(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211270324.8 (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 国网河南省电力公司经济技 术研究 院 地址 450052 河南省郑州市二七区嵩 山南 路87号院办公区C楼1-10层 申请人 南京工程学院 (72)发明人 于琳琳　蒋小亮　司瑞华　章婧　 孟高军　程昱明　邢鹏翔　张丽华　 刘万勋　王传捷　 (74)专利代理 机构 南京钟山专利代理有限公司 32252 专利代理师 上官凤栖 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01)H02J 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于静态电压稳定裕度的新能源涉网 影响定量计算方法、 系统、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明提供一种基于静态电压稳定裕度的 新能源涉网影响定量计算方法、 系统、 电子设备 及存储介质。 上述方法包括基于误差关联校正法 构建风电静态场景集； 采用规模场景消减法， 将 风电静态场景集生成风电动态场景集， 并对动态 场景集进行聚类消减， 得到风电典型场景集； 将 风电典型场景集中的静态电压稳定裕度和总谐 波畸变作为量化指标， 利用双重指标比较法定量 计算新能源 涉网影响。 用误差关联校正法构建风 电静态场景集时考虑了原始数据失效、 缺失等问 题， 提高了功率预测的精度与稳定性； 将静态电 压稳定裕度和总谐波畸变作为量化指标， 更加直 观表现新能源 涉网的影 响。 上述系统包括实现方 法各功能的构建场景集模块和定量计算模块。 权利要求书5页 说明书15页 附图6页 CN 115470866 A 2022.12.13 CN 115470866 A 1.一种基于静态电压稳定裕度的新能源涉网影响定量计算方法， 其特征在于， 包括以 下步骤： 步骤1： 基于误差关联 校正法构建风电静态场景集； 步骤2： 采用规模场景消减法， 将风电静态场景集生成风电动态场景集， 并对风电动态 场景集进行聚类消减， 得到风电典型场景集； 步骤3： 将风电典型场景集中的静态电压稳定裕度和总谐波畸变作为量化指标， 利用双 重指标比较法定量计算 新能源涉网影响。 2.根据权利要求1所述的基于静态电压稳定裕度的新能源涉网影响定量计算方法， 其 特征在于， 步骤1中， 所述 误差关联 校正法包括以下步骤： 步骤1.1： 获取历史风电机组数据， 所述历史风电机组数据包括历史风速数据和历史风 电出力实测数据， 对历史风速数据进行质量检查并剔除错误数据， 形成修正后历史风速数 据； 步骤1.2： 利用基于修正后历史风速数据的韦布尔分布和随机差分方程的训练构建未 来风速的预测模型； 韦布尔分布的概 率密度函数f(x)为： 其中， f(x)为韦布尔分布的概率密度函数， c和k分别为尺度参数和形状参数， x表示时 间变量； I{x≥0}为 一个示性函数， 表示如下： 未来风速v(x)的预测模型为： 其中， v(x)表示未来风速， θ表示阻尼比率， f(x)表示韦布尔分布的概率密度函数， c表 示尺度参数， k表示形状参数， 表示伽马函数， 表示不完全伽马函 数， x表示时间变量； 随机差分方程的训练， 具体为参数θ的计算， 通过历史风速数据的自相关系数， 结合历 史风速数据进行计算获得θ； 步骤1.3： 根据训练后的未来风速的预测模型， 基于离散时间序列， 预测未来预设时间 内的预测风速数据vet*； 步骤1.4： 建立转换模型， 并根据转换模型将预测风速数据vet*转换为风电预测出力数 据Pet； 转换模型的公式为： 权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115470866 A 2Pet为第e台风电机组在离散时刻t下的风电预测出力， E为风电机组的总台数， ηe表示第 e台风电机组的尾流效应系数， 为第e台风电机组的出力 特征曲线， vet*为第e台风电 机组在离 散时刻t的风速； 出力特征曲线公式为： R表示风电机组的额定容量， vin表示切入风速， vout表示切出风速， vrate为额定出力对应 的额定风速； 步骤1.5： 基于风电预测出力数据Pet， 利用自适应预测箱得到预测误差的统计分布结 果， 生成风电静态场景集。 3.根据权利要求2所述的基于静态电压稳定裕度的新能源涉网影响定量计算方法， 其 特征在于， 步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1： 采用禁忌搜索算法对风电静态场景集进行时序 连接， 通过设置禁忌搜索算法 中的适应度函数， 挑选出差距最大的N个静态场景作为 风电动态场景集； 适应度函数如下： 式中， 和 为随机产生的动态场景， 为任意两序列场景间的距离， Sq为当前最优解的 场景个数； T为离 散时间序列t的元 素个数； 步骤2.2： 对历史风电出力实测数据中的相邻时刻出力数据进行统计， 构建相邻时刻风 电出力的状态转移 矩阵Q； 式中， qi,j(1≤i， j≤96)为 风电从第i个 状态经过15min后转移到第j个 状态的概 率； 步骤2.3： 计算 风电出力动态场景集中各场景的权 重， 具体为： 式中， qtn(1≤t≤96， 1≤n≤N)为第n条动态场景从第t ‑1时刻的状态转移到t时刻的状 态的转移概率， 从状态转移矩阵Q中得到， N为动态场景集的规模， qn′为第n条动态场景出现 的概率， qn为第n条动态场景在动态场景集中的权 重；权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115470866 A 3