CN108038594A

CN108038594A - 能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质

Info

Publication number: CN108038594A
Application number: CN201711200945.8A
Authority: CN
Inventors: 李洪涛; 饶强; 赵贺; 迟忠君; 及洪泉; 侯恺
Original assignee: Tianjin University; State Grid Corp of China SGCC; State Grid Beijing Electric Power Co Ltd
Current assignee: Tianjin University; State Grid Corp of China SGCC; State Grid Beijing Electric Power Co Ltd
Priority date: 2017-11-24
Filing date: 2017-11-24
Publication date: 2018-05-15
Anticipated expiration: 2037-11-24
Also published as: CN108038594B

Abstract

本发明提供了一种能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质，该方法包括：获取能源系统的系统信息，其中，能源系统包括电力系统、天然气系统和供热系统；利用准序贯法选择能源系统的状态；在根据系统信息确定能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的能源系统的切负荷量；根据能源系统的切负荷量确定能源系统的可靠性指标；计算可靠性指标的收敛判据；根据收敛判据的结果确定能源系统的可靠性指标。通过本发明，解决了相关技术中对能源系统的可靠性评估并不准确，影响能源系统的建设质量的问题，达到准确对能源系统的可靠性进行评估的效果。

Description

能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质

技术领域

本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质。

背景技术

为缓解能源枯竭的压力和应对环境污染问题，提高能源利用效率、增加可再生能源利用率成为各国研究的重点。其中，综合能源系统是集多种能源的生产、传输、分配、转化、储存和消费各环节于一体的能源供应系统，对电、气、冷、热、生物、化学等能源进行整体规划与调度，有效的改善了能源供应的灵活性、安全性、可靠性和经济性。目前以微型燃气轮机为代表的耦合设备大大加快了综合能源系统的建设进度。可靠性评估是通过定性或者定量的指标反映系统能源供应中断的风险水平，进而科学的指导系统的规划、设计、运行，开展综合能源系统可靠性评估对综合能源系统的建设投资和决策运行有着重要意义。但现有技术中对能源系统的可靠性评估并不准确，从而会影响能源系统的建设质量。

针对上述中的技术问题，相关技术中尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种能源系统可靠性指标的确定方法及装置、存储介质，以至少解决相关技术中对能源系统的可靠性评估并不准确，影响能源系统的建设质量的问题。

根据本发明的一个实施例，提供了一种能源系统可靠性指标的确定方法，包括：获取所述能源系统的系统信息，其中，所述能源系统包括电力系统、天然气系统和供热系统；利用准序贯法选择所述能源系统的状态；在根据所述系统信息确定所述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对所述能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的所述能源系统的切负荷量；根据所述能源系统的切负荷量确定所述能源系统的可靠性指标；计算所述可靠性指标的收敛判据；根据所述收敛判据的结果确定所述能源系统的可靠性指标。

可选地，获取所述能源系统的系统信息包括：从所述电力系统、天然气系统、供热系统中获取各自的系统数据；获取能源集线器数、所述能源系统中的元件故障数据、能源价格数据、收敛阈值、准序贯法最大抽样次数和所述能源系统的参数信息。

可选地，利用准序贯法选择所述能源系统的状态包括：确定所述能源系统的元件的状态，其中，所述元件的状态包括运行状态和故障状态；当所述元件处于运行状态时，计算所述元件的失效率；当所述元件处于故障状态时，计算所述元件的修复率；根据所述失效率和所述修复率确定多个元件的抽样状态；利用矢量在多个抽样状态中选取所述能源系统的状态。

可选地，在根据所述系统信息确定所述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对所述能源系统进行潮流优化计算，并计算所述能源系统的切负荷量包括：在选定所述能源系统的状态之后，确定所述能源系统的拓扑结构和负荷水平；利用所述拓扑结构和负荷水平采用解耦法对所述能源系统进行线性优化；利用所述拓扑结构和负荷水平对优化后的所述能源系统的切负荷量进行计算。

可选地，根据所述能源系统的切负荷量确定所述能源系统的可靠性指标包括：将所述电力系统、天然气系统和供热系统的期望负荷削减量EENS 和期望负荷削减频率PLC确定为所述能源系统的可靠性指标；其中，所述期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC的计算公式如下：所述S_X是所述能源系统发生的负荷削减状态，所述C(S)是在所述负荷消减状态S的情况下所述电力系统、天然气系统和供热系统的负荷削减量，N_MC是准序贯法的抽样次数，所述 T₀是对所述能源系统进行可靠性评估的时间区间，所述n(S)是发生负荷削减状态S的次数，所述C是所述能源系统中的能源集线器的耦合矩阵。

可选地，计算所述可靠性指标的收敛判据的方法包括如下公式：其中，所述δ是所述可靠性指标的收敛判据，所述是可靠性指标的估计值，所述是所述可靠性指标的估计值的方差。

可选地，根据所述收敛判据收敛的结果确定所述能源系统的可靠性指标包括以下之一：在所述收敛判据收敛的情况下，输出所述EENS和所述 PLC；在所述收敛判据不收敛的情况下，并在所述N_MC大于预设值的情况下，输出所述EENS和所述PLC。

根据本发明的另一个实施例，提供了一种能源系统可靠性指标的确定装置，包括：获取模块，用于获取所述能源系统的系统信息；选择模块，用于利用准序贯法选择所述能源系统的状态；处理模块，用于在根据所述系统信息确定所述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对所述能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的所述能源系统的切负荷量；第一确定模块，用于根据所述能源系统的切负荷量确定所述能源系统的可靠性指标；计算模块，用于计算所述可靠性指标的收敛判据；第二确定模块，用于根据所述收敛判据的结果确定所述能源系统的可靠性指标。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述任一项所述的方法。

根据本发明的又一个实施例，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任一项所述的方法。

通过本发明，由于在对能源系统进行可靠性评估时，会获取能源系统中的电力系统、天然气系统和供热系统的各自的系统信息，然后利用准序贯法选择能源系统的状态；在根据系统信息确定能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的能源系统的切负荷量；根据能源系统的切负荷量确定能源系统的可靠性指标；计算可靠性指标的收敛判据；根据收敛判据的结果确定能源系统的可靠性指标。因此，可以解决相关技术中对能源系统的可靠性评估并不准确，影响能源系统的建设质量的问题，达到准确对能源系统的可靠性进行评估的效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种能源系统可靠性指标的确定方法的移动终端的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的能源系统可靠性指标的确定方法的流程图；

图3是根据本发明实施例的综合能源系统示意图；

图4是根据本发明实施例的准序贯法状态转移示意图；

图5是根据本发明实施例的综合能源系统优化概念图；

图6是根据本发明实施例的状态优化流程框图；

图7是根据本发明实施例的可靠性评估流程框图；

图8是根据本发明实施例的能源系统可靠性指标的确定装置的结构框图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语 “第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种能源系统可靠性指标的确定方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端10可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件 FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，移动终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的能源系统可靠性指标的确定方法对应的程序指令/模块，处理器102 通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种能源系统可靠性指标的确定方法，图2是根据本发明实施例的能源系统可靠性指标的确定方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，获取上述能源系统的系统信息，其中，上述能源系统包括电力系统、天然气系统和供热系统；

步骤S204，利用准序贯法选择上述能源系统的状态；

步骤S206，在根据上述系统信息确定上述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对上述能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的上述能源系统的切负荷量；

步骤S208，根据上述能源系统的切负荷量确定上述能源系统的可靠性指标；

步骤S210，计算上述可靠性指标的收敛判据；

步骤S212，根据上述收敛判据的结果确定上述能源系统的可靠性指标。

通过上述步骤，由于在对能源系统进行可靠性评估时，会获取能源系统中的电力系统、天然气系统和供热系统的各自的系统信息，然后利用准序贯法选择能源系统的状态；在根据系统信息确定能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的能源系统的切负荷量；根据能源系统的切负荷量确定能源系统的可靠性指标；计算可靠性指标的收敛判据；根据收敛判据的结果确定能源系统的可靠性指标。因此，可以解决相关技术中对能源系统的可靠性评估并不准确，影响能源系统的建设质量的问题，达到准确对能源系统的可靠性进行评估的效果。

可选地，上述步骤的执行主体可以为终端等，但不限于此。

在一个可选的实施例中，获取上述能源系统的系统信息包括：从上述电力系统、天然气系统、供热系统中获取各自的系统数据；获取能源集线器数、上述能源系统中的元件故障数据、能源价格数据、收敛阈值、准序贯法最大抽样次数和上述能源系统的参数信息。

在一个可选的实施例中，利用准序贯法选择上述能源系统的状态包括：确定上述能源系统的元件的状态，其中，上述元件的状态包括运行状态和故障状态；当上述元件处于运行状态时，计算上述元件的失效率；当上述元件处于故障状态时，计算上述元件的修复率；根据上述失效率和上述修复率确定多个元件的抽样状态；利用矢量在多个抽样状态中选取上述能源系统的状态。

在一个可选的实施例中，在根据上述系统信息确定上述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对上述能源系统进行潮流优化计算，并计算上述能源系统的切负荷量包括：在选定上述能源系统的状态之后，确定上述能源系统的拓扑结构和负荷水平；利用上述拓扑结构和负荷水平采用解耦法对上述能源系统进行线性优化；利用上述拓扑结构和负荷水平对优化后的上述能源系统的切负荷量进行计算。

在一个可选的实施例中，根据上述能源系统的切负荷量确定上述能源系统的可靠性指标包括：将上述电力系统、天然气系统和供热系统的期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC确定为上述能源系统的可靠性指标；其中，上述期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC的计算公式如下：

上述S_X是上述能源系统发生的负荷削减状态，上述C(S)是在上述负荷消减状态S的情况下上述电力系统、天然气系统和供热系统的负荷削减量，N_MC是准序贯法的抽样次数，上述T₀是对上述能源系统进行可靠性评估的时间区间，上述n(S)是发生负荷削减状态S的次数，上述C是上述能源系统中的能源集线器的耦合矩阵。

在一个可选的实施例中，计算上述可靠性指标的收敛判据的方法包括如下公式：

其中，上述δ是上述可靠性指标的收敛判据，上述是可靠性指标的估计值，上述是上述可靠性指标的估计值的方差。

在一个可选的实施例中，根据上述收敛判据收敛的结果确定上述能源系统的可靠性指标包括以下之一：在上述收敛判据收敛的情况下，输出上述EENS和上述PLC；在上述收敛判据不收敛的情况下，并在上述N_MC大于预设值的情况下，输出上述EENS和上述PLC。

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明：

电/气/热区域综合能源系统(对应于上述中的能源系统)是由一个区域内的电力系统、天然气系统、区域供热系统以及能源耦合设备组成，供能网络通过能源耦合设备共同满足用户的电、气、热等负荷需求(LD)，如图3所示，其中T代表变压器，CHP代表微型燃气热电联产设备，F代表燃气锅炉，HE(Heat)代表散热器。

本实施例类比于电力系统可靠性评估方法，采用基于一般事故数据的可靠性综合分析法，主要步骤是选取系统状态，分析系统状态，计算可靠性指标。

下面对该上述中的方案进行详细说明：

1、准序贯法

一般认为线路、变压器、管道等元件的故障和修复均服从指数分布，元件k在时间段T_p期间处于运行或故障状态，在下一个期间段T_p之间处于运行或故障状态概率P_k：

(1)式中，λ_k是第k个元件从状态s离开的转移率。如果第k个元件在工作，则λ_k是失效率；如果第k个元件处于停运，则λ_k是修复率。

选取[0,1]均匀分布的随机数R_i，利用R_i判断对应元件的运行状态，如图4所示。

如果第k个元件在工作，则λ_k是失效率

如果第k个元件处于停运，则λ_k是修复率

上式中，s_k是元件k的抽样状态；R_k是第k个元件在区段[0,1]的匀均分配随机数；P_k是第k个元件的状态转移概率。

拥有N个元件的系统状态S由矢量s确定

S＝(s₁,…,s_i,…,s_N) (3)

2、解耦优化

选定系统状态，确定系统的拓扑结构和负荷水平，为了提高综合能源系统优化的效率和速度，采用解耦法进行优化计算，如图5所示。本文中解耦优化的详细步骤如下所述，流程框图如图6所示，具体包括以下步骤：

步骤一：输入电力、天然气、区域供热系统数据，能源集线器数据和能源价格数据，预置参数δ_sp，其中是δ_sp判断优化是否收敛的阈值。

步骤二：优化能源集线器的分配。能源集线器的优化分配可以认为是一个目标函数非线性、约束条件线性的优化函数，其优化模型如下，

目标函数：

min(αLC_{EH_e}+βLC_{EH_g}+γLC_{EH_h}) (4)；

约束条件：

L_EH＝C P_EH (5-a)

P_{EH min}≤P_EH≤P_{EH max} (5-b)

P_{C min}≤v P_EH≤P_{C max} (5-c)

0≤v≤1 (5-d)

上式中，α、β、γ分别是电、气、热切负荷价格；LC_{EH_e}、LC_{EH_g}、 LC_{EH_h}分别是电、气、热负荷需要(LD)切负荷量；L_EH是能源集线器输出侧的负荷需要(LD)矢量，C是能源集线器的耦合矩阵，P_EH是能源集线器输入侧的负荷供应(LS)矢量；P_{EH max}、P_{EH min}分别是能源集线器输入端负荷供应(LS)的上下限；P_{C max}、P_{C min}分别是能源集线器中各设备输入端负荷供应(LS)的上下限；v是分配系数，其取值范围是[0,1]。

步骤三：根据步骤二能源集线器的优化结果重置电力、天然气、区域供热子系统相应节点的负荷。能源集线器输入侧的负荷供应(LS)都是由相应的能源子系统进行能源供应的。因此，三个能源子系统的负荷重置可以用(6-a)～(6-c)描述，

P_Le,i＝P_{EH_e,i} i∈N_{e_EH} (6-a)

P_Lg,j＝P_{EH_g,j} j∈N_{g_EH} (6-b)

P_Lh,k＝P_{EH_h,k} k∈N_{h_EH} (6-c)

上式中，N_{e_EH}、N_{g_EH}、N_{h_EH}分别是各能源子网络与能源集线器相连节点编号；P_Le,i、P_Lg,j、P_Lh,k分别是各能源子网络与能源集线器相连节点负荷。

步骤四：优化电力系统潮流。关于电力系统交流潮流优化计算方法有多种，本文采用内点法进行电力系统的潮流优化，其优化模型如下，

目标函数：

约束条件：

P＝R_e{U^.(Y U^.)*} (8-a)

Q＝I_m{U^.(Y U^.)*} (8-b)

V_min,i≤V_i≤V_max,i i∈Ne_node (8-c)

θ_min,i≤θ_i≤θ_max,i i∈Ne_node (8-d)

PG_min,i≤P_G,i≤P_{G max,i} i∈Ne_G (8-e)

P_{L min,i}≤P_L,i≤P_{L max,i} i∈Ne_L (8-f)

上式中，L_Ce,i是电力系统节点i的负荷削减量，N_{e_L}是负载节点数量； V_i是节点i的电压幅值，V_max,i、V_min,i分别是节点i电压幅值的上、下限， N_{e_node}是电力系统节点的数量；θ_i是节点i的电压相角，θ_max,i、θ_min,i分别是节点i电压幅值的上、下限；P_G,i是发电机i的输出功率，P_G _max,i、P_G _min,i分别是发电机i输出功率的上、下限，N_{e_G}是发电机节点数量；P_L,i是节点 i的负荷功率，P_{L max,i}、P_{L min,i}分别是节点i负荷功率的上、下限。

步骤五：天然气系统潮流优化。天然气系统优化计算方法使用内点法进行求解，其优化模型如下，

目标函数：

约束条件：

(Ag+U)P+ω-Zc Fc＝0 (10-a)

F_com＝k_com f_mn(p_m-p_k) (10-d)

ω_min,i≤ω_i≤ω_max,i i∈N_{g_G} (10-e)

p_min,i≤p_i≤p_max,i i∈N_{g_node} (10-f)

f_{c min,i}≤p_m/pk≤f_{c max,i} i∈N_{g_C} (10-g)

上式中，L_Cg,i是天然气系统节点i的负荷削减量，N_{g_L}是负载节点数量；ω_i是天然气系统供给站i的输出功率，ω_max,i、ω_min,i分别是天然气系统供给站i输出功率的上、下限，N_{g_G}是天然气系统供给站数量；

p_i是节点i的气压，p_max,i、p_min,i分别是节点i气压的上、下限，N_{g_node}是天然气系统节点数量；p_m/p_k是压缩机i的升压比，f_{c max,i}、f_{c min,i}分别是压缩机i升压比的上、下限，N_{g_C}是天然气系统压缩机数量。

步骤六：区域供热系统潮流优化。区域供热系统系统是由水力模型和热力模型两部分组成，关于区域供热系统潮流优化模型存在将水力模型和热力模型两部分联合求解和解耦求解两种类型，本文采用区域供热系统统一建模的方式，并利用内点法进行求解，其优化模型如下，

目标函数：

约束条件：

C_p A_s m(T_s-T_o)-Φ＝0 (12-a)

B_h K m|m|＝0 (12-b)

C_s T_s,L-b_s＝0 (12-c)

C_r T_r,L-b_r＝0 (12-d)

Φ_{S min,i}≤Φ_S,i≤Φ_{S max,i} i∈N_{h_S} (12-e)

Φ_{L min,i}≤Φ_L,i≤Φ_{L max,i} i∈N_{h_L} (12-f)

m_min,i≤m_i≤m_max,i i∈N_{h_p} (12-g)

T_{s min,i}≤T_s,i≤T_{s max,i} i∈N_{h_node} (12-h)

T_{r min,i}≤T_r,i≤T_{r max,i} i∈N_{h_node} (12-i)

T_{o min,i}≤T_o,i≤T_{o max,i} i∈N_{h_L} (12-j)

上式中，L_Ch,i是区域供热系统节点i的负荷削减量，N_{h_L}是负载节点数量；C_s、C_r分别是与供热网络、回热网络的结构和流量有关的矩阵，b_s、 b_r分别是与供热温度、回热温度有关的列向量；

Φ_S,i是供热系统节点i的负荷，Φ_{S max,i}、Φ_{S min,i}分别是供热系统节点 i负荷的上、下限，N_{h_S}是供热系统负载节点数量；Φ_L,i是节点i的电压幅值，Φ_{L max,i}、Φ_{L min,i}分别是节点i电压幅值的上、下限；m_i是管道i的热水流量，m_max,i、m_min,i分别是管道i热水流量的上、下限，N_{h_p}是管道数量； T_s,i是节点i的供热温度，T_{s max,i}、T_{s min,i}分别是节点i供热温度的上、下限， N_{h_node}是节点数量；T_r,i是节点i的回热温度，T_{r max,i}、T_{r min,i}分别是节点i 回热温度的上、下限；T_o,i是用户节点i的热水输出温度，T_{o max,i}、T_{o min,i}分别是用户节点i热水输出温度的上、下限。

步骤七：计算能源集线器切负荷量，并且重置能源集线器优化时输入功率PEH列向量的上限。在本文中，能源集线器切负荷量，将作为能源供应子系统与能源集线器相连接节点的切负荷量；同时在优化过程，将各个能源供应子系统与能源集线器相连接节点可以供应的最大负荷量作为能源集线器输入功率PEH列向量的上限，重置PEH上限的方程如下，

P_{EH_e max,i}＝max(P_{EH_e,i}-ΔLC_e,i,0)i∈N_{e_EH} (13-a)

P_{EH_g max,j}＝max(P_{EH_g,i}-ΔLC_g,j,0)j∈N_{g_EH} (13-b)

P_{EH_h max,k}＝max(P_{EH_h,i}-ΔLC_h,k,0)k∈N_{h_EH} (13-c)

式中，P_{EH_e,i}、P_{EH_g,i}、P_{EH_h,i}分别是本次能源集线器优化计算时电、气、热输入功率上限；P_{EH_e max,i}、P_{EH_g max,i}、P_{EH_h max,i}分别是下一次能源集线器优化计算时电、气、热输入功率上限；ΔLC_e,i、ΔLC_g,i、ΔLC_h,i分别是本次能源集线器优化计算时各个能源供应子系统与能源集线器相连接节点切负荷量。

步骤八：计算收敛指标。根据循环迭代过程中上下两次能源集线器输入功率的上限的差值作为分层解耦优化收敛的判据，其计算方法如下，

δ_i＝|P_{EH_e max,i}-P_{EH_e,i}|i∈N_{EH_e} (14-a)

δ_j＝|P_{EH_g max,j}-P_{EH_g,j}|j∈N_{EH_g} (14-b)

δ_k＝|P_{EH_h max,k}-P_{EH_h,k}|k∈N_{EH_h} (14-c)

δ_max＝|max(δ_i,…,δ_j,…,δ_k,…)| (15)

上式中，δ_i、δ_j、δ_k分别是能源集线器电、气、热的收敛判据，取其中最大值δ_max作为整个分层解耦优化的收敛判据。

步骤九：若δV<δ_sp不成立，计算不收敛，返回步骤二重新优化；若 δ_max<δ_sp成立，计算收敛，循环结束，计算综合能源系统电、气、热的切负荷量。

可靠性评估流程

综上所述，电/气/热综合能源系统可靠性评估流程如图7所示，具体包括如下步骤：

步骤一：输入电、气、热能源子系统数据，能源集线器数据，电、气、热切负荷价格数据，各种元件故障率，阈值δ_sp、δ_sc，δ_sp其中是分层解耦优化收敛判断阈值，δ_sc是准序贯法计算可靠性指标收敛判断阈值，准序贯法最大抽样次数N_max及其他参数。

步骤二：利用准序贯法选择系统状态S。

步骤三：判断状态S下系统是否是负荷削减状态。若是，则进行步骤四；若不是，返回重新选择状态。

步骤四：对所选择状态进行潮流优化计算，计算所选择状态下电、气、热的切负荷量。

步骤五：计算可靠性指标。电、气、热期望负荷削减量(EENS)和期望负荷削减频率(PLC)，计算方法如下，

式中，S_X是发生负荷削减的有效状态；C(S)是状态影响函数，也就是在状态S电、气、热负荷削减量，N_MC是准序贯法抽样次数，T0是可靠性评估时间区间，一般是一年(8760h)；n(S)是发生负荷削减有效状态S的次数。

步骤六：计算可靠性指标收敛判据δ，判断计算指标是否收敛。其中，可靠性指标收敛判据计算方法如下，

上式中，是可靠性指标的估计值；是可靠性估计值的方差。

若收敛，进行步骤八，否则，进行步骤七。

步骤七：判断准序贯法抽样次数N_MC是否达到最大值N_max；若是，进行步骤八，输出可靠性指标，否则，返回步骤二，重新选择系统状态。

步骤八：输出电/气/热区域综合能源系统可靠性指标EENS和PLC。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如 ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

在本实施例中还提供了一种能源系统可靠性指标的确定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图8是根据本发明实施例的能源系统可靠性指标的确定装置的结构框图，如图8所示，该装置包括：获取模块802、选择模块804、处理模块 806、第一确定模块808、计算模块810以及第二确定模块812，下面对该装置进行详细说明：

获取模块802，用于获取上述能源系统的系统信息；选择模块804，连接至上述中的获取模块802，用于利用准序贯法选择上述能源系统的状态；处理模块806，连接至上述中的选择模块804，用于在根据上述系统信息确定上述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对上述能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的上述能源系统的切负荷量；第一确定模块808，连接至上述中的处理模块806，用于根据上述能源系统的切负荷量确定上述能源系统的可靠性指标；计算模块810，连接至上述中的第一确定模块808，用于计算上述可靠性指标的收敛判据；第二确定模块812，连接至上述中的计算模块810，用于根据上述收敛判据的结果确定上述能源系统的可靠性指标。

在一个可选的实施例中，上述获取模块802通过以下方式获取上述能源系统的系统信息：从上述电力系统、天然气系统、供热系统中获取各自的系统数据；获取能源集线器数、上述能源系统中的元件故障数据、能源价格数据、收敛阈值、准序贯法最大抽样次数和上述能源系统的参数信息。

在一个可选的实施例中，上述选择模块804通过以下方式利用准序贯法选择上述能源系统的状态：确定上述能源系统的元件的状态，其中，上述元件的状态包括运行状态和故障状态；当上述元件处于运行状态时，计算上述元件的失效率；当上述元件处于故障状态时，计算上述元件的修复率；根据上述失效率和上述修复率确定多个元件的抽样状态；利用矢量在多个抽样状态中选取上述能源系统的状态。

在一个可选的实施例中，上述处理模块806通过以下方式在根据上述系统信息确定上述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对上述能源系统进行潮流优化计算，并计算上述能源系统的切负荷量：在选定上述能源系统的状态之后，确定上述能源系统的拓扑结构和负荷水平；利用上述拓扑结构和负荷水平采用解耦法对上述能源系统进行线性优化；利用上述拓扑结构和负荷水平对优化后的上述能源系统的切负荷量进行计算。

在一个可选的实施例中，上述第一确定模块808通过以下方式根据上述能源系统的切负荷量确定上述能源系统的可靠性指标：将上述电力系统、天然气系统和供热系统的期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC 确定为上述能源系统的可靠性指标；其中，上述期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC的计算公式如下：

在一个可选的实施例中，上述装置通过以下公式计算上述可靠性指标的收敛判据：

在一个可选的实施例中，上述第二确定模块812通过以下方式之一根据上述收敛判据收敛的结果确定上述能源系统的可靠性指标：在上述收敛判据收敛的情况下，输出上述EENS和上述PLC；在上述收敛判据不收敛的情况下，并在上述N_MC大于预设值的情况下，输出上述EENS和上述 PLC。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，上述程序运行时执行上述任一项上述的方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以上各步骤的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明的实施例还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，该程序运行时执行上述任一项方法中的步骤。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种能源系统可靠性指标的确定方法，其特征在于，包括：

获取所述能源系统的系统信息，其中，所述能源系统包括电力系统、天然气系统和供热系统；

利用准序贯法选择所述能源系统的状态；

在根据所述系统信息确定所述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对所述能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的所述能源系统的切负荷量；

根据所述能源系统的切负荷量确定所述能源系统的可靠性指标；

计算所述可靠性指标的收敛判据；

根据所述收敛判据的结果确定所述能源系统的可靠性指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述能源系统的系统信息包括：

从所述电力系统、天然气系统、供热系统中获取各自的系统数据；

获取能源集线器数、所述能源系统中的元件故障数据、能源价格数据、收敛阈值、准序贯法最大抽样次数和所述能源系统的参数信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用准序贯法选择所述能源系统的状态包括：

确定所述能源系统的元件的状态，其中，所述元件的状态包括运行状态和故障状态；

当所述元件处于运行状态时，计算所述元件的失效率；

当所述元件处于故障状态时，计算所述元件的修复率；

根据所述失效率和所述修复率确定多个元件的抽样状态；

利用矢量在多个抽样状态中选取所述能源系统的状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述系统信息确定所述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对所述能源系统进行潮流优化计算，并计算所述能源系统的切负荷量包括：

在选定所述能源系统的状态之后，确定所述能源系统的拓扑结构和负荷水平；

利用所述拓扑结构和负荷水平采用解耦法对所述能源系统进行线性优化；

利用所述拓扑结构和负荷水平对优化后的所述能源系统的切负荷量进行计算。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述能源系统的切负荷量确定所述能源系统的可靠性指标包括：

将所述电力系统、天然气系统和供热系统的期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC确定为所述能源系统的可靠性指标；

其中，所述期望负荷削减量EENS和期望负荷削减频率PLC的计算公式如下：

<mrow> <mi>E</mi> <mi>E</mi> <mi>N</mi> <mi>S</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>S</mi> <mo>&Element;</mo> <msub> <mi>S</mi> <mi>X</mi> </msub> </mrow> </munder> <mi>C</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mi>C</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>,</mo> </mrow>

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所述S_X是所述能源系统发生的负荷削减状态，所述C(S)是在所述负荷消减状态S的情况下所述电力系统、天然气系统和供热系统的负荷削减量，N_MC是准序贯法的抽样次数，所述T₀是对所述能源系统进行可靠性评估的时间区间，所述n(S)是发生负荷削减状态S的次数，所述C是所述能源系统中的能源集线器的耦合矩阵。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述可靠性指标的收敛判据的方法包括如下公式：

<mrow> <mi>&delta;</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <msqrt> <mrow> <msub> <mover> <mi>V</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>var</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>C</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msqrt> <mrow> <mover> <mi>E</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <mo>(</mo> <mi>C</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>

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其中，所述δ是所述可靠性指标的收敛判据，所述E^(C)是可靠性指标的估计值，所述V^_var(C)是所述可靠性指标的估计值的方差。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述收敛判据收敛的结果确定所述能源系统的可靠性指标包括以下之一：

在所述收敛判据收敛的情况下，输出所述EENS和所述PLC；

在所述收敛判据不收敛的情况下，并在所述N_MC大于预设值的情况下，输出所述EENS和所述PLC。

8.一种能源系统可靠性指标的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取所述能源系统的系统信息；

选择模块，用于利用准序贯法选择所述能源系统的状态；

处理模块，用于在根据所述系统信息确定所述能源系统的状态是负荷消减状态的情况下，对所述能源系统进行潮流优化计算，并计算优化后的所述能源系统的切负荷量；

第一确定模块，用于根据所述能源系统的切负荷量确定所述能源系统的可靠性指标；

计算模块，用于计算所述可靠性指标的收敛判据；

第二确定模块，用于根据所述收敛判据的结果确定所述能源系统的可靠性指标。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的方法。