[发明专利]一种基于扰动响应多尺度特征的微电网临界能量评估方法

权利要求书

1.一种基于扰动响应多尺度特征的微电网临界能量评估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

1)微电网系统气象、电能质量实时数据采集及预处理

利用微电网气象数据采集系统、电能质量数据广域测量系统对气象、电能质量实时数据进行采集、数据滤波；并在此基础上将气象数据、各电气节点的电能质量数据进行归一化处理，最后按照采样时刻排成时间序列；

2)微电网扰动源与扰动时刻判断

当气象数据发生突变后，同时分布式电源节点的电能质量数据也出现突变，此时为分布式电源出力波动产生的扰动；当气象数据变化平稳，微电网系统中电气节点的电能质量数据出现突变，此时可能出现加减载或者电气故障的扰动；记录电能质量数据发生突变的时刻与电气节点，该时刻即为扰动时刻，该电气节点即为扰动源；

3)微电网扰动响应多尺度特征提取与融合

计算微电网系统中基于虚拟同步发电机技术的电压源逆变型分布式电源的虚拟功角；采用基于卷积神经网络CNN方法来进行微电网扰动响应特征提取，设计“源荷”扰动故障风险辨识的卷积算子内核，在特征提取过程中将深层响应信息与浅层细节特征进行多尺度融合，得到最终的扰动响应特征序列,其具体步骤为：

1.1)基于虚拟同步发电机技术的电压源逆变型分布式电源的虚拟功角计算方法为：当该电压源逆变型分布式电源的输出电流没有饱和时，虚拟功角当输出电流饱和时，虚拟功角其中，δ为该电压源逆变型分布式电源的虚拟功角，P₀为逆变器输出功率，P_nm为非饱和状态下的最大输出功率，P_sm为饱和状态下的最大输出功率；将计算得到的虚拟功角按照分布式电源所在电气节点编号和采样时刻排成时间序列；

1.2)以步骤2)中得到的扰动时刻和扰动源为划分依据，将步骤1)中的扰动源所在的电能质量节点的时间序列从扰动时刻之后进行划分；微电网扰动响应特征提取模型的输入数据为扰动发生后扰动源的电能质量数据时间序列，以及步骤1.1)中得到的虚拟功角时间序列；

1.3)将步骤1.2)得到的扰动源的电能质量数据时间序列与步骤1.1)中得到的虚拟功角时间序列输入微电网扰动响应特征提取模型，使用卷积神经网络方法对扰动发生后扰动源的电能质量数据时间序列、虚拟功角时间序列进行特征提取；随着卷积层数的增加，提取到的扰动信息特征层次也不同，浅层特征包含电压/电流越限、幅值波动，频率波动，相角偏移之类的细节信息，深层特征分辨率较小但拥有丰富的响应信息，可以辅助扰动响应特征的提取；

1.4)步骤1.3)中卷积神经网络方法采用的“源荷”扰动故障风险辨识的卷积算子内核为：其中K为特征图通道数，f为卷积核大小，l为卷积层数，s₀为卷积步长，b为偏差量，为卷积输入矩阵，为权重矩阵；i∈{0，1，...L_l+1}，L_l+1为第l+1层卷积输出的维度，p为填充层数；权重矩阵的参数在特征学习的过程中得到训练，实现自动更新；

1.5)在识别过程中将步骤1.3)得到的对深层响应信息与浅层细节特征进行多尺度融合，具体方法为将含有响应信息的深层特征与含有细节信息的浅层特征进行融合，为了保证两个特征的维度一致，将深层特征通过2倍过采样；然后采用系列特征融合concat方法将深层特征与浅层特征进行融合，得到微电网扰动响应特征序列；

4)微电网系统临界能量实时评估

使用门控循环单元网络GRU算法对步骤3)得到的扰动响应特征序列进行训练，建立微电网系统临界能量实时评估模型；扰动响应特征序列按时序依次输入，直至模型的输出最终收敛，输出微电网系统临界能量的实时评估值，最后将该实时评估值进行反归一化即得到实际评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于扰动响应多尺度特征的微电网临界能量评估方法，其特征在于：所述步骤4)中微电网系统临界能量实时评估具体步骤为：

2.1)对步骤3)中得到微电网扰动响应特征序列使用门控循环神经网络GRU算法进行训练与评估，建立微电网系统临界能量实时评估模型，缓解卷积神经网络算法长时间序列学习存在的梯度消失或梯度爆炸问题；模型的输入为步骤3)中得到微电网扰动响应特征序列，输出微电网系统临界能量的实时评估值；将该实时评估值进行反归一化即得到实际的微电网系统临界能量评估结果。