一种电力系统概率潮流计算方法及系统

1.一种电力系统概率潮流计算方法，其特征在于，包括：获取潮流样本，其中，所述潮流样本包括源荷数据与对应电力系统拓扑结构数据；利用预先训练的SDAE潮流模型对所述潮流样本进行计算得到对应所述潮流样本的潮流结果，统计分析所述潮流结果得到概率潮流结果；其中，所述SDAE潮流模型为预先利用目标源荷数据与对应目标电力系统拓扑结构数据进行SDAE模型训练得到的模型；所述电力系统拓扑结构数据包括电力系统中各支路断开前后各节点的电压之差。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取潮流样本，包括：利用蒙特卡洛法对电力系统的风速、光照辐射度、负荷与电力系统拓扑结构数据进行抽样，得到潮流样本。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练的SDAE潮流模型对所述潮流样本进行计算得到对应所述潮流样本的潮流结果之前，还包括：对所述潮流样本进行归一化处理；则所述利用预先训练的SDAE潮流模型对所述潮流样本进行计算得到对应所述潮流样本的潮流结果，包括：利用预先训练的SDAE潮流模型对所述潮流样本进行计算得到潮流样本输出结果；对所述潮流样本输出结果进行反归一化处理，得到对应所述潮流样本的潮流结果。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述潮流样本进行归一化处理，包括：利用z-score方法对所述潮流样本进行归一化处理。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先训练的SDAE潮流模型对所述潮流样本进行计算得到对应所述潮流样本的潮流结果之后，还包括：利用所述潮流结果中的已知数据对所述潮流结果进行校正。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：构造目标源荷特征向量与目标电力系统拓扑结构特征向量作为样本输入特征向量；利用预设模型确定所述样本输入特征向量的目标潮流结果，将所述目标潮流结果作为样本输出特征向量；将所述样本输入特征向量与所述样本输出特征向量作为训练样本进行SDAE模型训练，得到所述SDAE潮流模型。 7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述样本输入特征向量与所述样本输出特征向量作为训练样本进行SDAE模型训练，得到所述SDAE潮流模型，包括：将所述样本输入特征向量与所述样本输出特征向量作为训练样本；利用所述样本输入特征向量进行SDAE模型无监督训练，得到无监督训练结果；利用所述样本输入特征向量与所述样本输出特征向量对所述无监督训练结果进行有监督微调，得到所述SDAE潮流模型。 8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述样本输入特征向量与所述样本输出特征向量作为训练样本进行SDAE模型训练，包括：将所述样本输入特征向量与所述样本输出特征向量作为训练样本；利用z-score方法对所述训练样本进行归一化处理；利用归一化处理后的所述训练样本进行SDAE模型训练。 9.一种电力系统概率潮流计算系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取潮流样本，其中，所述潮流样本包括源荷数据与对应电力系统拓扑结构数据；计算模块，用于利用预先训练的SDAE潮流模型对所述潮流样本进行计算得到对应所述潮流样本的潮流结果，统计分析所述潮流结果得到概率潮流结果；其中，所述SDAE潮流模型为预先利用目标源荷数据与对应目标电力系统拓扑结构数据进行SDAE模型训练得到的模型；所述电力系统拓扑结构数据包括电力系统中各支路断开前后各节点的电压之差。