CN105896545B - 一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法 - Google Patents

一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,其方法为:首先以潮流不收敛或功角振荡发散为事故链的终止条件,扫描全网连锁故障事故链。再建立表征各事故链影响程度的多维指标体系,包括电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标,采用灰色综合评价方法对各事故链的影响进行定量评价。最后,结合事故链影响综合评价指标及事故链各环节的预测指标,定义并计算线路重要性指标,根据指标排序结果完成分布式潮流控制器推荐选址。本发明将灰色综合评价引入到事故链的影响分析中,符合电网事故链样本数量少的特征,可为分布式潮流控制器的前期规划选址提供参考。

Description

一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法
技术领域
本发明属于柔性交流输电领域,涉及一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法。
背景技术
在无任何潮流控制装置的系统中,电网潮流主要根据系统输电线路等的阻抗函数而自然分布,较之于高阻抗输电线路,低阻抗输电线路将承担更大的系统潮流。但这种自然形成的、不受控制的潮流分布一般并不是系统运行所希望的潮流分布,并可能会给系统的运行带来输送能力不足、传输损耗大、电压越限,甚至系统稳定破坏等一系列问题。为改善系统潮流分布,人们提出了采用电力电子技术改造升级现有线路的思路和方案,也就是柔性交流输电系统(Flexible AC Transmission System,FACTS),来达到控制系统潮流、提高系统稳定水平和输电能力目的。然而,集中式的大型FACTS设备结构复杂、占地面积大、一次性投资成本高,对日常运维人员的要求也较高,且目前其控制保护系统、电力电子器件和冷却系统等的可靠性也还有待进一步提高。因此,将输电线路采用的大容量FACTS装置小型化、低成本化、可移动化,使其功能更全面、结构更简单、应用更方便是未来FACTS技术发展的一个重要方向,分布式潮流控制器技术(D-FACTS)即为实现这一目标的理想选择。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题,本发明目的是在于提供了一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,通过灰色综合评价定量分析各事故链对电网的影响程度,再结合事故链各环节的预测指标定义了线路重要性指标,通过指标排序结果即可获知分布式潮流控制器的推荐安装线路。
为了解决上述问题,本发明所采取的技术方案是:
一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:根据电网发电、负荷、网架结构、运行方式数据,扫描获取全网连锁故障事故链;
步骤二:建立表征各事故链对电网影响程度的多维指标体系,包括电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;
步骤三:采用灰色综合评价方法,对各事故链的多维指标体系进行定量分析,形成事故链影响综合评价指标;
步骤四:结合事故链影响综合评价指标及事故链各环节的预测指标,计算线路重要性指标并排序;
步骤五:根据线路重要性指标排序完成分布式潮流控制器选址,对于指标数值高的线路优先安装。
前述基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,其特征在于,步骤二中,全网连锁故障事故链集合L={L1,L2,...,Ln},n为事故链数量;对于第i条事故链mi为事故链Li的总环节数。事故链Li对电网的影响指标xi=(xvi,xfi,xηi,xβi),其中,电压偏移指标xvi、频率偏移指标xfi、潮流均衡度指标xηi和有功负荷损失率指标xβi的计算公式分别如下:
vimax、vimin、viN分别为事故链Li对应工况下的节点电压最大值、节点电压最小值和节点额定电压;
fi为事故链Li对应工况下的系统频率,fN为额定频率50Hz;
pi为事故链Li工况下的剩余线路条数,为线路ui的负载率,为所有线路负载率的平均值;
Ploss_i为事故链Li工况下的有功负荷损失量、Ptotal为系统连锁故障前的总有功功率;
前述基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,其中,步骤三中,灰色综合评价的最优指标集x0=(xv0,xf0,xη0,xβ0),其中xv0、xf0、xη0和xβ0分别为电网无故障时,最优潮流工况下的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;
前述基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,其特征在于,步骤四中,线路k的重要性指标为Ik,计算公式如下:
其中,当线路k为事故链Li的第qi环节时,Fic_max为事故链Li第c环节的预测指标最大值;当线路k不属于事故链Li时,ρik=0;ai为事故链Li对应的灰色综合评价指标。
本发明所达到的有益效果:本发明公开了一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,由灰色综合评价结果表征各事故链对电网的影响程度,由事故链各环节预测指标的累乘表征线路的开断风险,两者相结合建立了线路重要性指标。其物理意义为,若某线路在事故链中的环节越靠前、在各事故链中出现的次数越多、事故链对电网的影响越大,则该线路越重要。通过在重要线路上安装分布式潮流控制器,可以有效的阻隔电网连锁故障的发展进程,降低电网失稳的风险。
附图说明
图1是本发明实施流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,分析流程如下:
(1)步骤一:根据电网发电、负荷、网架结构、运行方式数据,扫描获取全网连锁故障事故链L={L1,L2,L3},其中,事故链L1由线路k1、k3、k6组成,且各级的预测指标最大值分别为F11、F12、F13;事故链L2由线路k2、k6组成,且各级的预测指标最大值分别为F21、F22;事故链L3由线路k5、k3、k7组成,且各级的预测指标最大值分别为F31、F32、F33
(2)步骤二:建立表征各事故链对电网影响程度的多维指标体系如下:
其中,各指标计算公式如下:
电压偏移指标:
vimax、vimin、viN分别为事故链Li对应工况下的节点电压最大值、节点电压最小值和节点额定电压;
其中,xv0、xf0、xη0和xβ0分别为电网无故障时,最优潮流工况下的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;xv1、xf1、xη1和xβ1,xv2、xf2、xη2和xβ2,xv3、xf3、xη3和xβ3分别对应于第1、2、3个评价对象工况下的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;
rij表示第i个评价对象与第j个最优指标之间的灰色关联系数计算如下:
频率偏移指标:
fi为事故链Li对应工况下的系统频率,fN为额定频率50Hz;
潮流均衡度指标:
pi为事故链Li工况下的剩余线路条数,为线路ui的负载率,为所有线路负载率的平均值;
有功负荷损失率指标:
Ploss_i为事故链Li工况下的有功负荷损失量、Ptotal为系统连锁故障前的总有功功率;
(3)步骤三:采用灰色综合评价方法,对各事故链的多维指标体系进行定量分析,最优指标集x0=(xv0,xf0,xη0,xβ0),其中xv0、xf0、xη0和xβ0分别为电网无故障时,最优潮流工况下的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;
根据最优指标集和各评价对象的指标,构建原始数据矩阵,并对其进行均值无量纲化处理,得:
构建各对象与最优指标集间的评价矩阵:
其中,第i个评价对象与第j个最优指标之间的灰色关联系数计算如下:
其中,ξ∈[0 1]为分辨系数,为两级最小差,为两级最大差。
假设各指标的重要程度相同,则权重矩阵为:
W=(0.25 0.25 0.25 0.25)
最后,计算灰色关联度矩阵,即灰色综合评价结果:
A=W×RT=(a1a2a3),,其中RT表示各对象与最优指标集间的评价矩阵R的转置。
(4)步骤四:结合事故链影响综合评价指标及事故链各环节的预测指标,定义线路k的重要性指标为Ik,计算公式如下:
其中,当线路k为事故链Li的第qi环节时,Fic_max为事故链Li第c环节的预测指标最大值;当线路k不属于事故链Li时,ρik=0;ai为事故链Li对应的灰色综合评价指标;
根据上述定义,可得事故链中各线路的重要性指标计算如下:
Ik1=F11\a1
Ik3=(F11F12\a1)+(F31F32\a3)
Ik6=(F11F12F13\a1)+(F21F22\a2)
Ik2=F21\a2
Ik5=F31\a3
Ik7=F31F32F33\a3
(5)步骤五:根据线路重要性指标排序为k6>k3>k5>k1>k2,对于指标数值高的线路优先安装,则可得分布式潮流控制器选址方案。
基于上述,本发明公是首先以潮流不收敛或功角振荡发散为事故链的终止条件,扫描全网连锁故障事故链。再建立表征各事故链影响程度的多维指标体系,包括电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标,采用灰色综合评价方法对各事故链的影响进行定量评价。最后,结合事故链影响综合评价指标及事故链各环节的预测指标,定义并计算线路重要性指标,根据指标排序结果完成分布式潮流控制器推荐选址。本发明将灰色综合评价引入到事故链的影响分析中,符合电网事故链样本数量少的特征,可为分布式潮流控制器的前期规划选址提供参考。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种基于事故链模型的分布式潮流控制器选址方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:全网连锁故障事故扫描;根据电网发电、负荷、网架结构、运行方式数据,扫描获取全网连锁故障事故链;
步骤二:建立事故链影响的多维指标体系;建立表征各全网连锁故障事故链对电网影响程度的多维指标体系,包括电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;
其中,全网连锁故障事故链集合L={L1,L2,...,Ln},n为事故链数量;对于第i条事故链mi为事故链Li的总环节数;事故链Li对电网的影响指标xi=(xvi,xfi,xηi,xβi),其中,电压偏移指标xvi、频率偏移指标xfi、潮流均衡度指标xηi和有功负荷损失率指标xβi的计算公式分别如下:
<mrow> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>{</mo> <mrow> <mo>|</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </mrow> </msub> </mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>|</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mrow> <mo>|</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </mrow> </msub> </mrow> <msub> <mi>v</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>|</mo> </mrow> <mo>}</mo> </mrow>
vimax、vimin、viN分别为事故链Li对应工况下的节点电压最大值、节点电压最小值和节点额定电压;
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fi为事故链Li对应工况下的系统频率,fN为额定频率50Hz;
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pi为事故链Li工况下的剩余线路条数,为线路ui的负载率,为所有线路负载率的平均值;
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Ploss_i为事故链Li工况下的有功负荷损失量、Ptotal为系统连锁故障前的总有功功率;
步骤三:灰色综合评价;采用灰色综合评价方法对各事故链影响的多维指标体系进行定量分析,形成事故链影响综合评价指标;
步骤四:计算线路重要性指标;结合事故链影响综合评价指标及事故链各环节的预测指标,计算线路重要性指标并排序;
步骤五:指标排序确定安装线路;根据线路重要性指标排序完成分布式潮流控制器选址,对于指标数值高的线路优先安装;
步骤三中,灰色综合评价的最优指标集x0=(xv0,xf0,xη0,xβ0),其中xv0、xf0、xη0和xβ0分别为电网无故障时,最优潮流工况下的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;
步骤四中,线路k的重要性指标为Ik,计算公式如下:
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其中,当线路k为事故链Li的第qi环节时,Fic_max为事故链Li第c环节的预测指标最大值;当线路k不属于事故链Li时,ρik=0;ai为事故链Li对应的事故链影响综合评价指标;
步骤三中,根据最优指标集和各事故链对电网的影响指标,构建原始数据矩阵,并对其进行均值无量纲化处理,得:
<mrow> <mi>X</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mn>0</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mn>0</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mn>0</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mn>0</mn> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>v</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>f</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;eta;</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
构建事故链与最优指标集间的评价矩阵R:
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其中,xv0、xf0、xη0和xβ0分别为电网无故障时,最优潮流工况下的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标;xv1、xf1、xη1和xβ1,xv2、xf2、xη2和xβ2,xvn、xfn、xηn和xβn分别对应于第1、2、n个事故链的电压偏移指标、频率偏移指标、潮流均衡度指标和有功负荷损失率指标,n为事故链的数量;
rij表示第i个事故链与第j个最优指标之间的灰色关联系数计算如下:
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mi>i</mi> </munder> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mi>j</mi> </munder> <mrow> <mo>|</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>&amp;xi;</mi> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mi>i</mi> </munder> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mi>j</mi> </munder> <mrow> <mo>|</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>&amp;xi;</mi> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mi>i</mi> </munder> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mi>j</mi> </munder> <mrow> <mo>|</mo> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> </mrow> </mtd> <mtd> <mfenced open = "(" close = ")"> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mo>,</mo> <mn>4</mn> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中,ξ∈[0 1]为分辨系数,为两级最小差,为两级最大差;x0j表示最优潮流工况下的第j个最优指标,xij表示第i个评价对象的第j个指标;设各指标的重要程度相同,则权重矩阵为:
W=(0.25 0.25 0.25 0.25)
最后,计算灰色关联度矩阵,即事故链影响综合评价指标结果A:
A=W×RT=(a1 a2 … an),其中,RT表示事故链与最优指标集间的评价矩阵R的转置。
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