[发明专利]基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法

说明书

本发明公开了一种基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法，根据给定的全网各节点电源及负荷的历史数据，采用聚类分析法，建立电网典型运行情景；通过给定的电网网架结构和电网典型运行情景，来进行最优化计算，得到当前运行情景下，电网对新能源的最大装机容量；综合考虑各种电网典型运行场景，各种电网典型运行场景对应的电网对新能源的最大装机容量的最小值，即为当前给定的电网网架结构及电源和负荷结构下对新能源的最大承载能力。本发明基于历史运行数据对新能源和电网运行情景进行科学的聚类划分，进而实现电网在各种运行情境下对新能源承载能力的精细化评估，有助于促进大规模新能源的发展并网和保障电网的安全稳定运行。

技术领域

本发明涉及电网数据分析技术领域，尤其涉及一种基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法。

背景技术

近年来，新能源发电技术取得了快速发展，新能源装机规模日益扩大，但是由于新能源出力的波动性和不确定性，大规模新能源并网对电网安全稳定运行提出了新的技术挑战，由于电网本身网架结构的限制，电网对新能源发电并网承载能力也受限。针对如何评估电网对大规模新能源并网承载能力的问题，现有方法主要考虑新能源极端出力情况下对全网调度运行的影响，即考虑新能源最大出力情况，这往往导致结果过于保守，不能满足大规模新能源并网要求。目前也有提出对多种可能的新能源和电网运行情景进行分析的方法，但是如何合理划分其运行情景等问题仍未得到科学的解决。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法，旨在解决现有技术无法合理评估电网对大规模新能源并网承载能力的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于数据驱动和情景分析法的电网网源承载力评估方法，所述方法包括：

S1、根据给定的全网各节点电源及负荷的历史数据，采用聚类分析法，建立电网典型运行情景；

S2、通过给定的电网网架结构和电网典型运行情景，来进行最优化计算，得到当前运行情景下，电网对新能源的最大装机容量；

S3、综合考虑各种电网典型运行场景，各种电网典型运行场景对应的电网对新能源的最大装机容量的最小值，即为当前给定的电网网架结构及电源和负荷结构下对新能源的最大承载能力。

进一步的，所述S1具体包括以下步骤：

S11、根据给定的全网各节点电源及负荷，读入各节点电源和负荷的历史数据；

S12、基于读入的历史数据，采用聚类分析法，建立电网典型运行情景；具体步骤如下：

S121、以一日内N个时段全网各节点电源和负荷的有功数据为特征量；其中

N＝24/Δ，Δ为有功数据的时间分辨率，单位为小时；

S122、设定该电网典型运行情景可聚类为M类，并从历史数据中随机挑选M日的特征量数据为该M类的聚类中心；

S123、依次计算历史数据中每一日的特征量数据与M个聚类中心的距离，即

D_i(n)为第i日第n时段的特征量数据，D^j(n)为第j个聚类中心第n时段的特征量数据；

S124、令第i日的特征量数据归属于与其聚类中心距离最小的类j，即

S125、对于每一个聚类中心j，计算属于该聚类的第i日特征量数据到该聚类中心P^j(n)的距离，以及到其他聚类中心的距离，并且令相对距离为：