[发明专利]一种考虑新能源不确定性的电网静态电压稳定裕度概率预测方法

权利要求书

1.一种考虑新能源不确定性的电网静态电压稳定裕度概率预测方法，其特征在于，基于构建的以风电、光伏为代表的新能源的功率预测误差模型,以及基于功率预测误差模型和蒙特卡洛抽样构建的风电、光伏静态场景生成模型,预测方法具体是构建深度神经网络并进行离线训练，基于训练好的深度神经网络在线预测电网静态电压稳定裕度，包括：

步骤1：随机生成大量初始运行状态，采用连续潮流法计算每一种运行状态的静态电压稳定裕度K_p，并建立样本数据库(X，K_p)，基于样本数据库对深度神经网络进行离线训练，其中，连续潮流方程如下：

其中，P_G表示发电机有功功率；P_G0表示发电机初始有功功率；P_Gd表示发电机有功功率增长方向；P_L、Q_L表示负荷有功、无功功率；P_L0、Q_L0表示负荷初始有功、无功功率；P_Ld、Q_Ld表示负荷有功、无功功率增长方向,训练结束的条件为损失函数最小；最后训练好的模型为一黑箱；

步骤2：在线预测时，基于网络拓扑结构及源荷预测数据对网络进行潮流计算，获取节点电压幅值V、相角θ作为在线输入X，利用训练好的深度神经网络预测电网静态电压稳定裕度K_p。

2.根据权利要求1所述的一种考虑新能源不确定性的电网静态电压稳定裕度概率预测方法，其特征在于，构建以风电、光伏为代表的新能源的功率预测误差模型，具体包括：基于风电、光伏的历史预测功率和实际功率数据，采用分布模型拟合预测误差的统计分布结果，得到能够白表征新能源功率预测误差分布的概率密度函数(PDF)和累计累积分布函数(CDF)。

3.根据权利要求2所述的以风电、光伏为代表的新能源功率预测误差模型，其特征在于，风电、光伏的预测误差均有尖峰厚尾的分布特征，因而采用广义误差分布对其进行分布拟合，该模型具体如下：

广义误差分布的概率密度函数为：

广义误差分布的累积分布函数为：

其中，Δp表示风电、光伏功率预测误差的标幺值；α、β为形状拟合参数；μ为位置拟合参数。