[发明专利]一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法

说明书

本发明提出一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法，属于电力系统自动发电控制领域。该方法首先收集AGC控制区的历史数据，并根据AGC考核时段对历史数据组成的样本进行筛选；构建净负荷标准差区间预测的极限学习机模型并训练，得到训练完毕的极限学习机模型；在应用阶段，利用训练完毕的极限学习机模型输出未来某一日每个时段对应的净负荷标准差的区间预测值，并根据经过筛选后的各AGC考核时段的数据，分别计算对应预测时段上调容量和下调容量的调频表现达标概率，分别得到该时段上调备用容量优化结果和下调备用容量优化结果。本发明可根据调频得分对调频容量需求计算结果进行修正，得到的结果可真实反映电力系统的调频容量需求。

技术领域

本发明属于电力系统自动发电控制领域，具体涉及一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法。

背景技术

自动发电控制(AGC)对于平衡电力系统的有功偏差和维持系统频率稳定具有重要意义。AGC系统的正常运行需要充足的调频备用作为支撑，但过多的调频备用会造成电网运行成本过高。因此，准确计算电力系统调频容量需求对于维持电网频率稳定，降低电网运行成本具有重要意义。

近年来可再生能源快速增长，其出力的不确定性和波动性增加了电力系统有功平衡的难度，也使得调频容量需求的计算变得更为复杂。

目前实际电力系统中，调频容量需求多根据经验在各个时段分别取固定值，然而这种方法在可再生能源快速增长的条件下适用性逐渐降低。而根据系统有功波动的分布计算系统调频容量需求的方法，没有使用调频得分作为反馈对计算结果进行修正，造成计算结果不能真实反映电力系统的调频容量需求。

发明内容

本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种基于条件概率的调频容量分时段优化方法。本发明可根据调频得分对调频容量需求计算结果进行修正，得到的结果可真实反映电力系统的调频容量需求。

本发明提出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：