[发明专利]光伏发电系统稳定性的校验方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及光伏发电领域，具体而言，涉及一种光伏发电系统稳定性的校验方法及装置。

背景技术

数据挖掘(Data Mining，简称DM)针对大量数据进行选择、探索和建模，从而发现事先未知的规则和联系。数据挖掘实质在于对经过预处理的数据采用合适的算法和提取规则，从中获得隐藏在数据背后的知识。决策树算法是一种典型的高维数据挖掘工具，学者广泛应用CART(Classification And Regression Tree)算法，该算法可以对电网进行安全稳定性评估，以归纳总结出系统安全运行规则。行业标准DL755-2001根据事故扰动后动态过程和参与动作的元件，将电力系统稳定分为功角稳定、频率稳定和电压稳定3大类。传统电力系统的稳定性的静态安全分析，通过在线分析软件进行潮流计算，根据相应的判据确定电力系统的稳定性和输电功率极限，常用的分析方法，如时域仿真法和能量函数法。

含有光伏发电单元的微电网系统能实现局部能量平衡、可以灵活地并网或孤网运行、可调度性强等优点，成为大电网的有益补充。学者们针对微电网能量优化问题做了大量研究，归纳起来可以划分为动态优化模型和静态优化模型，建立以储能水平为控制变量、以可再生能源发电利用率最大、日供电成本最小为目标函数的优化模型，通过系统内功率平衡、频率-电压约束等约束条件，对光伏发电系统内各类型电源容量进行优化配置。

现有光伏发电系统的稳定性校验方法中没有考虑电网内负荷的波动性和实际电网结构的复杂性，仅考虑新能源发电系统的经济性指标，这将导致光伏发电系统内部稳定性依赖于大电网的频率-电压支撑，功率平衡问题依赖于与大电网的交换功率。现有的光伏发电系统稳定性校验方法虽然可以实现运行效益最大化，但随着装机容量比例的增加，容易造成大电网的连锁故障，危及系统安全。

针对相关技术光伏发电系统稳定性的校验方法中未考虑电网内负荷的波动性，容易造成大电网的连锁故障危及系统安全的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种光伏发电系统稳定性的校验方法及装置，以解决相关技术光伏发电系统稳定性的校验方法中未考虑电网内负荷的波动性，容易造成大电网的连锁故障危及系统安全的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种光伏发电系统稳定性的校验方法。该方法包括：获取光伏发电系统中负荷的当前运行数据；根据当前运行数据确定光伏发电系统中多个单元的容量配置范围，其中，多个单元包括光伏发电单元、储能单元和可控型微电源单元；根据容量配置范围确定校验样本数据，其中，校验样本数据是用于对光伏发电系统进行稳定性校验的数据；以及根据校验样本数据对光伏发电系统进行稳定性校验。

进一步地，根据校验样本数据对光伏发电系统进行稳定性校验包括：获取光伏发电系统的电压和频率；获取光伏发电系统连接状态的历史数据；对光伏发电系统的电压和频率、光伏发电系统连接状态的历史数据和当前运行数据进行训练，生成决策树算法；以及根据决策树算法对光伏发电系统进行稳定性校验。

进一步地，根据决策树算法对光伏发电系统进行稳定性校验包括：判断光伏发电系统是否满足预设条件，其中，预设条件为不同的网络拓扑、不同的故障地点和不同的负荷水平；如果光伏发电系统满足预设条件，确定光伏发电系统中多个单元的属性信息，其中，属性信息包括容量信息、位置信息和类型信息；以及根据属性信息对光伏发电系统进行稳定性校验。

进一步地，根据当前运行数据确定光伏发电系统中多个单元的容量配置范围包括：根据当前运行数据分别确定多个目标功率，其中，多个目标功率分别为多种不同频谱的负荷中每一种频谱的负荷的功率之和；以及根据多个目标功率确定光伏发电系统中多个单元的容量配置范围。

进一步地，在根据校验样本数据对光伏发电系统进行稳定性校验之后，该方法还包括：获取稳定性校验结果；以及根据稳定性校验结果和容量配置范围确定光伏发电系统稳定运行的容量配置范围。

进一步地，在根据校验样本数据对光伏发电系统进行稳定性校验之后，该方法还包括：确定光伏发电系统中的薄弱节点，其中，薄弱节点为光伏发电系统稳定运行的薄弱节点；确定与薄弱节点对应的运行路径；根据薄弱节点对应的运行路径确定稳定运行路径，其中，稳定运行路径为光伏发电系统的运行路径中去除薄弱节点对应的运行路径后剩余的路径；以及调节稳定运行路径上的运行功率。