[发明专利]一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法

权利要求书

1.一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一)：基于电力系统历史运行数据，并构建电压稳定裕度(Voltage StabilityMargin，VSM)指标，建立初始样本集，并进行标准归一化；

步骤二)：针对高初效样本集，使用主成分分析的方法，以实现对初始样本集的压缩和降维，得到高效样本集；

步骤三)：基于高效样本集，结合回归树和集成学习，构建静态电压稳定评估模型，更新高效样本集，以完成评估模型的更新；

步骤四)：基于同步相量测量单元与广域测量系统实时收集电力系统运行数据，进行相应的分析处理，利用已完成更新的评估模型进行实时电压稳定评估；

步骤五)：使用置信检测的方法，对实时电压稳定评估结果进行评价，得出最终的在线评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于：在步骤一)中，根据历史运行数据，针对每个工作点，使用连续潮流法，确定电压稳定极限，根据工作点与电压崩溃点之间负载的有功功率差值，构建连续的VSM指标，每个工作点的稳态运行数据特征，都对应一个相应的稳定裕度指标，以形成特征与指标的对应关系。

3.根据权利要求2所述的一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于，在步骤一)中：采用连续潮流法，确定出系统静态电压稳定的极限，得到系统的P-V曲线，通过P-V曲线计算电力系统的VSM；电力系统的VSM的定义如公式(1)所示：

式中：ΔP是有功功率裕度；P_max是电压崩溃前的最大功率。

4.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于：在步骤一)中，对初始样本集进行标准归一化，以减轻机器计算负担，如公式(2)所示

式中：为某运行变量经过标准归一化后的值；x_i为该运行变量的原始值；x_{i_min}为所获取样本中该变量的最小值；x_i__max为所获取样本中该变量的最大值；通过此方式使所有变量的值都在0至1内变化。

5.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于：在步骤二)中，在对初始样本集进行压缩和降维时，具体包含以下步骤：

(一)：将始样本集构造为的p维向量，其中p为特征变量的数量，n为样本数量，将其构造为由主要成分W(i＝1,2,...,p)表达的形式，如公式(3)所示：

(二)：求解主成分，具体包括以下步骤：

(1)求初始样本集均值初始样本集的协方差矩阵S；

(2)求解特征方程|S-λI|＝0，其中I为单位矩阵；

(3)求解特征值所对应的单位特征向量；

(4)写出主成分表达式；

(5)设定主成分的选取规则；

完成以上步骤以生成高效数据集，达到数据压缩和降维的目的，同时也提取了数据的主要特征。

6.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于：在步骤三)中，根据电压稳定评估中回归需求，选择直接采用连续性指标或对指标进行再一次离散化映射；结合集成学习，同时构建一系列并列回归树，形成集成学习框架与在线电压稳定集成评估模型；利用分析处理后的高效数据集对集成模型进行离线训练，以生成的高效数据集为输入，输出与之相对应的VSM。

7.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析与置信检测的静态电压稳定评估方法，其特征在于：在步骤四)中，基于同步相量测量单元与广域测量系统实时收集的电力系统运行数据，选择相应的特征数据，利用更新后的评估模型进行在线评估，得到在线评估结果。