申请/专利权人：湖南大学

申请日：2021-12-03

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114358382B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/18;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/46;G06N20/20;G06N5/01;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.05.03#实质审查的生效;2022.04.15#公开

摘要：本发明公开了一种电力系统等效惯量概率预测方法、装置、产品及存储介质，利用CatBoost集成学习算法构建系统等效惯量的点预测模型，建立输入特征‑系统等效惯量之间的非线性映射关系；采用非参数核密度估计建立各时段预测误差概率密度函数，结合系统等效惯量点预测结果，进而得到待预测时刻系统等效惯量的概率密度函数和任意置信水平下的预测区间，实现对惯量变化不确定性区间的动态估计，为电网运行方式人员提供更为全面的概率统计信息，对在合理风险水平下安排电力系统运行与调控计划具有重要意义。

主权项：1.一种电力系统等效惯量概率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，构建电力系统等效惯量点预测数据集，将所述预测数据集划分成训练数据集和测试数据集；基于CatBoost集成学习模型构建短期电力系统等效惯量预测器；所述等效惯量点预测数据集包括输入特征和对应的输出，所述输出即电力系统等效惯量值；所述输入特征包括测试样本的风电输出功率预测值，负荷预测值，测试样本所在日节假日类型变量，测试样本对应当日时刻t以及第k-1日和第k-2日在时刻t-1、t和t+1时刻的电力系统等效惯量值；其中，k为当前日；1≤t≤24；S2、利用所述训练数据集训练所述电力系统等效惯量预测器；S3、将所述测试数据集中测试样本的输入数据输入到训练好的电力系统等效惯量预测器中，预测电力系统等效惯量值，即得到点预测结果，统计所述点预测结果的预测误差；S4、利用所述预测误差构建电力系统等效惯量预测误差概率密度函数；S5、任意给定α，在置信度1-α下，根据预测误差累积分布函数，结合点预测结果，计算得到满足置信水平为1-α的置信区间[Li,Ui]，获得系统等效惯量的波动区间；0＜α＜1。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 电力系统等效惯量概率预测方法、装置、产品及存储介质

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