CN111740415B - 电力系统稳态潮流风险辨识预防方法、存储介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电力系统稳态潮流风险辨识预防方法、存储介质及设备，基于历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，以及新能源机组的功率特性曲线，对新能源机组出力预测误差进行概率建模；根据当前新能源机组出力的实时预测值，获取相应预测误差的概率分布表达式，采用半不变量法进行随机潮流计算，得到各节点电压、支路功率的概率分布；根据概率分布设定阈值判断预测时刻是否存在电压、潮流越界的风险，若无风险则进行下一时刻计算，若有风险则进行发电机组有功、无功的调整，并再次进行随机潮流计算，直到无风险为止。本发明能够准确高效地识别电力系统稳态潮流风险所在的区域及程度，提供风险预防措施，提高电力系统安全稳定运行能力。
Description
技术领域
本发明属于电力系统风险评估技术领域，具体涉及一种考虑高比例新能源接入的电力系统稳态潮流风险辨识及预防方法、存储介质及设备。
背景技术
由于风电与光伏发电具有清洁环保的特点，我国的风电与光伏将迎来大规模建设高峰。然而，风电与光伏的不确定性导致电力系统潮流具有不确定性，进而产生电压波动、支路潮流越界等问题，给电力系统调度人员带来巨大的挑战。
2019年8月9日下午，英国发生大规模停电事故，霍恩海上风电场中风机出力突降为该事故发生的主要原因之一，即风电的随机波动导致了这次英国自2003年来最大停电事故的发生。对于风电与光伏的不确定性，系统的风险辨识及预防显得尤为重要，调度运行工作必须对风险进行严格有效的辨识与防控规避措施，尽可能控制与避免电力故障与安全事故的发生。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种考虑高比例新能源接入的电力系统稳态潮流风险辨识及预防方法、存储介质及设备，在高比例间歇性新能源接入的情况下，为电网运行调度人员提供实时的风险分布信息和有效的预防措施，保障新能源接入下电力系统的安全稳定运行。
本发明采用以下技术方案：
电力系统稳态潮流风险辨识预防方法，包括以下步骤：
S1、基于历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，以及新能源机组的功率特性曲线，对新能源机组出力预测误差进行概率建模，得到预测误差的概率分布表达式；
S2、根据当前新能源机组出力的实时预测值，获取相应预测误差的概率分布表达式，采用半不变量法进行随机潮流计算，得到各节点电压、支路功率的概率分布；
S3、根据步骤S2得到的概率分布，设定阈值判断预测时刻是否存在电压、潮流越界的风险，若无风险则进行下一时刻计算，若有风险则进行发电机组有功、无功的调整，并再次进行随机潮流计算，直到无风险为止。
具体的，步骤S1具体为：
S101、提取历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，根据风力发电机和光伏阵列的功率特性曲线，转换为预测和实际出力数据集；
S102、将单个风电场或光伏电站的历史预测出力数据从小到大等比例划分为若干个取值区间；然后对每个取值区间，获取预测值落在此区间的实际风电或光伏出力的数据；采用Beta分布对这些实际的风电或光伏出力数据进行概率建模，直到完成所有区间功率预测误差的概率建模；
S103、对于两个风电场或光伏电站出力取值区间的所有两两组合，获取预测值落在此区域的实际风电或光伏出力的数据；然后计算对应区域内，两个风电场或光伏电站预测误差的Pearson相关系数。
进一步的，步骤S103中，两个风电场或光伏电站预测误差的Pearson相关系数ρ为：
其中，Var(X)是X的方差，Var(Y)是Y的方差，Cov(X,Y)是X和Y的协方差。
具体的，步骤S2中，对潮流方程线性化，计算输入随机变量，设随机变量为X，得到X的各阶原点矩；根据各阶原点矩导出随机变量X的各阶半不变量；结合输入随机变量、相关系数矩阵、线性化潮流方程，计算输出随机变量，即节点电压和支路功率随机波动的半不变量；设输出随机变量为Y，且与输入随机变量满足线性关系；设随机变量X′1和X′2之间的相关系数为ρX′1X′2，计算Y1的各阶半不变量，当完成Y1各阶半不变量的计算后，Y1被当作一个新的输入随机变量，继续与X′3相加，并求的各阶半不变量，重复上述计算过程，直到得到随机变量Y的各阶半不变量；采用Cornish-Fisher级数，结合输出随机变量Y的各阶半不变量，拟合得到Y的概率分布或概率密度函数；利用绘制出随机变量Y的累积分布函数，通过数值微分得到概率密度函数。
进一步的，对于交流潮流方程：
其中，PGi和QGi为节点i上的有功和无功出力；PLi和QLi为节点i上的有功和无功负荷；Vi和Vj为节点i和j的电压幅值；θi和θj是节点i和j的电压相角，且θij＝θi-θj；Gij和Bij是节点导纳矩阵对应元素的实部和虚部；j∈i表示节点j与节点i直接相连；
对于支路传输功率方程：
其中，tij为变压器变比；bij0为线路对地导纳值的一半。
进一步的，Yi计算如下：
Yi＝Yi-1+X′i+1
其中，Yi-1为上一步所求输出随机变量，X′i+1为当前需要计及的输入随机变量。
具体的，步骤S3具体为：
S301、计算输出随机变量Y的电压或潮流的越界概率Pc，若某时刻某节点电压或支路潮流满足Pc＞Pc_thre，Pc_thre是一个较接近0的数；判断为有稳态潮流风险，进行下一步，否则，认为无稳态潮流风险，跳到下一校验时刻，返回步骤S2；
S302、采取措施减轻稳态潮流风险，节点有功、无功或变压器变比变化后，返回步骤S2，并重新更新潮流方程中的参数，进行随机潮流计算和稳态潮流风险判断；不断循环直到不出现风险，或满足允许风险水平为止。
进一步的，步骤S302中，用于减轻电压风险的措施有：
若电网电压低于0.9p.u.，有低电压风险，调整离低电压风险节点最近的发电机端电压、变压器变比、无功补偿装置，增发无功；若电网电压高于1.1p.u.，有过电压风险，调整离过电压风险节点最近的发电机端电压、变压器变比、无功补偿装置，减少无功；
用于减轻潮流风险的措施有：
调整离潮流越界线路或变压器流出端最近节点上的发电机出力、储能装置、快速启停机组，增发有功。
本发明的另一个技术方案是，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。
本发明的另一个技术方案是，一种计算设备，包括：
一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，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所述的方法中的任一方法的指令。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明高比例新能源接入的电力系统稳态潮流风险辨识预防方法，能够对历史风速、光照强度的预测数据与实际数据进行充分挖掘，并根据新能源机组的功率特性曲线对新能源机组出力进行概率建模；采用半不变量法进行随机潮流计算，能够快速得到高比例新能源接入下的节点电压与支路潮流的概率分布情况；在可预见的每时刻都进行电压、潮流是否越界的判断。若存在风险，则对发电机组有功、无功进行调整，直到风险消失，或满足允许风险水平为止。能够为电网运行调度人员提供实时的风险分布信息和有效的预防措施，从而保障了新能源接入下电力系统的安全稳定运行。
进一步的，通过步骤S1能够实现对风速、光照强度预测误差的准确概率建模。
进一步的，两个风电场或光伏电站预测误差的Pearson相关系数ρ能够有效刻画多个风电场、光伏电站之间的相关性。
进一步的，通过步骤S2得到各节点电压、支路功率的概率分布，能够实现输出随机变量概率分布的快速准确求取。
进一步的，交流潮流给出了输入随机变量和输出随机变量的非线性关系。
进一步的，能够对输入随机变量逐一实现递归的半不变量运算。
进一步的，通过步骤S3能够对电力系统稳态潮流风险进行辨识和预防。
进一步的，给出了对稳态潮流风险进行提前预防的基本措施，电网电压低于0.9p.u.，有低电压风险，电网电压高于1.1p.u.，有过电压风险。
综上所述，本发明能够根据新能源预测信息，准确高效地识别电力系统稳态潮流风险所在的区域及程度，并提供相应的风险预防措施，提高了电力系统安全稳定运行能力。
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
图1为本发明步骤1预测误差概率建模的流程图；
图2为本发明步骤2随机潮流计算的流程图；
图3为本发明步骤3潮流风险辨识及预防的流程图；
图4为采用本发明后电网中某条线路的传输功率的风险变化图；
图5为本发明流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种考虑高比例新能源接入的电力系统稳态潮流风险辨识及预防方法，基于历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，及新能源机组的功率特性曲线，对新能源机组出力预测误差进行概率建模；根据当前新能源机组出力的实时预测值，获取相应预测误差的概率分布，采用半不变量法进行随机潮流计算，得到各节点电压、支路功率的概率分布；判断预测时刻是否存在电压、潮流越界的风险，若无风险则进行下一时刻计算，若有风险则就近进行发电机组有功、无功的调整，并再次进行随机潮流计算，直到无风险为止。实现了高比例间歇性新能源接入下的电力系统稳态潮流风险的快速辨识及提前预防，能够为电网运行调度人员提供实时的风险分布信息和有效的预防措施，从而保障了新能源接入下电力系统的安全稳定运行。
请参阅图5，本发明一种考虑高比例新能源接入的电力系统稳态潮流风险辨识及预防方法，包括以下步骤：
S1、基于历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，及新能源机组的功率特性曲线，对新能源机组出力预测误差进行概率建模，得到预测误差的概率分布表达式；
包括历史风速与光照强度数据的转换、采用Beta分布对单个风电场或光伏电站进行误差概率建模、考虑Pearson相关系数对多个风电场或光伏电站进行预测误差的相关建模，请参阅图1，具体步骤如下：
S101、历史风速、光照强度数据的转换；
提取历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，根据风力发电机和光伏阵列的功率特性曲线，将其转换为预测和实际出力数据集。其中，风力发电机的功率特性函数为：
其中，vci、vr、和vco分别为风力发电机的切入风速，额定风速和切出风速；v为预测或实际的风速值；Pm和Pw为风力发电机的额定出力和预测或实际出力。
光伏阵列的功率特性函数为：
其中，rmin和rmax分别为可出力的最小光照强度和输出功率而定时的光照强度；μ为并网逆变器的输出效率；r为预测或实际光照强度；A为光伏电池阵列面积；η为光伏组件光电转化效率；Pm和Ps为光伏阵列的额定出力和预测或实际出力。
S102、对单个风电场或光伏电站进行预测误差的概率建模；
首先将单个风电场或光伏电站的历史预测出力数据从小到大等比例划分为若干个取值区间；
然后对每个取值区间，获取预测值落在此区间的实际风电或光伏出力的数据；
最后，采用Beta分布对这些实际的风电或光伏出力数据进行概率建模，直到完成所有区间功率预测误差的概率建模。
Beta分布的概率密度函数为：
其中，p是标幺化后的风电或光伏出力；α和β为Beta分布的参数。
S103、对多个风电场或光伏电站进行预测误差的相关性建模；
对于两个风电场或光伏电站出力取值区间的所有两两组合(形成了取值区域)，获取预测值落在此区域的实际风电或光伏出力的数据；然后，采用如下公式，计算此区域内，两个风电场或光伏电站预测误差的Pearson相关系数：
其中，Var(X)是X的方差，Var(Y)是Y的方差，Cov(X,Y)是X和Y的协方差。
S2、根据当前新能源机组出力的实时预测值，获取相应预测误差的概率分布表达式，采用半不变量法进行随机潮流计算，得到各节点电压、支路功率的概率分布；
包括对潮流方程的线性化、半不变量的计算、采用Cornish-Fisher级数进行节点电压与支路功率等赎出随机变量概率分布重构，得到各节点电压、支路功率的概率分布，请参阅图2，具体如下：
潮流方程的线性化
对于交流潮流方程：
其中，PGi和QGi为节点i上的有功和无功出力；PLi和QLi为节点i上的有功和无功负荷；Vi和Vj为节点i和j的电压幅值；θi和θj是节点i和j的电压相角，且θij＝θi-θj；Gij和Bij是节点导纳矩阵对应元素的实部和虚部；j∈i表示节点j与节点i直接相连。
对于支路传输功率方程：
其中，tij为变压器变比(对线路则值为1)；bij0为线路对地导纳值的一半。
上述两组方程可以整理为：
选取所有新能源机组预测值对应的运行方式为基准点，将方程(7)在基准点处线性化，并对系数矩阵求逆，可得：
其中，雅可比矩阵J0和灵敏度矩阵S0可通过求偏导数获得：
计算半不变量，具体如下：
首先计算输入随机变量，即节点注入功率预测误差的半不变量。
设随机变量为X，它的各阶原点矩可以通过下式求得：
其中，βk为X的k阶原点矩，F(X)为X的累积分布函数。
而随机变量X的各阶半不变量则可根据各阶原点矩通过下式导出：
其次，结合输入随机变量(10)、相关系数矩阵(4)、线性化潮流方程(8)，计算输出随机变量，即节点电压和支路功率随机波动的半不变量。
设输出随机变量为Y，且与输入随机变量满足以下的线性关系：
Y＝a1X1+a2X2+...+anXn＝X′1+X′2+...+X′n (12)
从Y1＝X′1+X′2开始依次进行计算。设随机变量X′1和X′2之间的相关系数为ρX′1X′2，它们的标准差分别为σX′1和σX′2，那么Y1的各阶半不变量可以由下式求得：
其中，
Cm＝(1+ρ)m-ρm (14)
当完成了Y1各阶半不变量的计算后，Y1被当作一个新的输入随机变量，继续与X′3相加，并求的各阶半不变量，即：
Yi＝Yi-1+X′i+1 (16)
其中，Yi-1为上一步所求输出随机变量，X′i+1为当前需要计及的输入随机变量。
重复上述计算过程，直到得到随机变量Y的各阶半不变量。
节点电压、支路功率等输出随机变量概率分布重构。
采用Cornish-Fisher级数，结合输出随机变量Y的各阶半不变量，可以拟合得到Y的概率分布或概率密度函数。对于随机变量Y的分位数α，对应Y的取值为：
其中，
并且，
其中，Hei(x)为Hermite多项式。
最后，利用绘制出随机变量Y的累积分布函数，而其概率密度函数则可通过数值微分得到。
S3、设定阈值，判断预测时刻是否存在电压、潮流越界的风险，若无风险则进行下一时刻计算，若有风险则就近进行发电机组有功、无功的调整，并再次进行随机潮流计算，直到无风险为止。
包括计算并判断节点电压与支路潮流越界风险、采取措施减轻稳态潮流风险，以满足允许风险水平，请参阅图3，具体按照以下步骤实施：
S301、计算并判断节点电压、支路潮流越界风险；
对输出随机变量Y，可以由下式计算其电压或潮流的越界概率：
Pc＝FY(ymin)+[1-FY(ymax)] (20)
其中，ymin和ymax分别为随机变量Y可允许的最小值和最大值。
由于概率分布的无穷拖尾特性，故按一定阈值判定为有越界风险：
Pc＞Pc_thre (21)
其中，Pc_thre是一个较接近0的数，例如0.01。
若某时刻某节点电压或支路潮流满足式(21)，则认为有稳态潮流风险继续步骤S302；否则，认为无稳态潮流风险，跳到下一校验时刻，返回步骤S2；
S302、采取措施减轻稳态潮流风险；
可用于减轻电压风险的措施有：
若电网电压低于0.9p.u.，有低电压风险，应调整离低电压风险节点最近的发电机端电压、变压器变比、无功补偿装置等，在保证一定经济性的前提下增发无功；
若电网电压高于1.1p.u.，有过电压风险，应调整离过电压风险节点最近的发电机端电压、变压器变比、无功补偿装置等，在保证一定经济性的前提下减少无功。
可用于减轻潮流风险的措施有(指的有功潮流风险，无功风险与电压风险的减轻方法相同)：
调整离潮流越界线路或变压器流出端最近节点上的发电机出力、储能装置、快速启停机组等，在保证一定经济性的前提下增发有功。
节点有功、无功或变压器变比变化后，应返回步骤S2，并重新更新潮流方程(5)和(6)中的参数，进行随机潮流计算和稳态潮流风险判断。不断循环，直到不出现风险，或满足允许风险水平为止。
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的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、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。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，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。
本发明应用于南方电网稳态潮流风险辨识及预防。采用本发明后，能够精确地预判南方电网稳态潮流风险，风险预判误差如表1所示。
表1 采用本发明的稳态潮流风险辨识误差
请参阅图4，采用本发明后，电力系统稳态潮流风险会显著降低甚至消失，上图为采用本发明的风险预防措施之前的南方电网某条线路在未来0～15分钟内的稳态潮流风险，可见在第5、10、12、13、14分钟时刻都会有一定的潮流越限风险；下图为采用本发明的风险预防措施之后的0～15分钟稳态潮流风险，可见所有时刻的潮流越限风险均已消失，从而验证了本发明的有效性。
综上所述，本发明一种考虑高比例新能源接入的电力系统稳态潮流风险辨识及预防方法，能通过对新能源预测误差的概率建模、基于半不变量的随机潮流计算、电压潮流越限风险预判及调整措施，实现电力系统稳态潮流风险的准确高效辨识及预防，为电网运行调度人员提供实时的风险分布信息和有效的预防措施，从而保障了新能源接入下电力系统的安全稳定运行。
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。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (9)
1.电力系统稳态潮流风险辨识预防方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、基于历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，以及新能源机组的功率特性曲线，对新能源机组出力预测误差进行概率建模，得到预测误差的概率分布表达式，具体为：
S101、提取历史风速、光照强度的预测数据和实际数据集，根据风力发电机和光伏阵列的功率特性曲线，转换为预测和实际出力数据集；
S102、将单个风电场或光伏电站的历史预测出力数据从小到大等比例划分为若干个取值区间；然后对每个取值区间，获取预测值落在此区间的实际风电或光伏出力的数据；采用Beta分布对这些实际的风电或光伏出力数据进行概率建模，直到完成所有区间功率预测误差的概率建模；
S103、对于两个风电场或光伏电站出力取值区间的所有两两组合，获取预测值落在此区域的实际风电或光伏出力的数据；然后计算对应区域内，两个风电场或光伏电站预测误差的Pearson相关系数；
S2、根据当前新能源机组出力的实时预测值，获取步骤S1相应预测误差的概率分布表达式，采用半不变量法进行随机潮流计算，得到各节点电压、支路功率的概率分布；
S3、根据步骤S2得到的概率分布，设定阈值判断预测时刻是否存在电压、潮流越界的风险，若无风险则进行下一时刻计算，若有风险则进行发电机组有功、无功的调整，并再次进行随机潮流计算，直到无风险为止，实现电力系统稳态潮流风险辨识预防。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S103中，两个风电场或光伏电站预测误差的Pearson相关系数ρ为：
其中，Var(X)是X的方差，Var(Y)是Y的方差，Cov(X,Y)是X和Y的协方差。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，对潮流方程线性化，计算输入随机变量，设随机变量为X，得到X的各阶原点矩；根据各阶原点矩导出随机变量X的各阶半不变量；结合输入随机变量、相关系数矩阵、线性化潮流方程，计算输出随机变量，即节点电压和支路功率随机波动的半不变量；设输出随机变量为Y，且与输入随机变量满足线性关系；设随机变量X′1和X′2之间的相关系数为
计算Y1的各阶半不变量，当完成Y1各阶半不变量的计算后，Y1被当作一个新的输入随机变量，继续与X′3相加，并求的各阶半不变量，重复上述计算过程，直到得到随机变量Y的各阶半不变量；采用Cornish-Fisher级数，结合输出随机变量Y的各阶半不变量，拟合得到Y的概率分布或概率密度函数；利用绘制出随机变量Y的累积分布函数，通过数值微分得到概率密度函数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于交流潮流方程：
其中，PGi和QGi为节点i上的有功和无功出力；PLi和QLi为节点i上的有功和无功负荷；Vi和Vj为节点i和j的电压幅值；θi和θj是节点i和j的电压相角，且θij＝θi-θj；Gij和Bij是节点导纳矩阵对应元素的实部和虚部；j∈i表示节点j与节点i直接相连；
对于支路传输功率方程：
其中，Pij为节点i和j之间传输的有功功率，Qij为节点i和j之间传输的无功功率，Ui为节点i的电压幅值，Uj为节点j的电压幅值，tij为变压器变比；bij0为线路对地导纳值的一半。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，Yi计算如下：
Yi＝Yi-1+X′i+1
其中，Yi-1为上一步所求输出随机变量，X′i+1为当前需要计及的输入随机变量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体为：
S301、计算输出随机变量Y的电压或潮流的越界概率Pc，若某时刻某节点电压或支路潮流满足Pc＞Pc_thre，Pc_thre是一个接近0的数；判断为有稳态潮流风险，进行下一步，否则，认为无稳态潮流风险，跳到下一校验时刻，返回步骤S2；
S302、采取措施减轻稳态潮流风险，节点有功、无功或变压器变比变化后，返回步骤S2，并重新更新潮流方程中的参数，进行随机潮流计算和稳态潮流风险判断；不断循环直到不出现风险，或满足允许风险水平为止。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S302中，用于减轻电压风险的措施有：
若电网电压低于0.9p.u.，有低电压风险，调整离低电压风险节点最近的发电机端电压、变压器变比或无功补偿装置，增发无功；若电网电压高于1.1p.u.，有过电压风险，调整离过电压风险节点最近的发电机端电压、变压器变比或无功补偿装置，减少无功；
用于减轻潮流风险的措施有：
调整离潮流越界线路或变压器流出端最近节点上的发电机出力、储能装置或快速启停机组，增发有功。
8.一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7所述的方法中的任一方法。
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，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7所述的方法中的任一方法的指令。
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