[发明专利]一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的方法及系统，属于电力系统电压稳定预测技术领域。本发明方法，包括：获取历史数据和处理数据；获取历史数据的残差序列，并针对残差序列进行平稳性检验，当检验通过后，根据残差序列，对处理数据进行预测时刻的WAMS测量和WAMS预测，确定WAMS测量值和WAMS预测值；取WAMS测量值和WAMS预测值的差值的绝对值，当差值的绝对值小于预设阈值时，确定WAMS预测值是否达到WAMS临界值；当WAMS预测值达到WAMS临界值时，根据WAMS预测值确定预测时刻的多项式拟合节点电压有效值。本发明可以有效提高电网运行控制在线分析时的节点电压有效值估计精度。

技术领域

本发明涉及电力系统电压稳定预测领域。技术领域，并且更具体地，涉及一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的方法及系统。

背景技术

随着负荷中心地区负荷的不断增长及环保压力造成的负荷中心火电机组迁建，负荷中心地区的电压稳定问题越来越受到关注。负荷中心节点电压的静态稳定曲线在趋势上随负荷的增加而形成一个近似向下的抛物线形状，当节点电压曲线下降到给定的临界下限值时，将存在发生大面积电压崩溃的风险。因此“如何根据一个给定地区全天负荷的变化特性”，提前、准确的对“可能出现的电压达到给定临界下限值的时刻”进行预测，对于确保电网安全稳定至关重要。

传统的基于多项式拟合的节点电压趋势预测分析往往直接依据历史曲线进行直接拟合，并对未来的发展趋势依据拟合函数进行预测，然而，由于受特定地区负荷特性的影响，一天之中的节点电压变化规律各有不同，有些地区受冲击负荷的影响甚至存在跳变行为，实际的WAMS电压量测曲线在电压下降至危险期时，甚至表现出阶跃、剧烈波动现象，即，前期的历史数据可能对多项式拟合起到负面影响，导致因阶跃和后期剧烈波动、趋势剧烈变化的而影响对预测的趋势准确性。

传统的时间序列分析方法中，往往对噪声的假设相对简单，一般视为均方差白噪声，而实际的电网中，由于导致噪声的原因复杂，噪声的非均方差扰动处理成为了预测问题的处理难点之一。

发明内容

针对上述问题本发明提出了一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的方法，包括：

获取多项式拟合节点电压数据集，提取数据集中WAMS数据，并对WAMS数据进行预处理，对预处理后的WAMS数据进行分类，将WAMS数据分为历史数据和处理数据；

获取历史数据的残差序列，并针对残差序列进行平稳性检验，当检验通过后，根据残差序列，对处理数据进行预测时刻的WAMS测量和WAMS预测，确定WAMS测量值和WAMS预测值；

取WAMS测量值和WAMS预测值的差值的绝对值，当差值的绝对值小于预设阈值时，确定WAMS预测值是否达到WAMS临界值；

当WAMS预测值达到WAMS临界值时，根据WAMS预测值确定预测时刻的多项式拟合节点电压有效值。

可选的，预处理为对WAMS数据剔除异常数据。

可选的，平稳性检验是根据对残差序列的单位根进行检验，若残差序列平稳性检验未通过，则更新多项式拟合节点电压数据集。

可选的，差值的绝对值大于预设阈值时，更新多项式拟合节点电压数据集。

本发明还提出了一种基于WANS确定多项式拟合节点电压有效值的系统，包括：

数据分类模块，获取多项式拟合节点电压数据集，提取数据集中WAMS数据，并对WAMS数据进行预处理，对预处理后的WAMS数据进行分类，将WAMS数据分为历史数据和处理数据；

数据处理模块，获取历史数据的残差序列，并针对残差序列进行平稳性检验，当检验通过后，根据残差序列，对处理数据进行预测时刻的WAMS测量和WAMS预测，确定WAMS测量值和WAMS预测值；