CN106972481B - 规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其为基于概率统计法的量化评估方法,包括针对分布式光伏和电动汽车的运行特性建立配电网安全性评估指标体系、通过概率统计法、蒙特卡洛抽样法和三点估计法对各项指标建立概率模型、通过优序图法和熵权法计算复合权重,再通过基于模糊物元分析法的安全性量化评估方法,将指标模型和复合权重相结合确定安全性评估的最终结果等步骤。本发明解决了分布式装置并网造成的随机性和波动性的问题;概率模型的搭建更适用于处理实际问题;计算效率大幅提高;安全性评估分析的结果量化为具体的数值,更为直观,便于后期分析和优化。
Description
技术领域
本发明涉及有源配电网安全监测技术领域,具体涉及一种规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法。
背景技术
传统配电网是无源电网,潮流方向从配电变压器母线单向流入各个负荷节点,潮流计算、设备保护、系统监测与调整相对比较简单。而分布式光伏电源从固定节点接入配电侧后,系统变成有源环网,负荷同时接收从配电变和光伏节点输送而来的电能,各节点电压随着接入光伏容量的不同产生相应变化,线路功率可能出现倒流现象等等,线路参数的复杂变化给系统的安全稳定运行带来巨大潜在威胁。其中起决定性作用的一个因素就是光伏的出力情况,由于太阳能光伏发电随机性强、能量密度低、受天气地域环境等众多因素的影响明显,导致光伏出力波动性大,进而影响节点电压和线路电流的随机变化,节点电压的过度抬高会导致电压偏移容许范围,还会引起电压波动及闪变等。除此之外,分布式光伏并网还可能带来计划外孤岛运行等问题,严重影响孤岛系统关联区域的供电质量,不仅影响配电网的安全运行,也会降低供电可靠性。随着分布式光伏电源接入规模的不断增大、其发电力度在系统中的渗透率不断提高,它对配电网调峰调频、规划调度等方面将产生越来越明显的影响。
近年来,电动汽车得到快速发展。电动汽车一方面在充电时从电网获取电能,另一方面在放电时向电网馈送电能,这种模式被称为V2G模式。对电力系统而言,合理协调电动汽车的储能放电行为,可以实现对电网的有利调控。太阳能光伏发电这种随机性、波动性较强的分布式电源的大规模接入配电网,导致系统输出功率具有较大波动性,电动汽车的可中断负荷特性可以对分布式电源接入所产生的波动进行平衡。电动汽车虽然不像光伏受光照等天气因素影响大,但受人为因素影响同样具有复杂的随机性和波动性,规模化充电设施接入有源配电网,使得有源配电网的安全监控更为复杂。
电力系统的安全性是要求电力系统中的所有电气设备在不超过它们所允许的电压、电流和频率的条件下运行,不仅在正常运行情况下如此,在事故情况下也应该如此。它反映了系统在短时间里持续供电的能力。目前对输电侧的安全性分析相对比较成熟,但对配电网的安全性分析还不够完善,且对接入分布式装置(包括光伏、规模化充电设施等)后的配电网安全性评估方法的研究更为缺乏。常见的配电侧的安全性分析通常着力于建立安全性分析指标体系,不能提出一个相对综合的评估方法;而常见的评估方法通常只能静态地分析配电网某一时刻的安全程度,没有考虑到安全性问题具有动态、时变的属性,因此这类静态评估结果对电网规划无法提出有实用价值的建议。
发明内容
本发明的目的是:针对现有技术中存在的问题,提供一种基于概率统计法的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,解决规模化充电设施接入有源配电网后对配电系统整体安全性的评估难题,通过评估分析分布式装置对配电网安全性的影响,提出最优规划的合理建议。
本发明的技术方案是:本发明的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其为基于概率统计法的量化评估方法,包括以下步骤:
①建立安全性评估指标体系:
采用一级指标和二级指标构成的两级指标体系;一级指标包括供电能力和供电质量;二级指标包括归属于供电能力一级指标项下的有功功率缓解度F1、负荷增率F2、有功储备系数F3、电压合格率F4和正常运行率F5以及归属于供电质量一级指标项下的网损率F6、电压波动率F7和电压变化率F8;
②建立光伏并网节点和电动汽车联网节点的注入功率概率模型:
第一步,采用式(1)的正态分布概率密度函数模拟辐照度It曲线:
第二步,基于式(1)给定的概率模型,利用蒙特卡洛抽样法得到被研究地区每天某时刻在全年中辐照度的期望和方差,得到该时刻全年的辐照度概率分布函数N(μ,σ2);
第三步,利用式(2)和式(3)计算光伏并网节点满足正态分布的概率模型注入功率Pm;
Pm=ηSabIt (2)
式中,Pm为分布式光伏输出的有功功率,即光伏并网节点的注入功率;η为太阳能电池的转换效率;ηc为单晶硅的转换效率,取15%;Sab为分布式光伏装置的采光总面积;It为某时刻入射到光伏装置的太阳光辐照度值;Ik为太阳能电池转换效率饱和时的辐照度值,取150W/m2;
第四步,根据不同类型电动汽车在充放电时功率、时长的差异,确定充放电节点注入功率P的计算公式:
其中,N1、N2、N3、N4分别代表被研究地区的电动公交车、出租车、公务车、私家车在充电或放电节点的接入数量,分别代表t时刻第n辆电动汽车的充电功率;
第五步,基于式(4)的模型,根据不同类型电动汽车具体充放电模式建立相应的功率预测模型,并利用蒙特卡洛抽样法,分别得到电动汽车充电节点和放电节点每天某时刻在全年的注入功率的期望和方差,建立相应的注入功率的概率模型;
③建立安全性评估指标体系中指标的概率模型:
第一步,通过三点估计法建立节点电压的概率模型,采用潮流输出量的统计矩来估计其概率密度函数;
第二步,建立线路功率模型和线路损耗模型:
在确定各个节点的注入功率和节点电压基础上,采用三点估计法计算出各段线路的功率和线路损耗,根据输出量的统计矩来估计隔断线路功率和线路损耗的概率密度函数;
第三步,建立线路电流模型:
在已知系统功率和节点电压的基础上,利用P=UI计算出线路电流,采用三点估计法建立电流的正态分布概率模型;
第四步,利用建立的节点电压模型、线路功率模型、线路损耗模型和线路电流模型,相应建立安全性评估指标体系中各项指标的概率模型;
④采用基于模糊物元分析法的量化评估方法进行安全性评估:
第一步,采用优序图法确定安全性评估指标体系中指标的主观权重Wsi;全体总得分数T与安全性指标的个数n有如下关系:
第二步,采用熵权法确定安全性评估指标体系中指标的客观权重Woi:
其中,Hj为各个评价指标的熵;m为指标的个数;i为第i个指标,i=1,2,…,m;j为第j种场景,j=1,2,…,n;fij按照下式求得:
其中,bij为各指标归一化的结果;
其中,Woi为客观权重;n为设置的场景数;
第三步,采用式(9)将主观权重Wsi与客观权重Woi结合计算复合权重Wi:
第四步,将各项指标的概率模型和各项指标的复合权重相结合,通过式(10)计算线路的安全性评估值:
其中,Kj表示第j段线路的安全性评估值,Cij表示第j段线路上第i个安全性评估指标。
进一步的方案是:上述的步骤①中,建立的二级指标具体为:
有功功率缓解度用于反映分布式光伏出力和电动汽车放电时对配电线路功率的补偿情况;其中PD表示接入分布式装置后的系统功率,P表示未接入分布式装置时的系统功率;
负荷增率用于反映电动汽车作为分布式负荷并网后对配电线路功率的消耗情况;其中PD′表示电动汽车充电状态下系统功率,P表示未接入分布式装置时的系统功率;
有功储备系数用于反映配电系统提高额定输出功率的后备能力;其中Pmax表示配电系统有功功率曲线上的临界最高值,PD表示接入分布式装置后的系统功率;
电压合格率用于反映电压越限的严重程度;其中t表示监测点电压超限时间,T表示监测点运行总时间;
正常运行率用于反映分布式装置并网后线路电流的监测指标;其中ID表示联入分布式装置后的配网线路电流,IN表示该线路正常容许电流;
网损率用于反映线路电能损耗情况;其中Wd表示分布式装置并网后配电系统中某条线路的电能损耗量,W表示配电系统供电总量;
电压波动率用于反映线路电压稳定情况,其中VD(t)表示接入分布式装置后t时刻的节点电压,VD(t-1)表示接入分布式装置后t-1时刻的节点电压;
电压变化率用于量化分布式装置接入配电网前后某节点的电压波动情况和反映分布式装置接入对节点电压的支撑情况;其中VD表示接入分布式装置后的节点电压,V表示未接入分布式装置的节点电压。
进一步的方案是:上述的步骤③中的三点估计法,为通过在每个随机变量上取若干点进行确定性潮流计算来估计输出量的概率密度的方法;所述的三点估计法在每个随机变量集合的均值及其两侧取值;每个随机变量集合Xk在均值及其两侧的取值方法如下:
其中,为Xk的均值,为Xk的标准差,r为取点个数,ξk,r为位置度量系数;r=3时,ξk,3=0,表示在均值处取点,即r=1,2时,xk,1和xk,2在均值右邻域和左邻域取值;其中λk,3和λk,4分别为Xk的偏度系数和峰度系数;
其中,和分别为随机变量集合Xk的三阶中心距和四阶中心距;
在m个随机变量中,每个随机变量xk的权重均等,为1/m;每个随机变量由式(11)确定三个取值xk,1、xk,2、xk,3;xk,r对应的权重为ωk,r通过式(13)~(15)进行计算:
求得每个估计点的权重ωk,r后,采用式(16)求出Zk的j阶原点矩:
其中,Z(k,r)为第k个带求变量的第r个估计值,求Z(k,r)时,第k个带求变量xk分别取式(12)求得的三个值xk,1、xk,2、xk,3,其他变量取均值带入,结果分别对应Z(k,1)、Z(k,2)、Z(k,3);
采用潮流输出量的统计矩估计其概率密度函数方式如下:
μ=E(Zk) (17)
其中,μ、σ分别为Zk的期望和标准差。
进一步的方案是:上述的步骤③中,建立的各项指标的概率模型具体为:
有功功率缓解度PG取功率的正态分布概率密度函数,P取功率的正态分布概率密度函数;
负荷增率PG′取功率的正态分布概率密度函数,P取功率的正态分布概率密度函数;
有功储备系数PG取功率的正态分布概率密度函数,Pmax取PG正态分布概率密度曲线上的临界最高点的值;
电压合格率t取时间的概率密度函数,T取监测点运行总时间,可直接由节点电压的概率密度曲线得到结果,即μ-3σ到U额定之间的面积;
正常运行率IG取电流的正态分布概率密度函数,IN取该线路正常容许电流;
网损率Wd取网损的正态分布概率密度函数,W取配电系统供电总量;
电压波动率VG(t)取电压的正态分布概率密度函数,VG(t-1)取电压的正态分布概率密度函数,由24个时刻的全年节点电压分布情况得到;
电压变化率VG取节点电压的正态分布概率密度函数,V取电压的正态分布概率密度函数。
进一步的方案是:上述的步骤④中采用优序图法确定主观权重Wsi的具体计算方法是:
建立相应的优序图表,按各指标的重要性进行排序,相对重要的记为1,次要的记为0;将优序图表的数按行相加,用全体总得分数T除以每个指标的累计得分数,得到每个指标的主观权重。
本发明具有积极的效果:(1)本发明的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其通过概率统计的方法,解决了分布式装置并网造成的随机性和波动性的问题;概率模型的搭建选择以某一时刻的全年情况为样本,将无时序性的概率统计和时间进行结合,更适用于处理实际问题;统计过程中只需计算24个时刻在全年中的情况,避免了将所有时刻(一共24*365=8760个时刻)的系统参数代入计算的复杂过程,计算形式大大简化,效率大大提高。(2)本发明的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其充分考虑分布式光伏出力、电动汽车充电桩、电动汽车放电桩等分布式装置的随机性、波动性,改变现有技术中常见的直接对原始采集数据进行静态运算评估的方式,首先对全年数据利用概率统计法处理分析,再利用三点估计法解决不确定性潮流计算仿真,最后利用基于模糊物元分析法的安全性量化评估方法对单一指标进行整合评估,得到量化数值,既解决了随机动态变化的问题,又解决了常用的概率统计忽略时序的问题,并将模糊化的安全性问题用具体的数值体现出来,便于后期对配电网的分析和规划。
附图说明
图1为实施例中考虑光伏节点PV、电动汽车充电节点EV1、电动汽车放电节点EV2的配电网拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
(实施例1)
本实施例中,所谓有源网络(Active Network)指的是分布式电源高度渗透、功率双向流动的配电网络;有源配电网指的是在配电侧除了接收来自输电网长距离输送的电能外,还设置了分布式光伏接入节点、接收光伏节点的注入功率的配电网,如图1所示。
所谓规模化充电设施指的是各种类型的电动汽车,从功能区分为电动公交车、电动出租车、电动公务车、电动私家车四种主要类型;从充电方式区分为常规充电、快速充电和机械充电;从联网节点的功率流向区分为在充电节点接入和在放电节点接入。
本实施例的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其为基于概率统计法的量化评估方法,按如下步骤进行:
①建立安全性评估指标体系:
从过载安全性、电压安全性、网损、系统均衡度角度,针对分布式光伏并网和电动汽车的联网接入的运行特性,充分考虑电动汽车既可利用G2V技术在充电时作为负荷消耗电能,又能在放电时利用V2G技术成为分布式电源向电网馈电的双重属性,综合建立配电网安全性评估指标体系。
所建立的安全性评估指标体系分为两级,一级指标为供电能力和供电质量两大类,二级指标有:一级指标供电能力项下的有功功率缓解度F1、负荷增率F2、有功储备系数F3、电压合格率F4和正常运行率F5共5个二级指标,以及一级指标供电质量项下的网损率F6、电压波动率F7和电压变化率F8共3个二级指标。
本步骤中,安全性评估指标体系的具体内容如表1所示:
表1安全性评估指标体系
②建立光伏并网节点和电动汽车联网节点的注入功率的概率模型:
首先,在全年天气变化相对稳定的区域,通过对全年每天固定某一时刻(共做24个时刻)的辐照度It的统计规律进行分析,用不同的概率分布对太阳光辐照度进行模拟,在对结果进行均方差校验后得出,用式(1)所示的正态分布概率密度函数来模拟辐照度曲线比较好:
基于给定的概率模型,利用蒙特卡洛抽样法得到被研究地区每天某时刻在全年中辐照度的期望和方差,得到该时刻全年的辐照度概率分布函数N(μ,σ2)。利用式(2)、式(3)计算出光伏并网节点的注入功率,由于不同时刻的辐照度It满足相应的正态分布,因此计算得出的Pm也是一个满足正态分布的概率模型。
Pm=ηSabIt (2)
其中,Pm——分布式光伏PV输出的有功功率,即光伏并网节点的注入功率;η——太阳能电池的转换效率;ηc——单晶硅的转换效率,一般取15%;Sab——分布式光伏装置的采光总面积;It——某时刻入射到光伏装置的太阳光辐照度值;Ik——太阳能电池转换效率饱和时的辐照度值,一般取150W/m2。
根据不同类型的电动汽车在充放电时功率、时长等方面的差异,得到充放电节点注入功率的计算公式:
其中,N1、N2、N3、N4分别代表被研究地区的电动公交车、出租车、公务车、私家车在该充电或放电节点的接入数量,分别代表t时刻第n辆电动汽车的充电功率。
基于上述模型,根据不同类型电动汽车具体充放电模式建立相应的功率预测模型,并利用蒙特卡洛抽样法,分别得到电动汽车充电节点和放电节点每天某时刻在全年的注入功率的期望和方差,建立相应的注入功率的概率模型。
③建立各项指标的概率模型
各项指标的计算需要利用到的参数模型有:节点电压模型、系统功率模型、线路损耗模型、线路电流模型。
A.通过三点估计法建立系统功率的概率模型,对于m个随机注入功率,每个变量xk用式(11)确定的三个点分别代替,其他随机注入功率的量值在均值处取值。进行三次确定性潮流计算,可以得待求解的某变量Zk的三个估计值Z(k,1)、Z(k,2)、Z(k,3)。求得每个估计点的权重ωk,r后即可用下列公式求出Zk的j阶原点矩:
其中,Z(k,r)为第k个带求变量的第r个估计值,求Z(k,r)时,第k个带求变量xk分别取式(12)求得的三个值xk,1、xk,2、xk,3,其他变量取均值带入,结果分别对应Z(k,1)、Z(k,2)、Z(k,3);
采用潮流输出量的统计矩来估计其概率密度函数方式如下:
μ=E(Zk) (17)
其中,μ、σ分别为Zk的期望和标准差。
B.建立节点电压、线路损耗和线路电流模型
在确定各个节点的注入功率和节点电压基础上,采用三点估计法计算出各段线路的功率和线路损耗,根据输出量的统计矩来估计隔断线路功率和线路损耗的概率密度函数;
在已知系统功率和节点电压的基础上,利用P=UI计算出线路电流,采用三点估计法建立电流的正态分布概率模型;
最后,利用建立的节点电压模型、线路功率模型、线路损耗模型和线路电流模型,相应建立安全性评估指标体系中各项指标的概率模型;
以上所有涉及光伏和电动汽车同时并网后的系统功率、节点电压、线路电流的计算,都是为了建立八项指标的概率模型服务的,由于在各项指标的计算过程中用到的原始数据(如系统功率、节点电压、线路电流)都是概率模型,所以这八项指标在计算后得到的也不是一个具体的数值,而是一个概率模型。
本步骤中,采用的点估计法就是在每个随机变量上取若干点进行确定性潮流计算来估计输出量的概率密度,本实施例中的随机变量包括负荷的有功功率、光伏的注入有功功率、电动汽车的充电功率需求和放电容量,其余变量为常数,如普通PV节点的注入有功功率与节点电压幅值。三点估计法在每个变量的均值及其两侧取值。每个随机变量集合Xk在均值及其两侧的取值方法如下所示:
其中,——Xk的均值,——Xk的标准差,r——取点个数,ξk,r——位置度量系数。r=3时,ξk,3=0,表示在均值处取点,即r=1,2时,xk,1和xk,2在均值右邻域和左邻域取值。其中λk,3和λk,4分别为Xk的偏度系数和峰度系数。
其中,和分别为随机变量集合Xk的三阶中心距和四阶中心距。
对于m个随机注入功率,每个变量xk用上式确定的三个点分别代替,其他随机注入功率的量值在均值处取值。进行三次确定性潮流计算,可以得到待求解的某变量Zk的三个估计值,Z(k,1)、Z(k,2)、Z(k,3)。给定每个随机变量在m个随机变量中的权重为1/m,即这些随机变量的重要性是相同的。对于某一随机变量集合Xk,所取点xk,r的权重为ωk,r,ωk,r的计算方法如下:
求得每个估计点的权重ωk,r后即可用下列公式求出Zk的j阶原点矩:
Z(k,r)为第k个待求变量的第r个估计值;Zk的标准差可用潮流输出量的统计矩来估计其概率密度函数。
本步骤中,最后建立的各项指标的概率模型如表2所示:
表2安全性评估指标体系建模
④采用基于模糊物元分析法的量化评估方法进行安全性评估:
首先采用优序图法确定配电网安全性指标的主观权重Wsi。全体总得分数T与安全性指标的个数n有如下关系:
采用熵权法确定配电网安全性指标的客观权重Woi。
其中,Hj——各个评价指标的熵;m——指标的个数;i——第i个指标,i=1,2,…,m;j——第j种场景,j=1,2,…,n;fij按照下式求得:
其中,bij——各指标归一化的结果;
其中,Woi——客观权重;n——设置的场景数;
将主观权重与客观权重结合:
其中,Wi——复合权重;Wsi——主观权重;Woi——客观权重;
将各项指标的概率模型和各项指标的符合权重结合:
其中,Kj表示第j段线路的安全性评估值,Cij表示第j段线路上第i个指标。由于指标的概率模型都是某时刻的全年统计结果所得,因此Kj也是某时刻全年的安全评估的综合结果。
本步骤中,主观权重Wsi的计算方法是,建立相应的优序图表,按各指标的“重要性”进行排序,相对重要的记为1,次要的记为0,将优序图表的数按行相加,用全体总得分数除以每个指标的累计得分数,就可以得到每个指标的主观权重Wsi。
以上实施例是对本发明的具体实施方式的说明,而非对本发明的限制,有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以做出各种变换和变化而得到相对应的等同的技术方案,因此所有等同的技术方案均应该归入本发明的专利保护范围。
Claims (5)
1.一种规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其特征在于:其为基于概率统计法的量化评估方法,包括以下步骤:
①建立安全性评估指标体系:
采用一级指标和二级指标构成的两级指标体系;一级指标包括供电能力和供电质量;二级指标包括归属于供电能力一级指标项下的有功功率缓解度F1、负荷增率F2、有功储备系数F3、电压合格率F4和正常运行率F5以及归属于供电质量一级指标项下的网损率F6、电压波动率F7和电压变化率F8;
②建立光伏并网节点和电动汽车联网节点的注入功率概率模型:
第一步,采用式(1)的正态分布概率密度函数模拟辐照度It曲线:
第二步,基于式(1)给定的概率模型,利用蒙特卡洛抽样法得到被研究地区每天某时刻在全年中辐照度的期望和方差,得到该时刻全年的辐照度概率分布函数N(μ,σ2);
第三步,利用式(2)和式(3)计算光伏并网节点满足正态分布的概率模型注入功率Pm;
Pm=ηSabIt (2)
式中,Pm为分布式光伏输出的有功功率,即光伏并网节点的注入功率;η为太阳能电池的转换效率;ηc为单晶硅的转换效率,取15%;Sab为分布式光伏装置的采光总面积;It为某时刻入射到光伏装置的太阳光辐照度值;Ik为太阳能电池转换效率饱和时的辐照度值,取150W/m2;
第四步,根据不同类型电动汽车在充放电时功率、时长的差异,确定充放电节点注入功率P的计算公式:
其中,N1、N2、N3、N4分别代表被研究地区的电动公交车、出租车、公务车、私家车在充电或放电节点的接入数量,分别代表t时刻第n辆电动汽车的充电功率;
第五步,基于式(4)的模型,根据不同类型电动汽车具体充放电模式建立相应的功率预测模型,并利用蒙特卡洛抽样法,分别得到电动汽车充电节点和放电节点每天某时刻在全年的注入功率的期望和方差,建立相应的注入功率的概率模型;
③建立安全性评估指标体系中指标的概率模型:
第一步,通过三点估计法建立节点电压的概率模型,采用潮流输出量的统计矩来估计其概率密度函数;
第二步,建立线路功率模型和线路损耗模型:
在确定各个节点的注入功率和节点电压基础上,采用三点估计法计算出各段线路的功率和线路损耗,根据输出量的统计矩来估计隔断线路功率和线路损耗的概率密度函数;
第三步,建立线路电流模型:
在已知系统功率和节点电压的基础上,利用P=UI计算出线路电流,采用三点估计法建立电流的正态分布概率模型;
第四步,利用建立的节点电压模型、线路功率模型、线路损耗模型和线路电流模型,相应建立安全性评估指标体系中各项指标的概率模型;
④采用基于模糊物元分析法的量化评估方法进行安全性评估:
第一步,采用优序图法确定安全性评估指标体系中指标的主观权重Wsi;全体总得分数T与安全性指标的个数n有如下关系:
第二步,采用熵权法确定安全性评估指标体系中指标的客观权重Woi:
其中,Hj为各个评价指标的熵;m为指标的个数;i为第i个指标,i=1,2,…,m;j为第j种场景,j=1,2,…,n;fij按照下式求得:
其中,bij为各指标归一化的结果;
其中,Woi为客观权重;n为设置的场景数;
第三步,采用式(9)将主观权重Wsi与客观权重Woi结合计算复合权重Wi:
第四步,将各项指标的概率模型和各项指标的复合权重相结合,通过式(10)计算线路的安全性评估值:
其中,Kj表示第j段线路的安全性评估值,Cij表示第j段线路上第i个安全性评估指标。
2.根据权利要求1所述的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其特征在于,所述的步骤①中,建立的二级指标具体为:
有功功率缓解度用于反映分布式光伏出力和电动汽车放电时对配电线路功率的补偿情况;其中PD表示接入分布式装置后的系统功率,P表示未接入分布式装置时的系统功率;
负荷增率用于反映电动汽车作为分布式负荷并网后对配电线路功率的消耗情况;其中P′D表示电动汽车充电状态下系统功率,P表示未接入分布式装置时的系统功率;
有功储备系数用于反映配电系统提高额定输出功率的后备能力;其中Pmax表示配电系统有功功率曲线上的临界最高值,PD表示接入分布式装置后的系统功率;
电压合格率用于反映电压越限的严重程度;其中t表示监测点电压超限时间,T表示监测点运行总时间;
正常运行率用于反映分布式装置并网后线路电流的监测指标;其中ID表示联入分布式装置后的配网线路电流,IN表示该线路正常容许电流;
网损率用于反映线路电能损耗情况;其中Wd表示分布式装置并网后配电系统中某条线路的电能损耗量,W表示配电系统供电总量;
电压波动率用于反映线路电压稳定情况,其中VD(t)表示接入分布式装置后t时刻的节点电压,VD(t-1)表示接入分布式装置后t-1时刻的节点电压;
电压变化率用于量化分布式装置接入配电网前后某节点的电压波动情况和反映分布式装置接入对节点电压的支撑情况;其中VD表示接入分布式装置后的节点电压,V表示未接入分布式装置的节点电压。
3.根据权利要求1或2所述的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其特征在于:所述的步骤③中的三点估计法,为通过在每个随机变量上取若干点进行确定性潮流计算来估计输出量的概率密度的方法;所述的三点估计法在每个随机变量集合的均值及其两侧取值;每个随机变量集合Xk在均值及其两侧的取值方法如下:
其中,为Xk的均值,为Xk的标准差,r为取点个数,ξk,r为位置度量系数;r=3时,ξk,3=0,表示在均值处取点,即r=1,2时,xk,1和xk,2在均值右邻域和左邻域取值;其中λk,3和λk,4分别为Xk的偏度系数和峰度系数;
其中,和分别为随机变量集合Xk的三阶中心距和四阶中心距;
在m个随机变量中,每个随机变量xk的权重均等,为1/m;每个随机变量由式(11)确定三个取值xk,1、xk,2、xk,3;xk,r对应的权重为ωk,r通过式(13)~(15)进行计算:
求得每个估计点的权重ωk,r后,采用式(16)求出Zk的j阶原点矩:
其中,Z(k,r)为第k个带求变量的第r个估计值,求Z(k,r)时,第k个带求变量xk分别取式(12)求得的三个值xk,1、xk,2、xk,3,其他变量取均值带入,结果分别对应Z(k,1)、Z(k,2)、Z(k,3);
采用潮流输出量的统计矩估计其概率密度函数方式如下:
μ=E(Zk) (17)
其中,μ、σ分别为Zk的期望和标准差。
4.根据权利要求1所述的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其特征在于,所述的步骤③中,建立的各项指标的概率模型具体为:
有功功率缓解度PG取功率的正态分布概率密度函数,P取功率的正态分布概率密度函数;
负荷增率P′G取功率的正态分布概率密度函数,P取功率的正态分布概率密度函数;
有功储备系数PG取功率的正态分布概率密度函数,Pmax取PG正态分布概率密度曲线上的临界最高点的值;
电压合格率t取时间的概率密度函数,T取监测点运行总时间,可直接由节点电压的概率密度曲线得到结果,即μ-3σ到U额定之间的面积;
正常运行率IG取电流的正态分布概率密度函数,IN取该线路正常容许电流;
网损率Wd取网损的正态分布概率密度函数,W取配电系统供电总量;
电压波动率VG(t)取电压的正态分布概率密度函数,VG(t-1)取电压的正态分布概率密度函数,由24个时刻的全年节点电压分布情况得到;
电压变化率VG取节点电压的正态分布概率密度函数,V取电压的正态分布概率密度函数。
5.根据权利要求1所述的规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法,其特征在于,所述的步骤④中采用优序图法确定主观权重Wsi的具体计算方法是:
建立相应的优序图表,按各指标的重要性进行排序,相对重要的记为1,次要的记为0;将优序图表的数按行相加,用全体总得分数T除以每个指标的累计得分数,得到每个指标的主观权重。
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CN108256686A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-07-06 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种虚拟储能聚合馈电的分析方法及系统 |
CN109146234A (zh) * | 2018-07-04 | 2019-01-04 | 国网电动汽车服务有限公司 | 一种充电网络接入配电网的安全性评测方法及系统 |
CN109214593B (zh) * | 2018-10-19 | 2023-12-08 | 天津大学 | 一种主动配电网供电能力多目标评价方法 |
CN109559035B (zh) * | 2018-11-29 | 2022-11-29 | 国网(苏州)城市能源研究院有限责任公司 | 一种考虑灵活性的城市配电网双层规划方法 |
CN109636167A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-04-16 | 国家电网有限公司 | 一种电动汽车充换电设施接入配电网的评价方法 |
CN109918714B (zh) * | 2019-01-24 | 2022-12-02 | 长沙理工大学 | 基于Wiener过程的非平稳随机路面不平度超限概率确定方法 |
CN110048406B (zh) * | 2019-04-12 | 2022-12-27 | 东北大学 | 一种基于大规模电动汽车分群参与电网调频的控制方法 |
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CN112037082B (zh) * | 2019-06-04 | 2024-04-16 | 中国农业大学 | 一种电网调峰中可中断负荷电价的计算方法及系统 |
CN110222897A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-10 | 国网上海市电力公司 | 一种配电网可靠性分析方法 |
CN110378578B (zh) * | 2019-07-03 | 2021-09-28 | 中国科学院电工研究所 | 一种基于点估计的交直流混联配电网风险评估方法 |
CN110492470B (zh) * | 2019-07-12 | 2022-12-06 | 武汉大学 | 基于负荷聚类与网络等值的配电网多维典型场景生成方法 |
CN110414836A (zh) * | 2019-07-28 | 2019-11-05 | 国网山东省电力公司经济技术研究院 | 考虑综合能源站用电需求不确定性的变电站概率规划方法 |
CN110570099B (zh) * | 2019-08-19 | 2022-04-15 | 北京戴纳实验科技有限公司 | 一种实验室稳定性综合考评系统及其考评方法 |
CN110619443B (zh) * | 2019-09-30 | 2023-04-18 | 天津大学 | 一种基于tsc曲线的有源配电网供电能力计算方法 |
CN110766301B (zh) * | 2019-10-12 | 2022-08-16 | 南京理工大学 | 基于narx神经网络的交直流电网自治能力评估方法 |
CN110601204B (zh) * | 2019-10-14 | 2024-02-02 | 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 | 基于随机变量状态时序模拟的光伏并网系统概率潮流分析方法 |
CN110837952A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-25 | 国家电网公司西北分部 | 一种基于博弈论的电网新技术设备选择方法及系统 |
CN110707706B (zh) * | 2019-11-22 | 2023-05-05 | 燕山大学 | 一种基于线路潮流分布的输电网规划方法及系统 |
CN111079351B (zh) * | 2020-01-19 | 2024-02-06 | 天津大学 | 考虑风电不确定性的配电网概率潮流获取方法、装置 |
CN113256041A (zh) * | 2020-02-11 | 2021-08-13 | 中国农业大学 | 一种用于计算农村微能网能效的方法及系统 |
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CN111612330B (zh) * | 2020-05-19 | 2023-06-16 | 浙江大学 | 一种面向跨界服务的服务模式量化评估方法 |
CN111861094A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-10-30 | 南京邮电大学 | 一种分布式电源接入配电网的安全性态势综合评价方法 |
CN111898796A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-11-06 | 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 | 一种多业务融合的配电网可靠性优化的方法 |
CN111798163B (zh) * | 2020-07-28 | 2021-03-05 | 南京邮电大学 | 一种有源配电网安全评估方法 |
CN112116489B (zh) * | 2020-07-29 | 2023-06-27 | 西安交通大学 | 一种基于泛在互联的主动配电网供电质量复合感知与评价方法及系统 |
CN112085321A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-12-15 | 国家电网有限公司 | 一种基于边缘计算的台区状态评价方法 |
CN111985822A (zh) * | 2020-08-24 | 2020-11-24 | 国网青海省电力公司海西供电公司 | 确定高压配电网评价指标权重的方法及装置 |
CN112070395B (zh) * | 2020-09-07 | 2024-02-13 | 四川华泰电气股份有限公司 | 能源互联网可靠性评估体系、模型建立方法和评估方法 |
CN112149264A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-29 | 东北电力大学 | 一种基于改进哈里斯鹰优化算法的主动配电网规划方法 |
CN112241816B (zh) * | 2020-10-28 | 2024-07-19 | 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 | 一种输电线路规划方法、装置及电子设备 |
CN112701677A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-23 | 平高集团有限公司 | 一种主动配电网运行风险的评估方法及装置 |
CN112736992A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-30 | 天津大学合肥创新发展研究院 | 基于分布式电源出力概率模型的有源配电网无功优化方法 |
CN112581040A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-03-30 | 交通运输部公路科学研究所 | 一种公路机电系统评估权重计算方法 |
CN112668943A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-04-16 | 国网山东省电力公司济宁供电公司 | 一种配电线路健康状态评估方法及系统 |
CN112848946B (zh) * | 2021-02-20 | 2022-10-04 | 国网上海市电力公司 | 一种基于优化配电网分布的电动汽车充电桩充电改进方法 |
CN112926851A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-08 | 国网新源控股有限公司 | 一种计算抽水蓄能电站效益的方法 |
CN112990695B (zh) * | 2021-03-11 | 2022-12-27 | 安徽大学 | 基于博弈dea-多目标决策的dg电能质量评估方法 |
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CN113239561B (zh) * | 2021-05-25 | 2023-09-08 | 天津大学 | 一种基于高次影响增量的电力系统可靠性评估方法 |
CN113313403B (zh) * | 2021-06-15 | 2022-09-16 | 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 | 基于规模化大功率电动汽车充放电的配电网综合评价方法、设备、系统及存储介质 |
CN113610359A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-11-05 | 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 | 基于量化分级指标体系的光伏接入配电网适应性评估方法 |
CN113822536A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-21 | 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 | 一种基于分支界定算法的配电网指标评价方法 |
CN113852122B (zh) * | 2021-09-03 | 2024-01-16 | 国网天津市电力公司 | 一种光伏发电并网的电力系统电压波动尺度计算方法 |
CN113949068B (zh) * | 2021-09-15 | 2024-02-13 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于电网降损分级分区的电压控制方法 |
CN113852055A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-28 | 广东电网有限责任公司 | 一种配电网的转供电能力量化方法及相关装置 |
CN114024318B (zh) * | 2021-11-05 | 2024-05-24 | 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 | 一种配电网中分布式光储系统的电压控制方法及装置 |
CN114156894A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-08 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 一种分布式电源接入点电压评估方法、计算机设备 |
CN114336793B (zh) * | 2021-11-19 | 2024-03-29 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 交直流混合配电网灵活性确定方法 |
CN114139957B (zh) * | 2021-12-01 | 2024-03-29 | 东南大学 | 一种基于XGBoost算法的农村台区电压和线损影响的评估方法 |
CN114336794B (zh) * | 2021-12-15 | 2024-01-09 | 广东电网有限责任公司 | 一种配电系统的性能评估方法和装置 |
CN114418334A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-29 | 国网宁夏电力有限公司超高压公司 | 高压直流输电换流阀冷却系统的综合节能评估方法和系统 |
CN114418347B (zh) * | 2021-12-29 | 2022-10-11 | 广东电网有限责任公司 | 配电变压器的监测方法、装置、设备及存储介质 |
CN114881390B (zh) * | 2022-03-03 | 2024-05-14 | 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种计及电网安全约束的变电站主接线风险评估方法 |
CN114819480B (zh) * | 2022-03-11 | 2024-06-07 | 华中科技大学 | 一种计及电动公交公司协同的配电网分布式应急调度方法 |
CN115146939A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-04 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 一种电网工程项目综合技术水平预评价方法 |
CN115115282B (zh) * | 2022-08-25 | 2022-11-11 | 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 | 一种高电压台区电力系统数据分析方法 |
CN115545465B (zh) * | 2022-09-30 | 2024-07-05 | 国网山东省电力公司潍坊供电公司 | 一种分布式光伏和储能的多目标联合规划方法及系统 |
CN115330559B (zh) * | 2022-10-17 | 2023-01-20 | 国网浙江余姚市供电有限公司 | 一种信息数据时空协同的配电网弹性评估方法和装置 |
CN115759860A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-03-07 | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种台区电能质量告警、溯源及责任量化方法 |
CN116384798B (zh) * | 2023-02-13 | 2023-12-22 | 西安广林汇智能源科技有限公司 | 一种工业用户调峰潜力评估方法 |
CN117313304B (zh) * | 2023-05-16 | 2024-03-08 | 上海交通大学 | 配电网潮流全局灵敏度分析的高斯混合模型方法 |
CN116613759A (zh) * | 2023-05-18 | 2023-08-18 | 广东电网有限责任公司 | 配电网潮流计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116757470B (zh) * | 2023-06-05 | 2024-03-22 | 中国标准化研究院 | 一种电力作业风险的预警系统 |
CN116885774B (zh) * | 2023-07-06 | 2024-03-22 | 中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司 | 一种高比例可再生能源供应园区的绿色电力溯源方法 |
CN116596195B (zh) * | 2023-07-17 | 2023-09-19 | 清华大学 | 柔性直流牵引供电系统光伏消纳效益评估方法 |
CN117132009B (zh) * | 2023-09-07 | 2024-02-09 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于配网智慧运维的临近环网线路规划方法 |
CN116911512A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-10-20 | 国网山东省电力公司东营供电公司 | 一种高盐雾环境下高压开关柜绝缘件性能检测方法及系统 |
Family Cites Families (2)
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---|---|---|---|---|
CN105023195B (zh) * | 2015-05-29 | 2016-11-30 | 江苏省电力公司常州供电公司 | 含分布式光伏配电网可靠性评价方法 |
CN106972481B (zh) * | 2017-02-28 | 2019-07-05 | 国网江苏省电力公司常州供电公司 | 规模化充电设施接入有源配电网的安全性量化评估方法 |
-
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Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
含光伏的配电网安全性动态评估方法;樊若楠等;《电气工程学报》;20160430;第11卷(第4期);41-46 |
含有风电与光伏发电以及电动汽车的电力系统概率潮流;吴晨曦等;《电力自动化设备》;20131031;第33卷(第10期);8-15 |
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