CN117077986B - 电力系统极端运行风险场景的态势感知方法及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法及相关设备，涉及电力系统运行优化领域，主要为解决针对电力系统的极端运行场景缺少一种提前感知的方法的问题。该方法包括：获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；基于所述系统负荷时序曲线和所述天气时序信息确定所述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；基于所述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定所述目标预测场景的目标运行场景信息。本发明用于电力系统极端运行风险场景的态势感知过程。

Description

电力系统极端运行风险场景的态势感知方法及相关设备
技术领域
本发明涉及电力系统运行优化领域，尤其涉及一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法及相关设备。
背景技术
在含高比例可再生能源的新型电力系统中，极热无风、极寒无光、高温静稳等极端天气所导致的新能源极端大发、小发事件的频发，对系统电力供应保障和新能源高效消纳提出了严峻的挑战。然而目前针对电力系统的极端运行场景仍缺少一种提前感知的方法。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法及相关设备，主要目的在于解决针对电力系统的极端运行场景缺少一种提前感知的方法的问题。
为解决上述至少一种技术问题，第一方面，本发明提供了一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法，该方法包括：
获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；
基于上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息确定上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；
基于上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定上述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，上述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，上述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的。
可选的，上述方法还包括：
获取上述预设历史总场景的态势察觉信息，其中，上述预设历史总场景为映射电力系统运行优化的场景，上述态势察觉信息包括电力系统的电源结构、电力系统的技术经济参数、系统负荷时序曲线、天气时序信息、系统风电时序出力曲线；
基于上述态势察觉信息构建时序运行优化模型。
可选的，上述基于上述态势察觉信息构建时序运行优化模型包括：
基于上述电力系统的电源结构和上述电力系统的技术经济参数构建时序运行优化模型中的目标函数；
基于上述电力系统的电源结构、上述电力系统的技术经济参数、上述系统负荷时序曲线和上述系统风电时序出力曲线确定上述时序运行优化模型的约束条件，
其中，上述约束条件包括系统功率平衡约束、机组发电出力约束、机组最小开停机时间约束和机组爬坡速率约束。
可选的，上述方法还包括：
基于上述时序运行优化模型确定预设历史总场景的各场景下的运行优化结果；
基于风险场景判定指标和上述各场景下的运行优化结果确定上述各场景的历史运行场景信息，
其中，上述风险场景判定指标包括负荷供应保障率、负荷供应保障时长和风电消纳率。
可选的，上述方法还包括：
对基础数值信息进行归一化处理以获取归一化基础数值信息，
其中，上述基础数值信息包括各场景二十四小时的天气时序信息和系统负荷时序曲线。
可选的，上述方法还包括：
对上述归一化基础数值信息进行极坐标形式变换以获取极坐标基础数值信息；
基于上述极坐标基础数值信息确定历史GAF矩阵。
可选的，上述方法还包括：
构建初始卷积神经网络模型，其中，上述初始卷积神经网络模型包括卷积层、池化层、扁平层、全连接层和输出层；
基于上述各场景的历史运行场景信息和上述历史GAF矩阵的图像信息训练上述初始卷积神经网络模型以获取目标卷积神经网络模型。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电力系统极端运行风险场景的态势感知装置，包括：
获取单元，用于获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；
第一确定单元，用于基于上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息确定上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；
第二确定单元，用于基于上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定上述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，上述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，上述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的。
为了实现上述目的，根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序被处理器执行时实现上述的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法的步骤。
为了实现上述目的，根据本发明的第四方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器、以及与上述处理器连接的至少一个存储器；其中，上述处理器用于调用上述存储器中的程序指令，执行上述的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法的步骤。
借由上述技术方案，本发明提供的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法及相关设备，对于针对电力系统的极端运行场景缺少一种提前感知的方法的问题，本发明通过获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；基于上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息确定上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；基于上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定上述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，上述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，上述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的。在上述方案中，基于海量历史数据，对系统电力电量平衡状态进行评估以确定各场景所对应的运行场景信息，通过GAF矩阵对气象及负荷时序数据进行可视化重构，最后构建目标卷积神经网络模型，以寻求海量天气、负荷信息与基于时序运行优化所判别的运行场景之间的复杂非线性映射关系，实现通过天气及负荷预报信息对未来风险场景进行智能化的超前感知和快速判定。
相应地，本发明实施例提供的电力系统极端运行风险场景的态势感知装置、设备和计算机可读存储介质，也同样具有上述技术效果。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例提供的一种电力系统极端运行风险场景的态势感知装置的组成示意框图；
图3示出了本发明实施例提供的一种电力系统极端运行风险场景的态势感知电子设备的组成示意框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了解决针对电力系统的极端运行场景缺少一种提前感知的方法的问题，本发明实施例提供了一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法，如图1所示，该方法包括：
S101、获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；
示例性的，目标预测场景为预计确定所属目标运行场景信息的场景，上述系统负荷时序曲线用于表征目标预测场景的电力负荷需求，上述天气时序信息用于表征目标预测场景的天气预报情况。本发明实施例获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息用于作为后续预测过程的数据支持。
S102、基于上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息确定上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；
示例性的，本发明实施例在获取上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息后，对上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息进行数值信息归一化处理，将归一化处理后的系统负荷时序曲线和天气时序信息进行极坐标形式变换，利用各极坐标点之间的角度和的余弦运算生成GAF矩阵，由此可以确定上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息。
S103、基于上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定上述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，上述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，上述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的。
示例性的，上述预设历史总场景可以为过去的任意一段时间，例如：一个月、一年或几年，可以理解的是，上述预设历史总场景的时间长短会影响最终的模型精度，预设历史总场景的时间越长，模型的精度越高。上述系统负荷削减风险场景为极端天气下电力系统风电、光伏极端小发且负荷激增而导致的大量切负荷的场景，上述风电消纳风险场景为极端天气下电力系统风电、光伏高出力而出现的大量弃电的场景。
在上述方案中，基于海量历史数据，对系统电力电量平衡状态进行评估以确定各场景所对应的运行场景信息，通过GAF矩阵对气象及负荷时序数据进行可视化重构，最后构建目标卷积神经网络模型，以寻求海量天气、负荷信息与基于时序运行优化所判别的运行场景之间的复杂非线性映射关系，实现通过天气及负荷预报信息对未来风险场景进行智能化的超前感知和快速判定。
在一种实施例中，上述方法还包括：
获取上述预设历史总场景的态势察觉信息，其中，上述预设历史总场景为映射电力系统运行优化的场景，上述态势察觉信息包括电力系统的电源结构、电力系统的技术经济参数、系统负荷时序曲线、天气时序信息、系统风电时序出力曲线；
基于上述态势察觉信息构建时序运行优化模型。
示例性的，本发明实施例对预设历史总场景中影响电力系统运行优化的重要元素和信息进行态势察觉以获取态势察觉信息。
进一步的，基于上述态势察觉信息，采用时序运行优化方法对包含态势察觉信息的场景进行态势理解，以单日为运行调度周期，构建以系统整体运行成本最低为目标的时序运行优化模型，基于上述时序运行优化模型可以对场景的运行态势进行理解和评估。
在一种实施例中，上述基于上述态势察觉信息构建时序运行优化模型包括：
基于上述电力系统的电源结构和上述电力系统的技术经济参数构建时序运行优化模型中的目标函数；
基于上述电力系统的电源结构、上述电力系统的技术经济参数、上述系统负荷时序曲线和上述系统风电时序出力曲线确定上述时序运行优化模型的约束条件，
其中，上述约束条件包括系统功率平衡约束、机组发电出力约束、机组最小开停机时间约束和机组爬坡速率约束。
示例性的，基于上述电力系统的电源结构和上述电力系统的技术经济参数构建时序运行优化模型中的目标函数的步骤包括：
上式中，电力系统的电源结构和技术经济参数包括有：F为系统整体运行成本；为发电煤耗成本；/>为起停成本；/>分别为系统切负荷、弃风成本；T为调度周期总时段数，T取24；N为火电机组总台数，a i 、b i 、c i 分别为机组i的燃料成本系数；P i,t 为机组i在t时段的发电出力；u i,t 为机组i在t时段的开停机状态，1表示开机状态，0表示停机状态；/>为机组i的起停成本；c curL为系统单位切负荷惩罚系数；/>为系统在t时段的切负荷量；c curW系统弃风惩罚系数；/>为系统在t时段的弃风电量。
示例性的，基于上述电力系统的电源结构、上述电力系统的技术经济参数、上述系统负荷时序曲线和上述系统风电时序出力曲线确定上述时序运行优化模型的约束条件的步骤，包括：
1）确定系统功率平衡约束
式中为t时段风电出力和负荷功率。
2）确定机组发电出力约束
式中为机组i的最小、最大技术出力。
3）确定机组最小开停机时间约束
式中、/>分别为机组i的最小开机、停机时间。
4）确定机组爬坡速率约束
式中、/>分别为机组i的单位时段最大上、下爬坡速率。
在一种实施例中，上述方法还包括：
基于上述时序运行优化模型确定预设历史总场景的各场景下的运行优化结果；
基于风险场景判定指标和上述各场景下的运行优化结果确定上述各场景的历史运行场景信息，
其中，上述风险场景判定指标包括负荷供应保障率、负荷供应保障时长和风电消纳率。
示例性的，在确定上述时序运行优化模型的目标函数和约束条件后，可以基于CPLEX求解器对时序运行优化模型进行求解以确定预设历史总场景的各场景下的运行优化结果。
示例性的，上述风险场景判定指标具体包括有：
1）负荷供应保障率（RLSG）
2）负荷供应保障时长（DLSG）
3）风电消纳率（RWPC）
上式中，在或/>的情况下，判断该场景为系统负荷削减风险场景；在/>的情况下，判断该场景为风电消纳风险场景；在RWPC≥/>且RLSG≥且DLSG≥/>的情况下，判断该场景为运行正常场景。可以理解的是，/>、/>、/>的取值可根据电力系统调度人员根据实际运行情况进行抉择。
在该技术方案中，本发明实施例基于系统各时序场景下的运行优化结果构建风险场景判定指标，以判断运行场景信息。通过构建负荷供应保障率及负荷供应保障时长作为定量指标评判是否存在运行风险场景。
在一种实施例中，上述方法还包括：
对基础数值信息进行归一化处理以获取归一化基础数值信息，
其中，上述基础数值信息包括各场景二十四小时的天气时序信息和系统负荷时序曲线。
示例性的，本发明实施例选取各场景二十四小时的天气时序信息和系统负荷时序曲线，包括：单日24h温度、湿度、风速和负荷值，作为预测模型输入信息，对各类输入信息分别进行归一化处理，将数据区间缩放至[-1,1]。
将归一化处理后的数值通过反余弦计算变化为角度，对应时间戳变换为半径，实现时序数值从直角坐标系到极坐标系的转换，其数学描述为：
上式中，为时序数值在极坐标下的角度编码，取值范围为/>，/>为时序数值信息在t时刻的归一化值，/>为数值在极坐标系下的半径编码。
在一种实施例中，上述方法还包括：
对上述归一化基础数值信息进行极坐标形式变换以获取极坐标基础数值信息；
基于上述极坐标基础数值信息确定历史GAF矩阵。
示例性的，本发明实施例在获得数值信息的极坐标形式后，利用各极坐标点之间的角度和的余弦运算生成GAF矩阵，计算方法为：
上式中，G为数值信息对应的GAF矩阵即上述历史GAF矩阵。
基于上述方案，基于GAF（Gramian angular field，格拉姆角和场）对气象、负荷时序数据进行可视化重构。可以将提取数值信息在时域变化的相关性特征，可提升下一步卷积神经网络模型学习的训练能力。
在一种实施例中，上述方法还包括：
构建初始卷积神经网络模型，其中，上述初始卷积神经网络模型包括卷积层、池化层、扁平层、全连接层和输出层；
基于上述各场景的历史运行场景信息和上述历史GAF矩阵的图像信息训练上述初始卷积神经网络模型以获取目标卷积神经网络模型。
示例性的，本发明实施例构建卷积神经网络进行模型的训练和求解。卷积神经网络的基本框架包括卷积层、池化层、扁平层、全连接层和输出层，其中卷积层为卷积神经网络的关键层级。卷积层通过卷积核滑动遍历输入历史GAF矩阵的图像信息，对历史GAF矩阵的图像的各局部像素信息进行点乘内积计算，对特征信息进行了强化和筛选。卷积计算过程为：
上式中，分别为矩阵x,w,y中的元素，x为卷积计算输入矩阵即上述历史GAF矩阵，w为大小为U×V的卷积核，y为卷积计算输出矩阵即对应上述运行场景信息。
基于上述方案，本发明实施例构建目标卷积神经网络模型以求解海量气象及负荷数值信息与基于态势理解技术所判别的风险场景之间的复杂非线性映射关系。可以实现通过气象、负荷预报信息对未来风险场景进行智能化的超前感知和快速判定。
进一步的，以下示出了本发明实施例实现的另一种方式：
1、获取预设历史总场景的态势察觉信息，其中，上述预设历史总场景为映射电力系统运行优化的场景，上述态势察觉信息包括电力系统的电源结构、电力系统的技术经济参数、系统负荷时序曲线、天气时序信息、系统风电时序出力曲线；
2、基于上述电力系统的电源结构、上述电力系统的技术经济参数构建时序运行优化模型中的目标函数；
3、基于上述电力系统的电源结构、上述电力系统的技术经济参数、上述系统负荷时序曲线、上述系统风电时序出力曲线确定上述时序运行优化模型的约束条件，其中，上述约束条件包括系统功率平衡约束、机组发电出力约束、机组最小开停机时间约束和机组爬坡速率约束；
4、基于上述目标函数和约束条件对上述时序运行优化模型进行求解以获取预设历史总场景的各场景下的运行优化结果；
5、基于风险场景判定指标和上述各场景运行优化结果确定各场景的历史运行场景信息，其中，上述风险场景判定指标包括负荷供应保障率、负荷供应保障时长和风电消纳率，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，上述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景；
6、对基础数值信息进行归一化处理以获取归一化基础数值信息，其中，上述基础数值信息包括各场景二十四小时的天气时序信息和系统负荷时序曲线；
7、对上述归一化基础数值信息进行极坐标形式变换以获取极坐标形式的基础数值信息；
8、基于上述极坐标形式的基础数值信息确定历史GAF矩阵；
9、基于上述各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息训练卷积神经网络模型以获取目标卷积神经网络模型；
10、基于目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息确定预测GAF矩阵的图像信息；
11、基于上述预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定上述目标预测场景的目标运行场景信息。
更进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本发明实施例还提供了一种电力系统极端运行风险场景的态势感知装置，用于对上述图1所示的方法进行实现。该装置实施例与前述方法实施例对应，为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。如图2所示，该装置包括：获取单元21、第一确定单元22及第二确定单元23，其中
获取单元21，用于获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；
第一确定单元22，用于基于上述系统负荷时序曲线和上述天气时序信息确定上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；
第二确定单元23，用于基于上述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定上述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，上述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，其中，上述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法，能够解决针对电力系统的极端运行场景缺少一种提前感知的方法的问题。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质包括存储的程序，该程序被处理器执行时实现上述电力系统极端运行风险场景的态势感知方法。
本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述电力系统极端运行风险场景的态势感知方法。
本发明实施例提供了一种电子设备，上述电子设备包括至少一个处理器、以及与上述处理器连接的至少一个存储器；其中，上述处理器用于调用上述存储器中的程序指令，执行如上述的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法
本发明实施例提供了一种电子设备30，如图3所示，电子设备包括至少一个处理器301、以及与处理器连接的至少一个存储器302、总线303；其中，处理器301、存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储器中的程序指令，以执行上述的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法。
本文中的智能电子设备可以是PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在流程管理电子设备上执行时，适于执行初始化有上述电力系统极端运行风险场景的态势感知方法步骤的程序。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
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。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、嵌入式计算机或者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。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机软件指令，当计算机软件指令在处理设备上运行时，使得处理设备执行如图1对应实施例中的存储器的控制的流程。
计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（digital subscriber line，DSL））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD）、或者半导体介质（例如固态硬盘（solid state disk，SSD））等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种电力系统极端运行风险场景的态势感知方法，其特征在于，包括：
获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；
基于所述系统负荷时序曲线和所述天气时序信息确定所述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；
基于所述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定所述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，所述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，所述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的，所述历史运行场景信息包括系统负荷削减风险场景、风电消纳风险场景和运行正常场景，所述预设历史总场景为映射电力系统运行优化的场景，为过去的任意一段时间；
构建卷积神经网络进行模型的训练和求解，卷积神经网络的基本框架包括卷积层、池化层、扁平层、全连接层和输出层，其中卷积层为卷积神经网络的关键层级，卷积层通过卷积核滑动遍历输入历史GAF矩阵的图像信息，对历史GAF矩阵的图像的各局部像素信息进行点乘内积计算，对特征信息进行了强化和筛选，卷积计算过程为：
上式中，分别为矩阵x,w,y中的元素，x为卷积计算输入矩阵即所述历史GAF矩阵，w为大小为U×V的卷积核，y为卷积计算输出矩阵即对应所述运行场景信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述预设历史总场景的态势察觉信息，其中，所述态势察觉信息包括电力系统的电源结构、电力系统的技术经济参数、系统负荷时序曲线、天气时序信息、系统风电时序出力曲线；
基于所述态势察觉信息构建时序运行优化模型；
所述基于所述态势察觉信息构建时序运行优化模型包括：
基于所述电力系统的电源结构和所述电力系统的技术经济参数构建时序运行优化模型中的目标函数；
基于所述电力系统的电源结构和所述电力系统的技术经济参数构建时序运行优化模型中的目标函数的步骤包括：
上式中，电力系统的电源结构和技术经济参数包括有：F为系统整体运行成本；为发电煤耗成本；/>为起停成本；/>分别为系统切负荷、弃风成本；T为调度周期总时段数，T取24；N为火电机组总台数，ai、bi、ci分别为机组i的燃料成本系数；Pi,t为机组i在t时段的发电出力；ui,t为机组i在t时段的开停机状态，1表示开机状态，0表示停机状态；/>为机组i的起停成本；ccurL为系统单位切负荷惩罚系数；/>为系统在t时段的切负荷量；ccurW系统弃风惩罚系数；/>为系统在t时段的弃风电量；
基于所述电力系统的电源结构、所述电力系统的技术经济参数、所述系统负荷时序曲线和所述系统风电时序出力曲线确定所述时序运行优化模型的约束条件，
其中，所述约束条件包括系统功率平衡约束、机组发电出力约束、机组最小开停机时间约束和机组爬坡速率约束；
基于所述电力系统的电源结构、所述电力系统的技术经济参数、所述系统负荷时序曲线和所述系统风电时序出力曲线确定所述时序运行优化模型的约束条件的步骤，包括：
1）确定系统功率平衡约束
式中为t时段风电出力和负荷功率；
2）确定机组发电出力约束
式中为机组i的最小、最大技术出力；
3）确定机组最小开停机时间约束
式中、/>分别为机组i的最小开机、停机时间；
4）确定机组爬坡速率约束
式中、/>分别为机组i的单位时段最大上、下爬坡速率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
基于所述时序运行优化模型确定预设历史总场景的各场景下的运行优化结果；
基于风险场景判定指标和所述各场景下的运行优化结果确定所述各场景的历史运行场景信息，
其中，所述风险场景判定指标包括负荷供应保障率、负荷供应保障时长和风电消纳率；
在确定所述时序运行优化模型的目标函数和约束条件后，可以基于CPLEX求解器对时序运行优化模型进行求解以确定预设历史总场景的各场景下的运行优化结果；
所述风险场景判定指标具体包括有：
负荷供应保障率RLSG：
负荷供应保障时长DLSG：
风电消纳率RWPC：
上式中，在RLSG<或DLSG</>的情况下，判断该场景为系统负荷削减风险场景；在RWPC<的情况下，判断该场景为风电消纳风险场景；在RWPC≥/>且RLSG≥/>且DLSG≥/>的情况下，判断该场景为运行正常场景，/>、/>、/>的取值根据电力系统调度人员根据实际运行情况进行抉择。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对基础数值信息进行归一化处理以获取归一化基础数值信息，
其中，所述基础数值信息包括各场景二十四小时的天气时序信息和系统负荷时序曲线。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述归一化基础数值信息进行极坐标形式变换以获取极坐标基础数值信息；
基于所述极坐标基础数值信息确定历史GAF矩阵。
6.一种电力系统极端运行风险场景的态势感知装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取目标预测场景的系统负荷时序曲线和天气时序信息；
第一确定单元，用于基于所述系统负荷时序曲线和所述天气时序信息确定所述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息；
第二确定单元，用于基于所述目标预测场景的预测GAF矩阵的图像信息通过目标卷积神经网络模型确定所述目标预测场景的目标运行场景信息，其中，运行场景信息包括运行风险场景和运行正常场景，所述运行风险场景包括系统负荷削减风险场景和风电消纳风险场景，
其中，所述目标卷积神经网络模型是基于预设历史总场景中各场景的历史运行场景信息和历史GAF矩阵的图像信息确定的，所述历史运行场景信息包括系统负荷削减风险场景、风电消纳风险场景和运行正常场景，所述预设历史总场景为映射电力系统运行优化的场景，为过去的任意一段时间；
构建卷积神经网络进行模型的训练和求解，卷积神经网络的基本框架包括卷积层、池化层、扁平层、全连接层和输出层，其中卷积层为卷积神经网络的关键层级，卷积层通过卷积核滑动遍历输入历史GAF矩阵的图像信息，对历史GAF矩阵的图像的各局部像素信息进行点乘内积计算，对特征信息进行了强化和筛选，卷积计算过程为：
上式中，分别为矩阵x,w,y中的元素，x为卷积计算输入矩阵即所述历史GAF矩阵，w为大小为U×V的卷积核，y为卷积计算输出矩阵即对应所述运行场景信息。
7.一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包括存储的程序，其中，在所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至权利要求5中任一项所述的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器；其中，所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，执行如权利要求1至权利要求5中任一项所述的电力系统极端运行风险场景的态势感知方法。
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