228459A (zh) * 2016-04-21 2016-12-14 重庆大学 基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法
CN107291994A (zh) * 2017-05-25 2017-10-24 天津大学 一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102403716A (zh) * 2011-10-28 2012-04-04 上海电力学院 一种多馈入交直流电网动态等值的方法
CN106228459A (zh) * 2016-04-21 2016-12-14 重庆大学 基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法
CN107291994A (zh) * 2017-05-25 2017-10-24 天津大学 一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王莹: "特高压直流接入交流电网的相关问题研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》 *
金鑫: "基于灰色理论的短期电力负荷预测系统设计与实现", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110910180A (zh) * 2019-12-02 2020-03-24 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 信息推送方法、装置、电子设备和存储介质
CN110943485A (zh) * 2019-12-22 2020-03-31 东北电力大学 双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法
CN110943485B (zh) * 2019-12-22 2022-03-22 东北电力大学 双馈风电场等值模型仿真可信度的指标评价方法
CN111366900A (zh) * 2020-02-18 2020-07-03 上海机电工程研究所 基于残差统计的跟踪雷达航迹质量评估方法、系统及介质
CN111366900B (zh) * 2020-02-18 2023-04-28 上海机电工程研究所 基于残差统计的跟踪雷达航迹质量评估方法、系统及介质
CN111367254A (zh) * 2020-02-26 2020-07-03 哈尔滨工业大学 光伏电站解析单机等值方法、系统及设备
CN111367254B (zh) * 2020-02-26 2021-05-07 哈尔滨工业大学 光伏电站解析单机等值方法、系统及设备
CN113361769A (zh) * 2021-06-04 2021-09-07 南方电网科学研究有限责任公司 基于prmse和crmse评价指标的稳定裕度值预测方法及装置
CN113361769B (zh) * 2021-06-04 2023-01-03 南方电网科学研究有限责任公司 基于prmse和crmse评价指标的稳定裕度值预测方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110490412A (zh) 一种电力系统动态等值误差评估方法
Musirin et al. On-line voltage stability based contingency ranking using fast voltage stability index (FVSI)
Dasgupta et al. Line parameter estimation using phasor measurements by the total least squares approach
CN105976257A (zh) 基于隶属度函数的模糊综合评价法的电网脆弱性评估方法
CN103870703B (zh) 一种基于戴维南等值参数跟踪的动态短路比计算方法
CN106600458B (zh) 基于改进功率介数的电网风险综合评估方法
CN105631771A (zh) 一种基于变权函数的多参数电缆状态评价方法
CN106682407B (zh) 基于戴维南等值和支路传输功率极限的电压稳定评估方法
CN106295160B (zh) 交直流互联电网戴维南等值参数在线计算方法
Makasa et al. On-line voltage stability load index estimation based on PMU measurements
CN104410080B (zh) 含动态无功补偿的多直流馈入电网电压支撑能力评价方法
CN103020461A (zh) 电能质量模糊评价方法及装置
Zhao et al. Research on state of health for the series battery module based on the Weibull distribution
Bajaj et al. An MCDM-based approach for ranking the voltage quality in the distribution power networks
CN103577698A (zh) 一种交直流混联系统的在线电压稳定判别方法
CN105701265A (zh) 一种双馈风电机组建模方法及装置
CN108054768A (zh) 基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法
CN103997041A (zh) 一种交直流混联系统的在线电压稳定判别系统
Gu et al. Power quality early warning based on anomaly detection
Jaman et al. Forecasting-aided state estimation for power distribution system application: case study
CN110707714A (zh) 一种配电网无功电压控制效果评估指标方法
Chen et al. Study of WLS state estimation convergence characteristics under topology errors
CN114662809A (zh) 一种综合能源园区内供电电源的电能质量评价方法和系统
Borićič et al. Beyond SCR in Weak Grids: Analytical Evaluation of Voltage Stability and Excess System Strength
CN108400588A (zh) 一种主网在线安全态势及运行经验的获取方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191122