CN114221359A - 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 - Google Patents
基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114221359A CN114221359A CN202111590060.XA CN202111590060A CN114221359A CN 114221359 A CN114221359 A CN 114221359A CN 202111590060 A CN202111590060 A CN 202111590060A CN 114221359 A CN114221359 A CN 114221359A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency
- renewable energy
- power system
- energy power
- model
- 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.)
- Granted
Links
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 3
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims description 96
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000004044 response Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 2
- 230000003828 downregulation Effects 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000003827 upregulation Effects 0.000 description 2
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/24—Arrangements for preventing or reducing oscillations of power in networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
- H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/22—The renewable source being solar energy
- H02J2300/24—The renewable source being solar energy of photovoltaic origin
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin
- H02J2300/28—The renewable source being wind energy
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
- H02J2300/40—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation wherein a plurality of decentralised, dispersed or local energy generation technologies are operated simultaneously
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本申请公开了一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法及装置，属于电力系统运行领域，立足于高比例可再生能源占比下电网的频率调节模型，对电网的频率调节新模式进行了建模与仿真。针对可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立高比例可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的模型；对电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，对系统不平衡功率进行模拟，基于实际电力系统运行状态进行时序仿真；采用决策树的方法提取出运行规则。本申请利用时序仿真的方法可以有效分析机组特定运行状态的频率调节能力，能够为电力系统的规划和运行人员提供参考，提升对高比例可再生能源电力系统的分析能力。
Description
技术领域
本申请涉及电力系统运行技术领域，特别涉及一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法及装置。
背景技术
高比例可再生能源并网发电(本申请中指可再生能源占比超过30％)已成为电力系统实现低碳化，清洁化转型的重要技术手段。截至2019年底，中国并网风电和并网光伏装机分别达209GW和204GW，均居世界首位。高比例可再生能源的强不确定性和高比例电力电子化的复杂动态给电力系统带来了多重挑战，例如运行方式多样化、电网潮流双向化、稳定机理复杂化等。
目前，频率稳定性问题是可再生能源继续发展的重要瓶颈问题。近些年来，系统中有关于频率稳定的问题时常发生，2019年8月9日，英国发生大停电事故。在事故发生前，系统风电渗透率达到34.71％，导致系统整体惯性缺失，风电机组由于低频而产生脱网问题，事故发生时，系统的频率最低达到了48.88Hz。根据英国卫报报道，除该事故以外，在2019年5月以来，电网频率每个月都会从50Hz大幅下降，曾经连续三次跌破49.6Hz。相关文献对2015年9月我国锦苏特高压直流线路发生闭锁事故进行了分析，原因主要为大量直流馈入功率代替常规机组，导致系统中惯性减小、一次调频能力弱化，从而使得稳定特性弱化。
可再生能源带来的频率稳定性问题包含着多种因素：其一，可再生能源的出力天然具有随机性与不确定性，一次能源的输入取决于天气因素，容易产生扰动。这样的出力波动与系统中原有的负荷波动叠加，导致系统净功率波动增加；其二，现有的可再生能源大多采用基于变流器的电力电子接口接入电网，旋转部件不以同步方式连接至电网中，对系统惯性没有贡献。例如在风电中，可提供惯性的鼠笼型异步风力发电机由于无法主动控制出力，正逐步被双馈异步型与永磁直驱型等不产生惯性的机组取代。此外，伴随着部分电网中直流电能的输入，火电出力占比进一步降低，电网整体的惯性呈现出下降趋势；其三，可再生能源在过去很长一段时间之内不担任电网中的调频任务，调频任务全部由火电与水电机组承担。即使未来这些设备开始承担调频任务，其调频空间也容易受到其自身出力的波动性限制。
随着电力系统中可再生能源比例的上升，基于传统模型的电力系统频率调节方法难以有效分析不同运行场景下的电力系统频率调节能力，因此，需要研究一种更加有效的面向未来高比例可再生能源电力系统的电力系统频率调节能力建模与分析方法。
电力系统频率调节能力研究是目前学术界研究的热点，目前电力系统频率调节的研究主要包括对故障后频率恢复能力的研究，但目前为止，尚未有考虑对负荷与新能源功率波动进行建模，从而量化不同运行状态下电力系统频率调节能力的研究。
发明内容
本申请提供一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法及装置，利用时序仿真的方法可以有效分析机组特定运行状态的频率调节能力，能够为电力系统的规划和运行人员提供重要的参考，提升对高比例可再生能源电力系统的分析能力。
本申请第一方面实施例提供一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法，包括以下步骤：
基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立所述可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型；
基于所述可再生能源电力系统中电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，并且对所述可再生能源电力系统的不平衡功率进行模拟，建立不平衡功率波动模型，确定所述可再生能源电力系统的功率波动；
根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，并且根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成运行规则，实现频率调节的目的。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，包括：根据所述实际运行状态、所述机组的开机状态以及可再生能源出力水平模拟出所述可再生能源电力系统在不同运行状态下的频率调节水平，得到所述频率调节信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成出运行规则，包括：利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则，包括：获取所述可再生能源电力系统的相关数据；根据所述可再生能源电力系统的相关数据得到每个小时的运行数据输入所述频率调节模型，得到系统频率时序数据，并计算系统频率方差；基于所述系统频率方差，利用决策树模型对运行模式进行结果区分，并根据区分结果得到频率调节性能。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立所述可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型，包括：
基于所述可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型；
基于所述可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型；
基于所述可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型；
基于所述可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型。
本申请第二方面实施例提供一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置，包括：
第一建模模块，用于基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立所述可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型；
第二建模模块，用于基于所述可再生能源电力系统中电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，并且对所述可再生能源电力系统的不平衡功率进行模拟，建立不平衡功率波动模型，确定所述可再生能源电力系统的功率波动；
调节模块，用于根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，并且根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成运行规则，实现频率调节的目的。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，包括：根据所述实际运行状态、所述机组的开机状态以及可再生能源出力水平模拟出所述可再生能源电力系统在不同运行状态下的频率调节水平，得到所述频率调节信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成出运行规则，包括：利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则，包括：获取所述可再生能源电力系统的相关数据；根据所述可再生能源电力系统的相关数据得到每个小时的运行数据输入所述频率调节模型，得到系统频率时序数据，并计算系统频率方差；基于所述系统频率方差，利用决策树模型对运行模式进行结果区分，并根据区分结果得到频率调节性能。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述第一建模模块，进一步用于，基于所述可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型，基于所述可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型，基于所述可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型，基于所述可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型。
本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以执行如上述实施例所述的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以执行如上述实施例所述的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法。
本申请实施例的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法及装置，通过计算机仿真的方法分析出电力系统机组不同运行状态对系统调频响应特性的影响。建立系统功率波动模型，并且将功率不平衡量注入系统频率调节模型，通过求解该模型可以分析出不同参数对频率响应特性的影响，提取出的规则可以嵌入电力系统运行调度模型，从而提升电力系统运行的安全性，相比于现有的相关研究，本申请可以直观反映系统中不同运行状态下的频率响应能力。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法的流程图；
图2为根据本申请实施例提供的系统频率调节能力计算框图；
图3为根据本申请实施例提供的最终频率调节的框图；
图4为根据本申请实施例的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置的示例图；
图5为申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
如图1和图2所示，该基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法包括以下步骤：
在步骤S101中，基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型。
可选地，在本申请的一个实施例中，基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型，包括：
基于可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型；
基于可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型；
基于可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型；
基于可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型。
具体地，基于可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型，包括：将电力系统等效为单机模型，则电力系统的惯性用转子方程描述为：
基于可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型，包括：汽轮机调速系统的主要结构包括调速器，高压缸，低压缸，再热器等。调速器的建模常用一阶惯性环节表示：
其中，R为火电机组的静调差系数，Ts为调速器的响应时间常数，典型值为0.3s。火电机组的死区规定为0.033Hz，等价于转速测量中的2r/min。
控制阀通过调节汽轮机的蒸汽流量来控制汽轮机的出力，汽轮机的传递函数模型考虑到了蒸汽通过再热器流入低压缸的过程，可以建模为以下的二阶模型：
其中，TCH是主进汽容积和汽室的时间常数，典型值为0.3s，TRH是汽轮机再热器的时间常数，典型值为7.0s，FH是汽轮机高压缸的出力占比，典型值为0.3s。
同时，考虑到相对于TR，TS与TCH的延时环节相对较短，在模型中可以忽略。对全过程简化后可以得到如下的调速特性：
基于可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型：电力电子设备，例如储能、风电机组等，在调速过程中不存在机械环节，直接由控制器的控制逻辑输出电磁功率，在电力电子设备中，仅考虑电磁环节的响应速度TV：
基于可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型：AGC主站通过实时监测区域控制偏差(Area Control Error，ACE)，计算出功率调节的需求，并将功率调节的需求下发到各个参与AGC调频的电厂中，电厂将直接响应AGC的调频需求。采用PI控制环节表示AGC对功率调节量的计算过程。AGC的控制周期为5s，输出信号通过零阶保持器每5s输出一次。
最终频率调节的框图可以用图3来说明。
在步骤S102中，基于可再生能源电力系统中电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，并且对可再生能源电力系统的不平衡功率进行模拟，建立不平衡功率波动模型，确定可再生能源电力系统的功率波动。
系统的不平衡功率包括两个部分，负荷的功率波动以及可再生能源的功率波动。不平衡功率波动的建模方式采用基于随机微分方程的方式来进行建模。该方法的描述如下：如果有一个密度函数f，f是一个连续有界的密度函数，且在区间(l,u)上严格为正，且方差不为无穷大。可以构造以下的随机过程X来模拟自相关系数为e-θt的不平衡功率。
其中，θ>0，μ∈(l,u)以及v在区间(l,u)始终为正，v满足以下方程：
负荷的波动服从方差为σ，均值为0的正态分布：
负荷的自相关系数为θ，模拟负荷的随机微分方程建模成以下的形式：
其中，dWt是一个标准白噪声，v(Xt)是一个取决于Xt分布函数的函数，F是密度函数f对应的分布函数。
风电的概率分布用以下的概率分布函数描述：
对t-location分布的概率密度函数生成的公式为：
在步骤S103中，根据可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，并且根据机组目标运行状态的频率调节信息利用频率调节模型和决策树的方式生成运行规则，实现频率调节的目的。
可选地，在本申请的一个实施例中，根据可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，包括：根据实际运行状态、机组的开机状态以及可再生能源出力水平模拟出可再生能源电力系统在不同运行状态下的频率调节水平，得到频率调节信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，根据机组目标运行状态的频率调节信息利用频率调节模型和决策树的方式生成出运行规则，包括：利用决策树的方式将由频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于混合整数约束获取运行规则。
可选地，在本申请的一个实施例中，利用决策树的方式将由频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于混合整数约束获取运行规则，包括：获取可再生能源电力系统的相关数据；根据可再生能源电力系统的相关数据得到每个小时的运行数据输入频率调节模型，得到系统频率时序数据，并计算系统频率方差；基于系统频率方差，利用决策树模型对运行模式进行结果区分，并根据区分结果得到频率调节性能。
具体地，从电力系统运行规划部门获取电力系统的负荷数据、机组启停信息、可再生资源及其时空相关性信息(其中负荷数据和可再生资源信息为全年小时级数据)，利用TH-DSED软件进行电力系统精细化运行模拟，该软件输出数据包括电力系统每日的传统机组出力数据、可再生能源出力数据以及负荷数据。
每个运行场景的运行数据被存储为一个向量：
其中，
分别为运行状态s下的负荷，机组组合c的开机容量，燃煤机组的上调容量，燃煤机组的下调容量，燃气机组的上调容量，燃气机组的下调容量，风电机组w的功率，光伏电站pv的功率，风电机组w的弃电量，光伏电站pv的弃电量。
将每个小时的运行数据都输入上述构建的频率调节能力模型，得到系统频率时序数据，计算系统频率方差：
其中，T是仿真的总时间长度，一般取值大于104s,fs,t是系统在运行状态s下，在仿真时间t的惯性中心频率，σs是运行状态s对应的频率方差。
将σs(f)与系统频率波动标准方差σref进行比较，对每个运行状态s标注标签labels。
使用效率较高且可解释较强的决策树模型来对运行模式进行结果区分，首先将所有的运行状态都输入决策树中进行训练，从而得到有效可以划分频率调节性能的决策树参数。决策树的所有参数都用树状结构进行存储，在树状结构的每个节点leaf都有一个辨识向量θleaf，将辨识向量进行有序拼接后即可得到每个叶节点处的辨识矩阵：
综上，本申请实施例针对电力系统中的负荷波动与可再生能源波动进行建模，基于这些波动历史数据的统计特征，模拟生成了系统的功率波动。之后，对电力系统中频率响应的动态过程进行建模，对高比例可再生能源占比系统调频环节中不同设备的惯性响应、一次调频、二次调频的过程进行了传递函数等值，并基于此建立了考虑多种非线性因素的系统整体的频率调节模型，分析了调频过程中的主要各参数对调频结果的影响。最终，基于系统实际运行状态，结合实际系统中机组的开机状态，可再生能源出力水平，模拟出系统不同运行状态下的频率调节水平，以此验证系统不同运行状态下的频率调节能力，并借助决策树方法将频率调节能力判定规则转化为混合整数约束。
根据本申请实施例提出的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法，利用实际运行中机组的启停数据以及可再生能源的功率输出来衡量频率调节能力；对系统分钟级的负荷波动以及可再生能源的功率波动进行了统计分析与建模；利用决策树来衡量频率调节能力并且转化为系统安全约束。不依赖于线性系统的解析化模型推导，基于数据驱动的方式可以考虑更多的频率调节非线性因素，建模频率调节死区、时延以及饱和特性。对可再生能源频率支持的价值也能够予以考虑。若将所提的模型嵌入运行模型，调度人员能够合理安排系统内机组的启停与出力，从而维持系统的频率调节能力，提升系统运行的安全性。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置。
图4是本申请实施例的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置的方框示意图。
如图4所示，该基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置10包括：第一建模模块100、第二建模模块200和调节模块300。
其中，第一建模模块100，用于基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型。
第二建模模块200，用于基于可再生能源电力系统中电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，并且对可再生能源电力系统的不平衡功率进行模拟，建立不平衡功率波动模型，确定可再生能源电力系统的功率波动。
调节模块300，用于根据可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，并且根据机组目标运行状态的频率调节信息利用频率调节模型和决策树的方式生成运行规则，实现频率调节的目的。
可选地，在本申请的一个实施例中，根据可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，包括：根据实际运行状态、机组的开机状态以及可再生能源出力水平模拟出可再生能源电力系统在不同运行状态下的频率调节水平，得到频率调节信息。
可选地，在本申请的一个实施例中，根据机组目标运行状态的频率调节信息利用频率调节模型和决策树的方式生成出运行规则，包括：利用决策树的方式将由频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于混合整数约束获取运行规则。
可选地，在本申请的一个实施例中，利用决策树的方式将由频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于混合整数约束获取运行规则，包括：获取可再生能源电力系统的相关数据；根据可再生能源电力系统的相关数据得到每个小时的运行数据输入频率调节模型，得到系统频率时序数据，并计算系统频率方差；基于系统频率方差，利用决策树模型对运行模式进行结果区分，并根据区分结果得到频率调节性能。
可选地，在本申请的一个实施例中，第一建模模块，进一步用于，基于可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型，基于可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型，基于可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型，基于可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型。
需要说明的是，前述对基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置，通过计算机仿真的方法分析出电力系统机组不同运行状态对系统调频响应特性的影响。建立系统功率波动模型，并且将功率不平衡量注入系统频率调节模型，通过求解该模型可以分析出不同参数对频率响应特性的影响，提取出的规则可以嵌入电力系统运行调度模型，从而提升电力系统运行的安全性，相比于现有的相关研究，本申请可以直观反映系统中不同运行状态下的频率响应能力。
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。
存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
存储器501可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器502可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
Claims (12)
1.一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立所述可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型；
基于所述可再生能源电力系统中电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，并且对所述可再生能源电力系统的不平衡功率进行模拟，建立不平衡功率波动模型，确定所述可再生能源电力系统的功率波动；
根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，并且根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成运行规则，实现频率调节的目的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，包括：
根据所述实际运行状态、所述机组的开机状态以及可再生能源出力水平模拟出所述可再生能源电力系统在不同运行状态下的频率调节水平，得到所述频率调节信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成出运行规则，包括：
利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则，包括：
获取所述可再生能源电力系统的相关数据；
根据所述可再生能源电力系统的相关数据得到每个小时的运行数据输入所述频率调节模型，得到系统频率时序数据，并计算系统频率方差；
基于所述系统频率方差，利用决策树模型对运行模式进行结果区分，并根据区分结果得到频率调节性能。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立所述可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型，包括：
基于所述可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型；
基于所述可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型；
基于所述可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型；
基于所述可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型。
6.一种基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析装置，其特征在于，包括：
第一建模模块，用于基于可再生能源电力系统中可再生能源参与电网频率调节方式进行建模，建立所述可再生能源电力系统下的电网多种资源参与一次频率调节与二次频率调节的频率调节模型；
第二建模模块，用于基于所述可再生能源电力系统中电力负荷与可再生能源出力的波动特性进行建模，并且对所述可再生能源电力系统的不平衡功率进行模拟，建立不平衡功率波动模型，确定所述可再生能源电力系统的功率波动；
调节模块，用于根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，并且根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成运行规则，实现频率调节的目的。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述根据所述可再生能源电力系统的实际运行状态进行时序仿真，得到机组目标运行状态的频率调节信息，包括：
根据所述实际运行状态、所述机组的开机状态以及可再生能源出力水平模拟出所述可再生能源电力系统在不同运行状态下的频率调节水平，得到所述频率调节信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述根据所述机组目标运行状态的频率调节信息利用所述频率调节模型和决策树的方式生成出运行规则，包括：
利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述利用所述决策树的方式将由所述频率调节信息确定的频率调节能力判定规则转化为混合整数约束，并基于所述混合整数约束获取所述运行规则，包括：
获取所述可再生能源电力系统的相关数据；
根据所述可再生能源电力系统的相关数据得到每个小时的运行数据输入所述频率调节模型，得到系统频率时序数据，并计算系统频率方差；
基于所述系统频率方差，利用决策树模型对运行模式进行结果区分，并根据区分结果得到频率调节性能。
10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述第一建模模块，进一步用于，基于所述可再生能源电力系统的整体频率特性，建立整体频率特性模型，基于所述可再生能源电力系统的火电频率特性，建立火电频率特性模型，基于所述可再生能源电力系统的电力电子设备，建立电力电子设备模型，基于所述可再生能源电力系统的频率调节信号，建立频率调节信号模型。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111590060.XA CN114221359B (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111590060.XA CN114221359B (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114221359A true CN114221359A (zh) | 2022-03-22 |
| CN114221359B CN114221359B (zh) | 2024-06-18 |
Family
ID=80705411
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111590060.XA Active CN114221359B (zh) | 2021-12-23 | 2021-12-23 | 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114221359B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116345498A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-06-27 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 数据-模型混合驱动的电力系统的频率紧急协调控制方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104851053A (zh) * | 2015-05-14 | 2015-08-19 | 上海电力学院 | 一种含风光储的配电网供电可靠性评估方法 |
| KR101830582B1 (ko) * | 2017-07-31 | 2018-02-21 | 전북대학교산학협력단 | 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 |
| WO2018059096A1 (zh) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质 |
| JP2019115249A (ja) * | 2017-12-25 | 2019-07-11 | 赫普科技発展（北京）有限公司 | 電力網に周波数変調を行う方法、装置及びそのシステム |
| CN110571867A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-13 | 东北大学 | 一种计及风电不确定性的虚拟电厂日前优化调度系统方法 |
| CN112287504A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-01-29 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种配电网离线/在线一体化仿真系统和方法 |
| CN112542850A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-23 | 清华四川能源互联网研究院 | 基于主动功率平衡的多端直流配网电压无差控制方法 |
-
2021
- 2021-12-23 CN CN202111590060.XA patent/CN114221359B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104851053A (zh) * | 2015-05-14 | 2015-08-19 | 上海电力学院 | 一种含风光储的配电网供电可靠性评估方法 |
| WO2018059096A1 (zh) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质 |
| KR101830582B1 (ko) * | 2017-07-31 | 2018-02-21 | 전북대학교산학협력단 | 전력계통 해석을 위한 주파수조정용 bess의 모의해석 프로그램 |
| JP2019115249A (ja) * | 2017-12-25 | 2019-07-11 | 赫普科技発展（北京）有限公司 | 電力網に周波数変調を行う方法、装置及びそのシステム |
| CN110571867A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-13 | 东北大学 | 一种计及风电不确定性的虚拟电厂日前优化调度系统方法 |
| CN112542850A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-03-23 | 清华四川能源互联网研究院 | 基于主动功率平衡的多端直流配网电压无差控制方法 |
| CN112287504A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-01-29 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种配电网离线/在线一体化仿真系统和方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116345498A (zh) * | 2023-05-30 | 2023-06-27 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 数据-模型混合驱动的电力系统的频率紧急协调控制方法 |
| CN116345498B (zh) * | 2023-05-30 | 2023-09-15 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 数据-模型混合驱动的电力系统的频率紧急协调控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114221359B (zh) | 2024-06-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ellis et al. | Description and technical specifications for generic WTG models—A status report | |
| Geeganage et al. | Application of energy-based power system features for dynamic security assessment | |
| Lopes et al. | Impact of the combined integration of wind generation and small hydropower plants on the system reliability | |
| CN104915747A (zh) | 一种发电机组的发电性能评估方法及设备 | |
| CN112994013A (zh) | 考虑频率约束的多源电力系统日前优化调度方法 | |
| CN108667005B (zh) | 一种计及新能源影响的电网静动态结合脆弱性评估方法 | |
| CN109447441B (zh) | 一种考虑新能源机组不确定性的暂态稳定风险评估方法 | |
| CN109449937B (zh) | 一种通过系统频率稳定约束确定电网新能源承载力的方法 | |
| CN107968409A (zh) | 一种考虑不平衡功率分配的概率潮流计算方法及系统 | |
| CN109599865B (zh) | 一种确定电力系统中新能源占比的方法 | |
| CN110009141B (zh) | 基于sdae特征提取和svm分类模型的爬坡事件预测方法及系统 | |
| CN111969658B (zh) | 考虑风电的发输电系统防御性-常规协调规划方法 | |
| Ge et al. | Transient stability evaluation criterion of multi-wind farms integrated power system | |
| Yi et al. | An integrated model-driven and data-driven method for on-line prediction of transient stability of power system with wind power generation | |
| CN110429591B (zh) | 一种基于电力系统时序耦合性的输电网利用率评估方法 | |
| CN114221359A (zh) | 基于决策树的新能源电力系统调频能力建模与分析方法 | |
| CN106410862A (zh) | 基于有功恢复斜率校正的风电场单机等值方法 | |
| Bera et al. | Quantification of storage required for preserving frequency security in wind‐integrated systems | |
| CN113241736A (zh) | 一种用于新能源送出线路保护适应性分析的方法及系统 | |
| CN108054768A (zh) | 基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法 | |
| CN104268316A (zh) | 基于离线计算和在线匹配的双馈风电场概率等值建模方法 | |
| Rudion et al. | MaWind-tool for the aggregation of wind farm models | |
| CN109657380A (zh) | 一种基于扩展卡尔曼滤波的双馈风电场动态等值方法 | |
| CN115545793A (zh) | 新型电力系统电网基础模型构建方法、系统、设备及介质 | |
| CN113346553A (zh) | 一种可再生能源发电站出力占比的评估方法和装置 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |