CN110707695B - 基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法及系统，根据负荷总有功、各回直流功率和暂态功角稳定裕度及主导模式对样本集中方式进行分组，选出组内稳定模态差异指标最小的方式作为中心方式；基于中心方式估算组内方式的稳定裕度，优化估算参数，将满足估算精度的方式占比高的中心方式作为稳定裕度计算模型的基准方式，通过细分样本集中方式，生成稳定裕度计算模型的所有基准方式；将方式差异指标小的基准方式作为样本集中方式稳定裕度计算的有效基准方式，计及方式差异指标，对基于有效基准方式的稳定裕度估算值加权平均，作为样本集中方式稳定裕度计算值，采用通过验证的稳定裕度计算模型计算新方式的稳定裕度。

Description

基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法及系统

技术领域

本发明涉及一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法及系统，属于电网安全稳定分析技术领域。

背景技术

随着电网规模增大、新能源装机占比提高和直流输电等柔性设备的逐渐应用以及用电侧负荷种类多样化和特性复杂化，电网的暂态功角稳定特性愈来愈复杂；随着电力市场和综合能源服务的推进，电网的运行状态更加灵活多变。电网运行方式分析人员凭经验确定若干个电网典型运行方式和故障集，基于电网典型运行方式下故障集中各个故障的时域仿真分析确定若干个暂态功角稳定输电断面，以输电断面有功限额来指导电网运行，其精度和可靠性严重依赖电网运行方式人员的经验。

大电网实际运行状态千变万化，故障集成千上万，即使不考虑时域仿真的计算量和人工分析的工作量，也无法通过穷举电网运行状态进行计算分析以指导电网运行。即使采用在线暂态功角稳定评估手段，也会由于大电网故障集规模过大，目前还无法在1分钟内完成基于时域仿真的在线暂态功角稳定评估，需要引入人工智能方法提高暂态功角稳定评估的速度。

现有融入人工智能的暂态功角稳定评估方法分为两类，一类是根据经验设置特征量，通过构建以特征量为输入、暂态功角稳定是否失稳或暂态功角稳定裕度等信息为输出的机器学习模型，对于新的电网运行方式，直接将新方式下特征量的取值代入模型直接得到新方式的暂态功角稳定是否失稳或暂态功角稳定裕度等信息。这类方法仍然依赖人工经验设置特征量且模型可解释性差、计算结果误差难以控制。另一类是根据暂态功角稳定主导模式和暂态功角稳定裕度线性估算误差是否满足要求对初始样本进行聚类，选取暂态功角稳定主导模式中参与因子大于设定值的发电机状态量，再结合人工经验设置其它特征量，针对各类样本分别构建机器学习模型。相对于前一类方法其实用性有了一定的提升，但仍然存在依赖人工经验设置特征量、模型可解释性差和计算结果误差难以控制的缺点。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法及系统，解决了依赖人工经验设置特征量、模型可解释性差和计算结果误差难以控制的问题。

本发明所采用的技术方案是：一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，包括，

根据负荷总有功分档参数、各回直流功率分档参数和暂态功角稳定裕度分档参数分别对负荷总有功区间、各回直流功率区间和预想故障F的暂态功角稳定裕度区间进行分档，得到负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和F的暂态功角稳定裕度档位区间，并对样本集S中所有运行方式进行分组，得到各个运行方式组；所述样本由电网运行方式及电网运行方式下若干预想故障的暂态功角稳定量化评估结果构成；

针对各个运行方式组，分别将与运行方式组内其它运行方式之间的稳定模态差异指标之和最小的运行方式作为运行方式组的中心方式，并将运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G与中心方式关联；

分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率估算运行方式组内其它运行方式的暂态功角稳定裕度，通过优化估算参数，将满足估算精度的运行方式占比大于设定值r_m的中心方式作为基准方式，将满足估算精度要求的运行方式从S中剔除，更新S，通过上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数细分S中运行方式，获得所有基准方式，将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；

将初始S中除F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式之外的所有运行方式组成的集合记为H，针对H中各个运行方式，根据F的暂态功角稳定裕度计算模型，将与H中运行方式的方式差异指标小的若干基准方式作为H中运行方式稳定裕度计算的有效基准方式，计及方式差异指标，对基于有效基准方式的稳定裕度估算值加权平均，作为H中运行方式稳定裕度计算值，若H中满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r′_m，r′_m＞r_m，将F的暂态功角稳定裕度计算模型作为获得验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型；

采用得到验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型进行新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算。

进一步的，对S中所有运行方式进行分组，具体为：将同时满足以下条件的运行方式归纳为一个运行方式组：

1)负荷总有功所处的负荷总有功档位区间相同；

2)各回直流功率分别所处的直流功率档位区间相同；

3)F的暂态功角稳定裕度实际值所处的暂态功角稳定裕度档位区间相同；

4)F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G中发电机的参与因子之和大于设定值λ_cr。

进一步的，将S的所有电网运行方式中负荷总有功最大值、最小值分别作为负荷总有功区间的上限和下限，分别将S的所有运行方式中各回直流功率最大值、最小值作为各回直流功率区间的上限和下限，将S的所有运行方式下F的暂态功角稳定裕度实际值的最大值、最小值分别作为F的暂态功角稳定裕度区间的上限和下限；

负荷总有功分档参数为用于均分负荷总有功区间的档位区间数，取值范围为

其中，γ_l为S的所有运行方式下负荷总有功与F的暂态功角稳定裕度实际值的相关系数，c₁、c₂为设定值且1＞c₁＞c₂＞0，P_l.max、P_l.min分别为负荷总有功区间上限和下限；

各回直流功率分档参数分别为用于均分各回直流功率区间的档位区间数，S中所有直流组成的集合N中直流i的功率分档参数取值范围为

其中，γ_d.i为S的所有运行方式下i的功率与F的暂态功角稳定裕度实际值的相关系数，λ_d.i通过公式(1)计算，d₁、d₂为设定值且1＞d₁＞d₂＞0，P_d.i.max、P_d.i.min分别为N中i的功率区间上限和下限；

式中，M为S中F的暂态功角稳定裕度实际值小于ε_η的所有运行方式组成的集合，λ_d.i.j为M中运行方式j下F的暂态功角稳定主导模式对应的i的参与因子，η_j为j下F的暂态功角稳定裕度实际值；

其中，负荷总有功分档参数和各回直流功率分档参数的初始值分别取其下限；

将

作为档位区间数对F的暂态功角稳定裕度区间进行均分，其中，η_max、η_min分别为F的暂态功角稳定裕度区间的上限和下限，Δη为设定的暂态功角稳定裕度分档参数。

进一步的，若运行方式组中运行方式数小于设定值k_m，则剔除该运行方式组，并从S中剔除该运行方式组的所有运行方式，更新S；

其中，k_m≥3。

进一步的，运行方式组内运行方式之间的稳定模态差异指标的计算公式为，

式中，A为运行方式组中所有运行方式组成的集合，

为A中运行方式i₁与A中运行方式i₂之间的稳定模态差异指标，S1为运行方式组对应的G，

为i₁下S1中发电机g₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₁下g₁的有功，

为i₂下g₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₂下g₁的有功。

进一步的，F的暂态功角稳定主导模式领前群中所有发电机的参与因子都大于0且之和为1，F的暂态功角稳定主导模式滞后群中所有发电机的参与因子都小于0且之和为-1。

进一步的，所述F的暂态功角稳定裕度计算模型生成的具体过程为：

分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率，对中心方式所对应的运行方式组中其它运行方式下F的暂态功角稳定裕度进行估算，以各个运行方式的暂态功角稳定裕度估算误差平方之和最小为优化目标，得到暂态功角稳定裕度估算参数的优化值，若对应的暂态功角稳定裕度估算误差小于门槛值ε_η的运行方式占比大于设定值r_m，则将中心方式作为暂态功角稳定裕度计算模型的一个基准方式，将剔除暂态功角稳定裕度估算误差不小于ε_η的运行方式后的运行方式组记为Z，将Z的所有运行方式中负荷总有功最大值、负荷总有功最小值、各回直流功率最大值、各回直流功率最小值分别作为该基准方式关联的负荷总有功档位区间上限、负荷总有功档位区间下限、各回直流功率档位区间上限和各回直流功率档位区间下限，并将暂态功角稳定裕度估算参数优化值、中心方式对应的G与该基准方式关联；

从S中剔除所有Z中的运行方式，更新S；

若负荷总有功分档参数和各回直流功率分档参数都分别大于负荷总有功分档参数上限、各回直流功率分档参数上限或S中已没有运行方式，则将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；否则，上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数，重新进行运行方式分组、中心方式确定以及上述过程。

进一步的，暂态功角稳定裕度估算参数优化的公式为，

式中，i₀为运行方式组的中心方式，B为运行方式组中除i₀之外所有其它运行方式组成的集合，

为B中运行方式i₃下F的暂态功角稳定裕度估算值，

为i₃下F的暂态功角稳定裕度实际值，

为i₀下F的暂态功角稳定裕度实际值，S2为i₀关联的G，

为i₀下S2中发电机g₂在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₃下g₂的有功，

为i₀下g₂的有功，N1为i₀中所有直流组成的集合，

为i₀下N1中直流d₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₃下d₁的功率，

为i₀下d₁的功率，α、b为暂态功角稳定裕度估算参数。

进一步的，上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数的过程为，

优先上调未达到上限且上限大的分档参数，且每次只上调一个分档参数，将分档参数加1。

进一步的，针对H中各个运行方式i_h，或者针对新的运行方式i_n，计算i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值，具体过程为：

分别计算i_h或者i_n与F的暂态功角稳定裕度计算模型中各个基准方式之间的运行方式差异指标，将与i_h或者i_n之间的运行方式差异指标小于设定值d_m的所有基准方式组成的集合作为用于i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度计算的有效基准方式集，若有效基准方式集非空，则分别基于有效基准方式集的各个有效基准方式，采用其关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值，得到i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度估算值，计及有效基准方式集的各个有效基准方式与i_h或者i_n之间的运行方式差异指标，对i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度估算值进行加权平均，作为i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值，否则，认为无法获得i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值。

进一步的，只在运行方式i_hn与F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式的各回直流组成相同且投停状态一致的条件下才计算两个运行方式之间的运行方式差异指标，计算公式为，

式中，i_hn为i_h或i_n，

为i_hn与F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式j₁之间的运行方式差异指标，

为i_hn的负荷总有功，

为j₁的负荷总有功，

分别为j₁关联的负荷总有功档位区间的上限和下限，D为j₁中所有直流组成的集合，

为j₁下D中直流k的功率，

为j₁下F的暂态功角稳定主导模式对应的k的参与因子，

为i_hn下k的功率，

分别为j₁关联的k的功率档位区间的上限和下限。

进一步的，i_hn下F的暂态功角稳定裕度估算值的计算公式为，

式中，i_hn为i_h或i_n，C为所有有效基准方式组成的集合，

为基于C中有效基准方式j₂得到的i_hn下F的暂态功角稳定裕度估算值，

为j₂下F的暂态功角稳定裕度实际值，S3为j₂关联的G，

为j₂下S3中发电机g₃在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i_hn下g₃的有功，

为j₂下g₃的有功，N2为j₂中所有直流组成的集合，

为j₂下F的暂态功角稳定主导模式对应的N2中直流d₂的参与因子，

为i_hn下d₂的功率，

为j₂下d₂的功率，α₀、b₀为j₂关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值。

进一步的，i_hn下F的暂态功角稳定裕度计算值的计算公式为，

式中，i_hn为i_h或i_n，

为i_hn下F的暂态功角稳定裕度计算值，

为i_hn与j₂之间的运行方式差异指标，若C中有一个有效基准方式与i_hn之间的运行方式差异指标为0，则令

等于该有效基准方式下F的暂态功角稳定裕度实际值。

一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算系统，其特征在于：包括，

样本分组模块：用于根据负荷总有功分档参数、各回直流功率分档参数和暂态功角稳定裕度分档参数分别对负荷总有功区间、各回直流功率区间和预想故障F的暂态功角稳定裕度区间进行分档，得到负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和F的暂态功角稳定裕度档位区间，并对样本集S中所有运行方式进行分组，得到各个运行方式组；；

中心方式确定模块：用于针对各个运行方式组，分别将与运行方式组内其它运行方式之间的稳定模态差异指标之和最小的运行方式作为运行方式组的中心方式，并将运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G与中心方式关联；

稳定裕度计算模型生成模块：用于分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率估算运行方式组内其它运行方式的稳定裕度，通过优化估算参数，将满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r_m的中心方式作为基准方式，将满足估算精度的运行方式从S中剔除，更新S，通过上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数细分S中运行方式，获得所有基准方式，将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；

稳定裕度计算模型验证模块：用于将初始S中除F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式之外的所有运行方式组成的集合记为H，针对H中各个运行方式，根据F的暂态功角稳定裕度计算模型，将与H中运行方式的方式差异指标小的若干基准方式作为H中运行方式稳定裕度计算的有效基准方式，计及方式差异指标，对基于有效基准方式的稳定裕度估算值加权平均，作为H中运行方式稳定裕度计算值，若H中满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r′_m，r′_m＞r_m，将F的暂态功角稳定裕度计算模型作为获得验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型；

稳定裕度计算模块：用于采用得到验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型进行新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算。

一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于：所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行所述的方法中的任一方法。

一种计算设备，其特征在于：包括，

一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至13所述的方法中的任一方法的指令。

本发明所达到的有益效果：本发明融合暂态功角稳定量化分析和局部线性化方法，将样本空间聚类成若干个可以采用线性公式直接精确估算裕度的子空间，将各个子空间对应的基准方式及其关联的负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和裕度估算参数优化值结构化作为裕度计算模型，以方式差异度指标的倒数为权值对基于基准方式的裕度估算值进行加权平均作为裕度的计算值，采用初始样本对裕度计算模型进行更高精度的验证，根据验证后的裕度计算模型直接计算新方式下预想故障的暂态功角稳定裕度，克服了依赖人工经验设置特征量、模型可解释性差和计算结果误差难以控制的缺点。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图1所示，一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算的方法，包括以下步骤：

步骤1，样本由电网运行方式及电网运行方式下若干预想故障的暂态功角稳定量化评估结果构成，将样本集S的所有电网运行方式中负荷总有功最大值、最小值分别作为负荷总有功区间的上限和下限，分别将S的所有运行方式中各回直流功率最大值、最小值作为各回直流功率区间的上限和下限，将S的所有运行方式下预想故障F的暂态功角稳定裕度实际值的最大值、最小值分别作为F的暂态功角稳定裕度区间的上限和下限，根据负荷总有功分档参数、各回直流功率分档参数和暂态功角稳定裕度分档参数分别对负荷总有功区间、各回直流功率区间和F的暂态功角稳定裕度区间进行分档，得到负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和F的暂态功角稳定裕度档位区间，并对S中所有运行方式进行分组，将同时满足以下条件的运行方式归纳为一个运行方式组：

1)负荷总有功所处的负荷总有功档位区间相同；

2)各回直流功率分别所处的回直流功率档位区间相同；

3)F的暂态功角稳定裕度实际值所处的暂态功角稳定裕度档位区间相同；

4)F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G中发电机的参与因子之和大于设定值λ_cr(通常设置为0.9)；

S包括电网各个运行方式及相应的运行方式下基于时域仿真的暂态功角稳定量化评估信息(包括：暂态功角稳定裕度实际值、F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机组成及发电机的参与因子、主导模式对应的各回直流的参与因子)；

负荷总有功档位区间的生成方式具体为：

负荷总有功分档参数为用于均分负荷总有功区间的档位区间数，取值范围为

其中，γ_l为S的所有运行方式下负荷总有功与F的暂态功角稳定裕度实际值的相关系数，c₁、c₂为设定值且1＞c₁＞c₂＞0，通常c₁设置为0.2，c₂设置为0.1，P_l.max、P_l.min分别为负荷总有功区间上限和下限。

各回直流功率档位区间的生成方式为：

各回直流功率分档参数分别为用于均分各回直流功率区间的档位区间数，S中所有直流组成的集合N中直流i的功率分档参数取值范围为

其中，γ_d.i为S的所有运行方式下直流i的功率与F的暂态功角稳定裕度实际值的相关系数，λ_d.i通过公式(1)计算，d₁、d₂为设定值且1＞d₁＞d₂＞0，通常d₁设置为0.3，d₂设置为0.15，P_d.i.max、P_d.i.min分别为所有直流组成的集合N中直流i的功率区间上限和下限；

式中，M为S中F的暂态功角稳定裕度实际值小于ε_η的所有运行方式组成的集合，λ_d.i.j为M中运行方式j下F的暂态功角稳定主导模式对应的直流i的参与因子，η_j为M中运行方式j下F的暂态功角稳定裕度实际值。

其中，负荷总有功分档参数和各回直流功率分档参数的初始值分别取其下限。

暂态功角稳定裕度档位区间的生成方式为：

将

作为档位区间数对F的暂态功角稳定裕度区间进行均分，其中，η_max、η_min分别为F的暂态功角稳定裕度区间的上限和下限，Δη为设定的暂态功角稳定裕度分档参数，通常设置为0.4。

对运行方式组中运行方式数过少的处理为：

若运行方式组中运行方式数小于设定值k_m，则剔除该运行方式组，并从S中剔除该运行方式组的所有运行方式，更新S；

其中，k_m≥3，通常设置为7。

步骤2，针对各个运行方式组，分别将与运行方式组内其它运行方式之间的稳定模态差异指标之和最小的运行方式作为运行方式组的中心方式，并将运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G与中心方式关联；

运行方式组内运行方式之间稳定模态差异指标的计算公式为，

式中，A为运行方式组中所有运行方式组成的集合，

为A中运行方式i₁与A中运行方式i₂之间的稳定模态差异指标，S1为运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集，

为i₁下S1中发电机g₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₁下发电机g₁的有功，

为i₂下发电机g₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₂下发电机g₁的有功。

其中，对发电机参与因子的要求为，

F的暂态功角稳定主导模式领前群中所有发电机的参与因子都大于0且之和为1，F的暂态功角稳定主导模式滞后群中所有发电机的参与因子都小于0且之和为-1。

步骤3，分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率，对中心方式所对应的运行方式组中其它运行方式下F的暂态功角稳定裕度进行估算，以各个运行方式的暂态功角稳定裕度估算误差平方之和最小为优化目标，得到暂态功角稳定裕度估算参数的优化值，若对应的暂态功角稳定裕度估算误差小于门槛值ε_η(通常设置为0.1)的运行方式占比大于设定值r_m(通常设置为0.95)，则将中心方式作为暂态功角稳定裕度计算模型的一个基准方式，将剔除暂态功角稳定裕度估算误差不小于ε_η的运行方式后的运行方式组记为Z，将Z的所有运行方式中负荷总有功最大值、负荷总有功最小值、各回直流功率最大值、各回直流功率最小值分别作为该基准方式关联的负荷总有功档位区间上限、负荷总有功档位区间下限、各回直流功率档位区间上限和各回直流功率档位区间下限，并将暂态功角稳定裕度估算参数优化值、中心方式对应的G与该基准方式关联；

其中，暂态功角稳定裕度估算参数优化的公式为，

式中，i₀为运行方式组的中心方式，B为运行方式组中除i₀之外所有其它运行方式组成的集合，

为B中运行方式i₃下F的暂态功角稳定裕度估算值，

为i₃下F的暂态功角稳定裕度实际值，

为i₀下F的暂态功角稳定裕度实际值，S2为i₀关联的G，

为i₀下S2中发电机g₂在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₃下g₂的有功，

为i₀下g₂的有功，N1为i₀中所有直流组成的集合，

为i₀下N1中直流d₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₃下d₁的功率，

为i₀下d₁的功率，α、b为暂态功角稳定裕度估算参数。

步骤4，从S中剔除所有Z中的运行方式，更新S；

步骤5，若负荷总有功分档参数和各回直流功率分档参数都分别大于负荷总有功分档参数上限、各回直流功率分档参数上限或S中已没有运行方式，则将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；否则，上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数，重复上述所有步骤1～4；

上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数的过程为，

优先上调未达到上限且上限大的分档参数，且每次只上调一个分档参数，将分档参数加1。

步骤6，将原S中除F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式之外的所有运行方式组成的集合记为H，分别针对H中各个运行方式，记为i_h，首先，分别计算i_h与F的暂态功角稳定裕度计算模型中各个基准方式之间的运行方式差异指标，然后，将与i_h之间的运行方式差异指标小于设定值d_m(通常设置为1.5)的所有基准方式组成的集合作为用于i_h下F的暂态功角稳定裕度计算的有效基准方式集，若有效基准方式集非空，则分别基于有效基准方式集的各个有效基准方式，采用其关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值，得到i_h下F的暂态功角稳定裕度估算值，计及有效基准方式集的各个有效基准方式与i_h之间的运行方式差异指标，对i_h下F的暂态功角稳定裕度估算值进行加权平均，作为i_h下F的暂态功角稳定裕度的计算值，否则，认为无法获得i_h下F的暂态功角稳定裕度的计算值；

步骤7，若H中运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算值误差小于ε_η的运行方式占比大于设定值r′_m，r′_m＞r_m，通常r′_m设置为0.97，则认为F的暂态功角稳定裕度计算模型可以用于新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算，否则，认为无法获得用于新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算模型；

步骤8，针对新的运行方式i_n，首先，分别计算i_n与F的暂态功角稳定裕度计算模型中各个基准方式之间的运行方式差异指标，然后，将与i_n之间的运行方式差异指标小于d_m的所有基准方式组成的集合作为用于i_n下F的暂态功角稳定裕度计算的有效基准方式集，若有效基准方式集非空，则分别基于有效基准方式集的各个有效基准方式，采用其关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值，得到i_n下F的暂态功角稳定裕度估算值，计及有效基准方式集的各个有效基准方式与i_n之间的运行方式差异指标，对i_n下F的暂态功角稳定裕度估算值进行加权平均，作为i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值，否则，认为无法获得i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值。

步骤6和步骤8中运行方式差异指标的计算公式为，

只在运行方式i_hn(i_h或i_n)与F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式的各回直流组成相同且投停状态一致的条件下才计算两个运行方式之间的运行方式差异指标，

式中，

为i_hn与F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式j₁之间的运行方式差异指标，

为i_hn的负荷总有功，

为j₁的负荷总有功，

分别为j₁关联的负荷总有功档位区间的上限和下限，D为j₁中所有直流组成的集合，

为j₁下D中直流k的功率，

为j₁下F的暂态功角稳定主导模式对应的k的参与因子，

为i_hn下k的功率，

分别为j₁关联的k的功率档位区间的上限和下限。

i_hn下F的暂态功角稳定裕度估算值的计算公式为，

式中，C为所有有效基准方式组成的集合，

为基于C中有效基准方式j₂得到的i_hn下F的暂态功角稳定裕度估算值，

为j₂下F的暂态功角稳定裕度实际值，S3为j₂关联的G，

为j₂下S3中发电机g₃在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i_hn下g₃的有功，

为j₂下g₃的有功，N2为j₂中所有直流组成的集合，

为j₂下F的暂态功角稳定主导模式对应的N2中直流d₂的参与因子，

为i_hn下d₂的功率，

为j₂下d₂的功率，α₀、b₀为j₂关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值。

i_hn下F的暂态功角稳定裕度计算值的计算公式为，

式中，

为i_hn下F的暂态功角稳定裕度计算值，

为i_hn与j₂之间的运行方式差异指标，若C中有一个有效基准方式与i_hn之间的运行方式差异指标为0，则令

等于该有效基准方式下F的暂态功角稳定裕度实际值。

一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算系统，包括，

样本分组模块：用于根据负荷总有功分档参数、各回直流功率分档参数和暂态功角稳定裕度分档参数分别对负荷总有功区间、各回直流功率区间和预想故障F的暂态功角稳定裕度区间进行分档，得到负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和F的暂态功角稳定裕度档位区间，并对样本集S中所有运行方式进行分组，得到各个运行方式组；；

中心方式确定模块：用于针对各个运行方式组，分别将与运行方式组内其它运行方式之间的稳定模态差异指标之和最小的运行方式作为运行方式组的中心方式，并将运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G与中心方式关联；

稳定裕度计算模型生成模块：用于分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率估算运行方式组内其它运行方式的稳定裕度，通过优化估算参数，将满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r_m的中心方式作为基准方式，将满足估算精度的运行方式从S中剔除，更新S，通过上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数细分S中运行方式，获得所有基准方式，将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；

稳定裕度计算模型验证模块：用于将初始S中除F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式之外的所有运行方式组成的集合记为H，针对H中各个运行方式，根据F的暂态功角稳定裕度计算模型，将与H中运行方式的方式差异指标小的若干基准方式作为H中运行方式稳定裕度计算的有效基准方式，计及方式差异指标，对基于有效基准方式的稳定裕度估算值加权平均，作为H中运行方式稳定裕度计算值，若H中满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r′_m，r′_m＞r_m，将F的暂态功角稳定裕度计算模型作为获得验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型；

稳定裕度计算模块：用于采用得到验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型进行新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算。

一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行上述任一基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算的方法。

一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述任一基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算的方法的指令。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (16)

1.一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：包括，

根据负荷总有功分档参数、各回直流功率分档参数和暂态功角稳定裕度分档参数分别对负荷总有功区间、各回直流功率区间和预想故障F的暂态功角稳定裕度区间进行分档，得到负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和F的暂态功角稳定裕度档位区间，并对样本集S中所有运行方式进行分组，得到各个运行方式组；所述样本由电网运行方式及电网运行方式下若干预想故障的暂态功角稳定量化评估结果构成；

针对各个运行方式组，分别将与运行方式组内其它运行方式之间的稳定模态差异指标之和最小的运行方式作为运行方式组的中心方式，并将运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G与中心方式关联；

分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率估算运行方式组内其它运行方式的暂态功角稳定裕度，通过优化估算参数，将满足估算精度的运行方式占比大于设定值r_m的中心方式作为基准方式，将满足估算精度要求的运行方式从S中剔除，更新S，通过上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数细分S中运行方式，获得所有基准方式，将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；

将初始S中除F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式之外的所有运行方式组成的集合记为H，针对H中各个运行方式，根据F的暂态功角稳定裕度计算模型，将与H中运行方式的方式差异指标小的若干基准方式作为H中运行方式稳定裕度计算的有效基准方式，计及方式差异指标，对基于有效基准方式的稳定裕度估算值加权平均，作为H中运行方式稳定裕度计算值，若H中满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r′_m，r′_m>r_m，将F的暂态功角稳定裕度计算模型作为获得验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型；

采用得到验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型进行新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：对S中所有运行方式进行分组，具体为：将同时满足以下条件的运行方式归纳为一个运行方式组：

1)负荷总有功所处的负荷总有功档位区间相同；

2)各回直流功率分别所处的直流功率档位区间相同；

3)F的暂态功角稳定裕度实际值所处的暂态功角稳定裕度档位区间相同；

4)F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G中发电机的参与因子之和大于设定值λ_cr。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：将S的所有电网运行方式中负荷总有功最大值、最小值分别作为负荷总有功区间的上限和下限，分别将S的所有运行方式中各回直流功率最大值、最小值作为各回直流功率区间的上限和下限，将S的所有运行方式下F的暂态功角稳定裕度实际值的最大值、最小值分别作为F的暂态功角稳定裕度区间的上限和下限；

负荷总有功分档参数为用于均分负荷总有功区间的档位区间数，取值范围为

其中，γ_l为S的所有运行方式下负荷总有功与F的暂态功角稳定裕度实际值的相关系数，c₁、c₂为设定值且1>c₁>c₂>0，P_l.max、P_l.min分别为负荷总有功区间上限和下限；

各回直流功率分档参数分别为用于均分各回直流功率区间的档位区间数，S中所有直流组成的集合N中直流i的功率分档参数取值范围为

其中，γ_d.i为S的所有运行方式下i的功率与F的暂态功角稳定裕度实际值的相关系数，λ_d.i通过公式(1)计算，d₁、d₂为设定值且1>d₁>d₂>0，P_d.i.max、P_d.i.min分别为N中i的功率区间上限和下限；

式中，M为S中F的暂态功角稳定裕度实际值小于暂态功角稳定裕度设定值ε_η的所有运行方式组成的集合，λ_d.i.j为M中运行方式j下F的暂态功角稳定主导模式对应的i的参与因子，η_j为j下F的暂态功角稳定裕度实际值；

其中，负荷总有功分档参数和各回直流功率分档参数的初始值分别取其下限；

将

作为档位区间数对F的暂态功角稳定裕度区间进行均分，其中，η_max、η_min分别为F的暂态功角稳定裕度区间的上限和下限，Δη为设定的暂态功角稳定裕度分档参数。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：

若运行方式组中运行方式数小于设定值k_m，则剔除该运行方式组，并从S中剔除该运行方式组的所有运行方式，更新S；

其中，k_m≥3。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：运行方式组内运行方式之间的稳定模态差异指标的计算公式为，

式中，A为运行方式组中所有运行方式组成的集合，

为A中运行方式i₁与A中运行方式i₂之间的稳定模态差异指标，S1为运行方式组对应的G，

为i₁下S1中发电机g₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₁下g₁的有功，

为i₂下g₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₂下g₁的有功。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：F的暂态功角稳定主导模式领前群中所有发电机的参与因子都大于0且之和为1，F的暂态功角稳定主导模式滞后群中所有发电机的参与因子都小于0且之和为-1。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：所述F的暂态功角稳定裕度计算模型生成的具体过程为：

分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率，对中心方式所对应的运行方式组中其它运行方式下F的暂态功角稳定裕度进行估算，以各个运行方式的暂态功角稳定裕度估算误差平方之和最小为优化目标，得到暂态功角稳定裕度估算参数的优化值，若对应的暂态功角稳定裕度估算误差小于门槛值ε_η的运行方式占比大于设定值r_m，则将中心方式作为暂态功角稳定裕度计算模型的一个基准方式，将剔除暂态功角稳定裕度估算误差不小于ε_η的运行方式后的运行方式组记为Z，将Z的所有运行方式中负荷总有功最大值、负荷总有功最小值、各回直流功率最大值、各回直流功率最小值分别作为该基准方式关联的负荷总有功档位区间上限、负荷总有功档位区间下限、各回直流功率档位区间上限和各回直流功率档位区间下限，并将暂态功角稳定裕度估算参数优化值、中心方式对应的G与该基准方式关联；

从S中剔除所有Z中的运行方式，更新S；

若负荷总有功分档参数和各回直流功率分档参数都分别大于负荷总有功分档参数上限、各回直流功率分档参数上限或S中已没有运行方式，则将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；否则，上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数，重新进行运行方式分组、中心方式确定以及上述过程。

8.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：暂态功角稳定裕度估算参数优化的公式为，

式中，i₀为运行方式组的中心方式，B为运行方式组中除i₀之外所有其它运行方式组成的集合，

为B中运行方式i₃下F的暂态功角稳定裕度估算值，

为i₃下F的暂态功角稳定裕度实际值，

为i₀下F的暂态功角稳定裕度实际值，S2为i₀关联的G，

为i₀下S2中发电机g₂在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₃下g₂的有功，

为i₀下g₂的有功，N1为i₀中所有直流组成的集合，

为i₀下N1中直流d₁在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i₃下d₁的功率，

为i₀下d₁的功率，α、b为暂态功角稳定裕度估算参数。

9.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数的过程为，

优先上调未达到上限且上限大的分档参数，且每次只上调一个分档参数，将分档参数加1。

10.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：针对H中各个运行方式i_h，或者针对新的运行方式i_n，计算i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值，具体过程为：

分别计算i_h或者i_n与F的暂态功角稳定裕度计算模型中各个基准方式之间的运行方式差异指标，将与i_h或者i_n之间的运行方式差异指标小于设定值d_m的所有基准方式组成的集合作为用于i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度计算的有效基准方式集，若有效基准方式集非空，则分别基于有效基准方式集的各个有效基准方式，采用其关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值，得到i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度估算值，计及有效基准方式集的各个有效基准方式与i_h或者i_n之间的运行方式差异指标，对i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度估算值进行加权平均，作为i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值，否则，认为无法获得i_h或者i_n下F的暂态功角稳定裕度的计算值。

11.根据权利要求10所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：只在运行方式i_hn或与F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式的各回直流组成相同且投停状态一致的条件下才计算两个运行方式之间的运行方式差异指标，计算公式为，

式中，i_hn为i_h或i_n，

为i_hn与F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式j₁之间的运行方式差异指标，

为i_hn的负荷总有功，

为j₁的负荷总有功，

分别为j₁关联的负荷总有功档位区间的上限和下限，D为j₁中所有直流组成的集合，

为j₁下D中直流k的功率，

为j₁下F的暂态功角稳定主导模式对应的k的参与因子，

为i_hn下k的功率，

分别为j₁关联的k的功率档位区间的上限和下限。

12.根据权利要求1所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：i_hn下F的暂态功角稳定裕度估算值的计算公式为，

式中，i_hn为i_h或i_n，C为所有有效基准方式组成的集合，

为基于C中有效基准方式j₂得到的i_hn下F的暂态功角稳定裕度估算值，

为j₂下F的暂态功角稳定裕度实际值，S3为j₂关联的G，

为j₂下S3中发电机g₃在F的暂态功角稳定主导模式中的参与因子，

为i_hn下g₃的有功，

为j₂下g₃的有功，N2为j₂中所有直流组成的集合，

为j₂下F的暂态功角稳定主导模式对应的N2中直流d₂的参与因子，

为i_hn下d₂的功率，

为j₂下d₂的功率，α₀、b₀为j₂关联的暂态功角稳定裕度估算参数优化值。

13.根据权利要求12所述的基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算方法，其特征在于：i_hn下F的暂态功角稳定裕度计算值的计算公式为，

式中，i_hn为i_h或i_n，

为i_hn下F的暂态功角稳定裕度计算值，

为i_hn与j₂之间的运行方式差异指标，若C中有一个有效基准方式与i_hn之间的运行方式差异指标为0，则令

等于该有效基准方式下F的暂态功角稳定裕度实际值。

14.一种基于人工智能的暂态功角稳定裕度计算系统，其特征在于：包括，

样本分组模块：用于根据负荷总有功分档参数、各回直流功率分档参数和暂态功角稳定裕度分档参数分别对负荷总有功区间、各回直流功率区间和预想故障F的暂态功角稳定裕度区间进行分档，得到负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和F的暂态功角稳定裕度档位区间，并对样本集S中所有运行方式进行分组，得到各个运行方式组；

中心方式确定模块：用于针对各个运行方式组，分别将与运行方式组内其它运行方式之间的稳定模态差异指标之和最小的运行方式作为运行方式组的中心方式，并将运行方式组对应的F的暂态功角稳定主导模式领前群发电机交集G与中心方式关联；

稳定裕度计算模型生成模块：用于分别基于各个中心方式下F的暂态功角稳定裕度实际值及G中发电机有功和各回直流功率估算运行方式组内其它运行方式的稳定裕度，通过优化估算参数，将满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r_m的中心方式作为基准方式，将满足估算精度的运行方式从S中剔除，更新S，通过上调负荷总有功分档参数或各回直流功率分档参数细分S中运行方式，获得所有基准方式，将各个基准方式及其关联的G、负荷总有功档位区间、各回直流功率档位区间和暂态功角稳定裕度估算参数优化值结构化作为F的暂态功角稳定裕度计算模型；

稳定裕度计算模型验证模块：用于将初始S中除F的暂态功角稳定裕度计算模型中基准方式之外的所有运行方式组成的集合记为H，针对H中各个运行方式，根据F的暂态功角稳定裕度计算模型，将与H中运行方式的方式差异指标小的若干基准方式作为H中运行方式稳定裕度计算的有效基准方式，计及方式差异指标，对基于有效基准方式的稳定裕度估算值加权平均，作为H中运行方式稳定裕度计算值，若H中满足估算精度要求的运行方式占比大于设定值r′_m，r′_m>r_m，将F的暂态功角稳定裕度计算模型作为获得验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型；

稳定裕度计算模块：用于采用得到验证的F的暂态功角稳定裕度计算模型进行新的运行方式下F的暂态功角稳定裕度计算。

15.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于：所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至13所述的方法中的任一方法。

16.一种计算设备，其特征在于：包括，

一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至13所述的方法中的任一方法的指令。

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