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摘要：本发明提出一种基于全景过程化量测的深度聚合电网建模方法，针对分散、分布的可再生能源发电大量并入配电网，使输电、配电潮流流向不清晰，导致传统电网统筹调控时将上级电网等效为“源”，下级电网等效为“荷”的等值方法失效的问题，本发明在全景量测环境下，提出了深度聚合电网概念、模型及其应用。首先，给出了聚合厂站的概念及两种类型聚合厂站“源”“荷”特性辨识方法；其次，推导了两种类型聚合厂站的模型，此基础上，基于聚合电网概念，提出了深度聚合电网模型及其求解方法。通过对实际电网的仿真验证，表明了所提方法的有效性。

主权项：1.一种基于全景过程化量测的深度聚合电网建模方法，其特征在于：将聚合厂站归结为两类：第一类是位于聚合电网始端或终端的发电厂、变电站，第二类是位于不同聚合电网之间的发电厂、变电站；对于第一类聚合厂站，通过该厂站配置的广域量测，包括t时刻的电压相量和电流相量实施快速的戴维南等值计算： 或者其中，表示t时刻的戴维南等值电势；表示t时刻的戴维南等值阻抗；计算得到和后，数值上： 或者依据发电机和负荷的惯例，若式3满足，则表示该厂站显示电源特性，对外有输送电能的可能；若式4满足，则表示该厂站显示负荷特性，需要吸收电能；对于第二类聚合厂站，每一可观测点按相同等值方向，根据式1～4分别计算并叠加，判断第二类聚合厂站显示的“源”“荷”特性；对于第一类聚合厂站，对式1两边分别乘以电流相量得： 式5中包含了三项，第一项表示发电厂内发电机、无功源发出的功率；第二项表示发电厂内消耗的功率，由戴维南等值原理可知，戴维南等值阻抗表示发电厂内发电机内阻抗、变压器阻抗、负荷等值阻抗及其它阻抗总和；第三项表示流出发电厂的功率；结合发电厂内的主动量和被动量，将式5中的第一项、第二项表示为： 其中，Nk表示发电厂k内的发电机总数；表示发电机i在t时刻输出的有功和无功功率；表示可投切无功补偿设备在t时刻输出的无功功率；表示发电厂k内t时刻的有功和无功负荷；表示发电厂k内t时刻元器件上消耗的有功功率和无功功率；将式6代入式5中，得到： 式7中的实际上就是聚合厂站k流入聚合电网的有功功率和无功功率即： 将式8代入式7中，有： 将式9展开，表示为有功功率和无功功率的形式为： 由此，式10就是第一类聚合厂站模型；对于第二类聚合厂站，设联络站s中某可观测点k在t时刻判断出联络站s及其关联电网所显示的“源”“荷”特性，不妨设显示负荷特性，对式2戴维南等值方程两边同乘电流相量的共轭得： 其中，表示联络站s及其关联电网在t时刻发出的功率；表示联络站s及其关联电网在t时刻消耗的功率；表示可观测点k在t时刻注入功率；设联络站s除可观测点k外还有m个可观测点，并分别对关联的m个电网进行戴维南等值，同样可以判断出该m个电网显示的电源或负荷特性，设均显示负荷特性，对m个戴维南等值方程两边同乘电流相量的共轭，获得类似式11方程，由式11减去该m个方程得： 对于联络站来说，可观测点上的电流相量都可观测，因此式12中的m个可观测点可以归算至可观测点k侧电流相量： 其中，表示可观测点i的电流相量，为系数；将式13代入式12整理得： 式14形式与式11相同，含义相似，即表示联络站内发出的功率；表示联络站内负荷消耗的功率；表示外部支援的功率，将其表示为主动量和被动量为： 其中，Ns表示联络站内发电机总数；表示联络站t时刻无功补偿提供的无功功率；表示联络站内的负荷功率；表示联络站内的功率损耗；将式15代入式14中形成第二类聚合厂站模型： 将聚合厂站模型融合输电线路进行聚合，形成深度聚合电网模型：设某聚合电网中发电机总数为NG，无功补偿装置总数为NC，负荷总数为ND，输电线路总数为NL，根据聚合厂站模型，将聚合电网看成广义聚合厂站，可得该聚合电网在t时刻的深度聚合模型为： 其中，和分别表示深度聚合电网流入或流出的有功功率和无功功率；表示发电机i在t时刻发出的有功功率；表示负荷i在t时刻的有功功率；表示输电线路i在t时刻的有功功率损耗；表示发电机i在t时刻发出的无功功率；表示无功补偿设备i在t时刻发出的无功功率；表示负荷i在t时刻的无功功率；表示输电线路i在t时刻的无功功率损耗；通过建立有功损耗和无功损耗与包括聚合厂站及深度聚合电网的聚合的内部发电、负荷之间的关系，以进行聚合厂站和或深度聚合电网模型求解：设某聚合总有功网损PL和总无功网损QL为： 其中，PLi和QLi分别为式17～18中不失一般性去掉时刻t的有功、无功损耗；设某聚合内的节点总数为N，含参考节点，则该聚合的有功无功网损可以表示为：SL＝PL+jQL＝ITZTI*20其中，SL表示复功率损耗；I表示节点注入电流相量的列向量，IT为其转置，I*为其共轭；Z表示节点阻抗矩阵，ZT为其转置；将式20中的节点注入电流相量分解成电源和负荷两部分可得：I＝IG+ID21其中，IG表示电源节点注入电流相量的列向量；ID表示负荷节点注入电流相量的列向量；根据负荷节点i注入电流IDi与系统总负荷的线性非一致性可知：IDi＝kiIDS+Ii022其中，IDS表示聚合内所有负荷节点电流相量和；ki表示线性系数；Ii0表示随机常数；在聚合中，节点主要由电源性节点和负荷性节点构成，因而具有如下等式： 其中，ND和NG与前述含义一致；IGi表示电源性节点i注入的电流相量；将式23代入式22中得： 进而将式24表示为矩阵形式为：ID＝-KIG+I025其中，K表示由kii＝1,2,…,ND组成得系数矩阵；I0表示由Ii0i＝1,2,…,ND组成的列向量；将式25代入式21得：I＝E-KIG+I026其中，E表示单位矩阵；式26中的IG表示发电机节点注入电流相量的列向量，其元素IGi可以表示为： 其中，PGi和QGi分别表示节点i注入的有功功率和无功功率；Vi*表示节点i的电压相量共轭；表示节点i的复功率共轭；AGi表示线性化复系数；Ai0表示复偏置量；将式27表示为矩阵形式得： 其中，AG表示复系数矩阵；表示由节点复功率共轭组成的矩阵；A0表示由节点偏置量Ai0构成的复偏置量矩阵；将式28代入式26中，得： 其中，I′0＝E-KA0+I0；将式29代入式20中得： 展开得： 其中，PG和QG分别表示发电机节点有功功率、无功功率列向量，上标T表示转置；其它参数为： 其中，上标*表示共轭；由式31可见，对于任意时刻t聚合内部的总有功网损和总无功网损可以表示为发电机有功功率、无功功率及其参数的表达，简记为： 其中，f1·和f2·分别表示式31中的函数；ξt和ζt为参数；根据多次历史潮流数据，利用深度学习方法回归得到式33中的参数ξt和ζt，对于未来t+Δt时刻来说，深度聚合电网进行调控的模型为：

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