电力系统自然频率特性系数区间预测方法

• 作者: 蒙永苹 张明媚 向明旭 杨渝璐 黄俊凯 杨知方
• 来源期刊: 电力建设
• 关键词: 自然频率特性系数 频率偏差系数 区间预测 深度神经网络(DNN) Bootstrap方法
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 智能电网|Smart Grid
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: TM712
• 语种: 中文
• DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.09.011

摘要

电力系统自然频率特性系数β是整定区域互联电网自动发电控制(automatic generation control,AGC)策略中频率偏差系数B的重要依据.理想情况下,系数B的整定原则是使其恰好等于β系数,从而使系统AGC调节量能准确跟踪系统功率偏差.然而,电力系统β系数具有非线性与时变性,现有B系数整定方法难以有效追踪其变化.对此,提出了基于深度神经网络(deep neural network,DNN)与Bootstrap的自然频率特性系数区间预测方法.该方法利用DNN强大的非线性特征提取能力建立系统功率扰动、备用容量、机组启停方式与β系数间的映射关系,实现β系数的预测,并结合Bootstrap方法得到β系数预测结果的置信区间,可为系统B系数的整定提供有力支撑.算例仿真结果验证了所提方法的准确性与鲁棒性.