[发明专利]虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法及装置

权利要求书

1.一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法，其特征在于，包括：

获取包含量测数据的数据集构成的数据库；

对所述数据集进行聚类得到多个聚类结果；

根据每一个所述聚类结果分别估计虚拟电厂可变阶聚合等效模型的模型参数；

利用神经网络逐一训练所述虚拟电厂可变阶聚合等效模型，得到对应于所述聚类结果数量的所述虚拟电厂可变阶聚合等效模型的鲁棒参数集，根据所述鲁棒参数集分别构建所述虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型；

所述虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型为包含暂态响应和恢复响应的频率和电压响应模型，表示为：

y_d(t)＝y_t(t)+y_r(t)

其中，y_d(t)表示频率和电压响应模型，y_t(t)表示暂态响应模型，y_r(t)表示恢复响应模型；

所述恢复响应模型y_r(t)表示为：

y_r(t)＝L^-1[g₂(s)G(s)]

g₂(t)＝y_s(t)-y_t(t)

其中，g₂(s)表示g₂(t)的拉普拉斯变换形式，G(s)为可变阶线性传递函数，p_i和c_i分别为G(s)的极点和零点，n为最优阶数；y_s(t)表示稳态响应模型；

所述暂态响应模型y_t(t)表示为：

其中，λ_p1、λ_q1、λ_p2、λ_q2、λ_q2表示多项式的系数；y₀表示扰动前的电压值，P_{vpp_grid}表示虚拟电厂与电网交换的有功功率向量，Q_{vpp_grid}表示虚拟电厂与电网交换的无功功率向量，P_vpp表示虚拟电厂内部有功功率发电量向量，Q_vpp表示虚拟电厂内部无功功率发电量向量；P_{vpp_grid，0}表示扰动前的虚拟电厂与电网交换的有功功率向量，Q_{vpp_grid，0}表示扰动前的虚拟电厂与电网交换的无功功率向量，P_vpp，0表示扰动前的虚拟电厂内部有功功率发电量向量，Q_vpp，0表示扰动前的虚拟电厂内部无功功率发电量向量；

所述稳态响应模型y_s(t)表示为：

其中，和表示的多项式系数。

2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法，其特征在于，所述量测数据包括：虚拟电厂与电网连接点的电压时域有效值向量和频率时域有效值向量、虚拟电厂与电网交换的有功功率向量和无功功率向量、虚拟电厂内部有功功率发电量向量和无功功率发电量向量和灵活性负荷需求量向量、虚拟电厂内部负荷构成和发电构成。

3.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法，其特征在于，对多个所述数据集进行聚类得到聚类结果具体包括：利用k-means++算法采用扰动前稳态数据对多个所述数据集进行聚类得到多个类。

4.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法，其特征在于，所述神经网络为两层前馈神经网络，包含一个隐含层和一个输出层，表示为：

y＝f(W^Tx+b)

其中，x表示所述神经网络的输入，y表示所述神经网络的输出，W表示所述神经网络的权值，b表示所述神经网络的偏置值，函数f(g)表示传输函数，所述神经网络的传递函数为sigmoid函数，损失函数为最小均方误差函数。