[发明专利]一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法

权利要求书

1.一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)历史数据收集、处理及筛选阶段；具体步骤如下：

1-1)收集自动发电控制AGC控制区内过去N年的历史数据，所述历史数据包括：每分钟的总负荷功率L、每分钟的可再生能源发电功率G_r、每个AGC考核时段的A₂指标、每个AGC考核时段平均上调容量R_up和每个AGC考核时段平均下调容量R_dn；

1-2)根据步骤1-1)收集的历史数据中每分钟的总负荷功率L和可再生能源发电功率G_r计算每分钟的净负荷功率NL，表达式如下：

NL＝L-G_r

根据每分钟的净负荷功率计算每个AGC考核时段内的净负荷标准差δ_NL：

其中，NL_τ表示AGC考核时段内第τ分钟的净负荷功率，Γ为AGC考核时段的时长，为AGC考核时段内净负荷功率的均值；

1-3)将每个AGC考核时段的A₂,R_up,R_dn和δ_NL组成一个该时段对应的样本，根据每个样本中A₂的正负号，将所有样本划分为A₂≥0和A₂＜0两个数据集；

对A₂≥0数据集中的所有样本根据下式进行筛选：

具体实施方法为：对A₂≥0数据集中的每个样本i，将该数据集中净负荷标准差属于样本i的标准差邻域的所有样本组成样本集，其中ε代表净负荷邻域的范围，统计该样本集中样本下调容量大于该样本i的下调容量且调频表现的绝对值大于样本i调频表现的绝对值的样本占该样本集全体样本的比例；若该比例高于设定的样本判定阈值γ，则判定样本i是一个正常样本并予以保留，否则予以删除；

对A₂＜0数据集中的所有样本根据下式进行筛选：

具体实施方法为：对A2＜0数据集中的每个样本i，将该数据集中净负荷标准差属于样本i的标准差邻域的所有样本组成样本集，统计该样本集中样本上调容量大于该样本i的上调容量且调频表现的绝对值大于样本i调频表现的绝对值的样本占该样本集全体样本的比例；若该比例高于设定的样本判定阈值γ，则判定样本i是一个正常样本并予以保留，否则予以删除；

2)训练阶段；具体步骤如下：

2-1)构建净负荷标准差区间预测的极限学习机模型；

模型的输入x_i为预测样本i对应时段之前M日中与i相同的时段及前后各2个相邻的AGC考核时段的净负荷标准差，输入层至隐藏层的权重矩阵k和偏置向量b为随机生成的取值在0～1之间的数，隐藏层中每个单元均含有一个激活函数σ，隐藏层至输出层的权重ω_α经过优化生成，模型的输出是给定上下分位和α分别对应的预测样本i的净负荷标准差的预测值和δ_i，得到该预测样本i的净负荷标准差预测值的区间

其中，和α和δ_i分别满足如下关系：

P(δ_i≤δ_i)＝α

极限学习机模型输入至输出所对应的映射g(x_i,ω_α)为：

其中，k_q为权重矩阵k中的第q列,b_q为偏置向量b中的第q个元素，q＝1…Q,其中Q表示极限学习机隐藏层的单元总数目；

2-2)按时间先后顺序依次选取步骤1-2)计算得到的每个AGC考核时段内的净负荷标准差δ_NL中前85％的数据构成训练集，建立如下式所示的极限学习机隐藏层权重优化模型：

其中，α代表分位数，I表示训练集中包含的样本数量，δ_i为训练集中第i个样本的净负荷标准差，是辅助变量；

2-3)对步骤2-2)建立的优化模型进行求解，得到极限学习机隐藏层的最优参数极限学习机模型训练完毕；

3)应用阶段；具体步骤如下：

3-1)选取未来某一日，以每15分钟为一个时段将全天分为96个AGC考核时段，h＝1…96；

3-2)对每一个时段h，将该日之前M日与h相同的AGC考核时段及前后各2个AGC考核时段的净负荷标准差输入经过步骤2)训练完毕的极限学习机模型，得到时段h净负荷标准差的区间的预测值

3-3)计算时段h的上调备用容量优化结果，具体步骤如下：

3-3-1)设定时段h的上调容量的初值令

3-3-2)根据下式计算在和下调频表现达标概率：

上式采用统计方法进行：统计经过步骤1-3)筛选后的样本中，净负荷标准差属于区间上调频容量R_up属于邻域表示调频备用邻域的范围且属于A₂＜0的样本所组成的集合中，调频得分A₂的绝对值小于的样本所占该集合全体样本的比例，该比例即为其中，ΔC表示调频备用邻域的范围，为预设的A₂指标的目标值；

3-3-3)判定是否大于置信度F，并判定是否等于历史上调备用的最大值

如果上述两个判定条件中至少有一个满足，则取得到该预测时段上调备用容量的优化结果；否则，令增加20MW，然后重新返回步骤3-3-2)；

3-4)计算时段h的下调备用容量优化结果，具体步骤如下：

3-4-1)设定时段h下调容量的初值令

3-4-2)根据下式计算在和下调频表现达标概率：

上式采用统计的方法进行：统计经过步骤1-3)筛选后的样本中，净负荷标准差属于区间下调频容量R_dn属于邻域且A₂≥0的样本所组成的集合中，调频得分A₂的绝对值小于的样本所占该集合全体样本的比例，该比例即为

3-4-3)判定是否大于置信度F，并判定是否等于历史下调备用的最大值

如果步骤3-4-3)中的上述两个条件中至少有一个满足，则取得到该预测时段下调备用容量的优化结果；否则，令增加20MW，然后返回步骤3-4-2)；

3-5)步骤3-3)得到的预测时段上调备用容量优化结果和步骤3-4)得到的预测时段下调备用容量优化结果即为预测时段的调频容量优化结果。