[发明专利]新能源电力系统可靠性评估方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，该方法包括：

接收风-光-荷原始数据曲线的数据集；

将所述数据集中每天中各时刻的净负荷按顺序进行重排，生成日净负荷持续曲线；

对所述日净负荷持续曲线进行聚类，得到依据负荷水平分层的场景集；

对所述场景集进行降维处理，得到低维度场景集；

调用K-means聚类算法对所述低维度场景集中各层场景进行削减，得到保留时序特征的分层典型场景集；

对各所述分层典型场景集进行场景筛选，得到优选场景，并基于所述优选场景进行电力系统的可靠性评估。

2.如权利要求1所述的新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，所述采用DBSCAN算法对所述日净负荷持续曲线进行聚类，得到依据负荷水平分层的场景集，包括：

将DB领域半径值领域内个体数量的总和与DB领域半径值领域个数的比值作为领域密度阈值；

根据k-距离曲线计算DB领域半径值；

调用所述DB领域半径值和所述领域密度阈值采用DBSCAN算法对所述日净负荷持续曲线进行聚类，并将聚类结果作为所述依据负荷水平分层的场景集。

3.如权利要求2所述的新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，所述根据k-距离曲线计算DB领域半径值，包括：

选取k-距离曲线图明显拐点位置为聚类参数；

根据所述聚类参数确定DB领域半径值。

4.如权利要求1所述的新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，对所述场景集进行降维处理，包括：

采用符号聚合近似对所述场景集进行降维处理。

5.如权利要求4所述的新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，所述采用符号聚合近似对所述场景集进行降维处理，包括：

基于所述场景集构建多目标优化公式；

基于模拟退火的粒子群算法对所述多目标优化公式进行参数优化，得到优化公式；

调用所述优化公式进行降维处理。

6.如权利要求1至5任一项所述的新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，对各所述分层典型场景集进行场景筛选，包括：

依据核密度估计可靠性评估结果指标对各所述分层典型场景集进行场景筛选。

7.如权利要求6所述的新能源电力系统可靠性评估方法，其特征在于，所述依据核密度估计可靠性评估结果指标对各所述分层典型场景集进行场景筛选，包括：

基于核密度估计方法拟合发电机停运容量分布；

对标准测试系统进行可靠性评估，得到各所述分层典型场景集分别对应的日平均停电时间期望；

根据所述平均停电时间期望修正聚类中心，得到修正后的聚类中心；

从所述分层典型场景集中选取与所述修正后的聚类中心最接近的场景，作为所述优选场景。

8.一种新能源电力系统可靠性评估装置，其特征在于，包括：

数据集接收单元，用于接收风-光-荷原始数据曲线的数据集；

净负荷处理单元，用于将所述数据集中每天中各时刻的净负荷按顺序进行重排，生成日净负荷持续曲线；

聚类单元，用于对所述日净负荷持续曲线进行聚类，得到依据负荷水平分层的场景集；

降维单元，用于对所述场景集进行降维处理，得到低维度场景集；

削减单元，用于调用K-means聚类算法对所述低维度场景集中各层场景进行削减，得到保留时序特征的分层典型场景集；

筛选单元，用于对各所述分层典型场景集进行场景筛选，得到优选场景，并基于所述优选场景进行电力系统的可靠性评估。

9.一种新能源电力系统可靠性评估设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的新能源电力系统可靠性评估方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述新能源电力系统可靠性评估方法的步骤。