一种配电网多类型柔性资源集群参数辨识方法与流程

1.本发明涉及配电网技术领域，具体涉及一种配电网多类型柔性资源集群参数辨识方法。


背景技术：

2.配电网中的柔性资源种类繁多，加之其集群方式也多种多样，存在同类资源集群、两种异质资源集群、乃至多种异质资源集群的现象，即便是同种方式的集群，其调节特性也可能有较大差别。在柔性资源集群调控时对不同类型的集群参数分别进行解析建模具有可操作性差、工作量繁复等问题。鉴于此，有必要提出柔性资源集群外特性关键参数，并研究集群外特性关键参数的辨识方法。


技术实现要素：

3.针对现有技术中对不同类型的集群参数分别进行解析建模具有可操作性差、工作量繁复等问题，本发明提供了一种配电网多类型柔性资源集群参数辨识方法，能够适应大量柔性资源集群接入配电网时需要对其进行统一等值参数建模的场景。具体技术方案如下：
4.一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，包括以下步骤：
5.步骤s1，获取接入配电网中柔性资源集群的柔性资源负荷的若干组历史数据；
6.步骤s2，考虑基准负荷、可调节时段的调节负荷，构建柔性资源集群外特性参数辨识表达式；
7.步骤s3，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、调节负荷的状态转移概率矩阵；
8.步骤s4，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源基准负荷、调节负荷的典型运行场景。
9.优选的，所述步骤s1中，获取接入配电网中的柔性资源负荷的若干组历史数据具体包括：
10.t时刻第i个柔性资源集群的基准负荷：l
base,i
(t)；
11.t时刻第i个柔性资源的调节功率上限：p
fr,i,max
(t)；
12.t时刻第i个柔性资源的调节功率下限：p
fr,i,min
(t)。
13.优选的，所述步骤s2中，考虑基准负荷、调节负荷，构建柔性资源集群外特性参数辨识表达式的方法为：
14.l
fr,i
(t)＝l
base,i
(t)+l
adjust,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
15.其中，
16.l
adjust,i,max
(t)＝p
fr,i,max
(t)-l
base,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
17.l
adjust,i,min
(t)＝p
fr,i,min
(t)-l
base,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
18.l
adjust,i
(t)∈[l
adjust,i,min
(t),l
adjust,i,max
(t)](4)
[0019]
式中：l
fr,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的外特性参数，l
base,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的基准负荷，l
adjust,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的调节负荷，l
adjust,i,max
(t)、l
adjust,i,min
(t)分别是t时刻第i个柔性资源集群的最大可调节负荷、最小可调节负荷,p
fr,i,max
(t)、p
fr,i,min
(t)分别是t时刻第i个柔性资源集群的调节功率上下限。
[0020]
优选的，所述步骤s3中，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、可调节容量的状态转移概率矩阵的方法为：
[0021]
s31、首先按以下步骤将连续场景的取值区间划分为n个状态区间：
[0022]
求取第i个柔性资源集群外特性参数l
fr,i
(t)的最大值和最小值，记为mi和mi；
[0023]
计算第i个柔性资源集群外特性参数的状态区间划分单位长度：
[0024][0025]
式中：δsi为第i个柔性资源集群外特性参数状态区间划分单位长度；
[0026]
将外特性参数状态区间按下式划分：
[0027]
[mi,mi+δsi),[mi+δsi,mi+2δsi),
…
,[mi+(n-1)δsi,mi]
[0028]
s32、计算状态转移概率矩阵p：
[0029][0030]
p
jk
＝p(x
i,t+1
＝ωk|x
i,t
＝ωj)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0031]
式中：x
i,t
、x
i,t+1
分别为t时刻和下一时刻第i个柔性资源集群的外特性参数状态区间，ωj、ωk分别为第j个、第k个外特性参数状态区间，且j,k∈[1,n]，p
jk
的定义为若当前时刻状态为ωj，则下一时刻状态为ωk的概率。
[0032]
优选的，所述步骤s4中，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源集群的外特性参数状态的典型运行场景的方法为：
[0033][0034]
式中：si为第i个柔性资源集群的外特性参数状态，f(si)是第i个柔性资源集群的外特性参数状态的概率密度函数，μ和σ分别为对应外特性参数状态的均值和标准差；
[0035]
s41、首先采用正态分布抽样一个初始时刻的状态值，计算初始时刻的概率：
[0036][0037]
资源集群的外特性参数初始时刻状态的概率密度函数，μ和σ分别为对应外特性参数状态的均值和标准差；
[0038]
s42、然后查找初始时刻状态si(1)对应于状态转移概率矩阵所在的行，按照该行的概率随机抽取一个新的状态si(2)；
[0039]
s43、重复步骤s41、s42直至si(t)，t为最大运行时刻。
[0040]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0041]
本发明适用于110kv及以下配电网中，大量柔性资源集群接入配电网时需要对其进行统一等值参数建模的场景,对多种类型的柔性资源集群进行统一建模，克服了配电网中的柔性资源集群种类繁多，集群方式多种多样，以及存在同类资源集群、两种异质资源集群、乃至多种异质资源集群的现象导致的可操作性差、工作量繁复的问题。
附图说明
[0042]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0043]
图1为本发明的方法流程图；
[0044]
图2为本发明实施例的电动汽车典型运行曲线计算流程图。
[0045]
图3为本发明实施例的电动汽车典型运行曲线图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
请结合图1，图1为本发明一种配电网柔性资源集群参数辨识方法的方法流程图，具体操作步骤为：
[0048]
步骤s1，获取接入配电网中柔性资源集群的柔性资源负荷的若干组历史数据；
[0049]
所述步骤s1中，获取接入配电网中的柔性资源负荷的若干组历史数据是后续步骤计算的基础数据，具体包括：
[0050]
t时刻第i个柔性资源集群的基准负荷：l
base,i
(t)；
[0051]
t时刻第i个柔性资源的调节功率上限：p
fr,i,max
(t)；
[0052]
t时刻第i个柔性资源的调节功率下限：p
fr,i,min
(t)。
[0053]
步骤s2，考虑基准负荷、可调节时段的调节负荷，构建柔性资源集群外特性参数辨识表达式；
[0054]
所述步骤s2中，柔性资源集群参与配电网调节的外特性参数是指柔性资源集群对集群外功率，即为指柔性资源集群与配电网公共连接处的功率，表现在基准负荷、调节负荷，基于此，对柔性资源集群外特性参数进行辨识采用以下表达式：
[0055]
l
fr,i
(t)＝l
base,i
(t)+l
adjust,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0056]
其中，
[0057]
l
adjust,i,max
(t)＝p
fr,i,max
(t)-l
base,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0058]
l
adjust,i,min
(t)＝p
fr,i,min
(t)-l
base,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0059]
l
adjust,i
(t)∈[l
adjust,i,min
(t),l
adjust,i,max
(t)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0060]
式中：l
fr,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的外特性参数，l
base,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的基准负荷，l
adjust,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的调节负荷，l
adjust,i,max
(t)、l
adjust,i,min
(t)分别是t时刻第i个柔性资源集群的最大可调节负荷、最小可调节负荷,
p
fr,i,max
(t)、p
fr,i,min
(t)分别是t时刻第i个柔性资源集群的调节功率上下限。
[0061]
步骤s3，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、调节负荷的状态转移概率矩阵；
[0062]
所述步骤s3中，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、可调节容量的状态转移概率矩阵的方法为：
[0063]
s31、首先按以下步骤将连续场景的取值区间划分为n个状态区间：
[0064]
求取第i个柔性资源集群外特性参数l
fr,i
(t)的最大值和最小值，记为mi和mi；
[0065]
计算第i个柔性资源集群外特性参数的状态区间划分单位长度：
[0066][0067]
式中：δsi为第i个柔性资源集群外特性参数状态区间划分单位长度；
[0068]
将外特性参数状态区间按下式划分：
[0069]
[mi,mi+δsi),[mi+δsi,mi+2δsi),
…
,[mi+(n-1)δsi,mi]
[0070]
s32、计算状态转移概率矩阵p：
[0071][0072]
p
jk
＝p(x
i,t+1
＝ωk|x
i,t
＝ωj)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0073]
式中：x
i,t
、x
i,t+1
分别为t时刻和下一时刻第i个柔性资源集群的外特性参数状态区间，ωj、ωk分别为第j个、第k个外特性参数状态区间，且j,k∈[1,n]，p
jk
的定义为若当前时刻状态为ωj，则下一时刻状态为ωk的概率。
[0074]
步骤s4，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源基准负荷、调节负荷的典型运行场景。
[0075]
所述步骤s4中，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源集群的外特性参数状态的典型运行场景的方法为：
[0076][0077]
式中：si为第i个柔性资源集群的外特性参数状态，f(si)是第i个柔性资源集群的外特性参数状态的概率密度函数，μ和σ分别为对应外特性参数状态的均值和标准差；
[0078]
s41、首先采用正态分布抽样一个初始时刻的状态值，计算初始时刻的概率：
[0079][0080]
式中：si(1)为第i个柔性资源集群的外特性参数初始时刻的状态值，f(si(1))是第i个柔性资源集群的外特性参数初始时刻状态的概率密度函数，μ和σ分别为对应外特性参数状态的均值和标准差；
[0081]
s42、然后查找初始时刻状态si(1)对应于状态转移概率矩阵所在的行，按照该行的概率随机抽取一个新的状态si(2)；
[0082]
s43、重复步骤s41、s42直至si(t)，t为最大运行时刻。
[0083]
作为一种可选的实施例，为验证本发明所提一种配电网多类型柔性资源集群参数辨识方法的有效性，设置以下算例情景：
[0084]
某配电网接入以下柔性资源：
[0085][0086]
根据历史数据，设置状态区间划分数n＝10
[0087]
计算得到状态转移概率矩阵，限于篇幅仅展示1个(电动汽车)：
[0088][0089]
通过以上状态转移概率矩阵进一步得到电动汽车典型运行曲线，详细计算过程请看附图2，为电动汽车按照本发明方法以及上述状态转移概率矩阵计算经典运行曲线的过程，最终计算所得经典运行曲线如图3所示，为本实施例计算所得电动汽车典型运行曲线图。
[0090]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

技术特征：
1.一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，其特征在于，包括：步骤s1，获取接入配电网中柔性资源集群的柔性资源负荷的若干组历史数据；步骤s2，考虑基准负荷、可调节时段的调节负荷，构建柔性资源集群外特性参数辨识表达式；步骤s3，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、调节负荷的状态转移概率矩阵；步骤s4，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源基准负荷、调节负荷的典型运行场景。2.根据权利要求1所述的一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，其特征在于，所述步骤s1中，获取接入配电网中的柔性资源负荷的若干组历史数据具体包括：t时刻第i个柔性资源集群的基准负荷：l
base,i
(t)；t时刻第i个柔性资源的调节功率上限：p
fr,i,max
(t)；t时刻第i个柔性资源的调节功率下限：p
fr,i,min
(t)。3.根据权利要求1所述的一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，其特征在于，所述步骤s2中，考虑基准负荷、调节负荷，构建柔性资源集群外特性参数辨识表达式的方法为：l
fr,i
(t)＝l
base,i
(t)+l
adjust,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，l
adjust,i,max
(t)＝p
fr,i,max
(t)-l
base,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)l
adjust,i,min
(t)＝p
fr,i,min
(t)-l
base,i
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)l
adjust,i
(t)∈[l
adjust,i,min
(t),l
adjust,i,max
(t)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式中：l
fr,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的外特性参数，l
base,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的基准负荷，l
adjust,i
(t)是t时刻第i个柔性资源集群的调节负荷，l
adjust,i,max
(t)、l
adjust,i,min
(t)分别是t时刻第i个柔性资源集群的最大可调节负荷、最小可调节负荷,p
fr,i,max
(t)、p
fr,i,min
(t)分别是t时刻第i个柔性资源集群的调节功率上下限。4.根据权利要求1所述的一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，其特征在于，所述步骤s3中，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、可调节容量的状态转移概率矩阵的方法为：s31、首先按以下步骤将连续场景的取值区间划分为n个状态区间：求取第i个柔性资源集群外特性参数l
fr,i
(t)的最大值和最小值，记为m
i
和m
i
；计算第i个柔性资源集群外特性参数的状态区间划分单位长度：式中：δs
i
为第i个柔性资源集群外特性参数状态区间划分单位长度；将外特性参数状态区间按下式划分：[m
i
,m
i
+δs
i
),[m
i
+δs
i
,m
i
+2δs
i
),
…
,[m
i
+(n-1)δs
i
,m
i
]s32、计算状态转移概率矩阵p：p
jk
＝p(x
i,t+1
＝ω
k
|x
i,t
＝ω
j
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
式中：x
i,t
、x
i,t+1
分别为t时刻和下一时刻第i个柔性资源集群的外特性参数状态区间，ω
j
、ω
k
分别为第j个、第k个外特性参数状态区间，且j,k∈[1,n]，p
jk
为若当前时刻状态为ω
j
，则下一时刻状态为ω
k
的概率。5.根据权利要求1所述的一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，其特征在于，所述步骤s4中，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源集群的外特性参数状态的典型运行场景的方法为：式中：s
i
为第i个柔性资源集群的外特性参数状态，f(s
i
)是第i个柔性资源集群的外特性参数状态的概率密度函数，μ和σ分别为对应外特性参数状态的均值和标准差；s41、首先采用正态分布抽样一个初始时刻的状态值，计算初始时刻的概率：式中：s
i
(1)为第i个柔性资源集群的外特性参数初始时刻的状态值，f(s
i
(1))是第i个柔性资源集群的外特性参数初始时刻状态的概率密度函数，μ和σ分别为对应外特性参数状态的均值和标准差；s42、然后查找初始时刻状态s
i
(1)对应于状态转移概率矩阵所在的行，按照该行的概率随机抽取一个新的状态s
i
(2)；s43、重复步骤s41、s42直至s
i
(t)，t为最大运行时刻。

技术总结
本发明公开了一种配电网柔性资源集群参数辨识方法，涉及配电网技术领域，解决了不同类型的集群参数分别进行解析建模具有可操作性差、工作量繁复等问题。技术方案要点为：步骤S1，获取接入配电网中柔性资源集群的柔性资源负荷的若干组历史数据；步骤S2，考虑基准负荷、可调节时段的调节负荷，构建柔性资源集群外特性参数辨识表达式；步骤S3，基于一阶马尔科夫链模型，建立基准负荷、调节负荷的状态转移概率矩阵；步骤S4，基于状态转移概率矩阵，通过模拟抽样获得柔性资源基准负荷、调节负荷的典型运行场景。本发明能够适应大量柔性资源集群接入配电网时需要对其进行统一等值参数建模的场景。场景。场景。


技术研发人员：张俊成 谭靖 刘志文 黎敏 陶毅刚 李岩 邵冲 罗天禄
受保护的技术使用者：南方电网能源发展研究院有限责任公司
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/8/24