电力系统临界惯量的评估方法、装置、电子设备及介质

本发明涉及电力系统，具体涉及电力系统临界惯量的评估方法、装置、电子设备及介质。

背景技术：

1、系统等效惯量水平是决定电力系统在功率扰动作用下频率响应特性的关键因素，惯量的下降会影响扰动后的频率变化率、频率极值及频率恢复过程。临界惯量是衡量电力系统在功率扰动下能否维持频率稳定的重要指标，其物理含义为系统能够维持频率不超过设定安全范围所需的最小等效惯量水平，临界惯量的准确评估可为系统调度提供安全裕度信息。

2、现有临界惯量评估方法中，一类是基于数学模型的求解方法，通过构建电力系统频率响应模型并结合频率安全约束进行求解，得到临界惯量数值；另一类是基于数据驱动的方法，利用历史运行数据训练模型进行预测。然而，现有方法仍存在评估精度不足、计算效率较低、无法量化评估结果不确定性等局限性。

技术实现思路

1、本发明提供了一种电力系统临界惯量的评估方法、装置、电子设备及介质，以解决现有技术中在评估精度、计算效率与不确定性量化方面存在不足的问题。

2、第一方面，本发明提供了一种电力系统临界惯量的评估方法，该方法包括：

3、获取电力系统的实时运行参数，并根据实时运行参数构造实时输入特征向量；

4、将实时输入特征向量输入预先构建的概率预测模型，经单次前向推断得到临界惯量的混合高斯概率分布；概率预测模型是以基于物理模型求解的临界惯量真值为训练目标、以混合高斯分布建模临界惯量的条件概率分布作为输出形式进行训练而构建的；

5、根据混合高斯概率分布，得到临界惯量的评估值。

6、本发明提供的一种电力系统临界惯量的评估方法，通过以基于物理模型求解的临界惯量真值为训练目标构建概率预测模型，将耗时的物理模型求解过程转化为单次前向推断，在保持物理模型求解精度的同时大幅缩短了评估耗时；同时，模型以混合高斯分布输出临界惯量的条件概率分布，能够量化评估结果的不确定性，为调度运行决策提供更全面的安全裕度信息，提高了评估精度和计算效率，解决了现有技术中在评估精度、计算效率与不确定性量化方面存在不足的问题。

7、在一种可选的实施方式中，概率预测模型通过下述方式构建：

8、获取电力系统在各运行场景下的运行参数，并根据各运行场景下的运行参数构建电力系统的频率响应模型；

9、以系统惯量最小化为目标并结合预设的频率安全约束条件，根据频率响应模型求解各运行场景对应的临界惯量真值；

10、根据各运行场景的运行参数构造对应的输入特征样本，将输入特征样本与对应的临界惯量真值配对，生成训练样本集；

11、利用训练样本集对预设初始概率预测模型进行训练，得到概率预测模型；预设初始概率预测模型包括特征提取网络和混合密度网络输出层，特征提取网络用于提取输入特征的深层表示，混合密度网络输出层用于将深层表示映射为混合高斯分布的参数。

12、上述技术方案中，概率预测模型的构建方式通过基于物理模型求解的临界惯量真值作为训练标签，使数据驱动模型在训练阶段即嵌入了物理规律与频率安全约束的先验信息，相比于纯数据驱动方法具有更强的物理可解释性和泛化能力；同时，模型以混合高斯分布作为输出形式，能够刻画临界惯量在不同运行场景下的分散性，为后续在线评估提供包含不确定性量化信息的结果；此外，通过离线训练、在线单次前向推断的部署方式，将在线评估阶段的计算由耗时的嵌套优化求解转化为高效的前向计算，兼顾了评估精度与实时性。

13、在一种可选的实施方式中，运行参数包括各发电单元参数、系统基准容量和负荷频率响应系数；

14、构建电力系统的频率响应模型，包括：

15、根据各发电单元参数，建立各发电单元的传递函数；

16、根据系统基准容量和负荷频率响应系数，将各发电单元建模为电力系统的频率响应模型。

17、上述技术方案中，通过对同步发电机组、经变流器并网的机组分别建立传递函数，能够准确反映不同类型发电单元在频率响应中的惯量支撑特性和调频特性差异；在此基础上，通过系统基准容量将各发电单元建模为频率响应模型，在保留系统频率动态主要特征的同时降低了模型阶次，为后续临界惯量真值的优化求解提供了兼顾精度与计算效率的简化模型基础。

18、在一种可选的实施方式中，参与频率响应的各发电单元包括同步发电机组、构网型变流器并网的可再生能源机组；各发电单元参数包括各发电单元对应的惯性时间常数、阻尼系数和调频参数；

19、根据各发电单元参数，建立各发电单元的传递函数，包括：

20、根据同步发电机组对应的惯性时间常数、阻尼系数和调频参数，建立同步发电机组的第一传递函数，第一传递函数包含转子运动方程和一阶惯性滞后环节；

21、根据构网型变流器并网的可再生能源机组对应的惯性时间常数、阻尼系数和调频参数，建立与第一传递函数在数学形式上一致的第二传递函数。

22、上述技术方案中，通过区分同步发电机组、构网型变流器并网机组的发电单元，并按照各自不同的物理特性分别建立对应的传递函数，使频率响应模型能够准确反映同步发电机组的惯量响应与一次调频滞后特性、构网型变流器的虚拟惯量与虚拟调频特性；同时，构网型变流器与同步发电机组的传递函数在数学形式上一致，使两类单元可在同一频率响应分析框架下统一处理，无需在模型结构和求解算法上做额外区分，简化了后续临界惯量优化求解的复杂度。

23、在一种可选的实施方式中，根据系统基准容量和负荷频率响应系数，将各发电单元建模为电力系统的频率响应模型，包括：

24、将各发电单元的惯性时间常数按各自的额定容量加权求和后除以系统基准容量，得到系统等效惯量；

25、将各发电单元的阻尼系数按各自的额定容量加权求和后除以系统基准容量，再叠加负荷自身的频率响应特性，得到系统等效阻尼系数；

26、以系统等效惯量和系统等效阻尼系数为参数，以系统等效频率偏差作为状态变量，构建得到频率响应模型。

27、上述技术方案中，通过将各发电单元的惯性时间常数按额定容量加权求和后除以系统基准容量得到系统等效惯量，并将各发电单元的阻尼系数按各自的额定容量加权求和后除以系统基准容量，再叠加负荷自身的频率响应特性，从而将包含多类型发电单元的复杂系统建模为频率响应模型，在完整保留系统惯量水平和阻尼水平等关键频率响应特征的前提下降低了模型阶次和求解复杂度，使后续临界惯量真值的优化求解能够在保证结果可靠性的同时减少计算开销，满足大规模运行场景批量求解的训练数据生成需求。

28、在一种可选的实施方式中，构建电力系统的频率响应模型，还包括：

29、以系统惯性中心频率作为统一的频率分析基准，其中，系统惯性中心频率的偏差为各发电单元频率偏差按惯量加权的平均值；

30、将任一节点的实际频率偏差分解为系统惯性中心频率偏差分量与节点局部偏离分量之和；节点局部偏离分量用于在频率安全约束中对系统惯性中心频率的极值约束进行修正，以对各节点频率安全裕度进行独立校验。

31、上述技术方案中，通过引入系统惯性中心频率作为统一的频率分析基准，并将各节点实际频率偏差分解为惯性中心分量与节点局部偏离分量之和，使得在临界惯量求解过程中能够针对系统中任一节点进行频率安全裕度的独立校验，克服了传统方法仅依据系统级统一惯量水平进行评估而无法保证各节点频率均不超过安全限值的局限性，从根本上消除了节点级频率安全评估的盲区，提升了高比例可再生能源电力系统频率安全评估的全面性和可靠性。

32、在一种可选的实施方式中，根据实时运行参数构造实时输入特征向量，包括：

33、从实时运行参数中按系统级、节点级和频率响应动态三个层次提取对临界惯量有影响的物理量，分别构造由系统等效惯量、系统等效阻尼系数、可再生能源渗透率、系统同步机总出力和跟网型变流器总容量构成的系统级子向量，由节点本地等效惯量和节点至扰动源电气距离构成的节点级子向量，以及由扰动功率和初始频率变化率构成的频率响应动态子向量；

34、将系统级子向量、节点级子向量和频率响应动态子向量拼接为实时输入特征向量。

35、上述技术方案中，通过按照系统级、节点级和频率响应动态三个层次提取对临界惯量有影响的物理量并分别构造子向量后拼接为输入特征向量，使模型输入同时包含系统全局频率响应特性、节点本地频率支撑能力和扰动瞬态特征等多维度信息，相比于纯数据驱动方法中盲目堆砌或随意选取特征的做法，具有明确的物理意义和可解释性，有助于提升概率预测模型对临界惯量在不同运行场景下变化规律的拟合精度和泛化能力。

36、在一种可选的实施方式中，将实时输入特征向量输入预先构建的概率预测模型，经单次前向推断得到临界惯量的混合高斯概率分布，包括：

37、将实时输入特征向量输入概率预测模型的特征提取网络，经特征提取网络前向计算，输出实时输入特征向量的深层特征表示；

38、将深层特征表示输入概率预测模型的混合密度网络输出层，经混合密度网络输出层前向计算，得到混合高斯分布的参数；

39、根据混合高斯分布的参数确定混合高斯概率分布。

40、上述技术方案中，通过特征提取网络对输入特征向量进行深层特征提取，再将深层特征表示输入混合密度网络输出层映射为混合高斯分布的参数，使整个推断过程仅需一次前向计算即可完成，将在线评估由现有基于数学模型的嵌套迭代优化求解转化为高效的前向传递，大幅降低了单次评估的计算耗时；同时，混合密度网络输出层直接输出的是描述临界惯量完整条件概率分布的分布参数，而非单一确定性数值，使得模型在单次前向推断中即能够承载临界惯量在不同运行场景下的分散性信息，为后续提取预测均值、预测方差及不同置信水平下的分位数提供了分布基础，克服了传统确定性评估方法仅能输出单一数值而无法量化评估结果不确定性的局限。

41、在一种可选的实施方式中，基于混合高斯概率分布，得到临界惯量的评估值，包括：

42、获取混合高斯概率分布中各高斯分量的混合权重和均值；

43、将混合权重与对应的均值分别相乘后求和，得到预测均值，并将预测均值作为临界惯量的评估值。

44、上述技术方案中，通过获取混合高斯概率分布中各高斯分量的混合权重和均值并加权求和得到预测均值，该预测均值本质上是临界惯量在条件概率分布下的数学期望，代表当前运行场景下临界惯量的最可能取值，能够为调度提供明确且易于直接使用的数值参考；同时，由于该评估值并非由点估计模型直接给出，而是在完整的混合高斯概率分布基础上计算得到的分布统计量，使得在输出该评估值的同时，同一分布还能够进一步提供预测方差及不同置信水平下的分位数等信息，为调度运行决策提供超出单一数值的更多维度的安全裕度参考，克服了传统确定性方法仅输出单一评估值而无法为风险量化决策提供支撑的局限。

45、在一种可选的实施方式中，该方法还包括：

46、从混合高斯概率分布中提取预测方差，将预测方差作为评估值的不确定性量化指标；

47、和/或，根据混合高斯概率分布，提取指定置信水平下的临界惯量分位数并输出，临界惯量分位数用于调度运行决策。

48、上述技术方案中，通过在临界惯量的混合高斯概率分布基础上提取预测方差，为调度运行人员提供了当前评估结果可信度的直观量化指标，有助于在高不确定性场景下识别需要重点关注的运行状态并据此预留额外安全裕度；同时，通过提取指定置信水平下的临界惯量分位数，使调度人员能够根据自身对运行风险的偏好选择不同保守程度的临界惯量数值用于决策，克服了传统确定性评估方法仅输出单一数值、无法提供差异化决策依据的局限。

49、第二方面，本发明提供了一种电力系统临界惯量的评估装置，该装置包括：

50、数据获取及特征提取模块，用于获取电力系统的实时运行参数，并根据实时运行参数构造实时输入特征向量；

51、概率预测模块，用于将实时输入特征向量输入预先构建的概率预测模型，经单次前向推断得到临界惯量的混合高斯概率分布；概率预测模型是以基于物理模型求解的临界惯量真值为训练目标、以混合高斯分布建模临界惯量的条件概率分布作为输出形式进行训练而构建的；

52、输出模块，用于根据混合高斯概率分布，得到临界惯量的评估值。

53、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的电力系统临界惯量的评估方法。

54、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的电力系统临界惯量的评估方法。

55、第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的电力系统临界惯量的评估方法。