[发明专利]电网扰动稳定控制方法及装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种电网扰动稳定控制方法，其特征在于，包括：

S1：获取电网潮流数据；

S2：将所述电网潮流数据，输入至扰动稳定预防控制模型中的稳定评估器，输出系统的振荡模式阻尼比；其中，所述稳定评估器是基于电网潮流数据样本以及电网潮流数据样本对应的振荡模式阻尼比标签进行训练后得到的非参数回归模型；

S3：基于所述振荡模式阻尼比确定所述电网是否符合预设的扰动稳定性要求；

其中，所述S3之后还包括：

S4：根据所述电网潮流数据，对所述非参数回归模型进行关键特征提取、主导样本筛选及线性化处理，得到预防控制模型中的扰动稳定约束；

其中，所述关键特征提取的具体方法如下：

对训练得到的所述非参数回归模型中的度量矩阵M中的元素的绝对值设置阈值m_thre，将所述矩阵中小于m_thre的元素都置为0，由此实现变量的筛选，筛选后得到度量矩阵M_extract；

所述主导样本筛选方法具体为：

由所述度量矩阵M可以构成马氏距离D_M，其表达式为：

其中，D_M(X_i,X_j)表示向量X_i与向量X_j之间的马氏距离，在所述稳定评估器中表示两个样本间的相似度，相似度越高，二者间的马氏距离越小；

根据所述马氏距离的大小得到D_M提出主导样本筛选方法,所述主导样本筛选的具体步骤如下：

1)将原始训练集X^TRAIN中所有训练样本的潮流数据中除负荷的有功、无功之外的特征定义成与初始潮流X₀中负荷的有功、无功相同的值，得到修正后的训练样本集计算所述训练样本集中的每个样本与初始潮流之间的马氏距离，选择距离最小的N₁个样本构成主导样本集

2)然后，计算所述原始训练样本集X^TRAIN中各样本与初始潮流X₀之间的马氏距离，选择距离最小的N₂个样本构成主导样本集

3)并且，选择标签值接近预设的稳定阈值y_thre的N₃个训练样本，构成主导样本集

4)最后，取所述三个样本集和的并集，得到最终含N_sel个训练样本的主导样本集

所述线性化的具体步骤如下：

对所述马氏距离D_M(X_i,X_j)中的平方项和交叉相乘项，在所述初始潮流X₀附近进行线性化：

其中是初始潮流X₀中的第p个特征，x^p是某个训练样本的潮流X_train中的第p个特征；

对所述非参数回归模型中的exp函数，进行分段线性化：

其中，D_i表示是指待控制运行场景X与主导样本集中的第i个训练样本之间的马氏距离的平方；Z_i表示与D_i对应的线性化后的exp函数值；和分别是D_i的第l个分段的上限和下限；和是Z_i的第l个分段的上限和下限；L_exp是线性化的分段总数；和是线性化需要引入的两个变量，是取值在[0,1]范围内的连续变量，是取值只能是0或1的离散变量，D_i的每个分段都需要引入1对和变量；上述表达式能够保证D_i和Z_i仅在某一分段中的某个位置取值；上述约束保证了所述马氏距离及exp函数能够在L_exp个分段中的某个分段内取值，γ是宽度参数；

依次经过所述的关键特征提取、主导样本筛选及线性化处理的三步转换，得到预防控制模型中的小扰动稳定约束为：

其中，Z_i为主导样本集中的第i个训练样本与控制对象间线性化后的exp函数值，Y_i^train是主导样本集中的第i个训练样本的振荡模式阻尼比，y_thre是对系统预先设定的稳定阈值。