[发明专利]基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法

权利要求书

1.一种基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法，包括如下步骤：

S1.收集电网系统数据库中电网设备的状态量和电气量历史数据，计算状态量和电气量的均值和标准差，形成统计量；同时收集电网系统实际运行时的电网设备的状态量和电气量；

S2.根据步骤S1收集的统计量，针对每一个时间节点，对电网关键节点和电网故障薄弱点的各类故障求得故障临界切除时间，作为故障稳定程度指标；

S3.将步骤S1得到的统计量，与步骤S2获取的各类故障稳定程度指标进行相关性分析，将相关性最大的N组统计量作为该故障的故障特征变量，形成各采样点的故障特征变量，N为大于零的整数；

S4.本局步骤S3获得的各采样点的故障特征变量和步骤S1得到的当前时刻下的电网设备的状态量和电气量，采用K-最近邻算法计算当前时刻的稳定程度指标，判断当前时刻下电网系统的稳定性结果。

2.根据权利要求1所述的基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法，其特征在于还包括如下步骤：

S5.精确求取当前时刻电网系统的稳定程度指标；

S6.将步骤S5求取的精确的稳定程度指标更新当前时刻的电网系统的稳定性参数，并加入电网系统数据库。

3.根据权利要求1或2所述的基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法，其特征在于步骤S3所述的相关性分析，为采用Pearson相关系数法进行相关性分析：

rA,B=Σi=1n(ai-A‾)(bi-B‾)n·σA·σB]]>

式中n是元组的个数，a_i和b_i分别是元组i在A和B上的数值，和分别是A和B的均值，σ_A和σ_B分别是A和B的标准差。

4.根据权利要求1或2所述的基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法，其特征在于步骤S4所述的K-最近邻算法，具体包括如下步骤：

1)根据当前时刻下电网设备的状态量和电气量得到当前时刻故障特征变量，计算当前时刻下步骤S3所述各采样点的故障特征变量与当前时刻故障特征变量之间的度量距离；

2)在步骤1)获取的度量距离中，获取度量距离最短的M个历史采样点的稳定程度指标，按照度量距离的倒数进行加权平均，求得当前时刻的稳定程度指标，判断当前时刻下电网系统的稳定性结果，M为大于0的整数。

5.根据权利要求2所述的基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法，其特征在于步骤S5所述的精确求取，为采用时域仿真方法求取。

6.根据权利要求1或2所述的基于历史数据的电力系统稳定性快速判断方法，其特征在于步骤S1所述的电网设备的状态量和电气量，包括交流线路的投运状态和有功功率、机组的投运状态、有功功率和机端电压、负荷的电压和有功功率、区域的总发电、总负荷和平均电压、厂站的总发电、总负荷和投运机组数量。