本发明属于电力系统运行的稳定性和安全性领域，特别涉及一种基于安全域的风电最大接纳能力预测方法及系统。
背景技术：
1、高比例新能源电网中，新能源波动的随机性导致了发电功率的不稳定，增加了电网供电系统的不确定性，为电网安全运行带来了潜在风险。电网供需不平衡最直接表现是频率变化，当频率超过电网所规定的范围时，会有发电机退出运行或者引发低频减载来保证系统的安全运行。
2、现有技术中，对多电源接入大电网的频率稳定量化评价，传统调度方法依赖安全稳定后校验，即先以系统运行的经济性为目标，制定出候选的调度计划，然后借助潮流计算、特征值分析、时域仿真等方法，对相应运行方式进行安全稳定校核，仅能在给定负荷预测的基础上，针对特定的调度方式，判断系统是否能满足网络安全约束。在每小时的安全稳定校验中，对于一种预想事故，受风电波动性、间歇性与不确定性的影响，存在数量巨大的可能运行状态(即数量巨大的待选节点注入向量)。若要求电力系统调度运行人员每天对次日的调度方案进行如此规模的数值仿真意味着巨大的工作量，实施效率低。因此，亟需可有效考虑安全稳定约束的调度运行理论与方法。此外，在电力系统中，系统频率是一个虚拟的集成概念，用来表征系统的平均频率。对于一个大型互联电网，系统局部频率的变化以及相应的越线风险无法被准确地预测，但针对每一台发电机都进行频率预测又不切实际。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于安全域的风电最大接纳能力预测方法及系统，在电力系统日常调度工作中有效计及系统的小扰动稳定、暂态稳定等复杂的网络安全约束，保证大规模风电并网后电力系统的安全稳定运行。
2、本发明采用如下的技术方案。
3、本发明提出了一种基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，包括：
4、步骤1，根据输电网络结构，以最大节点电压、最小节点电压和最大支路电流对应的临界功率注入变量构造功率注入边界条件，作为安全域的边界，获得输电网络中的功率注入空间中的安全域；
5、步骤2，建立时序生产模拟模型，其中，以可再生能源的最大消耗量作为模型的目标函数，以潮流约束、旋转备用约束、常规机组出力约束、常规机组爬坡约束、机组最小启停时间约束、新能源出力约束作为时序生产模拟模型的出力联合约束，以机组启停机运行状态逻辑约束作为时序生产模拟模型的控制约束；
6、步骤3，基于功率注入空间中的安全域选择关键时间断面下的运行约束；基于时序生产模拟模型，以关键时间断面下的运行约束、出力联合约束和控制约束构成联合约束条件，在联合约束条件下对时序生产模拟模型的目标函数进行求解，以所得的解作为风电最大接纳能力预测结果。
7、优选地，步骤1包括：
8、步骤1.1，根据输电网络结构，建立考虑潮流运行约束的安全域；
9、步骤1.2，基于考虑潮流运行约束的安全域，建立任意节点的电压幅值增量模型和任意线路的电流幅值增量模型；
10、步骤1.3，基于节点的电压幅值增量模型和线路的电流幅值增量模型，以最大节点电压、最小节点电压和最大支路电流对应的临界功率注入变量构造功率注入边界条件；
11、步骤1.4，对功率注入边界条件归一化处理；
12、步骤1.5，以归一化处理后的功率注入边界条件作为安全域的边界，获得输电网络中的功率注入空间中的安全域。
13、优选地，步骤1.3中，节点i的电压幅值增量模型δvi满足如下关系式：
14、
15、式中，aik和bik是雅可比矩阵j求出的系数，δpk、δqk分别为各节点的有功功率的变化量和无功功率变化的变化量，k为各节点编号，n是节点集。
16、优选地，步骤1.3中，线路l的电流幅值增量模型满足如下关系式：
17、
18、式中，|il|为求取向量il模的函数，δ|il|2为电流il的变化量，clk和dlk是行向量sl和矩阵aij求出的系数，sl∈r1×4是一个由节点i电压相角θi、节点j电压相角θj、节点i电压幅值vi和节点j电压幅值vj的一阶导数组成的行向量，aij是由雅可比矩阵j-1中的向量组成的矩阵，δp、δq分别为有功功率矢量p的变化量、无功功率矢量q的变化量，r为实数集。
19、优选地，步骤1.5中，输电网络中的功率注入空间中的安全域，满足如下关系式：
20、
21、式中，ω为安全域，x为有功功率矢量和无功功率矢量组成的集合，k、i均为各节点编号，n、b分别是节点集和分支集，和均为超平面系数，上标v、v、i分别对应最大节点电压、最小节点电压和最大支路电流，pk、qk分别为各节点的有功功率和无功功率。
22、优选地，在考虑电网安全的情况下，时序生产模拟模型的目标函数f，表示如下：
23、
24、式中，tn为时序生产模拟的运行总时间；piw(t)为t时刻系统可消纳的总风电功率；pis(t)为t时刻系统可消纳的总光伏功率。
25、优选地，机组启停机运行状态逻辑约束如下所示：
26、
27、式中，
28、ek(t)为第k个机组在t时刻的运行状态的0-1变量，ek(t)等于1时表示t时刻第k个机组处于运行状态，ek(t)等于0时表示t时刻第k个机组处于停机状态；
29、fk(t)为第k个机组在t时刻的启动状态的0-1变量，fk(t)为1时表示t时刻第k个机组正在执行启动操作，fk(t)为0时表示t时刻第k个机组不在执行启动操作；
30、gk(t)为第k个机组在t时刻的停机状态的0-1变量，gk(t)为1时表示t时刻第k个机组正在执行停止操作，gk(t)为0时表示t时刻第k个机组不在执行停止操作。
31、优选地，机组最小启停时间约束，如下所示：
32、
33、式中，trun、tshut分别为机组的最小持续运行时间和最小持续停机时间。
34、优选地，步骤3包括：
35、步骤3.1，忽略运行约束下，对时序生产模拟模型进行仿真，以获得时间断面运行点；
36、步骤3.2，若时间断面运行点均在功率注入空间的安全域中，则以时间断面作为关键时间断面，若时间断面中存在t时刻运行点不在功率注入空间的安全域中，则以t时刻作为关键时间断面；
37、步骤3.3，在关键时间断面下，联合求解时序生产模拟模型和运行约束，获得最优运行点。
38、本发明还提出了一种基于安全域的风电最大接纳能力预测系统，包括：
39、安全域构造模块，时序生产模拟模型模块，预测模块；
40、安全域构造模块，用于根据输电网络结构，以最大节点电压、最小节点电压和最大支路电流对应的临界功率注入变量构造功率注入边界条件，作为安全域的边界，获得输电网络中的功率注入空间中的安全域；
41、时序生产模拟模型模块，用于建立时序生产模拟模型，其中，以可再生能源的最大消耗量作为模型的目标函数，以潮流约束、旋转备用约束、常规机组出力约束、常规机组爬坡约束、机组最小启停时间约束、新能源出力约束作为时序生产模拟模型的出力联合约束，以机组启停机运行状态逻辑约束作为时序生产模拟模型的控制约束；
42、预测模块，用于基于功率注入空间中的安全域选择关键时间断面下的运行约束；基于时序生产模拟模型，以关键时间断面下的运行约束、出力联合约束和控制约束构成联合约束条件，在联合约束条件下对时序生产模拟模型的目标函数进行求解，以所得的解作为风电最大接纳能力预测结果。
43、本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明提出的基于安全域的风电最大接纳能力评估方法，对新能源涉网特性诊断识别，可实现高比例新能源场站的运行的稳定性与安全性的量化监控，有效评估交直流混联、多电源接入大电网的情况下，电网对于波动的运行管控能力，提升电力系统的稳定性与安全性，形成良性循环。
1.一种基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
8.根据权利要求5所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
9.根据权利要求1所述的基于安全域的风电最大接纳能力预测方法，其特征在于，
10.一种基于安全域的风电最大接纳能力预测系统，其特征在于，包括：
