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申请/专利权人：武汉水院电气有限责任公司;国网四川省电力公司眉山供电公司;三峡大学

摘要：本发明涉及一种基于最大后验概率估计MAP的电力系统短期惯量点预测方法，包括：确定电力系统短期惯量预测输入特征，基于MAP方法对目标层进行重建；引入基于特征向量中心性的SimHash算法来寻找结构相似的层；利用相似层的邻接矩阵来计算共轭先验的参数，通过相似性加权相似层的贡献；构建电力系统短期惯量预测框架，实现预测模型的在线部署与应用。本发明充分利用最大后验概率估计MAP的解释性机制，即使在大量链路缺失的情况下，MAP法也能构建出目标层，对于惯量预测中的输入特征向量进行降维，将高维的特征向量映射成低维的特征向量。从而提高惯量预测的准确性和快速性。

主权项：1.一种基于最大后验概率估计MAP的电力系统短期惯量点预测方法，其特征在于，包括：步骤1，利用广域测量管理系统WAMS收集历史数据，并从中提取与系统惯量预测相关的物理量作为输入特征，构建用于训练预测学习模型的数据集，系统惯量包括传统能源通过同步机旋转产生的转动惯量，以及新能源或储能通过虚拟惯量控制策略提供的虚拟惯量；选取传统能源和新能源的有功出力作为输入特征以及基于数值天气预报的气象数据作为输入特征；其中：样本数据集描述如式1所示，输入样本集每一行与输出样本集相对应： 1；式中，N为样本数量，为第个样本的特征向量，为第个样本对应的预测值，为所包含特征数量，即每一个特征向量为；根据系统有功-频率动态变化中电力系统惯量响应方程式（2），将系统等效惯量理解为由于动能、电磁能、电能、电化学能其中的一种或几种抑制因有功功率扰动引起的系统频率变化的能力；包含传统同步发电机惯量、负荷惯量以及虚拟惯量，表示为式（3）： 2；式中：和分别为系统惯量和系统阻尼；是系统功率变化率；是惯量中心频率偏差； 3；式中：为等效系统惯量；为同步发电机惯量；为负荷惯量；为虚拟惯量；在选取输入特征时考虑系统频率和负荷需求以及传统能源和常见的新能源有功出力；步骤2、确定电力系统短期惯量预测目标层输入特征向量，基于MAP方法对目标层进行重建，并基于特征向量中心性的SimHash算法获取与目标层结构相似的层，具体包括：基于MAP方法对对目标层进行重建是在给定惯量目标层和多层网络中其他层部分信息的情况下估计惯量目标层的邻接矩阵C，具体包括：S1.1、建立最大基于后验的随机模型，先定义有向和无向多层网络的随机模型；为了重建惯量目标层，需要一组参数来描述模型，记为；根据贝叶斯定理，的后验概率为 4；其中是的后验概率，是C在下的似然，是的先验概率，是包含网络所有信息的边际似然；由于是一个常数，所以与与的乘积成正比，因此有： 5；S1.2、对于网络中的任意一对节点，使用来表示节点i和节点j之间的期望链接数；在未加权的网络中，邻接矩阵的条目用0或1表示；由于条目是实数，将惯量目标层的邻接矩阵C解释为一个加权网络；在将任意参数代入式5之前，惯量目标层中的链路是独立同分布的，即节点i和节点j之间的边数不影响节点i和节点k之间的关系；设定任意一对节点之间的链接数是从泊松分布中提取出来的，即；将和代入式（5）可得 6；S1.3、在MAP算法中，需要指定的先验分布；将泊松分布的共轭先验分布代入式（6）中得到 7；其中和分别是伽马分布的形状参数、尺度参数；利用相似层的邻接矩阵来计算共轭先验的参数，通过相似性加权相似层的贡献。

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