[发明专利]基于自适应差分进化算法与ELM的电网暂态稳定评估方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应差分进化算法与ELM的电网暂态稳定评估方法，包括：获取电网仿真受扰轨迹的受扰动态数据和受扰后稳态数据，以此构建样本集；采用包含改进变异策略和最优粒子局部寻优机制的自适应差分进化算法优化极限学习机；采用样本集对优化后的极限学习机进行训练，得到暂态稳定评估模型；根据暂态稳定评估模型进行电网扰动后暂态变化的快速判稳。通过建立不同故障扰动场景与稳定性关系的分析模型，确定不同位置、不同监测量的历史变化趋势与系统稳定性间的关系，提取暂态稳定层次化关键特征，同时基于自适应差分进化算法优化ELM暂态稳定评估模型，实现对电网扰动后暂态变化的快速判稳。

技术领域

本发明涉及电网安全技术领域，特别是涉及一种基于自适应差分进化算法与ELM的电网暂态稳定评估方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

源-网-荷的大规模快速增长、波动性新能源以及可再生能源的大量接入等对电网造成的冲击越来越大；同时由于电网结构的过渡和演变、省级电网与大区电网的关联约束、交直流和多直流的相互影响等因素，特别是发生大规模电网故障和不可控的连锁反应时，电力系统的安全稳定分析和调度运行控制面临更为严峻的考验。

传统的电网监测系统(SCADA)难以实时获取系统故障后信息，电网的暂态稳定分析决策通常针对预想的故障集进行离线分析，当前电网复杂多变的运行方式的使得实际运行工况难以与离线分析的方式完全匹配，采用在线分析计算也面临故障集的筛选和实时性难以保证等问题。当电网内相继发生偶发性故障或大容量负荷随机波动等情况下，均可导致系统稳定性进一步降低，若不积极采取有效措施恢复系统的稳定水平，系统将在后续发生的某一事件后失去稳定，甚至造成大面积停电事故。

传统的时域仿真法每次仿真计算前需要确定全部物理元件的数学模型、参数及仿真场景，故计算量比较大，对模型精确度要求较高。电力系统本质上是非线性复杂的动态网络系统，各个元件之间及其与外部因素间均存在耦合，而物理模型的建立通常基于一定的假设和简化。电力电子化电力系统的动态行为更为复杂，元件精确建模困难，传统研究的假设条件可能会失效，这使得数值仿真结果有时不能充分反映电网实际运行状况。直接法作为另一种电网稳定分析方法由于难以准确计及负荷动态，且难以应用于复杂系统，从而限制了在实际电网中的应用。

电网作为一种高维复杂的能量传递网络，伴随能量传递的过程将有大量数据的产生，传统的分析方法并不能有效利用这些数据，即无法以数据驱动为途径及时、准确地进行系统分析和辅助决策，造成资源的浪费。近年来，基于同步相量测量单元(PMU)的广域测量系统快速发展，其利用GPS全球定位系统秒脉冲作为同步时钟，将正序相量、时间标记等装配成报文，通过专用通道传送到远端的数据集中器。数据集中器收集来自各个PMU的信息，这些信息涵盖了数以万计的电网同步相角及动态响应数据，很大程度上反映了电网实时运行状况，其中包含丰富的表征稳态和暂态过程特征集合，利用大数据技术学习能力强、计算速度快的优势充分对电力系统海量数据进行挖掘分析，建立一种准确率高、稳定性强、计算速度快的稳定评估模型，依据电网监测数据和历史事件快速进行电力系统暂态稳定评估，为切实保证电网的安全稳定运行提供了新的途径。为应对当前复杂电网的安全运行需求，应充分挖掘调度中心的海量数据，而复杂电网与系统稳定性密切相关的特征目前尚未有统一的描述方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于自适应差分进化算法与ELM的电网暂态稳定评估方法，通过建立不同故障扰动场景与稳定性关系的分析模型，确定不同位置、不同监测量的历史变化趋势与系统稳定性间的关系，提取暂态稳定层次化关键特征，同时基于自适应差分进化算法优化ELM暂态稳定评估模型，实现对电网扰动后暂态变化的快速判稳。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于自适应差分进化算法与ELM的电网暂态稳定评估方法，包括：