本发明涉及电力系统调频，具体涉及一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法。
背景技术：
1、随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，电力系统的稳定性和安全性越来越受到关注。为了保证电力系统的稳定运行，需要对电力系统进行调频控制。电力系统调频分为一次调频、二次调频与三次调频，一次调频属于有差调节，指常规机组利用调速器的自动调节来改变有功出力、储能和新能源等并网主体按照快速频率响应以减少频率偏差；二次调频的目的是将频率偏差恢复为零，修改参与该控制过程中发电单元的功率基准，称为自动发电控制(automatic generation control,agc)；三次调频被称为机组有功功率经济分配，根据一天内缓慢变化的持续变动负荷制定发电计划，若机组出力偏离经济运行点则进行功率的经济分配。二次调频可以使电力系统的频率偏差为零，并且各发电单元可以通过参与二次调频获取补偿收益，因此研究电力系统二次调频需求具有重要意义。
2、在电力系统实际运行过程中，电源、负荷、气象和日历特征都会对电网二次调频产生影响：(1)电源的装机规模和出力情况对电网二次调频有着直接影响，例如，当新能源机组占比过大时，电力系统的波动性将加大，当新能源大发时可能导致电网频率偏高，当新能源出力较小时则会导致电网频率偏低，另外常规机组可以稳定控制且具有较大的惯量，对电网的频率有较好的支撑作用，使系统频率保持在额定值附近。(2)负荷水平及变化也会直接影响电网的频率，当负荷突然增加时电网频率会下降，当突然减少时电网频率会上升；(3)温度、风速、辐照度等气象特征一方面会对风力发电和太阳能发电等产生影响，另一方面又会对负荷侧用户用电行为产生影响，从而影响电网频率；(4)节假日、工作日等日历特征会对电网负荷的分布产生影响。例如，在节假日或周末，工业和商业负荷通常会减少，而居民生活负荷可能会增加，这种负荷分布的变化会影响二次调频的运行状况。
3、二次调频里程可以衡量调频服务提供者响应agc指令的情况，某时间段内的总调频里程为该时段内调频服务提供者响应agc控制指令的调整里程之和，agc的控制指令根据区域控制偏差(area control error,ace)得到，当发电单元完全精确响应二次调频需求时，二次调频里程需求可以用ace的绝对值之和表示。
4、目前，估算电力系统二次调频里程需求方法主要包括以下几种：(1)动态模拟，使用电力系统动态模拟软件，对系统频率偏差进行模拟，评估发电机的响应速度和输出功率调节范围，考虑系统的实际运行情况，包括负荷变化、发电机特性等，提供比较真实的二次调频里程需求估算结果，但该种方法建模复杂，且对参数设定的精准度要求较高。(2)基于规划标准的方法，根据电力系统规划标准和指南，直接考虑系统的负荷水平、发电机容量、区域系统特点等因素，采用一些简化的方法估算二次调频里程的需求，但该种方法模型简单、估算较为粗放。(3)基于机器学习的方法，建立发电机、负荷出力等因素与二次调频里程需求之间的关系模型，该种方法可以考虑更多的因素进行预测性分析，但需要大量的数据支持和算法调优，并且训练集不同特征的选择以及机器学习模型的选择对结果存在较大影响。为了考虑更多的关键性影响因素对二次调频里程需求估算的影响，并且可以综合考虑各个模型的预测情况，实现更加高效、准确以及灵活的预测估算效果。因此，本技术考虑电源、负荷、气象以及日历等多种影响因素，利用支持向量机递归特征消除(support vectormachine recursive feature elimination,svm-rfe)方法进行特征选择，筛选出关键性影响因素作为后续机器学习模型的输入特征，基于最终选择的输入特征以及输出值分别训练基于支持向量机、基于bp神经网络以及基于lstm神经网络的二次调频里程需求估算模型，根据预测需求输入所需预测区域最终选择的输入特征得到各模型预测结果，基于集成学习利用层次分析法实现该区域二次调频里程需求估算，提出了一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，实现科学化、高效化地解决电力系统区域二次调频里程需求估算问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，针对电力系统在运行过程中受到电源、负荷、气象以及日历多因素影响下的二次调频里程需求估算问题，提出一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法。
2、本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，步骤如下：
3、(1)获取需要预测区域的历史二次调频里程需求，即区域控制偏差(area controlerror,ace)的历史数据，作为后续模型训练集的输出值；
4、(2)获取上述ace历史数据对应日的气象特征、日历特征、电源特征以及负荷特征，作为后续模型训练集的输入特征；
5、(3)设置需要选择的输入特征数为n，将上述输入特征以及输出值的数据进行归一化，基于支持向量机递归特征消除(support vector machine recursive featureelimination,svm-rfe)进行特征选择，模型初始的输入特征为步骤(2)中所有的输入特征；
6、(4)判断输入特征数是否小于或等于n；若否，则将训练集通过svm模型进行训练，按照权重对特征进行排序，删除权重最小的一个特征，继续进行步骤(4)；若是，剩余特征数量达到阈值，输出最终选择的输入特征进行下一步骤；
7、(5)将最终选择的输入特征作为支持向量机的输入特征，将训练集对应的ace作为输出量，进行基于支持向量机的二次调频里程需求估算模型训练。
8、进一步的，将最终选择的输入特征作为bp神经网络的输入特征，将训练集对应的ace作为输出量，进行基于bp神经网络的二次调频里程需求估算模型训练。
9、进一步的，将最终选择的输入特征作为lstm神经网络的输入特征，将训练集对应的ace作为输出量，进行基于lstm神经网络的二次调频里程需求估算模型训练。
10、进一步的，根据预测需求，分别对支持向量机、bp神经网络以及lstm神经网络输入所需预测区域最终选择的输入特征，分别输出得到二次调频里程需求为acesvm、acebp以及acelstm。
11、进一步的，基于集成学习，利用层次分析法对上述机器学习方法进行权重分配计算，三种机器学习方法对应的权重分别为w1、w2以及w3，则最终该区域的二次调频里程需求aceend为：
12、aceend＝w1acesvm+w2acebp+w3acelstm。
13、进一步的，气象特征包括温度、湿度、风速、辐照度以及降雨量。
14、进一步的，日历特征包括是否为工作日、是否为周末、是否为节假日以及所属季节。
15、进一步的，电源特征包括新能源装机规模、新能源出力、常规机组装机规模以及常规机组出力。
16、进一步的，负荷特征包括负荷曲线。
17、进一步的，基于集成学习，利用层次分析法对上述机器学习方法进行权重分配计算，三种机器学习方法对应的权重分别为w1、w2以及w3，满足w1+w2+w3＝1，则最终该区域的二次调频里程需求aceend为：
18、aceend＝w1acesvm+w2acebp+w3acelstm。
19、本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：
20、1、本发明提出了一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，利用层次分析法，综合考虑了多种机器学习模型的二次调频里程估算模型的预测结果，该方法可以综合多种模型的预测效果，且考虑因素更为全面。
21、2、本发明提出了一种基于支持向量机递归特征消除的二次调频里程需求估算方法，考虑了电源、负荷、气象以及日历等多元特征，并利用svm-rfe模型进行特征选择，筛选出最具关联性的影响因素作为后续模型输入特征，该方法简单、高效且考虑因素全面。
1.一种基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，将最终选择的输入特征作为bp神经网络的输入特征，将训练集对应的ace作为输出量，进行基于bp神经网络的二次调频里程需求估算模型训练。
3.根据权利要求2所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，将最终选择的输入特征作为lstm神经网络的输入特征，将训练集对应的ace作为输出量，进行基于lstm神经网络的二次调频里程需求估算模型训练。
4.根据权利要求3所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，根据预测需求，分别对支持向量机、bp神经网络以及lstm神经网络输入所需预测区域最终选择的输入特征，分别输出得到二次调频里程需求为acesvm、acebp以及acelstm。
5.根据权利要求4所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，基于集成学习，利用层次分析法对上述机器学习方法进行权重分配计算，三种机器学习方法对应的权重分别为w1、w2以及w3，则最终该区域的二次调频里程需求aceend为：
6.根据权利要求1或5所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，气象特征包括温度、湿度、风速、辐照度以及降雨量。
7.根据权利要求1或5所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，日历特征包括是否为工作日、是否为周末、是否为节假日以及所属季节。
8.根据权利要求1或5所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，电源特征包括新能源装机规模、新能源出力、常规机组装机规模以及常规机组出力。
9.根据权利要求1或5所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，负荷特征包括负荷曲线。
10.根据权利要求4所述的基于集成学习的二次调频里程需求估算方法，其特征是，基于集成学习，利用层次分析法对上述机器学习方法进行权重分配计算，三种机器学习方法对应的权重分别为w1、w2以及w3，满足w1+w2+w3＝1，则最终该区域的二次调频里程需求aceend为：
