【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電網規(guī)劃，具體涉及一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法。
技術介紹
1、基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃是指在電力系統(tǒng)規(guī)劃中，考慮新能源（如風能、太陽能等）消納率的時間動態(tài)特性，以優(yōu)化電網的建設和運行布局。新能源消納率是指電網對新能源的實際利用率，即新能源發(fā)電量占總發(fā)電量的比重，這個指標反映了新能源利用的充分性。時序電網規(guī)劃則是根據電力負荷和新能源發(fā)電的時間變化規(guī)律，分階段逐步優(yōu)化電網的布局與運行策略，以適應新能源出力波動、提高消納率，減少棄風棄光現象。
2、具體來說，該規(guī)劃方法首先需要分析電力系統(tǒng)的用電負荷曲線、不同時間段的新能源發(fā)電特性及其波動范圍。通過引入多種時序優(yōu)化模型，可以在不同的時間段（如日、季、年）預測新能源出力，制定動態(tài)的電網擴展方案。但是，由于新能源的發(fā)電頻率不穩(wěn)定，在短時大幅波動下可能影響電力質量，包括電壓波動、頻率失衡、無功補償不足等問題。時序優(yōu)化模型主要關注負荷和出力匹配，對電網的電力質量影響考量有限。電力質量不佳會導致用戶端電力設備損壞，增加電力用戶和電網公司的損耗成本，甚至造成電網保護系統(tǒng)頻繁誤動作。同時，如果長時間電力質量不佳可能導致無功功率在電網中的分布失衡。特別是在新能源出力高的時段，電網的無功需求可能無法得到充分補償，從而導致電壓支撐不足。時序優(yōu)化模型通常未針對無功功率做出詳細規(guī)劃，這使得電網在某些時段可能面臨無功電壓失控的風險。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，以解決背景
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，包括以下步驟：
3、s1：收集若干個時間段內的新能源的出力波動數據，以及負荷的動態(tài)變化數據，并分別構建各時間段內負荷和新能源出力的波動曲線；
4、s2：基于構建的各時間段內新能源出力的波動曲線，以及電網接入點安裝的諧波監(jiān)測設備測量得到的各次諧波的電流、電壓含量，對新能源出力波動造成的諧波失真嚴重程度進行評估；
5、s3：若諧波失真嚴重程度高，則在諧波含量數據基礎上，分析各次諧波對電網無功功率的消耗狀態(tài)，判斷諧波對無功調節(jié)裝置的負荷影響，評估無功調節(jié)裝置在諧波條件下的無功裕度異常波動情況；
6、s4：對新能源出力波動造成的諧波失真嚴重程度以及無功調節(jié)裝置在諧波條件下的無功裕度異常波動情況進行綜合分析，根據分析結果量化電力質量在各時間段內的風險水平，評估電網在不同時間段面臨的電壓支撐風險；
7、s5：對電力質量在各時間段內的風險水平進行劃分，將其分別劃分為高風險時間段，中風險時間段和低風險時間段，并制定相應的電力質量改進方案；
8、s6：對中風險時間段內的電網面臨的電壓支撐風險嚴重程度進行預測，并根據預測結果動態(tài)調整無功調節(jié)裝置的無功輸出量和諧波濾波器的啟用頻率。
9、優(yōu)選的，s2中，對新能源出力波動與各次諧波的相關性進行分析后生成諧波失真相關性異常指數，則諧波失真相關性異常指數的獲取方法為：
10、收集不同時間段的新能源出力波動數據和各次諧波的電流、電壓含量數據，形成矩陣，其中：n為數據樣本數，m為包含的特征數，r為實數域，對矩陣x進行標準化處理后得到標準化矩陣z，對標準化數據矩陣z計算協方差矩陣c，表達式為：；式中，t為矩陣轉置，對協方差矩陣c進行特征值分解，得到特征值和對應的特征向量，表達式為：；式中，λi為協方差矩陣的第i個特征值，表示第i主成分的方差，vi為協方差矩陣對應的第i個特征向量，根據累計方差貢獻率，選擇前k個特征值和對應的特征向量構成主成分，將原始數據降維到k維空間，降維后的數據矩陣為：；式中，y為降維后的數據矩陣，vk為由前k個特征向量組成的矩陣，采用聚類算法對降維后的數據y進行聚類，以識別正常數據和異常數據模式，對y進行聚類分析后，得到個聚類中心，表達式為：；式中，cj表示第j類的聚類中心，為屬于第j類的樣本集合，為第j類樣本數量，計算每個樣本yi到其所在類別中心cj的距離，即計算諧波失真相關性異常指數，表達式為：；式中，ha為諧波失真相關性異常指數。
11、優(yōu)選的，s3中，對無功調節(jié)裝置的無功裕度剩余值波動情況進行分析后生成無功裕度剩余值波動指數，則無功裕度剩余值波動指數的獲取方法為：
12、獲取無功裕度剩余值的時間序列數據，其中t表示時間，從序列中找到所有的局部極大值和極小值，通過局部極大值和局部極小值分別構造上包絡和下包絡，計算上包絡和下包絡的平均值，得到包絡均值m1，將原始信號減去包絡均值：；檢查h1是否滿足本征模態(tài)函數imf條件，如果滿足，則h1即為第一個imf，記為，將提取出的imf從原始信號中去除，最終得到若干個本征模態(tài)函數和殘余量，使得：；根據各imf的波動幅度，計算無功裕度剩余值波動指數，表達式為；；式中，為第i個imf在時間t的值，為第i個imf的均值，為無功裕度剩余值波動指數。
13、優(yōu)選的，s4中，對新能源出力波動造成的諧波失真嚴重程度以及無功調節(jié)裝置在諧波條件下的無功裕度異常波動情況進行綜合分析，根據分析結果量化電力質量在各時間段內的風險水平，具體為：
14、將諧波失真相關性異常指數和無功裕度剩余值波動指數轉換為第一特征向量，將第一特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組第一特征向量預測電力質量在各時間段內的風險值標簽為預測目標，以最小化對所有電力質量在各時間段內的風險值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定電力質量在各時間段內的風險值，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。
15、優(yōu)選的，s5中，對電力質量在各時間段內的風險水平進行劃分，將其分別劃分為高風險時間段，中風險時間段和低風險時間段，具體為：
16、將獲取到的電力質量在各時間段內的風險值分別與梯度風險閾值進行比較，梯度風險閾值包括第一風險閾值和第二風險閾值，且第一風險閾值小于第二風險閾值，將電力質量在各時間段內的風險值分別與第一風險閾值和第二風險閾值進行對比；
17、若電力質量在時間段內的風險值大于第二風險閾值，說明電網在時間段面臨的電壓支撐風險性高，此時生成一級預警信號，并將對應時間段劃分為高風險時間段；
18、若電力質量在時間段內的風險值大于等于第一風險閾值且小于等于第二風險閾值，說明電網在時間段面臨的電壓支撐風險性一般，此時生成二級預警信號，并將對應時間段劃分為中風險時間段；
19、若電力質量在時間段內的風險值小于第一風險閾值，說明電網在時間段面臨的電壓支撐風險性低，此時生成三級預警信號，并將對應時間段劃分為低風險時間段。
20、優(yōu)選的，s6中，對于中風險時間段，即電力質量在時間段內的風險值大于等于第一風險閾值且小于等于第二風險閾值，將后續(xù)時間段內大于等于第一風險閾值且小于等于第二風險閾值的風險值進行收集，建立數據集合，并本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：S2中，對新能源出力波動與各次諧波的相關性進行分析后生成諧波失真相關性異常指數，則諧波失真相關性異常指數的獲取方法為：
3.根據權利要求2所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：S3中，對無功調節(jié)裝置的無功裕度剩余值波動情況進行分析后生成無功裕度剩余值波動指數，則無功裕度剩余值波動指數的獲取方法為：
4.根據權利要求3所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：S4中，對新能源出力波動造成的諧波失真嚴重程度以及無功調節(jié)裝置在諧波條件下的無功裕度異常波動情況進行綜合分析，根據分析結果量化電力質量在各時間段內的風險水平，具體為：
5.根據權利要求4所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：S5中，對電力質量在各時間段內的風險水平進行劃分，將其分別劃分為高風險時間段，中風險時間段和低風險時間段，具體為：
6.根據權利要求1所述的一種基
7.根據權利要求6所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：若數據集合內的風險值均值大于等于風險值均值的參考閾值，且風險值標準差小于風險值標準差的參考閾值，風險值整體高但波動小，表明電壓支撐風險高且穩(wěn)定，增加無功調節(jié)裝置的輸出量，保持濾波器在低啟用頻率下工作；
...【技術特征摘要】
1.一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：包括以下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：s2中，對新能源出力波動與各次諧波的相關性進行分析后生成諧波失真相關性異常指數，則諧波失真相關性異常指數的獲取方法為：
3.根據權利要求2所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：s3中，對無功調節(jié)裝置的無功裕度剩余值波動情況進行分析后生成無功裕度剩余值波動指數，則無功裕度剩余值波動指數的獲取方法為：
4.根據權利要求3所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：s4中，對新能源出力波動造成的諧波失真嚴重程度以及無功調節(jié)裝置在諧波條件下的無功裕度異常波動情況進行綜合分析，根據分析結果量化電力質量在各時間段內的風險水平，具體為：
5.根據權利要求4所述的一種基于新能源消納率的時序電網規(guī)劃方法，其特征在于：s5中，對...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：馬克睿，姜明磊，時圣堯，徐友清，朱蒙，王博聞，王凱平，趙博，馮帆，
申請(專利權)人：國網吉林省電力有限公司經濟技術研究院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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