[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

说明书

本发明公开了虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法及装置。涉及能源互联网技术领域，通过获取包含量测数据的数据集构成的数据库，对数据集进行聚类得到多个聚类结果，根据每一个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虚拟电厂可变阶聚合等效模型，得到对应于聚类结果数量的虚拟电厂可变阶聚合等效模型的鲁棒参数集，根据鲁棒参数集分别构建虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型。构建的模型能够准确有效刻画虚拟电厂动态特性，适用于不同运行场景和运行条件，通用性强，可解释性及鲁棒性好，对促进虚拟电厂的发展、能源互联网的安全稳定运行和电力市场的完善有重要意义，具有很高的实用价值。

技术领域

本发明涉及能源互联网技术领域，尤其是涉及一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法及装置。

背景技术

可再生能源的高速发展和在电力系统中的大量渗透给可再生能源的大规模高效集成、利用和电力系统的安全、可靠、高效运行带来严峻挑战。信息通信技术、人工智能技术、电力变换技术等先进理论技术的高速发展以及应对可再生能源带来的挑战促成了虚拟电厂技术产生。虚拟电厂对促进能源互联网发展起着关键作用，是当前研究的热点问题之一。如何建立虚拟电厂的模型，特别是动态模型是研究和发展虚拟电厂的关键点和难点。

目前的研究主要聚焦于面向电力市场参与的虚拟电厂的静态模型的建立，特别是虚拟电厂中可再生能源和灵活性负荷的不确定性的模型描述，尚没有研究面向能源互联网系统稳定性分析、运行和控制的虚拟电厂等效动态模型，特别是适用于不同场景和运行条件的虚拟电厂聚合等效鲁棒动态模型的研究。现有研究的不足限制了虚拟电厂的发展和电力市场的完善，需研制出一种能够适用于不同场景和运行条件的虚拟电厂通用聚合等效鲁棒动态模型。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法，能够构建适用于不同场景和运行条件的虚拟电厂通用聚合等效鲁棒动态模型。

第一方面，本发明的一个实施例提供了A：一种虚拟电厂可变阶聚合等效鲁棒动态模型建模方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，所述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。

进一步地，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)