【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种电网频率偏差概率分布预测方法、系统、设备及存储介质，属于电力系统有功自动控制领域。
技术介绍
1、在电力系统中，电网频率是电网内部同步发电机产生的频率，与所有用户的用电设备和发电设备的安全运行有着密切的关系。电网频率的变化不仅仅对电力用户有影响，而且跟电网自身也有着千丝万缕的关系，所以保持整个电力系统频率相对稳定，并且保证频率的额定的偏差不超出允许的范围，是电力系统发电控制的一个重要指标。电力系统运行中控制频率相对恒定，就是根据负荷的变化调整系统发电的功率，使得发电功率和负荷需求的平衡过程，就是保持系统内有功功率的平衡。
2、为了使得电网发电功率与负荷需求平衡，一般通过主站自动发电控制系统控制发电机组的有功功率来跟踪负荷变化来实现发用电平衡，间接使得电网频率满足要求，通过计算电网的区域控制偏差并根据区域控制偏差进行调节需求分配给机组执行，使得电网频率偏差满足电网运行需要。为了进一步准确计算电网的区域控制偏差，主要的研究方向是进一步提高电网频率偏差系数b的准确性，例如有专家提出一种实时调整系数b的动态系数法(贾燕冰,严正,高翔,等.基于动态系数法的互联电网k系数调整策略[j].电网技术,2009(12))，通过对负荷、发电机组功率以及频率等波动因素的分析来获得实时区域的调节偏差，通过各区域负担调频责任的部分来分配频率偏差系数b。还有人提出一种确定自然频率特性系数的总体测辨方法(王茂海,徐正山,谢开,等.基于wams的系统自然频率特性系数确定方法[j].电力系统自动化,2007.)。该方法充分利用广域测
3、文献一《三段式频率偏差系数及其在互联电网调频中的应用》(电力系统自动化2010年第34卷第19期第59页)披露了一种基于电力系统中火电、水电通常设置不同的一次调频死区，提出了三段式频率偏差系数设定方法。
4、文献二《基于平均加权方法的大尺度范围电网功频特性》(电网技术2013年第37卷第2期第438页)披露了基于平均加权方法的大尺度范围电网功频特性系数整定方法，分析了频率偏差较大时，频率特性系数值产生误差的机制，并给出频率偏差在大尺度范围内的功频特性系数的计算方法。
5、文献三《基于改进固定系数法的互联电网频率特性系数实测方法及应用》(电气应用2017年第36卷第23期第30页)披露了一种基于改进固定系数法的互联电网频率特性系数测算方法，在固定系数法的基础上进行改进，提出了定步长增减出力的电源扰动方法实测电网频率静态特性系数，对数据进行最小二乘法分析拟合再设定频率偏差系数。
6、上述方法通过优化计算得到更加精确的频率偏差系数，从而能够得到更为准确的频率偏差控制效果，提高电网频率的安全运行水平。但是主站自动发电控制功能是基于电网频率偏差的反馈后滞后计算得到区域控制偏差，滞后控制后电网频率偏差的量是难以估计的。
7、因此针对电网频率偏差预测，文献四《电力系统频率偏差分析与快速预估计算方法研究》(郑高.电力系统频率偏差分析与快速预估计算方法研究[d].湖南大学,2012.)提出了电网机组运行模型，适用于各种情形和各种不同的调速器，在模型中发电机组通常包括柴油机组，燃料蒸汽机组或者是燃气涡轮机等，再根据电网模型和电网功率不平衡量就能计算出电网频率偏差预测值。文中提出电力系统频率偏差快速预估计算的方法，通过快速预估计算的结果和系统仿真结果的比较，验证了频率偏差预估算法的准确性。该方法也是基于传统的电网模型计算方法，方法的准确度受到电网实际模型影响，而电网的实际运行模型是难以准确获取的。
8、随着我国电网规模不断扩大，以及新能源持续大规模接入，电网的非线性特性明显增强，在系统出现大的功率波动而导致频率变化的范围较大时按照传统基于电网静态模型的处理方法计算所得的频率偏差会有较大偏差，即采用传统的基于模型驱动的方法得到的频率偏差会差异比较大。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对现有技术的不足，本专利技术提出一种电网频率偏差概率分布预测方法、系统、设备及存储介质。
2、技术方案：第一方面，一种电网频率偏差概率分布预测方法，包括以下步骤：
3、按照△t的时间间隔，周期性地获取当前电网的频率量测数据和影响电网频率偏差的相关数据，每个数据按照时间和实时值排序，构成历史采样量测数据集；
4、对历史采样量测数据集进行数据清理，剔除无效数据，进行插值补齐；
5、对经过数据清理的历史采样量测数据集，以第一时间长度t1作为滚动周期，滚动计算每个△t时间间隔的频率偏差量以及影响电网频率偏差的相关数据的偏差量，获得第一时间长度t1的频率偏差序列和频率影响因素偏差序列，根据频率偏差序列和频率影响因素偏差序列计算频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数，根据每个第一时间长度t1内频率偏差量、频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数，结合影响电网频率偏差的相关数据的偏差量，得到聚类的基础数据集；
6、使用聚类算法对基础数据集进行聚类处理，得到频率偏差相关数据的聚类结果；
7、根据需要预测日期的频率偏差相关数据预测结果，结合聚类结果得到预测日期的频率偏差分布预测结果，实现对电网未来频率偏差分布的预测。
8、进一步地，对历史采样量测数据集进行数据清理，剔除无效数据，进行插值补齐包括：
9、对于频率量测数据，如果第二时间长度t2内有超过指定数量采样点量测值无效，或者连续指定数量采样点数据不变化，则该第二时间长度t2内所有频率量测数据无效，将该第二时间长度t2内所有的量测数据均剔除；其中第二时间长度t2＜第一时间长度t1；
10、对于除频率量测数据外的其他量测数据，如果第二时间长度t2内异常数据量测点不超过指定数量个，则通过线性插值的方式间接得到相关量测值；如果异常数据量测点连续超过指定数量个，则第二时间长度t2内数据量测无效，该第二时间长度t2内所有量测数据均剔除；如果每个滚动第一时间长度t1内数据中存在另一指定数量数据点数据异常，则该第一时间长度t1内数据判断为无效数据，剔除该第一时间长度t1内所有量测数据。
11、进一步地，根据频率偏差序列和频率影响因素偏差序列计算频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数包括：
12、以x表示频率偏差序列，以y表示频率影响因素偏差序列，按照下式计算频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数：
13、
14、其中，cov(x,y)用于计算x和y序列的样本协方差，sx为x序列的标准差，sy为y序列的标准差。
15、进一步地，影响电网频率偏差的相关数据包括电网实时负荷数据、电网新能源预测数据、电网新能源实时出力数据、电网机组投入数据、跟踪发电计划的机组调节数据、参与电网调频的机组调节数据中的一项或多项。
16、进一步地，根据每个第一时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网频率偏差概率分布预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对历史采样量测数据集进行数据清理，剔除无效数据，进行插值补齐包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据频率偏差序列和频率影响因素偏差序列计算频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，影响电网频率偏差的相关数据包括电网实时负荷数据、电网新能源预测数据、电网新能源实时出力数据、电网机组投入数据、跟踪发电计划的机组调节数据、参与电网调频的机组调节数据中的一项或多项。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据每个第一时间长度T1内频率偏差量、频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数，结合影响电网频率偏差的相关数据的偏差量，得到聚类的基础数据集表示为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用聚类算法对基础数据集进行聚类处理，得到频率偏差相关数据的聚类结果包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据需要预测日期的频率偏差
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定预测某日偏差分布的预测点基础数据包括：
9.一种电网频率偏差概率分布预测系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，数据预处理模块包括：
11.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，根据频率偏差序列和频率影响因素偏差序列计算频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数包括：
12.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，影响电网频率偏差的相关数据包括电网实时负荷数据、电网新能源预测数据、电网新能源实时出力数据、电网机组投入数据、跟踪发电计划的机组调节数据、参与电网调频的机组调节数据中的一项或多项。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，根据每个第一时间长度T1内频率偏差、频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数，结合影响电网频率偏差的相关数据的偏差量，得到聚类的基础数据集表示为：
14.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，根据需要预测日期的频率偏差相关数据预测结果，结合聚类结果得到预测日期的频率偏差分布预测结果包括：
15.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的电网频率偏差概率分布预测方法的步骤。
16.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的电网频率偏差概率分布预测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电网频率偏差概率分布预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对历史采样量测数据集进行数据清理，剔除无效数据，进行插值补齐包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据频率偏差序列和频率影响因素偏差序列计算频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，影响电网频率偏差的相关数据包括电网实时负荷数据、电网新能源预测数据、电网新能源实时出力数据、电网机组投入数据、跟踪发电计划的机组调节数据、参与电网调频的机组调节数据中的一项或多项。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据每个第一时间长度t1内频率偏差量、频率偏差与各个频率影响因素之间的相关性系数，结合影响电网频率偏差的相关数据的偏差量，得到聚类的基础数据集表示为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用聚类算法对基础数据集进行聚类处理，得到频率偏差相关数据的聚类结果包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据需要预测日期的频率偏差相关数据预测结果，结合聚类结果得到预测日期的频率偏差分布预测结果包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定预测某日偏差分布的预测点基础数据包括：
9.一种电网频率偏差概率分布预测系统，其特征在于，包括：
10.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴继平，孙章岭，高宗和，张蕊，李晓明，张小白，王向东，郭斌琪，于腾凯，曹荣章，刘爱梅，杜刚，崔童飞，陈世缘，刘翔宇，
申请(专利权)人：国电南瑞南京控制系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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