CN105790262B - 一种基于枚举法的eens等值计算的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于枚举法的EENS等值计算的方法，包括根据电网拓扑结构，区分出内外网，划分出内网、外网及边界的节点集合，并获取所有节点集合内各节点的电力设备参数；构建外网等值网络，并根据电力设备参数，计算出外网等值网络的等值参数，进一步建立含等值网络的拓扑分析模型；将含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；输入可靠性评估参数，并依次枚举内网各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量。实施本发明，在建立等值模型时充分考虑等值前后潮流及灵敏度的一致性，有效保证系统分析和最小切负荷的计算精度，提高可靠性评估的准确性。

Description

一种基于枚举法的EENS等值计算的方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统可靠性评估技术领域，尤其涉及一种基于枚举法的EENS(expected energy not supplied，期望缺供电量)等值计算的方法及系统。
背景技术
新能源的大力发展、电力市场的不断推进以及负荷的不断增长，使得电力系统逐渐发展成为分层分区且各分区之间又紧密联系的互联大电网。随着系统各子网之间相互影响日益增强，在对所研究的子网(即内网)进行分析决策时，必须对互联外网的影响进行有效考虑，但在某些情况下(如技术原因或涉及到行业机密性等问题)，系统子网之间不能共享电网数据，从而造成系统中各子网之间无法进行完备的数据交换。因此，在互联电网分析计算中，既能保留互联子网信息又具有良好保密性能的等值模型得到广泛的应用。
在可靠性指标计算中，潮流和灵敏度是系统分析和最小切负荷计算所需的重要信息，建立等值模型时应充分考虑等值前后潮流及灵敏度的一致性，以保证内网的可靠性指标计算精度及其运行决策的有效性。
然而，现有考虑等值的可靠性指标计算方法通常都只考虑了等值前后潮流的一致性，但没有考虑等值前后灵敏度的一致性，不能有效保证系统分析和最小切负荷的计算精度，从而影响可靠性评估的准确性。如2014年10月于International Conference on PowerSystem Technology发表的“The Fast Reliability Evaluation Method inTransmission Grid Expansion Project Based on Power Flow Tracing and WardEquivalent Method”一文，该文假设外网可靠性指标不变，采用Ward等值方法对外网进行等值，提出了改进的切负荷模型，Ward等值方法能够满足等值前后潮流的一致性，但难以保证灵敏度的一致性。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于枚举法的EENS等值计算的方法及系统，在建立等值模型时充分考虑等值前后潮流及灵敏度的一致性，有效保证系统分析和最小切负荷的计算精度，提高可靠性评估的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于枚举法的EENS等值计算的方法，所述方法包括：
a、根据电网的网络拓扑结构，区分出电网的内网和外网，且进一步划分出电网的内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合，并获取所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数；
b、构建外网等值网络，并根据所述获取到的所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，通过预设的方法计算出所述外网等值网络的等值参数，且进一步根据所述计算出的等值参数，建立含等值网络的拓扑分析模型；
c、将所述建立的含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；
d、在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量。
其中，所述步骤a中的“节点集合内各节点分别对应的电力设备参数”包括各节点间线路的阻抗参数与对地电纳参数，变压器的阻抗参数、对地导纳参数与变比参数，以及各节点的对地导纳参数。
其中，所述步骤b中的“外网等值网络的等值参数”包括边界节点之间的等值支路阻抗、边界节点与等值发电机节点之间的等值阻抗、等值发电机节点之间的等值阻抗、等值对地支路导纳和等值负荷。
其中，所述步骤c具体包括：
根据所述建立的含等值网络的拓扑分析模型，确定与所述外网节点集合及边界节点集合相关联的最小切负荷量的目标函数；
在所述确定的最小切负荷量的目标函数中引入预设的潮流平衡约束条件、内网变量约束条件和节点有功负荷削减量约束条件，得到基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型。
其中，所述步骤d具体包括：
在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数；其中，所述可靠性评估参数包括内网节点集合中各节点所含元件个数，以及所含元件中各可用元件的可用率与各不可用元件的不可用率；
确定系统状态的抽样数量为所含元件个数减一，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，得到所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率；
根据所述得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率，计算出期望缺供电量。
本发明实施例还提供了一种基于枚举法的EENS等值计算的系统，所述系统包括：
内外网划分单元，用于根据电网的网络拓扑结构，区分出电网的内网和外网，且进一步划分出电网的内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合，并获取所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数；
外网等值网络构建单元，用于构建外网等值网络，并根据所述获取到的所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，通过预设的方法计算出所述外网等值网络的等值参数，且进一步根据所述计算出的等值参数，建立含等值网络的拓扑分析模型；
内网最小切负荷模型构建单元，用于将所述建立的含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；
可靠性指标计算及输出单元，用于在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量。
其中，所述节点集合内各节点分别对应的电力设备参数包括各节点间线路的阻抗参数与对地电纳参数，变压器的阻抗参数、对地导纳参数与变比参数，以及各节点的对地导纳参数。
其中，所述外网等值网络的等值参数包括边界节点之间的等值支路阻抗、边界节点与等值发电机节点之间的等值阻抗、等值发电机节点之间的等值阻抗、等值对地支路导纳和等值负荷。
其中，所述内网最小切负荷模型构建单元包括：
目标函数确定模块，用于根据所述建立的含等值网络的拓扑分析模型，确定与所述外网节点集合及边界节点集合相关联的最小切负荷量的目标函数；
约束条件优化模块，用于在所述确定的最小切负荷量的目标函数中引入预设的潮流平衡约束条件、内网变量约束条件和节点有功负荷削减量约束条件，得到基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型。
其中，所述可靠性指标计算及输出单元包括：
参数输入模块，用于在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数；其中，所述可靠性评估参数包括内网节点集合中各节点所含元件个数，以及所含元件中各可用元件的可用率与各不可用元件的不可用率；
抽样计算模块，用于确定系统状态的抽样数量为所含元件个数减一，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，得到所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率；
指标输出模块，用于根据所述得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率，计算出期望缺供电量。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、在建立含等值网络的内网可靠性评估拓扑分析模型方面，本发明所采用的外网等值方法不仅能保持等值前后潮流的一致性，还能有效保证等值前后灵敏度一致性，有效提高了含等值网络的内网可靠性评估拓扑分析模型的准确性；
2、相比于现有基于挂机等值理论和Ward等值理论的EENS指标计算方法，本发明所建立的拓扑分析模型可以有效保留等值前后灵敏度的一致性，使得对于最小切负荷等分析更为精确，从而基于枚举法的状态抽样情况下，能够保证EENS指标的有效性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的基于枚举法的EENS等值计算的方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于枚举法的EENS等值计算的方法中外网等值网络的系统结构示意图；
图3为本发明实施例提供的基于枚举法的EENS等值计算的方法中应用场景所对应的IEEE57节点标准测试系统图；
图4为本发明实施例提供的基于枚举法的EENS等值计算的系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种基于枚举法的EENS等值计算的方法，所述方法包括：
步骤S1、根据电网的网络拓扑结构，区分出电网的内网和外网，且进一步划分出电网的内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合，并获取所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数；
具体过程为，通过电网的网络拓扑结构，直接区分出电网的内网和外网，并进一步根据等值前的电网中各节点所属内外网的位置关系，将相应的节点分别划分至内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合中，且统计出所有节点集合中各节点之间的连接关系，同时统计各节点分别对应的电力设备参数。
在本发明实施例中，节点集合内各节点分别对应的电力设备参数包括各节点间线路的阻抗参数与对地电纳参数，变压器的阻抗参数、对地导纳参数与变比参数，以及各节点的对地导纳参数。
步骤S2、构建外网等值网络，并根据所述获取到的所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，通过预设的方法计算出所述外网等值网络的等值参数，且进一步根据所述计算出的等值参数，建立含等值网络的拓扑分析模型；
具体过程为，将外网变换为相应的等值网络(如图2所示)，根据节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，采用现有基于潮流和灵敏度一致性的静态等值方法(即“StaticEquivalent Method Based on Component Particularity Representation andSensitivity Consistency”)计算出外网等值网络的等值参数，从而确定出外网等值网络的等值模型，得到含等值网络的拓扑分析模型。
应当说明的是，含等值网络的拓扑分析模型是由最后得到的等值模型加上原网拓扑结构形成。
在本发明实施例中，外网等值网络的等值参数包括边界节点之间的等值支路阻抗边界节点与等值发电机节点之间的等值阻抗等值发电机节点之间的等值阻抗等值对地支路导纳和等值负荷其中，下标Bi为边界节点编号，Gi为等值发电机节点编号。
步骤S3、将所述建立的含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；
具体过程为，由于外网被等值网络所替代，可根据含等值网络的拓扑分析模型，确定与外网节点集合及边界节点集合相关联的最小切负荷量的目标函数，故等值后最小切负荷量的目标函数可表示为：
式(1)中，Ci为内网或边界节点k的切负荷量，NI,NB分别为内网和边界节点数量；
在最小切负荷量的目标函数(即公式(1))中引入相应的潮流平衡约束条件、内网变量约束条件和节点有功负荷削减量约束条件，可得到基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型。
在本发明实施例中，a、潮流平衡约束条件具体由下述公式(2)和(3)形成：
式(2)和式(3)中：i∈(I,B,eq)，PGi为发电机有功输出，PDi为节点i的负荷有功功率，QGi为发电机无功输出，QDi为节点i的负荷无功功率，Qcri为并联无功补偿注入无功功率，Vi为外部节点高压侧的电压，Vj为外部节点低压侧的电压，Gij为外部节点i和j之间的电导，Bij为外部节点i和j之间的电纳，δij为外部节点i和j之间的相角差，N为等值后全网节点数量，NB为系统原有的节点数，NS为平衡节点。
b、内网变量约束条件具体由下述公式(4)至公式(7)形成：
kItmin≤kIt≤kItmax t＝1,…,NT (4)
PIGimin≤PIGi≤PIGimax i＝1,…,NG (5)
QIGimin≤QIGi≤QIGimax i＝1,…,NG (6)
QIcrimin≤QIcri≤QIcrimax i＝1,…,Ncr (7)
式(4)至(7)中，kIt为内网有载调压变压器LTC变比，kItmin,kItmax为kIt的上下限约束，NT为内网有载调压变压器LTC的个数；PIGi和QIGi为内网发电机输出有功和无功，PIGimin,PIGimax和QIGimin,QIGimax分别是PIGi和QIGi的上下限约束，NG为内网发电机的个数；QIcri为内网并联无功补偿，QIcrimin,QIcrimax为QIcri的上下限约束，Ncr为并联无功补偿设备的个数。
c、节点有功负荷削减量约束条件具体由下述公式(8)形成：
0≤Ck≤PDk k＝1,...,NI+NB (8)
步骤S4、在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量。
具体过程为，完成前述几个步骤后，可进行可靠性指标计算，本发明实施例的可靠性指标为EENS，是指系统在给定时间区间内因发电容量短缺或电网约束造成负荷需求电量削减的期望数，该指标具体实现步骤如下：
步骤S41、在构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数；其中，可靠性评估参数包括内网节点集合中各节点所含元件个数，以及所含元件中各可用元件的可用率与各不可用元件的不可用率；
步骤S42、确定系统状态的抽样数量为所含元件个数减一(即基于N-1原则)，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，得到所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率；
具体为，采用状态枚举法对系统状态i进行抽样，基于N-1原则，通过依次使内网元件逐个故障来获取系统状态，其状态i概率公式如下：
式(9)中，Nf为内网可用元件个数；N为内网总元件个数；Aj表示第j个可用元件的可用率；Uk表示第k个不可用元件的不可用率。基于N-1原则，则每个系统状态i只故障一个元件，即N-Nf为1，使得内网每故障一个元件，即可得到一个系统状态i的概率。
在选择完系统状态后，就需要对系统进行拓扑分析，其任务就是要分析整个系统的节点由线路和变压器连接成多少个子系统，即将有电气联系的节点和支路划分到一个子系统中，并整理出每个子系统的相关数据，以形成电压稳定校正控制分析的输入数据。在系统不解列的情况下，全网为一个系统。对于解列的系统，甩去较小部分的网络，保留大的网络；
根据上述方式可得到，所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率。
步骤S43、根据得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率，计算出期望缺供电量。
具体为，将得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率导入公式(10)中，计算出期望缺供电量，其单位通常用MW·h/a表示，并进一步将该期望缺供电量作为电网可靠性指标输出；其中，公式(10)具体如下：
式(10)中：S为给定时间区间内不能满足负荷需求的系统状态全集；Pi为系统处于状态i的概率；Ci为状态i条件下削减的负荷功率；T为8760h。
如图3所示，对本发明实施例中基于枚举法的EENS等值计算的方法的应用场景做进一步说明：
在图3中，节点3和4节点之间的支路断开，8节点和9节点之间的支路断开。22节点和29节点为边界节点；4-8、18-21节点为外部节点；1-3、9-17、23-28以及30-57节点为内部节点，其中节点1为平衡节点.，因此，等值前的互联网络节点分别划分为外网节点集合E＝{4-8、18-21}，边界节点集合B＝{22、29}和内网节点集合I＝{1-3、9-17、23-28、30-57}。其中，电力设备参数，基准容量为100MW，主要参见IEEE-57标准系统。
采用现有基于潮流和灵敏度一致性的静态等值方法计算外网等值网络的等值参数，包括等值支路阻抗Zeq22、Zeq29和Zeq58，59，等值对地支路导纳和等值负荷PeqL22和PeqL29，具体参数如下表1所示：
表1
基于获得的含等值网络的拓扑分析模型，结合内网(包括边界节点)的电压、发电机及线路功率等约束条件，建立基于潮流、灵敏度及约束一致性等值的内网最小切负荷模型。
考虑潮流平衡约束(公式(2)和公式(3))、内网变量约束(公式(4)、(5)、(6)和(7))以及节点有功负荷削减量约束条件(公式(8))，根据公式(1)可以计算得到系统的最小切负荷量。利用静态等值方法在57节点的网络中，仅考虑1阶事件的状态枚举法，共枚举70个系统状态，其中有3个状态需要进行切负荷，具体参数如下表2所示：
表2
系统状态编号 1 3 32
最小切负荷量 2.5457 0.7888 0.0051
基于N-1原则，通过依次使内网元件逐个故障来获取系统状态，考虑1阶事件的状态枚举法，共枚举70个系统状态，根据公式(9)可得70个系统状态的对应概率，其中切负荷状态1、3、32对应的概率如下表3所示：
表3
系统状态编号 1 3 32
最小切负荷量 0.00403 0.00403 0.00505
通过公式(10)得到，EENS结果(MW·h/a)＝11797，而通过原始全网计算得到EENS＝11889，通过不考虑外网约束的简单挂等值机法得到EENS＝9348，基于ward等值的等值方法得到EENS＝12330。
因此，通过下表4进行误差对比：
表4
表4中，e1表示绝对误差，e2表示相对误差；
从实验结果可知：使用本发明实施例提出的基于枚举法的期望缺供电量等值计算方法后，系统可靠性指标的误差计算结果都非常小。
如图4所示，本发明实施例还提供了一种基于枚举法的EENS等值计算的系统，所述系统包括：
内外网划分单元410，用于根据电网的网络拓扑结构，区分出电网的内网和外网，且进一步划分出电网的内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合，并获取所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数；
外网等值网络构建单元420，用于构建外网等值网络，并根据所述获取到的所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，通过预设的方法计算出所述外网等值网络的等值参数，且进一步根据所述计算出的等值参数，建立含等值网络的拓扑分析模型；
内网最小切负荷模型构建单元430，用于将所述建立的含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；
可靠性指标计算及输出单元440，用于在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量。
其中，所述节点集合内各节点分别对应的电力设备参数包括各节点间线路的阻抗参数与对地电纳参数，变压器的阻抗参数、对地导纳参数与变比参数，以及各节点的对地导纳参数。
其中，所述外网等值网络的等值参数包括边界节点之间的等值支路阻抗、边界节点与等值发电机节点之间的等值阻抗、等值发电机节点之间的等值阻抗、等值对地支路导纳和等值负荷。
其中，所述内网最小切负荷模型构建单元430包括：
目标函数确定模块4301，用于根据所述建立的含等值网络的拓扑分析模型，确定与所述外网节点集合及边界节点集合相关联的最小切负荷量的目标函数；
约束条件优化模块4302，用于在所述确定的最小切负荷量的目标函数中引入预设的潮流平衡约束条件、内网变量约束条件和节点有功负荷削减量约束条件，得到基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型。
其中，所述可靠性指标计算及输出单元440包括：
参数输入模块4401，用于在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数；其中，所述可靠性评估参数包括内网节点集合中各节点所含元件个数，以及所含元件中各可用元件的可用率与各不可用元件的不可用率；
抽样计算模块4402，用于确定系统状态的抽样数量为所含元件个数减一，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，得到所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率；
指标输出模块4403，用于根据所述得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率，计算出期望缺供电量。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
1、在建立含等值网络的内网可靠性评估拓扑分析模型方面，本发明所采用的外网等值方法不仅能保持等值前后潮流的一致性，还能有效保证等值前后灵敏度一致性，有效提高了含等值网络的内网可靠性评估拓扑分析模型的准确性；
2、相比于现有基于挂机等值理论和Ward等值理论的EENS(expected energy notsupplied，期望缺供电量)指标计算方法，本发明所建立的拓扑分析模型可以有效保留等值前后灵敏度的一致性，使得对于最小切负荷等分析更为精确，从而基于枚举法的状态抽样情况下，能够保证EENS指标的有效性和准确性。值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种基于枚举法的EENS等值计算的方法，其特征在于，所述方法包括：
a、根据电网的网络拓扑结构，区分出电网的内网和外网，且进一步划分出电网的内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合，并获取所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数；
b、构建外网等值网络，并根据所述获取到的所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，通过预设的方法计算出所述外网等值网络的等值参数，且进一步根据所述计算出的等值参数，建立含等值网络的拓扑分析模型；
c、将所述建立的含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；
d、在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量；
其中，所述步骤c具体包括：
根据所述建立的含等值网络的拓扑分析模型，确定与所述外网节点集合及边界节点集合相关联的最小切负荷量的目标函数；其中，所述目标函数为式(1)中，Ck为内网或边界节点k的切负荷量，NI,NB分别为内网和边界节点数量；
在所述确定的最小切负荷量的目标函数中引入预设的潮流平衡约束条件、内网变量约束条件和节点有功负荷削减量约束条件，得到基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；其中，所述潮流平衡约束条件具体由下述公式(2)和(3)形成：
式(2)和式(3)中：i∈(I,B,eq)，PGi为发电机有功输出，PDi为节点i的负荷有功功率，QGi为发电机无功输出，QDi为节点i的负荷无功功率，Qcri为并联无功补偿注入无功功率，Vi为外部节点高压侧的电压，Vj为外部节点低压侧的电压，Gij为外部节点i和j之间的电导，Bij为外部节点i和j之间的电纳，δij为外部节点i和j之间的相角差，N为等值后全网节点数量，NB为系统原有的节点数，NS为平衡节点；
其中，所述内网变量约束条件具体由下述公式(4)至公式(7)形成：
kItmin≤kIt≤kItmax t＝1,… ,NT (4)
PIGimin≤PIGi≤PIGimax i＝1,… ,NG (5)
QIGimin≤QIGi≤QIGimax i＝1,… ,NG (6)
QIcrimin≤QIcri≤QIcrimax i＝1,… ,Ncr (7)
式(4)至(7)中，kIt为内网有载调压变压器LTC变比，kItmin,kItmax为kIt的上下限约束，NT为内网有载调压变压器LTC的个数；PIGi和QIGi为内网发电机输出有功和无功，PIGimin,PIGimax和QIGimin,QIGimax分别是PIGi和QIGi的上下限约束，NG为内网发电机的个数；QIcri为内网并联无功补偿，QIcrimin,QIcrimax为QIcri的上下限约束，Ncr为并联无功补偿设备的个数；
其中，所述节点有功负荷削减量约束条件具体由下述公式(8)形成：
0≤Ck≤PDk k＝1,...,NI+NB (8)。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a中的“节点集合内各节点分别对应的电力设备参数”包括各节点间线路的阻抗参数与对地电纳参数，变压器的阻抗参数、对地导纳参数与变比参数，以及各节点的对地导纳参数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤b中的“外网等值网络的等值参数”包括边界节点之间的等值支路阻抗、边界节点与等值发电机节点之间的等值阻抗、等值发电机节点之间的等值阻抗、等值对地支路导纳和等值负荷。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤d具体包括：
在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数；其中，所述可靠性评估参数包括内网节点集合中各节点所含元件个数，以及所含元件中各可用元件的可用率与各不可用元件的不可用率；
确定系统状态的抽样数量为所含元件个数减一，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，得到所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率；
根据所述得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率，计算出期望缺供电量。
5.一种基于枚举法的EENS等值计算的系统，其特征在于，所述系统包括：
内外网划分单元，用于根据电网的网络拓扑结构，区分出电网的内网和外网，且进一步划分出电网的内网节点集合、外网节点集合及边界节点集合，并获取所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数；
外网等值网络构建单元，用于构建外网等值网络，并根据所述获取到的所有节点集合内各节点分别对应的电力设备参数，通过预设的方法计算出所述外网等值网络的等值参数，且进一步根据所述计算出的等值参数，建立含等值网络的拓扑分析模型；
内网最小切负荷模型构建单元，用于将所述建立的含等值网络的拓扑分析模型与预设的约束条件相结合，构建出基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；
可靠性指标计算及输出单元，用于在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，计算出期望缺供电量；
其中，所述内网最小切负荷模型构建单元包括：
目标函数确定模块，用于根据所述建立的含等值网络的拓扑分析模型，确定与所述外网节点集合及边界节点集合相关联的最小切负荷量的目标函数；其中，所述目标函数为式(1)中，Ck为内网或边界节点k的切负荷量，NI,NB分别为内网和边界节点数量；
约束条件优化模块，用于在所述确定的最小切负荷量的目标函数中引入预设的潮流平衡约束条件、内网变量约束条件和节点有功负荷削减量约束条件，得到基于潮流及灵敏度一致性等值的内网最小切负荷模型；其中，所述潮流平衡约束条件具体由下述公式(2)和(3)形成：
式(2)和式(3)中：i∈(I,B,eq)，PGi为发电机有功输出，PDi为节点i的负荷有功功率，QGi为发电机无功输出，QDi为节点i的负荷无功功率，Qcri为并联无功补偿注入无功功率，Vi为外部节点高压侧的电压，Vj为外部节点低压侧的电压，Gij为外部节点i和j之间的电导，Bij为外部节点i和j之间的电纳，δij为外部节点i和j之间的相角差，N为等值后全网节点数量，NB为系统原有的节点数，NS为平衡节点；
其中，所述内网变量约束条件具体由下述公式(4)至公式(7)形成：
kItmin≤kIt≤kItmax t＝1,… ,NT (4)
PIGimin≤PIGi≤PIGimax i＝1,… ,NG (5)
QIGimin≤QIGi≤QIGimax i＝1,… ,NG (6)
QIcrimin≤QIcri≤QIcrimax i＝1,… ,Ncr (7)
式(4)至(7)中，kIt为内网有载调压变压器LTC变比，kItmin,kItmax为kIt的上下限约束，NT为内网有载调压变压器LTC的个数；PIGi和QIGi为内网发电机输出有功和无功，PIGimin,PIGimax和QIGimin,QIGimax分别是PIGi和QIGi的上下限约束，NG为内网发电机的个数；QIcri为内网并联无功补偿，QIcrimin,QIcrimax为QIcri的上下限约束，Ncr为并联无功补偿设备的个数；
其中，所述节点有功负荷削减量约束条件具体由下述公式(8)形成：
0≤Ck≤PDk k＝1,...,NI+NB (8)。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述节点集合内各节点分别对应的电力设备参数包括各节点间线路的阻抗参数与对地电纳参数，变压器的阻抗参数、对地导纳参数与变比参数，以及各节点的对地导纳参数。
7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述外网等值网络的等值参数包括边界节点之间的等值支路阻抗、边界节点与等值发电机节点之间的等值阻抗、等值发电机节点之间的等值阻抗、等值对地支路导纳和等值负荷。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述可靠性指标计算及输出单元包括：
参数输入模块，用于在所述构建出的内网最小切负荷模型中输入可靠性评估参数；其中，所述可靠性评估参数包括内网节点集合中各节点所含元件个数，以及所含元件中各可用元件的可用率与各不可用元件的不可用率；
抽样计算模块，用于确定系统状态的抽样数量为所含元件个数减一，并依次枚举内网节点集合中各节点元件故障进行系统状态抽样计算，得到所需进行切负荷的系统状态，以及所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率；
指标输出模块，用于根据所述得到的所需进行切负荷的系统状态分别对应的最小切负荷量和概率，计算出期望缺供电量。
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CN112633702B (zh) * 2020-12-25 2022-06-14 天津天成恒创能源科技有限公司 一种考虑可再生能源的电力系统可靠性快速评估方法
CN115766189B (zh) * 2022-11-10 2024-05-03 贵州电网有限责任公司 一种多通道隔离安全防护方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102968556A (zh) * 2012-11-08 2013-03-13 重庆大学 一种基于概率分布的配网可靠性判断方法
CN104715423A (zh) * 2015-03-13 2015-06-17 国家电网公司 一种配电网风险与可靠性评估方法
CN105226644A (zh) * 2015-09-23 2016-01-06 重庆大学 基于可用容量一致性的带约束等值方法

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