- 专利标题: 数据驱动的高比例可再生能源电力系统运行场景辨识方法
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申请号: CN202011153290.5申请日: 2020-10-26
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公开(公告)号: CN112270084B公开(公告)日: 2022-09-09
- 发明人: 侯庆春 , 杜尔顺 , 田旭 , 张宁 , 张子扬 , 刘飞 , 张君 , 张桂红 , 李红霞 , 白左霞
- 申请人: 清华大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
- 申请人地址: 北京市海淀区清华园1号
- 专利权人: 清华大学,国网青海省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人: 清华大学,国网青海省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清华园1号
- 代理机构: 北京清亦华知识产权代理事务所
- 代理商 廖元秋
- 主分类号: G06F30/20
- IPC分类号: G06F30/20 ; G06K9/62 ; G06F113/04 ; G06F113/06
摘要:
本发明提出一种数据驱动的高比例可再生能源电力系统运行场景辨识方法,属于电力系统运行技术领域。该方法首先对待辨识的电力系统精细化运行模拟,获取该系统对应的日运行方式向量;利用主成分分析方法对所有日运行方式向量进行预处理,得到预处理后的电力系统运行方式矩阵;通过Kmeans++算法及电力系统运行方式紧密度指标确定电力系统典型运行场景;利用t‑SNE算法实现运行特征的可视化获取极端运行场景。在本发明中,利用数据驱动方法能够有效确定规划和运行中的典型场景并快速辨识保护和稳定分析中的极端运行方式,能够为电力系统的规划和运行人员提供重要的参考,提升对高比例可再生能源电力系统的分析能力。
公开/授权文献
- CN112270084A 数据驱动的高比例可再生能源电力系统运行场景辨识方法 公开/授权日:2021-01-26