[发明专利]一种计及不确定性因素的电网态势预测方法与终端

权利要求书

1.一种计及不确定性因素的电网态势预测方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取历史工程数据，并根据所述历史工程数据进行不确定性集合建模；

S2、建立影响因素灵敏度分析模型，确定预选出的影响因素与态势感知参数的映射关系；

S3、根据所述不确定性集合以及所述映射关系，建立基于CVaR-IGDT的RIES扩展规划模型，得到电力系统孪生模型；

S4、基于所述电力系统孪生模型，采用深度学习以及概率预测的方法进行电网态势预测。

2.根据权利要求1所述的一种计及不确定性因素的电网态势预测方法，其特征在于，所述步骤S1包括步骤：

S11、获取历史工程数据，并按日划分，将每一日的所述历史工程数据作为一个历史场景；

S12、基于高维的闭包椭球算法，求解一个高维的椭球来包围所有的历史场景，即求解优化如下问题：

minρdetQ^-1/2；

s.t.(w₁-c)^TQ(w₁-c)≤1

(w₂-c)^TQ(w₂-c)≤1；

...

其中，ρ为常数，w₁、w₂为不确定性因素的历史场景，Q为正定矩阵，代表高维椭球的对称轴相对坐标轴的偏离方向，c为高维椭球的中心点；

得到的高维椭球的表达式：

E(Q,c)＝{w|(w-c)^TQ(w-c)≤1}；

S13、在得到的高维椭球的基础上，构造一个多面体集合对不确定集合进行描述，采用由高维椭球顶点所围成的多面体方程进行表示：

ω＝c+P^-1ω'；

其中，ω'是椭球顶点值，P为变换矩阵；

S14、引入放大倍数对该多面体凸包进行放缩，因此最终得到的不确定性集合可以表示为：

3.根据权利要求1所述的一种计及不确定性因素的电网态势预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

建立影响因素灵敏度分析模型，确定影响因素与态势感知参数的映射模型，所述影响因素灵敏度分析模型的输入向量为预筛选出的影响因素，包括天气、温度、光照以及电价，表示为：

x＝[x₁,x₂,...,x_n]^T；

输出为态势感知参数y，包括运行成本、联络线功率偏差以及峰值负荷量；

并构造灵敏度向量α：

不确定性优化的数学模型可以表示为：

其中，X为决策变量；

根据上述灵敏度的定义，修改目标函数为：

minf(X)+α；

计及约束条件的鲁棒性，转换约束条件为：

其中，为决策者对约束鲁棒性的要求，其值越大则表示决策者对该约束函数鲁棒性要求程度越高；Poss表示约束条件g_i(X)≤0成立的可能性。