CN111311008B - 交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及*** - Google Patents

交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及*** Download PDF

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Abstract

本公开公开了一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及***，包括：构建TTC快速评估模型的原始特征集；基于未来一段时间的电网拓扑结构和预测信息，生成TTC快速评估模型的训练样本集；基于SDAE和ELM建立TTC快速评估模型；生成未来态运行场景，基于TTC快速评估模型和启发式搜索方法，计算为保证***安全所需的预防控制措施类型；根据电网所处的运行状态类别和所需的预防控制措施类型，对运行场景进行分层分级预警。基于深度学习技术，能够快速进行动态安全风险态势的滚动预警，最终的分层分级预警结果能够更全面的反映***运行状态的安全性，并且能对下一步的预防控制决策提供有效的指导信息。

Description

交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及***
技术领域
本公开属于电力***动态安全风险预警领域，尤其涉及一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及***。
背景技术
随着大容量HVDC输电技术的应用，现代电力***已经成为交直流混联大电网。交流***的局部短路故障可能会引发HVDC发生连续换相失败或者闭锁，进而在交流***中造成大范围潮流转移和巨大功率缺额，破坏整个***的安全性。安全风险态势前瞻预警是保障电网安全运行的关键技术之一，能够提前对未来可能出现的运行场景进行动态安全分析并识别出高风险运行场景，为预防控制预留出充足的时间并提供有价值的决策信息。由于电网互联和电力电子技术的应用，电网规模显著增大，元件的数学模型更加复杂。时域仿真所需要的计算量显著增加，难以满足在线应用的计算时间要求。同时，大量可再生能源发电被接入电网中，由于其出力的不确定性，电网未来时刻的运行场景数目显著增加，这进一步增加了前瞻预警的难度。
针对安全风险态势前瞻预警问题，主要有基于严重度函数的预警方法、基于负荷损失量的预警方法和基于控制代价的预警方法三类。基于严重度函数的预警方法中，严重度函数的类型和参数由调度员主观设定，预警结果的工程含义不足。基于负荷损失量的预警方法中，负荷损失量指标无法为后续的预防控制提供有价值的决策信息。基于控制代价的预警方法首先分析不同控制措施类型所具有的控制代价，然后根据为了保证***安全所需要采取的控制措施类型对运行场景进行预警分级，既具有明确的工程含义，又能为预防控制提供有价值的决策信息。
然而，发明人发现现有的基于控制代价的预警方法至少存在以下不足：(1)HVDC功率调制是交直流混联电网中重要的调控措施之一，但现有的预警分级策略中没有包含该措施。(2)考虑动态安全约束后，现有预警方法的计算速度难以满足在线应用的快速性要求。(3)根据安全性约束的满足情况，电力***的运行状态分为正常安全状态、正常不安全状态和紧急状态等多种类别，现有的预警分级结果无法反映这些信息。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及***。将可用输电能力(available transfer capability，ATC)作为交直流混联电网的安全裕度指标，利用深度学习技术快速评估计及动态安全约束的可用输电能力；考虑电网所处的运行状态类别和为了保证***安全所需的预防控制措施类型，实现分层分级预警。在线应用时，滚动获取负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和可用的预防控制资源信息，更新预警计算结果，实现滚动预警。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
第一方面，本公开提供一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，包括：
采用堆叠降噪自动编码器和极限学习机构建TTC快速评估模型，利用训练样本集对TTC快速评估模型进行训练；
根据获取的电网负荷功率和新能源出力的预测信息，生成未来态运行场景；
根据训练后的TTC快速评估模型，结合启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型；
根据电网所处的运行状态类型和预防控制措施类型，对未来态运行场景进行分层分级预警；
滚动获取电网负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和最新预防控制资源信息，更新预警计算结果，实现滚动预警。
第二方面，本公开提供一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警***，包括：
TTC快速评估模型建立模块，被配置为采用堆叠降噪自动编码器和极限学习机构建TTC快速评估模型，利用训练样本集对TTC快速评估模型进行训练；
运行场景集合生成模块，被配置为根据获取的电网负荷功率和新能源出力的预测信息，生成未来态运行场景；
控制代价计算模块，被配置为根据训练后的TTC快速评估模型，结合启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型；
预警分级模块，被配置为根据电网所处的运行状态类型和预防控制措施类型，对未来态运行场景进行分层分级预警；
预警结果滚动更新模块，其被配置为滚动获取电网负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和最新预防控制资源信息，更新预警计算结果，实现滚动预警。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
(1)本公开合理分析了HVDC功率调制的控制代价的特点，并将该措施加入到预警分级策略中，增加了预警分级结果的合理性。
(2)本公开利用深度学习技术建立TTC快速评估模型，能够同时考虑多类动态安全约束快速计算给定运行场景的TTC；由于避免了时域仿真，能够快速计算出计及动态安全约束的安全风险态势预警结果。
(3)本公开同时考虑了电网所处的运行状态类别和所需的控制代价，提出了分层分级预警体系；相比与原有基于控制代价的预警方法，能够更全面的反映***运行状态的安全性，并且具有明确的工程意义。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法流程图；
图2为本公开实施例1提供的TTC快速评估模型的结构图；
图3为本公开实施例1提供的分层分级预警示意图；
图4为本公开实施例1提供的基于所需的预防控制措施类型的预警等级计算流程图；
图5为本公开实施例1提供的预警结果滚动更新流程图；
图6为本公开实施例2提供的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警***示意图。
具体实施方式：
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，包括：
S1：采用堆叠降噪自动编码器和极限学习机构建TTC快速评估模型，利用训练样本集对TTC快速评估模型进行训练；
S2：根据获取的电网负荷功率和新能源出力的预测信息，生成未来态运行场景；
S3：根据训练后的TTC快速评估模型，结合启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型；
S4：根据电网所处的运行状态类型和预防控制措施类型，对未来态运行场景进行分层分级预警；
S5：滚动获取电网负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和最新预防控制资源信息，更新预警计算结果，实现滚动预警。
所述步骤S1中，根据与最大输电能力(total transfer capability，TTC)有关的运行方式特征和预防控制措施调控变量构建TTC快速评估模型的原始特征集，所述原始特征集包括负荷有功、发电机有功、风电有功、HVDC有功、发电机有功调整量、HVDC功率调制量和切负荷量。
TTC快速评估模型的输入特征需要包括影响TTC的所有因素。假定负荷功率因数和风电功率因数为常数，负荷有功、发电机有功、风电有功和HVDC有功被选择为代表运行方式的特征；另外，由于预防控制措施能够提高***的TTC，所以预防控制决策变量也被选择为输入特征。
所以输入特征集应包括：负荷有功、发电机有功、风电有功、HVDC有功和预防控制决策变量；考虑的典型预防控制决策变量包括：发电机有功调整量、HVDC功率调制量和切负荷量；模型的输出为特定场景下考虑所有预想事故后的TTC。
所述步骤S1中，TTC快速评估模型由堆叠降噪自动编码器(stacked denoisingautoencoder，SDAE)和极限学习机(extreme learning machine，ELM)构成，SDAE用于特征抽取以获得原始特征的高阶特征表达，ELM用于建立高阶特征与TTC间的非线性映射关系，其结构图如图2所示。
深度学习利用深层网络结构从原始输入特征提取出高阶抽象特征，能够提高后续回归器的准确性，作为一种典型的深度学习模型，SDAE在面对实际数据时具有更好的稳定性和鲁棒性。因此，SDAE被用于在TTC快速评估模型中进行特征提取。
(1)SDAE由降噪自动编码器(denoising autoencoder，DAE)经过栈式堆叠构成，DAE的模型结构与自动编码器相同，但DAE在训练时首先对样本数据加入噪声信息，以提取出更具鲁棒性的特征表达。
DAE的激活函数采用sigmoid函数，代价函数L的表达式为：
Figure BDA0002389036670000071
式中：x为输入数据向量；z为对x加入噪声后经过重构的结果向量；λ为正则化系数；n1为权值的数目；wi(1≤i≤n1)为DAE中待优化的权值。
(2)回归器采用极限学习机ELM，其代价函数为：
Figure BDA0002389036670000072
式中：C1为惩罚系数；Y为训练样本的标签向量；J为隐藏层的输出向量；we是ELM的输出权重向量。
令，Le对we的导数为0，最优的we，即we*的表达式为：
Figure BDA0002389036670000073
式中：h是ELM隐藏层神经元的数目；Ih是维度为h的单位矩阵。
所述步骤S1中，训练样本集构建过程为：
(a)获取未来一段时间的负荷功率波动区间、风电功率波动区间和网络拓扑；
(b)生成无标签样本，负荷功率和风电功率在波动区间内随机变化，发电机功率由预定义的调度原则进行计算，预防控制决策变量在预定义的波动区间内随机变化；
(c)计算无标签样本的TTC，使用连续潮流校验静态安全约束，使用时域仿真校验动态安全约束。
所述步骤S1中，TTC快速评估模型的训练过程为：
(a)将SDAE的每个隐藏层分解为一个独立的DAE，使用所有训练样本对SDAE进行逐层的无监督训练；
(b)SDAE训练完成后，将其提取出的高阶特征作为新的样本特征，使用所有训练样本对ELM进行有监督训练。
所述步骤S3中，ATC代表了在满足一定的安全约束条件下，一个物理输电网络中剩余的输电能力，其被定义为：
ATC＝TTC-ETC-CBM-TRM，
式中，CBM是容量效益裕度；TRM是输电可靠性裕度。对于一个***，CBM和TRM一般被预定义为一个常数，所以在进行ATC计算时没有进行考虑。
***的安全性通过ATC裕度指标进行表征，其被定义为ATC和ETC的比值。为了保证***的安全运行，需要满足的ATC裕度约束为：
Figure BDA0002389036670000081
其中，m为预先给定的最小裕度值。
所述步骤S3中，利用启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型具体过程为：
(1)近似计算所有控制量对于ATC裕度的控制灵敏度，首先给控制变量一个微小的增量，然后通过TTC评估模型计算TTC的变化量，进而计算ATC裕度的变化量；
(2)超过给定灵敏度阈值的所有控制变量都朝着增大ATC裕度的方向被调整；
(3)对控制变量进行越限检查，如果一个控制变量超过预先设定的限值，则将其设置为对应的上限或下限值；
(4)检查是否满足搜索终止条件，如果满足任一条件，则搜索过程终止。
其中，考虑的终止条件包括：a)一个可用的控制方案被搜索出；b)达到最大的迭代次数；c)在进行控制灵敏度计算后，所有控制变量的灵敏度都没有超过给定的灵敏度阈值。
所述步骤S4中，分层分级预警示意图如图3所示。在预想事故集给定后，如果***满足ATC裕度约束，则处于正常安全状态；如果因为静态安全约束的限制，***不满足ATC裕度约束，则处于正常静态不安全状态；如果因为动态安全约束的限制，***不满足ATC裕度约束，则处于正常动态不安全状态；如果***在事故前的静态运行点就出现了静态安全约束不满足的现象，则处于紧急状态。
根据***所处的运行状态类别进行第一层次的预警分级，按照严重度递增的顺序，分级原则为：
无需预警：***处于正常安全状态；
I级预警：***处于正常静态不安全状态；
II级预警：***处于正常动态不安全状态；
III级预警：***处于紧急状态。
第一层次的预警分级结束后，如果***没有处于正常安全状态，则进行第二层次的预警分级，根据为了满足ATC裕度约束所需要的预防控制措施类型进行预警分级。考虑区域内的发电机功率调度、跨区域的HVDC功率调制和切负荷三类预防控制措施；一般情况下，区域内的功率调度不改变区域间的功率传输计划，具有较低的控制代价；切负荷能够导致显著的经济损失和负面的社会影响，具有最高的控制代价。基于以上分析，按照严重度递增的顺序，分级原则为：
1级预警：需要采取区域内的发电机功率调度；
2级预警：需要采取跨区域的HVDC功率调制；
3级预警：需要采取切负荷；
4级预警：仅通过可用的预防控制措施，无法使ATC裕度约束得到满足。
基于所需的预防控制措施类型的预警等级计算流程图如图4所示。最优潮流(OPF)被用于计算为了满足安全约束条件所需要的控制措施，但是由于ATC受到动态安全约束的限制，直接在OPF模型中表达ATC裕度约束非常困难。因此，利用启发式搜索方法计算第二层次的预警等级，图4中的关键环节是考虑特定的预防控制措施，搜索能够满足ATC裕度约束的预防控制决策方案。
所述步骤S5中，预警结果滚动更新流程图如图5所示。滚动预警的流程为：
(1)当负荷功率和新能源出力的预测信息滚动更新后，获取这些最新的预测信息和最新的预防控制资源信息；
(2)基于最新的预测信息生成待预警的未来态运行场景集合；
(3)对于待预警的未来态运行场景，计算该场景第一层次的预警分级结果；
(4)计算该场景第二层次的预警分级结果；
(5)对原有的预警结果进行滚动更新；
(6)如果预测信息还会再次滚动更新，则进行等待；否则，滚动预警流程结束。
电力***实际运行时，负荷功率和新能源出力的预测信息会隔间一定的时间进行滚动更新，可用的预防控制资源也会不断变化。负荷功率和新能源出力的预测信息会随着滚动更新变得更加准确，不确定性逐渐降低。基于这些更新后的预测信息进行预警计算，也能够提高预警结果的准确性。当负荷功率和新能源出力的预测信息滚动更新后，本实施例基于最新的预测信息，结合最新的预防控制资源信息，更新原有的预警结果，实现滚动预警。
实施例2
如图6所示，本实施例提供一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警***，包括：
TTC快速评估模型建立模块，被配置为采用堆叠降噪自动编码器和极限学习机构建TTC快速评估模型，利用训练样本集对TTC快速评估模型进行训练；
控制代价计算模块，被配置为根据训练后的TTC快速评估模型，结合启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型；
预警分级模块，被配置为根据电网所处的运行状态类型和预防控制措施类型，对未来态运行场景进行分层分级预警。
预警结果滚动更新模块，其被配置为滚动获取负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和最新预防控制资源信息，重复进行预警计算，更新预警结果，实现滚动预警。
所述TTC快速评估模型建立模块还包括：
预测信息获取子模块，其被配置为：获取未来一段时间的网络拓扑、负荷预测区间、新能源出力预测区间和预防控制调控量的变动区间等信息。
训练样本集生成子模块，其被配置为：根据相关预测信息，生成大量可能的运行场景，并计算对应的TTC数值，生成训练样本集。
所述训练样本集生成子模块中，训练样本集生成包括：
(1)获取未来一段时间的负荷功率波动区间、风电功率波动区间和网络拓扑；
(2)生成无标签样本，负荷功率和风电功率在波动区间内随机波动，发电机功率由预定义的调度原则进行计算，预防控制决策变量在预定义的波动区间内随机变化；
(3)计算无标签样本的TTC，使用连续潮流校验静态安全约束，使用时域仿真校验动态安全约束。
所述TTC快速评估模型建立模块中，TTC快速评估模型的训练过程为：
(1)将SDAE的每个隐藏层分解为一个独立的DAE，使用所有训练样本对SDAE进行逐层的无监督训练；
(2)SDAE训练完成后，将其提取出的高阶特征作为新的样本特征，使用所有训练样本对ELM进行有监督训练。
所述控制代价计算模块中，ATC代表了在满足一定的安全约束条件下，一个物理输电网络中剩余的输电能力，其被定义为：
ATC＝TTC-ETC-CBM-TRM，
式中，CBM是容量效益裕度；TRM是输电可靠性裕度。对于一个***，CBM和TRM一般被预定义为一个常数，所以在进行ATC计算时没有进行考虑。
***的安全性通过ATC裕度指标进行表征，其被定义为ATC和ETC的比值。为了保证***的安全运行，需要满足的ATC裕度约束为：
Figure BDA0002389036670000131
其中，m为预先给定的最小裕度值。
所述控制代价计算模块中，启发式搜索方法的具体包括：
(1)近似计算所有控制量对于ATC裕度的控制灵敏度，首先给控制变量一个微小的增量，然后通过TTC评估模型计算TTC的变化量，进而计算ATC裕度的变化量。
(2)超过给定灵敏度阈值的所有控制变量都朝着增大ATC裕度的方向被调整。
(3)对控制变量进行越限检查，如果一个控制变量超过预先设定的限值，则将其设置为对应的上限或下限值。
(4)检查是否满足搜索终止条件，如果满足任一条件，则搜索过程终止。
考虑的终止条件包括：a)一个可用的控制方案被搜索出；b)达到最大的迭代次数；c)在进行控制灵敏度计算后，所有控制变量的灵敏度都没有超过给定的灵敏度阈值。
所述预警分级模块中，根据***所处的运行状态类别进行第一层次的预警分级，按照严重度递增的顺序，分级原则为：
无需预警：***处于正常安全状态；
I级预警：***处于正常静态不安全状态；
II级预警：***处于正常动态不安全状态；
III级预警：***处于紧急状态。
第一层次的预警分级结束后，如果***没有处于正常安全状态，则进行第二层次的预警分级，根据为了满足ATC裕度约束所需要的预防控制措施类型进行预警分级。考虑区域内的发电机功率调度、跨区域的HVDC功率调制和切负荷三类预防控制措施。一般情况下，区域内的功率调度不改变区域间的功率传输计划，具有较低的控制代价；切负荷能够导致显著的经济损失和负面的社会影响，具有最高的控制代价。
基于以上分析，按照严重度递增的顺序，分级原则为：
1级预警：需要采取区域内的发电机功率调度；
2级预警：需要采取跨区域的HVDC功率调制；
3级预警：需要采取切负荷；
4级预警：仅通过可用的预防控制措施，无法使ATC裕度约束得到满足。
所述预警结果滚动更新模块中，滚动预警的流程为：
(1)当负荷功率和新能源出力的预测信息滚动更新后，获取这些最新的预测信息和最新的预防控制资源信息；
(2)基于最新的预测信息生成待预警的未来态运行场景集合；
(3)对于待预警的未来态运行场景，计算该场景第一层次的预警分级结果；
(4)计算该场景第二层次的预警分级结果；
(5)对原有的预警结果进行滚动更新；
(6)如果预测信息还会再次滚动更新，则进行等待；否则，滚动预警流程结束。
电力***实际运行时，负荷功率和新能源出力的预测信息会隔间一定的时间进行滚动更新，可用的预防控制资源也会不断变化。负荷功率和新能源出力的预测信息会随着滚动更新变得更加准确，不确定性逐渐降低。基于这些更新后的预测信息进行预警计算，也能够提高预警结果的准确性。当负荷功率和新能源出力的预测信息滚动更新后，本实施例基于最新的预测信息，结合最新的预防控制资源信息，更新原有的预警结果，实现滚动预警。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，包括：
采用堆叠降噪自动编码器和极限学习机构建TTC快速评估模型，利用训练样本集对TTC快速评估模型进行训练；
根据获取的电网负荷功率和新能源出力的预测信息，生成未来态运行场景；
根据训练后的TTC快速评估模型，结合启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型；
根据电网所处的运行状态类型和预防控制措施类型，对未来态运行场景进行分层分级预警；
滚动获取电网负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和最新预防控制资源信息，更新预警计算结果，实现滚动预警；
所述训练样本集构建过程为：
获取未来一段时间的负荷功率波动区间、风电功率波动区间和网络拓扑；
生成无标签样本，负荷功率和风电功率在波动区间内随机变化，发电机功率由预定义的调度原则进行计算，预防控制决策变量在预定义的波动区间内随机变化；
计算无标签样本的TTC，使用连续潮流方法校验静态安全约束，使用时域仿真方法校验动态安全约束；
所述TTC快速评估模型的训练过程为：
将堆叠降噪自动编码器的每个隐藏层分解为一个独立的降噪自动编码器，使用所有训练样本对堆叠降噪自动编码器进行逐层的无监督训练；
堆叠降噪自动编码器训练完成后，将其提取出的高阶特征作为新的样本特征，使用所有新的训练样本对极限学习机进行有监督训练。
2.如权利要求1所述的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，根据与TTC有关的电网运行方式特征和预防控制措施调控变量构建TTC快速评估模型的原始特征集，所述原始特征集包括负荷有功、发电机有功、风电有功、HVDC有功、发电机有功调整量、HVDC功率调制量和切负荷量。
3.如权利要求1所述的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，所述TTC快速评估模型中，堆叠降噪自动编码器用于特征提取以获得原始特征的高阶特征表达，极限学习机用于建立高阶特征与TTC间的非线性映射关系，TTC快速评估模型的输出为特定运行场景下考虑所有预想事故后的最大输电能力。
4.如权利要求1所述的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，ATC裕度定义为ATC和现存输电协议ETC的比值，需要满足的ATC裕度约束为：
Figure FDA0002946903940000021
其中，m为预先给定的最小裕度值。
5.如权利要求1所述的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型具体过程为：
计算所有控制变量对于ATC裕度的控制灵敏度，即初始化控制变量，通过TTC快速评估模型计算TTC的变化量，进而计算ATC裕度的变化量；
超过给定控制灵敏度阈值的所有控制变量都朝增大ATC裕度的方向被调整；
对控制变量进行越限检查，如果一个控制变量超过预先设定的限值，则将该控制变量设置为对应的上限或下限值；
判断是否满足搜索终止条件，如果满足搜索终止条件，则搜索过程终止。
6.如权利要求1所述的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，所述滚动预警的具体流程为：
当电网负荷功率和新能源出力的预测信息滚动更新后，获取最新的预测信息和最新预防控制资源信息；
基于最新的预测信息生成待预警的未来态运行场景集合；
对于待预警的未来态运行场景集合，分别计算该场景第一层次和第二层次的预警分级结果；
对原有的预警结果进行滚动更新，如果预测信息再次滚动更新，则进行等待；否则，滚动预警流程结束。
7.如权利要求1所述的交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法，其特征在于，所述分层分级预警的具体流程为：
根据电网所处的运行状态类型进行第一层次的预警分级，按照严重度递增的顺序，划分的等级包括：无需预警、I级预警、II级预警和III级预警，
第一层次的预警分级结束后，如果电网没有处于等级为无需预警的正常安全状态时，则进行第二层次的预警分级，根据为了满足ATC裕度约束所需要的预防控制措施类型进行预警分级，分级原则为：
1级预警：需要采取区域内的发电机功率调度；
2级预警：需要采取跨区域的HVDC功率调制；
3级预警：需要采取切负荷；
4级预警：仅通过可用的预防控制措施，无法使ATC裕度约束得到满足。
8.一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警***，其特征在于，包括：
TTC快速评估模型建立模块，被配置为采用堆叠降噪自动编码器和极限学习机构建TTC快速评估模型，利用训练样本集对TTC快速评估模型进行训练；
运行场景集合生成模块，根据获取的电网负荷功率和新能源出力的预测信息，生成未来态运行场景；
控制代价计算模块，被配置为根据训练后的TTC快速评估模型，结合启发式搜索方法，计算为满足ATC裕度约束所需的预防控制措施类型；
预警分级模块，被配置为根据电网所处的运行状态类型和预防控制措施类型，对未来态运行场景进行分层分级预警；
预警结果滚动更新模块，其被配置为滚动获取电网负荷功率最新预测信息、新能源出力最新预测信息和最新预防控制资源信息，更新预警计算结果，实现滚动预警；
所述训练样本集构建过程为：
获取未来一段时间的负荷功率波动区间、风电功率波动区间和网络拓扑；
生成无标签样本，负荷功率和风电功率在波动区间内随机变化，发电机功率由预定义的调度原则进行计算，预防控制决策变量在预定义的波动区间内随机变化；
计算无标签样本的TTC，使用连续潮流方法校验静态安全约束，使用时域仿真方法校验动态安全约束；
所述TTC快速评估模型的训练过程为：
将堆叠降噪自动编码器的每个隐藏层分解为一个独立的降噪自动编码器，使用所有训练样本对堆叠降噪自动编码器进行逐层的无监督训练；
堆叠降噪自动编码器训练完成后，将其提取出的高阶特征作为新的样本特征，使用所有新的训练样本对极限学习机进行有监督训练。
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