[发明专利]一种基于集成决策树的电力系统在线动态安全评估方法

说明书

一种基于集成决策树的电力系统在线动态安全评估方法，步骤一)：对预测事故进行排序和筛选，利用筛选后的主导事故集建立离线训练所需的初始知识库；步骤二)：基于初始知识库，构建提升型集成决策树并对此决策树进行离线训练；步骤三)：合理创建新的训练样本，与初始知识库进行合并，并利用新的知识库对决策树进行更新；步骤四)：利用更新后的决策树以及分布式处理技术对电力系统进行在线动态安全评估。本发明的目的是为了提供一种避免大停电事故，提高电网安全运行水平的电力系统安全评估方法。

技术领域

本发明涉及电力系统动态安全评估领域，具体涉及一种基于集成决策树的电力系统在线动态安全评估方法。

背景技术

随着我国电网正朝着大电网、超高压、远距离、交直流并联输电方向快速发展，电网规模的扩大带来巨大经济效益的同时，也使得稳定性问题越来越突出。同时，电网互联后，受扰动的影响而波及的范围会更广，更易引发大停电事故。研究表明，诸多大停电事故是由于暂态失稳而引发的。而目前的暂态稳定紧急控制策略多基于预想事故集而制定的。缺乏有效的在线稳定分析软件是错失紧急控制时机，从而引发大停电事故的重要原因之一。因此，加强研究大电网安全稳定性分析具有十分重要的意义。

电力系统的动态安全评估也叫预想事故分析，是指对系统某一运行方式下的一组事故进行分析，以估计该系统在这一运行方式下的安全性。近年来，相量测量单元(PhasorMeasurement Unit，PMU)在广域测量系统中得到了广泛应用，使得电力系统安全评估方法在速度和精度上得到了提高，为电力系统安全评估的在线分析创造了条件。

目前的电力系统安全评估方法存在以下缺陷和困难：

①传统电网安全评估以离线稳定分析计算为主，选取的典型方式与电网实际运行工况有差别，导致多数情况下计算结果趋于保守，且无法及时给现场运行人员提供必要的预防/紧急控制措施方案；②由于若干个事故的组合和实际电力系统的大规模所带来的计算复杂性使得对所有偶然事故进行实时的潮流分析和时域仿真变得非常困难，在线动态安全评估仍然是一项具有挑战性的任务；③在事故恶化程度逐渐升高时，运行控制人员需要面对不断出现的新的运行方式，无法完成繁重复杂的分析研究任务。

电力系统事故如今呈现多发性和复发性，这已经说明目前的安全评估方法不能满足现在社会对电力供应高可靠性的要求。

发明内容

本发明的目的是为了提供一种有利于自动快速采取紧急控制措施，避免大停电事故，提高电网安全运行水平的基于集成决策树的电力系统在线动态安全评估方法。

发明的目的是这样实现的：

一种基于集成决策树的电力系统在线动态安全评估方法，包括以下步骤：

步骤一)：在未来每一个电力系统的运行阶段，提前一天生成若干个预测运行条件，对预测的若干个运行条件，选择数个偶然事故进行详细的潮流分析和时域模拟，对预测事故进行排序和筛选，利用筛选后的主导事故集建立离线训练所需的初始知识库；

步骤二)：基于初始知识库，构建提升型集成决策树并对此决策树进行离线训练；

步骤三)：合理创建新的训练样本，与初始知识库进行合并，并利用新的知识库对决策树进行更新；

步骤四)：利用更新后的决策树以及分布式处理技术对电力系统进行在线动态安全评估。

在步骤一)中，根据日前负荷预测和发电计划，在未来每一个电力系统的运行阶段都提前一天生成N个预测运行条件，对于日前预测的N个运行条件，可选择K个偶然事故进行详细的潮流分析和时域模拟，并且通过使用指定的动态安全标准对每一个偶然事故的N个预测运行条件进行标记，分别为“安全”或者“不安全”，通过事故的筛选和排序构成由K个偶然事故形成的主导事故集，并得到一个由N·K个训练样本组成的初始知识库，其中N和K均是大于0的整数。