一种基于XGBoost算法的电力系统扰动后频率特征预测方法

摘要

本发明提出了一种基于XGBoost算法的电力系统扰动后频率特征预测方法，针对可再生能源的大规模接入以及电网异步互联新格局，一旦出现大功率不平衡问题，容易导致全网的频率大幅度波动，电力系统的频率失稳风险剧增的问题。以及，现有频率稳定分析中采用的时域仿真方法仅适用于频率特性的离线分析，而采用反向传播算法、卷积神经网络算法等方式对电力系统扰动后的安全性进行分析时精度较低、训练时间长、调参困难且稳定性较差的问题。本方法为以电力系统的相关参数作为输入特征，构造XGBoost算法模型，对电力系统扰动后频率特征进行预测，提供了一种基于XGBoost算法的电力系统扰动后频率特征预测方法，本发明为电力系统扰动后频率特征预测提供了新的思路。