CN116505522A - 一种电力系统运行仿真模拟方法、仿真平台及设备 - Google Patents

一种电力系统运行仿真模拟方法、仿真平台及设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种电力系统运行仿真模拟方法、仿真平台及设备,涉及电力系统仿真领域,方法包括:获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;根据区域类别、负荷等级和时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;获取临时区域的节点信息;对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;当频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据频率信息集的最大频率得到预设小步长;当频率信息集的最大频率小于或等于预设频率阈值时,根据频率信息集的最大频率得到预设大步长;根据预设小步长对频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据预设大步长对频率信息集进行电磁暂态仿真。解决了在电力系统仿真过程中如何提高运行效率和仿真精度。

Description

一种电力系统运行仿真模拟方法、仿真平台及设备
技术领域
本发明涉及电力系统仿真技术领域,具体而言,涉及一种电力系统运行仿真模拟方法、仿真平台及设备。
背景技术
电力系统电磁暂态仿真技术是电力工程领域中非常重要的仿真技术,它主要是利用数值模拟的方法来模拟和研究电力系统中的电磁暂态特性。由于电力系统的变动很快,它的特性可能会对电力系统产生严重的影响,如损害设备、影响线路的安全运行等,为了更好地研究电力系统的特性,就必须运用电力系统电磁暂态仿真技术来分析和模拟其特性。
由于电力网络很难进行物理实验来验证其稳定性,精准的仿真技术仍然是分析电力系统的重要工具。传统的交流网络采用机电暂态仿真进行分析,该方法仿真步长大,无法精准地分析电力电子元件的高频开关动作;而小步长电磁暂态仿真虽然可以精准分析电力电子元件,但是分析大规模的电力系统网络计算量会非常庞大,计算效率很低。
随着直流输电、灵活交流输电技术和大规模新能源发电等电力电子装置广泛应用于电力系统,基于建模和小步长的电磁暂态仿真程序成为重要的电力系统分析工具。然而,大量电力电子装置频繁的开关动作和复杂的控制策略,使电力网络伴随着大量谐波的产生,且含有多频段动态向量,使得现有的电磁暂态仿真效率极低,无法满足现今电力系统在研究、生产、模拟等方面对仿真效率的需求。
发明内容
本发明解决的问题是在电力系统仿真过程中如何提高运行效率和仿真精度。
为解决上述问题,本发明提供一种电力系统运行仿真模拟方法,包括如下步骤:
获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;
根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;
获取所述临时区域的节点信息;
对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;
当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长;
当所述频率信息集的最大频率小于或等于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设大步长;
根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据所述预设大步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真。
可选地,所述当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长,包括:
当所述频率信息集的最大频率大于所述预设频率阈值时,获取预设频率间隔;
根据所述预设频率间隔对每个所述频率信息集进行频率划分,得到多个频段信息,根据所述频段信息的最大频率得到所述预设小步长。
可选地,所述节点信息包括电压信息和支路电流信息,所述根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,包括:
根据所述预设小步长对相应的所述频段信息进行电磁暂态仿真,得到相应节点的电压和支路电流的频段仿真结果;
根据所有所述频段仿真结果得到相应所述节点的电压和支路电流的仿真结果。
可选地,所述根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域,包括:
根据所述区域类别对所述电力系统进行划分,得到多个第一临时区域;
根据所述负荷等级对每个所述第一临时区域进行划分,得到多个第二临时区域;
根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域;
根据所有所述第三临时区域得到多个所述临时区域。
可选地,所述根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域,包括:
获取当前时间尺度;
将所述当前时间尺度输入目标预测模型中,得到预测负荷数据;
根据所述预测负荷数据对所述第一临时区域进行划分,得到所述第三临时区域。
可选地,所述目标预测模型的构建方法包括:
获取历史时间尺度和历史负荷数据;
根据所述历史时间尺度对初始预测模型进行训练,得到初始预测负荷数据;
根据所述初始预测负荷数据和所述历史负荷数据进行损失计算,得到损失函数输出;
根据所述损失函数输出调整所述初始预测模型的模型参数,直至损失函数输入满足预设条件,将经参数调整后的所述初始预测模型作为所述目标预测模型。
可选地,所述对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集,包括:
对所述电压信息和所述支路电流信息进行傅里叶级数分解,得到多个分量信息;
根据所有所述分量信息得到多个所述频率信息集。
本发明所述的电力系统运行仿真模拟方法相对于现有技术的优势在于:通过对电力系统进行区域划分,并根据临时区域的节点信息得到频率信息集,根据频率信息集的频率信息设定不同的仿真步长,进而通过不同的仿真步长对不同节点进行仿真,减小了仿真规模,并实现了多个临时区域的不同节点、不同频段并行计算,从而极大减少计算量,提高了运行效率和仿真精度,进而提高了电力系统的安全性;具体地,首先通过区域信息和人为设定标准将整个电力系统划分成多个临时区域,通过对临时区域的节点信息进行预处理,得到对应的频率信息集,实现了对节点信息的并行处理,从而提高了系统的运行速度,进而提高了仿真效率;另外,通过对频率信息集中频率信息与预设频率阈值进行比较,对频率信息集进行仿真步长的设定,并通过不同仿真步长对所述频率信息集进行仿真,使仿真过程能够考虑到更多的频率信息,从而提高仿真精度。
为解决上述技术问题,本发明还提供一种电力系统运行仿真平台,包括:
获取单元,用于获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;
分割单元,用于根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;
比较单元,用于获取所述临时区域的节点信息;
所述比较单元还用于对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;
所述比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长;
所述比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率小于或等于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设大步长;
处理单元,用于根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据所述预设大步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真。
本发明所述的电力系统运行仿真平台与所述电力系统运行仿真模拟方法相对于现有技术的优势相同,在此不再赘述。
为解决上述技术问题,本发明还提供一种计算机设备,包括存储器和处理器:
所述存储器,用于存储计算机程序;
所述处理器,用于当执行所述计算机程序时,实现所述的所述电力系统运行仿真模拟方法。
本发明所述的计算机设备与所述电力系统运行仿真模拟方法相对于现有技术的优势相同,在此不再赘述。
为解决上述技术问题,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器读取并运行时,实现所述的电力系统运行仿真模拟方法的步骤。
本发明所述的计算机可读存储介质与所述电力系统运行仿真模拟方法相对于现有技术的优势相同,在此不再赘述。
附图说明
图1为本发明实施例中电力系统运行仿真模拟方法的应用环境图;
图2为本发明实施例中电力系统运行仿真模拟方法的流程图;
图3为本发明实施例中电力系统区域划分的流程图;
图4为本发明实施例中电力系统运行仿真平台结构图;
图5为本发明实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1为本申请实施例中电力系统运行仿真模拟方法的应用环境图。参照图1,该电力系统运行仿真模拟方法应用于电力系统运行仿真模拟系统。该电力系统运行仿真模拟系统包括终端110和服务器120。终端110和服务器120通过网络连接。终端110具体可以是台式终端或移动终端,移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
如图2所示,在一个实施例中,提供了一种电力系统运行仿真模拟方法,包括如下步骤:
步骤S1,获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;
具体地,区域类别包括新能源区域和非新能源区域,或(风电厂,光伏电厂等)和供电(例如:变电所)等;负荷等级一般是电力负荷应根据对供电可靠性的要求及中断供电在政治、经济上所造成损失或影响的程度进行分级,一般包括一级负荷、二级负荷和三级负荷;时间尺度为当进行电力系统仿真模拟时选取的仿真时刻,例如,选取电力系统模某一线路12点时刻发生短路时进行仿真模拟时,则当前时间尺度为12点时刻。
步骤S2,根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;
具体地,通过区域类别、负荷等级和时间尺度依次对电力系统进行区域划分,例如,区域类别为新能源区域和非新能源区域,将电力系统分成新能源区域和非新能源区域,再分别对新能源区域和非新能源区域通过一级负荷、二级负荷和三级负荷进行划分,将新能源区域中包含一级负荷的区域单独划分成四个区域,将包含二级负荷和三级负荷区域分成两个区域,当时间尺度选取9点时刻时,则获取电力系统划分后的六个区域在9点时刻的预测负荷数据,根据预测负荷数据对上述六个区域在进行划分,得到多个临时区域。
步骤S3,获取所述临时区域的节点信息;
具体地,节点信息包括电压信息和支路电流信息,即节点处的电压量和支流电流量。
步骤S4,对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;
具体地,每个节点信息包含很多频率成分的分量信号,对每个节点信息进行频率分解,可得到数个相互独立且频率成分唯一的分量信号。
步骤S5,当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长;
具体地,当节点信息进行频率分解后,可得到多频率成分的分量信号,根据每个分量信号的频率与预设频率阈值进行比较,当最大频率大于预设频率阈值,根据所述最大频率得到预设小步长,预设频率阈值根据实际精度要求进行设定即可。
步骤S6,当所述频率信息集的最大频率小于等于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设大步长;
具体地,当根据每个分量信号的频率与预设频率阈值进行比较,当最大频率小于或等于预设频率阈值,根据所述最大频率得到预设大步长。
步骤S7,根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据所述预设大步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真。
具体地,当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据当前频率信息集的最大频率得到预设小步长,通过预设小步长对当前频率信息集中所有的分量信号进行仿真;而当所述频率信息集的最大频率小于或等于预设频率阈值时,则通过通过最大频率得到预设大步长,通过预设大步长对当前频率信息集中所有的分量信号进行仿真,其中,分量信号包含电压分量信号和支路电流分量信号。
具体地,获取实际电力系统得到区域类别、负荷等级和时间尺度,并通过区域类别、负荷等级和时间尺度依次对电力系统进行层级分割,再分别针对临时区域进行并行处理及仿真,应用并行处理技术可提高仿真速度,通过对临时区域的节点信息,并通过对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集,通过预设频率阈值判断此时仿真过程时,对应节点的波动情况,说明系统故障对此区域的节点影响较大,进而对此处区域仿真步长设定为预设小步长,即对局部网络进行更精准的电磁暂态仿真,进而提高整体电力系统仿真的精度,而当对应节点的波动较小时,说明系统故障对此区域的节点影响小,进而对此处区域仿真步长设定为预设大步长,减少不必要的计算过程。
本实施例所述的电力系统运行仿真模拟方法通过对电力系统进行区域划分,并根据临时区域的节点信息得到频率信息集,根据频率信息集的频率信息设定不同的仿真步长,进而通过不同的仿真步长对不同节点进行仿真,减小了仿真规模,并实现了多个临时区域的不同节点、不同频段并行计算,从而极大减少计算量,提高了运行效率和仿真精度,进而提高了电力系统的安全性;具体地,首先通过区域信息和人为设定标准将整个电力系统划分成多个临时区域,通过对临时区域的节点信息进行预处理,得到对应的频率信息集,实现了对节点信息的并行处理,从而提高了系统的运行速度,进而提高了仿真效率;另外,通过对频率信息集中频率信息与预设频率阈值进行比较,对频率信息集进行仿真步长的设定,并通过不同仿真步长对所述频率信息集进行仿真,使仿真过程能够考虑到更多的频率信息,从而提高仿真精度。
在一些实施例中,步骤S5中,当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长,包括:
步骤S51,当所述频率信息集的最大频率大于所述预设频率阈值时,获取预设频率间隔;
步骤S52,根据所述预设频率间隔对每个所述频率信息集进行频率划分,得到多个频段信息,根据所述频段信息的最大频率得到所述预设小步长。
具体地,根据频率大小将频率信息集进行排序,在根据预设频率间隔对排序后的数据进行划分;例如,频率信息集包含200Hz-600Hz,预设频率间隔为100Hz,对频率信息集进行频率划分得到的多个频段信息为200Hz-300Hz,300Hz-400Hz,400Hz-500Hz,500Hz-600Hz,根据每个频段信息中最大频率分别设定不同的预设小步长,即根据300Hz、400Hz、500Hz、600Hz这四个频率设定四个不同的预设小步长,根据每个预设小步长对其对应的频段信息进行电磁暂态仿真;当所述频率信息集的最大频率大于所述预设频率阈值时,说明波动大,即故障点对此处的影响较大,根据对频率信息集进行频率划分,并通过不同预设小步长对相应的频段信息进行电磁暂态仿真,使暂态仿真更准确,进而提高整个电力系统的仿真精度,并可通过对不同频段信息进行并行仿真,会相对抵消因对每个所述频率信息集进行频率划分处理产生运行速度减慢的结果。
在一些实施例中,步骤S7中,所述节点信息包括电压信息和支路电流信息,所述根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,包括:
步骤S71,根据所述预设小步长对相应的所述频段信息进行电磁暂态仿真,得到相应节点的电压和支路电流的频段仿真结果;
步骤S72,根据所有所述频段仿真结果得到相应所述节点的电压和支路电流的仿真结果。
具体地,通过预设小步长对相应的所述频段信息进行电磁暂态仿真得到相应的电压和支路电流的频段仿真结果,通过将所有频段仿真结果进行叠加处理,可得到当前节点的电压和支路电流的仿真结果;其中,电磁暂态仿真模拟基于超级计算用的数字仿真系统,支持MATLAB和C++,MATLAB用于用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人和控制系统等领域;C++是在C语言的基础上开发的一种通用编程语言。
如图3所示,在一些实施例中,步骤S2中,根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域,包括:
步骤S21,根据所述区域类别对所述电力系统进行划分,得到多个第一临时区域;
步骤S22,根据所述负荷等级对每个所述第一临时区域进行划分,得到多个第二临时区域;
步骤S23,根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域。
步骤S24,根据所有所述第三临时区域得到多个所述临时区域。
具体地,区域类别包括新能源和非新能源,或发电(风电厂,光伏电厂等)和供电(例如:变电所)等,可根据实际情况进行设定;负荷等级一般是电力负荷应根据对供电可靠性的要求及中断供电在政治、经济上所造成损失或影响的程度进行分级,一般包括一级负荷、二级负荷和三级负荷;考虑时间尺度方面,是因为对于每个区域对应不同的时间尺度时,仿真过程中,可能侧重点就会不同,例如,在设备工作时刻和设备非工作时刻,在对故障分析时,呈现的仿真结果是不同的;对所述电力系统进行区域划分,首先通过区域类别对整个电力系统进行划分,再通过第一临时区域对应的负荷等级对其进行分割,得到多个第二临时区域,再将每个第二临时区域根据时间尺度的变化进行划分,得到多个第三临时区域;例如:将电力系统根据发电和供电进行根据,得到两个第一临时区域,每个第一临时区域包括一级负荷和三级负荷区域,那么将每个第一临时区域根据一级负荷和三级负荷区域分成两个第二临时区域,再根据不同的时间尺度的负荷变化对每个第二临时区域进行分割,得到多个第三临时区域;对整个电力系统进行层级分割,即对整体进行划分,通过大范围标准(区域类别)先对整体进行分割,再通过相对较小等级(负荷等级)再次进行分割,最后通过更小标准(时间尺度)进行划分,这样分割过程使分割结果更准确,且可避免重复计算,例如:对于负荷等级标准:一级负荷、二级负荷和三级负荷,但不确定二级负荷区域内不同时间尺度的负荷数据与三级负荷区域相同时刻的负荷数据的大小,但当通过负荷等级对第一临时区域进行划分后,可能对于只三级负荷的第二临时区域通过时间尺度进行划分时,就可以不做过于详细的划分,使对整体电力系统划分过程种避免不必要的计算过程,进而较少整体仿真过程种的计算量;因此,在进行大规模仿真过程中,通过将电力系统分割成较小的临时区域,并分别针对临时区域进行并行处理及仿真(应用并行处理技术),可以提高仿真速度,进而提高仿真效率,同时对较小的临时区域进行故障时,对其相邻的其余临时区域影响得到的数据更精准,使得到仿真数据也更准确,进而提高整个仿真过程中的精度,且根据预设标准(区域类别、负荷等级和时间尺度:可根据实际情况进行设定)对电力系统进行划分,灵活性更大。
需要说明的是,对于对电力系统进行区域划分时,也可限制第一临时区域和临时区域的个数,也就是在分割过程中也会考虑个数限制问题,具体的按实际情况而定。关于根据负荷等级进行区域划分时,也可先将属于一级负荷等级的区域单元划分后,在根据二级负荷和三级等级,并结合区域个数限制,对剩余区域进行划分,具体的按实际情况而定。
在一些实施例中,步骤S23中,根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域,包括:
步骤S231,获取当前时间尺度;
步骤S232,将所述当前时间尺度输入目标预测模型中,得到预测负荷数据;
步骤S233,根据所述预测负荷数据对所述第一临时区域进行划分,得到多个所述临时区域。
具体地,在仿真模拟时,选取特定的时间尺度(当前时间尺度:当前电力系统运行仿真模拟的仿真时刻),例如选取工作日中12点时刻,通过将当前时间尺度输入已训练好的目标预测模型中,得到此时刻的预测负荷数据(也可以是预测负荷曲线),根据此时的预测负荷数据对相应的第三临时区域进行分割,例如,此时预测负荷数据相对较大时,需要将对应的第三临时区域分割成五个临时区域,有利于数据分析更精准,进而提高仿真的精度,更好的呈现暂态过程;而当预测负荷数据相对平稳时,可能就只需将对应的第三临时区域分割成两个临时区域,减少多余的计算过程,提高运行速度。
在一些实施例中,所述目标预测模型的构建方法包括:
步骤T1,获取历史时间尺度和历史负荷数据;
步骤T2,根据所述历史时间尺度对初始预测模型进行训练,得到初始预测负荷数据;
步骤T3,根据所述初始预测负荷数据和所述历史负荷数据进行损失计算,得到损失函数输出;
步骤T4,根据所述损失函数输出调整所述初始预测模型的模型参数,直至损失函数输入满足预设条件,将经参数调整后的所述初始预测模型作为所述目标预测模型。
具体地,获取对应区域的历史数据,历史数据包括历史时间尺度及对应的历史负荷数据,通过将历史时间尺度输入到预设预测模型进行训练,得到预测历史负荷数据,通过计算初始预测负荷数据和历史负荷数据之间的交叉熵损失,依据损失值对初始预测模型内部参数进行调整,即在模型训练过程中,通过损失计算(加权损失)进行反向传播对初始预测模型进行参数调优,将经参数调整后的初始预测模型作为目标预测模型。
在一些实施例中,每个所述频率信息集包括多个分量信息,步骤S4中,对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集,包括:
步骤S41,对电压信息和所述支路电流信息进行傅里叶级数分解,得到多个分量信息。
步骤S42,根据所有所述分量信息得到多个所述频率信息集。
具体地,由于获取到的节点信息x(t)是包含很多频率成分的分量信号,因此对各节点获取到的实时节点信息x(t)进行频率分解,频率分解后原来的节点信息x(t)变成了数个相互独立且频率成分唯一的分量信号。节点信息x(t)的傅里叶级数形式为:
式(1)中,X(t)表示节点信息x(t)的傅里叶级数形式,Xh(t)表示第h次谐波动态相量,乘上对应频率的旋转因子即为谐波电信号,t表示时间,信号是随时间变化的量,j表示虚数符号,ωs表示基频信号角频率,h表示谐波次数,理论上为无穷大,但工程应用中一般为有限值,此时,式(1)可写为:
式(2)中,M表示谐波次数h在工程应用中的有限值,M的取值由具体的仿真需求确定,ωh表示第h次谐波角频率,且ωh=hωs
本实施例所述的电力系统运行仿真模拟方法通过对电力系统进行区域划分,并根据临时区域的节点信息得到频率信息集,根据频率信息集的频率信息设定不同的仿真步长,进而通过不同的仿真步长对不同节点进行仿真,减小了仿真规模,并实现了多个临时区域的不同节点、不同频段并行计算,从而极大减少计算量,提高了运行效率和仿真精度,进而提高了电力系统的安全性;具体地,首先通过区域信息和人为设定标准将整个电力系统划分成多个临时区域,通过对临时区域的节点信息进行预处理,得到对应的频率信息集,实现了对节点信息的并行处理,从而提高了系统的运行速度,进而提高了仿真效率;另外,通过对频率信息集中频率信息与预设频率阈值进行比较,对频率信息集进行仿真步长的设定,并通过不同仿真步长对所述频率信息集进行仿真,使仿真过程能够考虑到更多的频率信息,从而提高仿真精度。
如图4所示,本发明的又一个实施例提供一种电力系统运行仿真平台,包括:
获取单元,用于获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;
分割单元,用于根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;
比较单元,用于获取所述临时区域的节点信息;
比较单元还用于对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;
比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长;
比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率小于等于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设大步长;
处理单元,用于根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据所述预设大步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真。
本实施例中的比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率大于所述预设频率阈值时,获取预设频率间隔;根据所述预设频率间隔对每个所述频率信息集进行频率划分,得到多个频段信息,根据所述频段信息的最大频率得到所述预设小步长;
本实施例中的处理单元还用于根据所述预设小步长对相应的所述频段信息进行电磁暂态仿真,得到相应节点的电压和支路电流的频段仿真结果;根据所有所述频段仿真结果得到相应所述节点的电压和支路电流的仿真结果。
本实施例中的分割单元还用于根据所述区域类别对所述电力系统进行划分,得到多个第一临时区域;根据所述负荷等级对每个所述第一临时区域进行划分,得到多个第二临时区域;根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域;根据所有所述第三临时区域得到多个所述临时区域。
本实施例中的比较单元还用于对所述电压信息和所述支路电流信息进行傅里叶级数分解,得到多个分量信息;根据所有所述分量信息得到多个所述频率信息集。
本发明的另一个实施例提供一种计算机设备,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,处理器执行计算机程序时实现上述电力系统运行仿真模拟方法的步骤。
需要注意的是,该设备可以为服务器、移动终端等计算机设备。
图5示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中,存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统,还可存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器实现电力系统运行仿真模拟方法。该内存储器中也可储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时,可使得处理器执行的电力系统运行仿真模拟方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述电力系统运行仿真模拟方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink) DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是,在本文中,诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式,使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
虽然本发明披露如上,但本发明的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围的前提下,可进行各种变更与修改,这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,包括:
获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;
根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;
获取所述临时区域的节点信息;
对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;
当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长;
当所述频率信息集的最大频率小于或等于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设大步长;
根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据所述预设大步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真。
2.根据权利要求1所述的电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,所述当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长,包括:
当所述频率信息集的最大频率大于所述预设频率阈值时,获取预设频率间隔;
根据所述预设频率间隔对每个所述频率信息集进行频率划分,得到多个频段信息,根据所述频段信息的最大频率得到所述预设小步长。
3.根据权利要求2所述的电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,所述节点信息包括电压信息和支路电流信息,所述根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,包括:
根据所述预设小步长对相应的所述频段信息进行电磁暂态仿真,得到相应节点的电压和支路电流的频段仿真结果;
根据所有所述频段仿真结果得到相应所述节点的电压和支路电流的仿真结果。
4.根据权利要求1所述的电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,所述根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域,包括:
根据所述区域类别对所述电力系统进行划分,得到多个第一临时区域;
根据所述负荷等级对每个所述第一临时区域进行划分,得到多个第二临时区域;
根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域;
根据所有所述第三临时区域得到多个所述临时区域。
5.根据权利要求4所述的电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,所述根据所述时间尺度对每个所述第二临时区域进行划分,得到多个第三临时区域,包括:
获取当前时间尺度;
将所述当前时间尺度输入目标预测模型中,得到预测负荷数据;
根据所述预测负荷数据对所述第一临时区域进行划分,得到所述第三临时区域。
6.根据权利要求5所述的电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,所述目标预测模型的构建方法包括:
获取历史时间尺度和历史负荷数据;
根据所述历史时间尺度对初始预测模型进行训练,得到初始预测负荷数据;
根据所述初始预测负荷数据和所述历史负荷数据进行损失计算,得到损失函数输出;
根据所述损失函数输出调整所述初始预测模型的模型参数,直至损失函数输入满足预设条件,将经参数调整后的所述初始预测模型作为所述目标预测模型。
7.根据权利要求3所述的电力系统运行仿真模拟方法,其特征在于,所述对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集,包括:
对所述电压信息和所述支路电流信息进行傅里叶级数分解,得到多个分量信息;
根据所有所述分量信息得到多个所述频率信息集。
8.一种电力系统运行仿真平台,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取电力系统的区域类别、负荷等级和时间尺度;
分割单元,用于根据所述区域类别、所述负荷等级和所述时间尺度对所述电力系统进行区域划分,得到多个临时区域;
比较单元,用于获取所述临时区域的节点信息;
所述比较单元还用于对每个所述节点信息进行预处理,得到多个频率信息集;
所述比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率大于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设小步长;
所述比较单元还用于当所述频率信息集的最大频率小于等于预设频率阈值时,根据所述频率信息集的最大频率得到预设大步长;
处理单元,用于根据所述预设小步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真,或根据所述预设大步长对所述频率信息集进行电磁暂态仿真。
9.一种计算机设备,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计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的电力系统运行仿真模拟方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器读取并运行时,实现如权利要求1至7任一项中所述的电力系统运行仿真模拟方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104638654A (zh) * 2015-02-02 2015-05-20 东南大学 兼顾风电场和网络节点电压调节的statcom控制方法
WO2016188503A2 (zh) * 2015-05-22 2016-12-01 中国电力科学研究院 一种适用于电磁暂态多时间尺度实时仿真接口的实现方法
CN106295001A (zh) * 2016-08-10 2017-01-04 华北电力大学 适用于电力系统中长时间尺度的准稳态变步长仿真方法
CN108364238A (zh) * 2018-02-10 2018-08-03 国家电网公司 一种基于供电区域等级划分的多样化供电模式选择方法
CN110378022A (zh) * 2019-07-19 2019-10-25 华北电力大学 一种多频段动态相量电磁暂态仿真方法及系统
CN111062145A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 浙江大学 一种基于三层分区和电气距离的电力系统电磁暂态仿真等值方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104638654A (zh) * 2015-02-02 2015-05-20 东南大学 兼顾风电场和网络节点电压调节的statcom控制方法
WO2016188503A2 (zh) * 2015-05-22 2016-12-01 中国电力科学研究院 一种适用于电磁暂态多时间尺度实时仿真接口的实现方法
CN106295001A (zh) * 2016-08-10 2017-01-04 华北电力大学 适用于电力系统中长时间尺度的准稳态变步长仿真方法
CN108364238A (zh) * 2018-02-10 2018-08-03 国家电网公司 一种基于供电区域等级划分的多样化供电模式选择方法
CN110378022A (zh) * 2019-07-19 2019-10-25 华北电力大学 一种多频段动态相量电磁暂态仿真方法及系统
CN111062145A (zh) * 2019-12-30 2020-04-24 浙江大学 一种基于三层分区和电气距离的电力系统电磁暂态仿真等值方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
TONG DUAN ET AL.: "Variable Time-Stepping Parallel Electromagnetic Transient Simulation of Hybrid AC–DC Grids", 《IEEE JOURNAL OF EMERGING AND SELECTED TOPICS IN INDUSTRIAL ELECTRONICS》, vol. 2, no. 1, XP011829012, DOI: 10.1109/JESTIE.2020.3028007 *
姚蜀军等: "基于时间尺度变换的大步长电磁暂态仿真", 《中国电机工程学报》, vol. 39, no. 2, pages 436 - 446 *
邓潘等: "有源配电网典型暂态模型及区域分割并行仿真方法研究", 《电网技术》, vol. 44, no. 4, pages 1211 - 1219 *

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