【技术实现步骤摘要】
本申请涉及稳态控制领域，尤其涉及不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法及系统。
技术介绍
1、随着风能、太阳能等新能源发电技术的迅猛进步及大规模并入电网，传统电力系统正遭遇前所未有的新挑战。这类新能源发电方式高度依赖于自然条件，因而表现出较大的波动性和非连续性，使得发电输出功率难以精确预估，导致电力系统的调度复杂性显著增加，同时也对系统的稳定运行状态及整体安全性构成了严峻的挑战。
2、传统电力系统稳态分析方法基于确定性模型，即通过假设系统中所有参数已知且不变，来评估系统的稳态运行情况，但在新能源并网的环境下电力系统的运行参数经常处于动态变化中，给系统运行带来了显著的不确定性，这种不确定性导致传统的稳态评估手段难以准确预测系统的状态和运行风险，且难以应对系统内部的波动，进而面临电网频率波动、电压超限甚至系统崩溃等问题一系列问题。
3、申请内容
4、本申请提供了不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法及系统，以准确且高效的评估电力系统的稳态运行情况，并保障新能源接入后电力系统的稳态运行。
5、第一方面，本申请提供了不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，包括：
6、采集新能源电力系统的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，其中，所述历史运行数据包括电压、频率和功率；
7、将所述第一电力数据输入预设的gan增强模型，基于生成器得到对应的模拟数据，并将所述模拟数据与所述第一电力数据作为输入数据输入判别器，得到与所述第一电力数据
8、将所述第二电力数据输入预设的动态优化策略网络，得到电力系统的最优控制策略，并基于所述最优控制策略对电力系统进行控制。
9、本申请实施例通过对采集的历史运行数据进行数据预处理，可以去除历史运行数据中可能包含的噪声或异常值，方便后续gan增强模型准确得到与所述第一电力数据相似的且更高质量的第二电力数据；通过gan增强模型中的生成器学习第一电力数据之后生成模拟数据，并通过判别器去区分模拟数据和第一电力数据，方便得到与第一电力数据相似且更高质量的第二电力数据，可以减少不确定性数据对后续稳定性分析的影响，可以为后续的稳态运行分析和最优控制策略提供更加可靠的输入数据，进而保障新能源接入后电力系统的稳定运行；通过预设的动态优化策略网络可以基于所述第二电力数据准确且高效的评估电力系统的稳态运行情况，生成最适合第二电力数据的控制策略，进而保障新能源接入后电力系统的稳态运行。
10、进一步的，所述对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，具体为：
11、将所述历史运行数据进行小波变换，得到不同频率的子信号，其中，所述子信号包括低频信号和高频信号；
12、判断所述高频信号是否高于预设阈值；
13、若所述高频信号高于预设阈值，则去除高于预设阈值的第一高频信号，若所述高频信号低于预设阈值，则将小于预设阈值的第二高频信号进行赋值为零或软阈值处理，得到第三高频信号；
14、将所述第三高频信号与所述低频信号进行重构，得到所述第一电力数据。
15、这样通过小波变换对采集的历史运行数据进行数据预处理，可以去除历史运行数据中可能包含的噪声或异常值，方便后续gan增强模型准确得到与所述第一电力数据相似的且更高质量的第二电力数据。
16、进一步的，所述对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，具体为：
17、将所述历史运行数据进行经验模态分解，得到第一imf分量和残余信号；
18、判断所述第一imf分量是否满足预设条件，若满足预设条件，则将满足预设条件的第二imf分量剔除，得到若干个第三imf分量；
19、将剩余的若干个所述第三imf分量进行相加，得到所述第一电力数据。
20、这样通过经验模态分解对采集的历史运行数据进行数据预处理，可以去除历史运行数据中可能包含的噪声或异常值，方便后续gan增强模型准确得到与所述第一电力数据相似的且更高质量的第二电力数据。
21、进一步的，所述将所述第一电力数据输入预设的gan增强模型，基于生成器得到对应的模拟数据，具体为：
22、对所述第一电力数据进行标准化处理，得到第三电力数据；
23、通过变分自编码器对所述第三电力数据进行编码，得到对应的潜在变量；
24、所述生成器基于所述潜在变量和随机噪声，得到与所述第一电力数据对应的模拟数据。
25、这样通过变分自编码器去捕捉第一电力数据的潜在分布特性，进而增强生成器的初始表示能力得到潜在变量，使得生成器能够基于这些变量生成与真实数据分布相似的模拟数据，从而提高生成数据的质量和准确性。
26、进一步的，所述将所述模拟数据与所述第一电力数据作为输入数据输入判别器，得到与所述第一电力数据相似的第二电力数据，具体为：
27、对所述模拟数据与所述第一电力数据进行不同尺度的缩放或分割，得到对应的特征值；
28、所述判别器对每个尺度下的所述特征值进行判别，得到该尺度下的判别概率；
29、对所有尺度下的所述判别概率进行综合评估，得到最终判别概率，并基于所述最终判别概率确定与所述第一电力数据相似的第二电力数据。
30、这样判别器通过不同尺度的特征表示来进行多重判别，确保生成器能够在不同时间尺度下都能生成逼近真实的数据分布，进而得到与所述第一电力数据相似的第二电力数据，可以为后续的稳态运行分析和最优控制策略提供更加可靠的输入数据，进而保障新能源接入后电力系统的稳定运行。
31、进一步的，所述判别器的目标函数，具体为：
32、
33、式中，xreal为真实的所述第一电力数据，d(xreal)为所述第一电力数据的判别概率，xfake为所述模拟数据，d(xfake)为所述模拟数据的判别概率，pdata(x)为真实的所述第一电力数据的分布，pg(x)是所述模拟数据的分布。
34、进一步的，所述将所述第二电力数据输入预设的动态优化策略网络，得到电力系统的最优控制策略，具体为：
35、基于所述第二电力数据，确定电力系统的第一控制策略；
36、通过所述动态优化策略网络分析实施第一控制策略后的新能源电力系统的稳定性运行状态，得到稳定性评估结果；
37、基于所述稳定性评估结果，通过所述动态优化策略网络调整控制策略，确定电力系统的最优控制策略。
38、通过预设的动态优化策略网络可以基于所述第二电力数据准确且高效的评估电力系统的稳态运行情况，生成最适合第二电力数据的控制策略，进而保障新能源接入后电力系统的稳态运行。
39、进一步的，所述动态优化策略网络的目标函数为；
40、
41、式中，θ为控制策略；vi和fi分别为电力系统在t时刻的电压和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述将所述第一电力数据输入预设的GAN增强模型，基于生成器得到对应的模拟数据，具体为：
5.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述将所述模拟数据与所述第一电力数据作为输入数据输入判别器，得到与所述第一电力数据相似的第二电力数据，具体为：
6.根据权利要求1任意一项所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述判别器的目标函数，具体为：
7.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于
8.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述动态优化策略网络的目标函数为；
9.根据权利要求1-8任意一项所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，在基于所述最优控制策略对电力系统进行控制之后，还包括：
10.一种不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制系统，其特征在于，包括：采集模块、处理模块和控制模块；
...【技术特征摘要】
1.一种不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述将所述第一电力数据输入预设的gan增强模型，基于生成器得到对应的模拟数据，具体为：
5.根据权利要求1所述的不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法，其特征在于，所述将所述模拟数据与所述第一电力数据作为输入数据输入判别器，得到与所述第一电力数据相...
【专利技术属性】
技术研发人员：李卓环，林志达，陈炎森，张喜铭，周长城，徐欢，李文云，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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