[发明专利]一种交直流配电系统演进预测方法、系统、设备及介质

说明书

本发明涉及一种交直流配电系统演进预测方法、系统、设备及介质，其特征在于，包括：获取待测交直流配电系统当前时间步长的源网荷侧指标并进行赋权；将赋权后的源网荷侧指标输入至预先构建的交直流配电系统演进预测模型中，得到待测交直流配电系统未来若干时间步长的源网荷侧指标预测值，本发明实现多变量的同时预测，弥补常规预测模型在多因素驱动下变量预测上适应性较差的缺陷，可以广泛应用于交直流配电领域中。

技术领域

本发明涉及交直流配电领域，特别是关于一种交直流配电系统演进预测方法、系统、设备及介质。

背景技术

目前，分布式电源和电动汽车等各类源荷快速发展，配电网正在经历自传统配送负荷为主的电能配送平台，演进为可再生能源消纳支撑平台、多利益主体参与的交易平台以及电气化交通发展的支撑服务平台。伴随电力电子技术进步，交直流配电系统应运而生，并成为配电网的一种重要技术形态，直流配电具有传输效率高、传输容量大、传输距离远、供电可靠率高和供电灵活等特点，能够满足各类直流源荷的接入和电能交互需求。传统交流配电系统向未来成熟的交直流配电系统演进是适应分布式源荷发展的重要技术途径。

任何系统在发展过程中均遵循某些基本规律和原则，但是交直流配电系统“复杂”、“多变”，受源荷发展和电力电子进步影响的技术特征尤其突出。目前，系统工程、模糊数学、灰色系统、神经网络、自组织理论和多元统计等理论和技术手段，已经开始用于分析交直流配电系统动态变化等研究领域，如何利用交直流配电系统技术特征，分析预测其发展趋势及演进线路，提高交直流配电系统系统演进的动态量化预测水平，成为电力工作者研究的重要课题。

然而，常规的预测方法主要采用神经网络预测、灰色预测和时间序列预测，存在多维度数据特征复杂适应能力差、预测精度不高等问题。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种交直流配电系统演进预测方法、系统、设备及介质，能够提高交直流配电系统系统演进的动态量化预测水平。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：第一方面，提供一种交直流配电系统演进预测方法，包括：

获取待测交直流配电系统当前时间步长的源网荷侧指标并进行归一化处理和赋权；

将归一化处理和赋权后的源网荷侧指标输入至预先构建的交直流配电系统演进预测模型中，得到待测交直流配电系统未来若干时间步长的源网荷侧指标预测值。

进一步地，所述交直流配电系统演进预测模型的构建过程为：

确定交直流配电系统的源网荷侧指标，包括源侧指标、网侧指标和荷侧指标；

对确定的源网荷侧指标进行归一化处理和赋权；

获取待测交直流配电系统的源网荷侧指标的原始历史数据，计算归一化处理和赋权后的源网荷侧指标，并采用梯度提升算法，构建交直流配电系统演进预测模型。

进一步地，所述源侧指标包括分布式电源发电量占比S_DG：

其中，为交直流配电系统中第i₁个DG的发电量，为交直流配电系统中第j₁个发电厂的发电量，N_DG和N_S分别为交直流配电系统中DG的数量和发电厂的数量；

分布式电源中直流发电功率占比S_DC：

其中，为交直流配电系统中第i₂个直流电源的有功功率输出，为交直流配电系统中第j₂个DG的有功功率输出，N_DC为交直流配电系统中直流电源的数量；

分布式电源中的交流发电功率占比S_AC：