(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 202111442485.6 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 中国电力科 学研究院有限公司 地址 100192 北京市海淀区清河小营东路 15号 申请人 国网上海市电力公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 向玮华　周佩朋　李亚楼　宋瑞华　 项祖涛　刘涛　韩亚楠　张铭　 王晓晖　费斐　黄阮明　宋天立　 戚宇辰　 (74)专利代理 机构 北京工信联合知识产权代理 有限公司 1 1266 专利代理师 夏德政(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于机器学习的新能源振荡预测和辅助决 策方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器学习的新能源 振荡预测和辅助决策方法及系统， 包括： 获取新 能源并网系统的多组历史数据， 所述历史数据包 括存在关联关系的历史气象数据、 历史运行数据 和历史系统阻尼； 根据所述多组历史数据进行拟 合， 确定系统阻尼评估模型； 根据系统阻尼评估 模型新能源并网系统当前的运行数据和当前的 气象数据， 确定当前的系统阻尼； 当当前的系统 阻尼小于 预设阻尼阈值时， 确定所述新能源并网 系统发生振荡； 进行辅助决策确定切机方案， 以 根据所述切机方案对所述新能源并网系统的运 行方式进行优化。 本发明的方法根据阻尼确定是 否发生振荡， 避免了对复杂系统进行详细仿真建 模， 能够为工程中准确掌握新能源并网系统的振 荡特性提供技术支撑。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115271147 A 2022.11.01 CN 115271147 A 1.一种基于 机器学习的新能源 振荡预测和辅助决策 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取新能源 并网系统的多组历史数据， 所述历史数据包括存在关联关系的历史气象数 据、 历史运行 数据和历史系统阻尼； 根据所述多组历史数据进行拟合， 确定系统阻尼评估 模型； 根据所述系统阻尼评估模型、 所述新能源并网系统当前的运行数据和当前的气象数 据， 确定当前的系统阻尼； 当所述当前的系统阻尼小于预设阻尼阈值时， 确定所述 新能源并 网系统发生振荡； 进行辅助决策确定切机方案， 以根据 所述切机方案对所述新能源 并网系统 的运行方式 进行优化。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述气象数据， 包括： 各新能源场站的风 速、 风向、 光照强度和温度； 所述运行数据包括： 各新能源场站中新能源机组的开机台数、 并网开关状态和电网强 弱程度。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述多组存在 关联关系的历史气 象数据、 历史运行 数据和历史系统阻尼进行拟合， 确定系统阻尼评估 模型， 包括： 利用如下方式计算各组历史数据中的历史气象数据和历史运行数据对应的系统阻尼 的估计值,包括： 利用如下方式确定系统 阻尼评估模型的决策树的参数， 从而确定系统 阻尼评估模型， 包括： 其中， FK(xi)为第i组历史数据中的系统阻尼的估计值； K为决策树的数量； T(xi； mk)表示 决策树， mk是决策树的参数， k为决策树的序号； 为决策树 的参数mk的估值； L( ·)表示均 方根误差； xi＝[xi1， xi2， xi3，……， xim]， xi是第i组历史数据中的历史气象数据和历史运行 数据,xi中的每个元素都表示一个影响因素， m为气象数据和运行数据中影响因素的总个 数； N表示获取的历史数据组数； yi表示xi对应的第i组历史数据中的历史系统阻尼。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当确定所述新能源并网系统发生振荡时， 将所述系统 阻尼模型线性化为代理模型， 根 据所述代理模型确定不同因素对系统阻尼的影响程度； 其中， 所述代理模型的形式如下： 其中， G(z)为当前的系统阻尼； ωi所述线性代理模型中第i个影响因素的权重值， 用于 反映第i个影响因素对系统阻尼的影响程度； zi为第i个影响因素； ω0为模型参数； M为影响 因素的数量。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述进行辅助决策确定切机方案， 以根据 所述切机方案对所述 新能源并 网系统的运行 方式进行优化， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115271147 A 2根据不同因素对系统 阻尼的影响程度的正负， 确定与振荡正相关的因素， 并基于所述 与振荡正相关的因素中对系统阻尼的影响程度最大的因素确定切机方案， 并根据所述切机 方案对所述 新能源并 网系统的运行 方式进行优化， 以增强系统阻尼。 6.一种基于 机器学习的新能源 振荡预测和辅助决策系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据获取单元， 用于获取新能源并网系统的多组历史数据， 所述历史数据包括存在关 联关系的历史气象数据、 历史运行 数据和历史系统阻尼； 模型确定单 元， 用于根据所述多组历史数据进行拟合， 确定系统阻尼评估 模型； 阻尼确定单元， 用于根据所述系统 阻尼评估模型、 所述新能源并网系统当前的运行数 据和当前的气象数据， 确定当前的系统阻尼； 振荡确定单元， 用于当所述当前的系统 阻尼小于预设阻尼阈值时， 确定所述新能源并 网系统发生振荡； 辅助决策单元， 用于进行辅助决策确定切机方案， 以根据所述切机方案对所述新能源 并网系统的运行 方式进行优化。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 在所述数据获取单元和所述阻尼确定单 元， 所述气象数据， 包括： 风速、 风向、 光照强度和温度； 所述运行数据包括： 各新能源场站中新能源机组的开机台数、 并网开关状态和电网强 弱程度。 8.根据权利要求6所述的系统， 其特征在于， 所述模型确定单元， 根据所述多组存在关 联关系的历史气象数据、 历史运行数据和历史系统阻尼进行拟合， 确定系统阻尼评估模型， 包括： 利用如下方式计算各组历史数据中的历史气象数据和历史运行数据对应的系统阻尼 的估计值,包括： 利用如下方式确定系统 阻尼评估模型的决策树的参数， 从而确定系统 阻尼评估模型， 包括： 其中， FK(xi)为第i组历史数据中的系统阻尼的估计值； K为决策树的数量； T(xi； mk)表示 决策树， mk是决策树的参数， k为决策树的序号； 为决策树的参数mk的估值； L( ·)表示均 方根误差； xi＝[xi1， xi2， xi3，……， xim]， xi是第i组历史数据,xi中的每个元素都表示一个影 响因素， m为气象数据和运行数据中影响因素的总个数； N表示获取的历史数据组数； yi表示 xi对应的第i组历史数据中的历史系统阻尼。 9.根据权利要求6所述的系统， 其特 征在于， 所述系统还 包括： 影响程度确定单元， 用于当确定所述新能源并网系统发生振荡时， 将所述系统 阻尼模 型线性化为代理模型， 根据所述代理模型确定不同因素对系统阻尼的影响程度； 其中， 所述代理模型的形式如下： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115271147 A 3