CN108110790A - 基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法 - Google Patents
基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法 Download PDFInfo
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Abstract
基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，基于多源数据阶梯式动态模糊系统，包括以下步骤：步骤1、基于主动配电网多源数据的分布式电源层、网络层和主动控制层运行状态综合评估策略；步骤2、根据各具体单元的运行状态利用阶梯式动态模糊系统的方法，评估各馈线综合系统的运行状态；步骤3、根据不同馈线综合系统的运行状态，评估整个主动配电网运行状态。本发明通过阶梯式动态模糊系统，综合利用主动配电网多源数据，使得主动配电网运行状态评估可以分层进行，逐层量化。
Description
技术领域
本发明属于电力技术领域的电力系统运行监测，涉及电力设备状态不定和不同网络状态共存的电力系统的运行监测，为一种基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法。
背景技术
近年来，传统能源的日益枯竭和使用传统能源造成的巨大污染使得提高能源利用效率、加强可再生能源的利用，成为解决能源需求增长与能源紧缺、能源利用与环境保护之间矛盾的必然选择。作为能源最清洁、最高效的利用方式之一，分布式发电技术利用各种可用的分散存在的能源进行发电供能，有助于充分利用各地丰富的清洁和可再生能源，向用户提供“绿色电力”，其研究日益受到各国关注。
主动配电网(active distribution network，ADN)是在主网配网协同控制基础上，具有分布式发电、储能、电动汽车和需求侧响应等电源负荷调控手段，能够针对电力系统的实际运行状态，以经济性安全性为控制目标，自适应调节其网络、发电及负荷的配电线路。在主动配电网中，大量分布式发电从不同节点接入后将使配电线路由辐射状的网络变为遍布中小电源和用户的互联网络，从单纯的“配电系统”转化成为一个“电力交换系统”。
随着分布式发电渗透率的不断提高和各种智能电气设备的接入，配电线路的运行状态更加复杂，急需一个有效的综合性运行状态监测平台。目前与主动配电网相关的研究与技术多以运行控制和优化调度为主[1-3]，缺乏对设备变动率大，状态复杂的主动配电网多层次综合评估。
参考文献
[1]一种主动配电网优化调度策略确定方法.申请号:CN201710259271.2；申请日:2017.04.20；公开(公告)号:CN106953358A；公开(公告)日:2017.07.14；发明人:邓才波；范瑞祥；安义；徐在德；熊俊杰；曹蓓；郭亮；杜辉；程春辉。
[2]一种基于分层储能的主动配电网需求响应控制方法.申请号:CN201710244856.7；申请日:2017.04.14；公开(公告)号:CN106911149A；公开(公告)日:2017.06.30；发明人:黄利军；李献伟；毋炳鑫；刘长运；王雷涛；谢卫华；许丹。
[3]一种面向电动汽车群柔性充放电响应的主动配电网阻塞调度方法；申请号:CN201710238021.0；申请日:2017.04.13；公开(公告)号:CN107092985A；公开(公告)日:2017.08.25；发明人:孙辉；沈钟浩；周玮；彭飞翔；王如伟；孔剑虹；吴港；牟大勇；徐文；刘先晶；李春平；杨万清；吴江宁；张葆刚；栾敬钊；姜学朴；王跃东；祁广源。
发明内容
本发明要解决的问题是：配电网数据量巨大，结构复杂，在大量指标和待评估对象的基础上，如何全面的评估配电网的整体运行状态。本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、实时监测且能够根据不同的设备状态和系统能量流动情况反应配网运行状态，实现系统分层监测的基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估技术。
本发明的技术方案为：基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，包括以下步骤：
步骤1、基于SCADA系统采集的主动配电网运行数据，建立分布式电源、配电线路、控制装置的运行状态评估策略；
步骤2、根据分布式电源、配电线路、控制装置的运行状态，构建阶梯式动态模糊系统，评估单条馈线系统整体运行状态；
2.1)基于光伏发电单元、风力发电单元、储能单元和间歇式能源出力波动计算单元的多源运行数据，计算光伏发电健康状态、风力发电机健康状态、储能健康状态与间歇式能源出力波动健康状态归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，对子模糊系统进行级联，建立阶梯式模糊系统，评估馈线综合系统所含分布式电源的健康水平；
2.2)根据间歇式能源渗透率、供蓄比率、消纳率和馈线注入功率波动监测值，计算其归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估馈线系统配电线路健康状态；
2.3)根据馈线电能质量测量点电压偏差、电压波动、频率偏差和电压合格率四个方面的硬性指标的测量值，计算归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估配电线路硬性指标健康状态；
2.4)根据馈线控制装置实际信号与控制信号的差异，计算馈线控制装置控制偏差率，根据预测装置预测信号和实际信号的差异，建立归一化评价系数，设计模糊表，建立模糊系统，评估馈线控制设备健康状态；
步骤3、根据不同馈线系统的运行状态，评估整个主动配电网运行状态：
根据分布式电源状态、配电线路健康状态、硬性指标健康状态和馈线控制装置健康状态，建立归一化评价系数，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估馈线综合系统整体健康状态。
步骤1步骤如下：
1.1)对于间歇式发电设备，包括风力发电机和光伏系统，其间歇式健康状态根据多源预测数据与多源实际数据的差异性进行判断；
1.2)对储能电池，根据储能容量判断储能电池运行是否正常；
1.3)通过间歇式能源出力波动的计算，判断当前间歇式能源出力对配电线路的影响情况；
1.4)计算间歇式能源渗透率，评估配电线路渗透率健康状态；
1.5)计算配电线路供蓄比率，评估配电线路供蓄比率健康状态；
1.6)计算配电线路的消纳率，评估配电线路消纳率健康状态；
1.7)计算馈线注入功率波动，评估配电线路馈线波动健康状态；
1.8)计算馈线电压偏差，评估配电线路馈线电压偏差健康状态；
1.9)计算馈线电压波动，评估配电线路馈线电压波动健康状态；
1.10)计算馈线频率偏差，评估配电线路馈线频率偏差健康状态；
1.11)计算电压合格率，评估配电线路馈线电压合格率健康状态；
1.12)计算馈线控制装置控制偏差率，评估配电线路馈线控制装置控制偏差率健康状态；
1.13)计算馈线控制装置预测偏差率，评估的配电线路馈线控制装置预测偏差率健康状态。
进一步的，所述步骤1的步骤具体为：
1.1)以风力发电机和光伏系统为主的间歇式健康状态根据预测数据与实际数据的差异性，来判断间歇式发电设备状态，如式(1)所示：
式中：DN为评测结果，TN为评估数据集合，即预测数据，HN为校验数据集合，即实际数据，计算数据来自于SCADA系统中储存的数据；
1.2)以采样窗内的储能最大可用容量作为测试数据，采样窗内未出现最大容量少于80％的情况，则储能电池运行正常；
1.3)通过间歇式能源出力波动的计算，判断当前间歇式能源出力对配电线路的影响情况，如式(2)所示：
式中：△T为基准时间间隔；i为该时刻对应的基准时间间隔数；Pres为间歇式能源有功出力，n为统计调度点数，RFres为间歇式能源波动水平；
1.4)基于间歇式能源渗透率的配电线路健康状态评估，间歇式能源渗透率如式(3)所示：
式中：表示间歇式能源额定容量，表示配网最大负荷功率；
1.5)基于供蓄比率的配电线路健康状态评估，供蓄比率可用式(4)所示：
式中：Pres为配网中间歇式能源有功出力，P1为配网有功负荷，为可控分布式资源的最大蓄电功率；
1.6)基于消纳率的配电线路健康状态评估，消纳率可用式(5)所示。
Pres为配网中间歇式能源实际有功出力，实际环境下间歇式能源的最大允许出力；
1.7)基于馈线注入功率波动性的配电线路健康状态评估，馈线注入功率波动性用式(6)所示：
式中，△T为基准时间间隔；i为该时刻对应的基准时间间隔数；Preal为采样窗口内的不同时刻间歇式能源出力，为采样窗口内的不同时刻间歇式能源出力的平均值，n为采样点的个数；
1.8)基于电压偏差的硬性指标健康状态估计，电压偏差用实际电压对额定电压百分数表示：
式中，Urc为实际测量电压，UN为额定电压；
1.9)基于电压波动的硬性指标健康状态估计，电压波动值用电压调幅波中相邻两个极值电压均方根之差，以额定电压的百分数表示，如式(8)所示：
式中：Ut％为电力系统公共供电点电压波动百分数；Umax，Umin为电力系统在最小运行方式，一个以上用户连接处公共供电点相邻电压的均方根最大值和最小值；
1.10)基于频率偏差的硬性指标健康状态估计，频率偏差用实际频率对额定频率表示：
式中，frc为实际测量频率，fN为额定频率；
1.11)基于电压合格率的硬性指标健康状态估计，电压合格率定义为：在限值范围内，实际运行接入点电压偏差在该范围内的累计运行时间与总运行统计时间的比值，如式(10)所示：
式中，nN为采样电压在电压波动范围内的采样时间点数，nT为采样窗内总采样点数；
1.12)基于馈线控制装置控制偏差率的控制设备健康状态估计，馈线控制装置控制偏差率如式(11)所示：
式中，Crc为采样窗内实际控制指令值，CN为采样窗内额定控制指令值；
1.13)基于馈线控制装置预测偏差率的控制设备健康状态估计：
式中，PRrc为预测数据，PRN为额定数据。
步骤2具体为：
2.1)基于光伏发电健康系数、风力发电机健康系数、储能健康系数和间歇式能源出力波动性，建立阶梯式模糊系统评估馈线所含分布式电源的健康水平：光伏发电健康系数和风力发电健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与储能健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与间歇式能源出力波动性评价系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到馈线综合系统所含分布式电源的健康水平，其中3个阶的模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则；
2.2)基于间歇式能源渗透率、供蓄比率、消纳率和馈线注入功率波动性，建立阶梯式模糊系统评估馈线系统配电线路健康状态：间歇式能源渗透率健康系数和供蓄比率健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与消纳率健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与馈线注入功率波动性评价系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到馈线系统配电线路健康状态，3个阶的模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则；
2.3)基于电压偏差、电压波动、频率偏差和电压合格率四个方面的硬性指标，建立阶梯式模糊系统评估配电线路硬性指标健康状态：电压偏差健康系数和电压波动健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与频率偏差健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与电压合格率健康系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到配电线路硬性指标健康状态，3个阶的模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则；
2.4)基于馈线控制装置控制偏差率和预测偏差率的控制设备健康状态估计：馈线控制装置控制偏差率和预测偏差率健康系数经1阶模糊系统生成模糊评价结果，即得到馈线控制设备健康状态，其中根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则。
步骤3具体为：基于分布式电源状态、配电线路健康状态、配电线硬性指标健康状态和馈线控制装置健康状态的评估结果，建立梯式模糊系统进行单个馈线整体健康状态评估，分布式电源健康系数和配电线路健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与硬性指标健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与馈线控制装置健康系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，构成3阶模糊系统，各阶模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则，第三层模糊评价结果即为评估的馈线整体健康状态，由馈线状态进而得到整个主动配电网运行状态。
本发明具备的优点是：
(1)针对配电网存在的大量指标和待评估对象，本发明设计了一种分层评价，有序综合的评估方法，实现系统级的主动配电网运行健康状态评估，本发明的评估不是对现有配电网单个评估对象结果的简单综合，而是设计了评估的顺序与组合，最终才实现系统级的有效评估，使得整个配电网的运行状态直观显示出来；
(2)本发明所提出的分层计算，逐层评估，综合评价的策略可以分馈线分设备对配电线路状态进行评估，能够详细展现配电线路各个层次的运行状态健康情况，有利于配电线路不良区段或者设备的定位与检索。
(3)本发明所提出的多源动态模糊系统多层梯级设计方式，可以根据评价因素重要程度的不同，设计不同类型的模糊表，整个评估方法可以根据用户的评估侧重点进行灵活调整，实现有针对性的指向性评价。
附图说明
图1是本发明的分布式电源的健康状态综合评估策略。
图2是本发明的馈线配网级健康状况评价策略。
图3是本发明的硬性指标健康状况评价策略。
图4是本发明的控制设备健康状况评价策略。
图5是本发明的馈线综合系统整体健康状况评价策略。
图6是本发明的模糊系统基本规则。
图7是本发明的馈线综合系统1整体健康状态。
图8是本发明的馈线综合系统2整体健康状态。
图9是本发明的馈线综合系统3整体健康状态。
图10是本发明的馈线综合系统4整体健康状态。
具体实施方式
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、实时监测且能够根据不同的设备状态和系统能量流动情况反应配网运行状态，实现系统分层监测的基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估技术。以下结合附图对本发明实施例作进一步详述。
本发明提出一种主动配电网运行状态评估方法，基于多源数据阶梯式动态模糊系统，包括以下步骤：
步骤1、基于各具体单元的运行状态评估策略；
步骤2、根据各具体单元的运行状态利用阶梯式动态模糊系统的方法，评估各馈线的运行状态；
步骤3、根据不同馈线的运行状态，评估整个主动配电网运行状态。
下面具体介绍本发明各个步骤的实施。
步骤1、基于SCADA系统采集的主动配电网运行数据，建立分布式电源、配电线路、控制装置的运行状态评估策略。
1.1)对于间歇式发电设备，包括风力发电机和光伏系统，其间歇式健康状态根据多源预测数据与多源实际数据的差异性进行判断。以风力发电机和光伏系统为主的间歇式发电设备，根据预测数据与实际数据的差异性判断间歇式发电设备健康状态，如式(1)所示。
式中：DN为评测结果，TN为评估数据集合，HN为校验数据集合，上述数据均来自于SCADA系统中储存的数据。
1.2)对储能电池，根据储能容量判断储能电池运行是否正常。以采样窗内的储能最大可用容量作为测试数据，采样窗内未出现最大容量少于80％的情况，则储能电池运行正常；
1.3)通过间歇式能源出力波动的计算，判断当前间歇式能源出力对配电线路的影响情况，间歇式能源出力波动计算如式(2)所示；
式中：△T为基准时间间隔；i为该时刻对应的基准时间间隔数；Pres为间歇式能源出力，n为统计调度点数，RFres为间歇式能源波动水平。
1.4)计算间歇式能源渗透率，用于评估配电线路渗透率健康状态，间歇式能源渗透率如式(3)所示：
式中：表示间歇式能源额定容量，表示配网最大负荷功率。
1.5)计算配电线路供蓄比率，用于评估配电线路供蓄比率健康状态。供蓄比率如式(4)所示：
式中：Pres为配网中间歇式能源有功出力。P1为配网有功负荷。为可控分布式资源的最大蓄电功率。
1.6)计算配电线路的消纳率，用于评估配电线路消纳率健康状态。消纳率如式(5)所示：
Pres为配网中间歇式能源实际有功出力，实际环境下间歇式能源的最大允许出力。
1.7)计算馈线注入功率波动，用于评估配电线路馈线波动健康状态。馈线注入功率波动性如式(6)所示：
式中，△T为基准时间间隔；i为该时刻对应的基准时间间隔数；Preal为采样窗口内的不同时刻间歇式能源出力。为采样窗口内的不同时刻间歇式能源出力的平均值，n为采样点的个数。
1.8)计算馈线电压偏差，用于评估配电线路馈线电压偏差健康状态。电压偏差一般都用实际电压对额定电压百分数表示。
式中，Urc为实际测量电压，UN为额定电压。
1.9)计算馈线电压波动，用于评估配电线路馈线电压波动健康状态。电压波动值用电压调幅波中相邻两个极值电压均方根之差，以额定电压的百分数表示，如式(8)所示：
式中：Ut％为电力系统公共供电点电压波动百分数；Umax，Umin为电力系统在最小运行方式，一个以上用户连接处公共供电点相邻电压的均方根最大值和最小值。
1.10)计算馈线频率偏差，用于评估配电线路馈线频率偏差健康状态。频率偏差一般都用实际频率对额定频率表示。
式中，frc为实际测量频率，fN为额定频率。
1.11)计算电压合格率，用于评估配电线路馈线电压合格率健康状态。电压合格率定义为：在限值范围内，实际运行接入点电压偏差在该范围内的累计运行时间与总运行统计时间的比值。如式(10)所示。
式中，nN为采样电压在电压波动范围内的采样时间点数，nT为采样窗内总采样点数。
1.12)计算馈线控制装置控制偏差率，用于评估配电线路馈线控制装置控制偏差率健康状态。馈线控制装置控制偏差率可用式(11)所示。
式中，Crc为采样窗内实际控制指令值，CN为采样窗内额定控制指令值。
1.13)计算馈线控制装置预测偏差率，评估的配电线路馈线控制装置预测偏差率健康状态。
式中，PRrc为预测数据，PRN为额定数据。
为保证评估的准确性，上述十三条必须依次进行，顺序不可调换，计算方法在现有基础上进行了改进。
所述步骤2的根据各具体单元的运行状态利用阶梯式动态模糊系统的方法，评估各馈线的运行状态，具体包括以下步骤：
2.1)基于光伏发电健康系数、风力发电机健康系数、储能健康系数和间歇式能源出力波动性这些多源运行数据，计算光伏发电健康状态、风力发电机健康状态、储能健康状态与间歇式能源出力波动健康状态归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，对子模糊系统进行级联，建立阶梯式模糊系统，评估馈线所含分布式电源的健康水平。如图1所示，光伏发电健康系数和风力发电健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与储能健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与间歇式能源出力波动性评价系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到分布式电源健康水平评估结果。
2.2)根据间歇式能源渗透率、供蓄比率、消纳率和馈线注入功率波动监测值，计算其归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估馈线系统配电线路健康状态。如图2所示，间歇式能源渗透率健康系数和供蓄比率健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与消纳率健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与馈线注入功率波动性评价系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到馈线配网级健康状况。
2.3)根据馈线电能质量测量点电压偏差、电压波动、频率偏差和电压合格率四个方面的硬性指标的测量值，计算归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估配电线路硬性指标健康状态。如图3所示，电压偏差健康系数和电压波动健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与频率偏差健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与电压合格率健康系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到馈线硬性指标健康状态。
2.4)根据馈线控制装置实际信号与控制信号的差异，计算馈线控制装置控制偏差率，根据预测装置预测信号和实际信号的差异，建立归一化评价系数，设计模糊表，建立模糊系统，评估馈线控制设备健康状态，如图4所示，馈线控制装置控制偏差率和预测偏差率健康系数经1阶模糊系统生成模糊评价结果，即得到馈线控制设备健康状态。
所述步骤3的根据不同馈线的运行状态，评估整个主动配电网运行状态，包括以下步骤：
(1)基于分布式电源状态、配电线路健康状态、配电线硬性指标健康状态和馈线控制装置健康状态的评估结果，建立梯式模糊系统进行单个馈线整体健康状态评估，分布式电源健康系数和配电线路健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与硬性指标健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与馈线控制装置健康系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，构成3阶模糊系统，各阶模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则，第三层模糊评价结果即为评估的馈线整体健康状态。
(2)由馈线状态进而得到整个主动配电网运行状态，其基本规则如图6所示，图中“负大”(NB)、“负小”(NS)、“零”(ZO)、“正小”(PS)、“正大”(PB)为模糊系统语言变量的语言值。
上述阶梯式模糊系统，各个子模糊系统的构建示例如下所述：
对于每一个标准化后的输入量δ而言，其模糊值为:
{F(i),F(i+1)} (13)
其中，F(i)，F(i+1)∈{NB,NS,ZO,PS,PB}。其隶属度值为：
模糊函数的设计采用隶属度最小原则。
即对于模糊值同为F(i)的两个输入量对应的隶属度值为u1(F(i))和u2(F(i))，其隶属度输出值为：
uout＝min{u1(F(i)),u2(F(i))} (16)
模糊函数的模糊法则为如表1所示。
表1模糊系统规则表
解模糊环节采用重心法。重心法的表达式如下：
式中：xi表示结果隶属函数对应模糊子域内的离散点；μi(xi)表示离散点对应的隶属函数值。
多源动态模糊系统是将各个模糊单元逐层相连，形成多源动态阶梯式系统，从而得到配电线路各个层级的健康状态评估值。
本实施例研究的配电线路包含四条馈线，每条馈线包含分布式电源、储能、负荷和控制调节装置。
馈线1各单元的标准化健康状态如表2所示。
表2馈线1各单元的标准化健康状态
| 分布式电源 | 0.7828 | 0.8041 | 0.8464 | 0.8725 |
| 配电线路 | 0.8248 | 0.7831 | 0.8733 | 0.7855 |
| 控制健康 | 0.7808 | 0.8450 | / | / |
| 硬性指标 | 0.8059 | 0.8183 | 0.8172 | 0.7602 |
馈线2各单元的标准化健康状态如表所示。
表3馈线2各单元的标准化健康状态
| 分布式电源 | 0.6299 | 0.6322 | 0.6917 | 0.6364 |
| 配电线路 | 0.4399 | 0.6397 | 0.6280 | 0.5774 |
| 控制健康 | 0.5072 | 0.4878 | / | / |
| 硬性指标 | 0.5996 | 0.6481 | 0.6310 | 0.4689 |
馈线3各单元的标准化健康状态如表所示。
表4馈线3各单元的标准化健康状态
| 分布式电源 | 0.2431 | 0.4787 | 0.6010 | 0.3897 |
| 配电线路 | 0.3140 | 0.4372 | 0.2866 | 0.1593 |
| 控制健康 | 0.2077 | 0.1969 | / | / |
| 硬性指标 | 0.5675 | 0.2632 | 0.4134 | 0.4644 |
馈线4各单元的标准化健康状态如表所示。
表5馈线4各单元的标准化健康状态
| 分布式电源 | 0.3846 | 0.5840 | 0.5840 | 0.5840 |
| 配电线路 | 0.4009 | 0.5722 | 0.5059 | 0.4748 |
| 控制健康 | 0.4248 | 0.4875 | / | / |
| 硬性指标 | 0.5099 | 0.6638 | 0.4768 | 0.4292 |
各馈线综合系统的整体健康状态如图7，8，9，10所示。
分析图7，馈线综合系统1运行状态良好，各项指标均运行在良好的区域。分析图8，馈线综合系统2运行状态正常。其中，控制设施处于脆弱状态，其他各项均运行于正常状态。因此要加强馈线综合系统2无功控制装的监测和维护。分析图9，馈线综合系统3运行状态脆弱。其中分布式电源和控制设施处于危险状态，需要即时排查和检修。分析图10，馈线综合系统4运行状态脆弱。其中网络状态正常，其他各项运行脆弱，需要进一步监测和维护。
综合馈线综合系统1至综合系统4的运行状态，结合模糊系统，可以评估其组成的配电线路运行状态为正常。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (5)
1.基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，其特征是包括以下步骤：
步骤1、基于SCADA系统采集的主动配电网运行数据，建立分布式电源、配电线路、控制装置的运行状态评估策略；
步骤2、根据分布式电源、配电线路、控制装置的运行状态，构建阶梯式动态模糊系统，评估单条馈线系统整体运行状态；
2.1)基于光伏发电单元、风力发电单元、储能单元和间歇式能源出力波动计算单元的多源运行数据，计算光伏发电健康状态、风力发电机健康状态、储能健康状态与间歇式能源出力波动健康状态归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，对子模糊系统进行级联，建立阶梯式模糊系统，评估馈线综合系统所含分布式电源的健康水平；
2.2)根据间歇式能源渗透率、供蓄比率、消纳率和馈线注入功率波动监测值，计算其归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估馈线系统配电线路健康状态；
2.3)根据馈线电能质量测量点电压偏差、电压波动、频率偏差和电压合格率四个方面的硬性指标的测量值，计算归一化评价系数，根据用户对不同单元健康状态关注程度，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估配电线路硬性指标健康状态；
2.4)根据馈线控制装置实际信号与控制信号的差异，计算馈线控制装置控制偏差率，根据预测装置预测信号和实际信号的差异，建立归一化评价系数，设计模糊表，建立模糊系统，评估馈线控制设备健康状态；
步骤3、根据不同馈线系统的运行状态，评估整个主动配电网运行状态：
根据分布式电源状态、配电线路健康状态、硬性指标健康状态和馈线控制装置健康状态，建立归一化评价系数，设计模糊表，建立阶梯式模糊系统，评估馈线综合系统整体健康状态。
2.根据权利要求1所述的基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，其特征是步骤1步骤如下：
1.1)对于间歇式发电设备，包括风力发电机和光伏系统，其间歇式健康状态根据多源预测数据与多源实际数据的差异性进行判断；
1.2)对储能电池，根据储能容量判断储能电池运行是否正常；
1.3)通过间歇式能源出力波动的计算，判断当前间歇式能源出力对配电线路的影响情况；
1.4)计算间歇式能源渗透率，评估配电线路渗透率健康状态；
1.5)计算配电线路供蓄比率，评估配电线路供蓄比率健康状态；
1.6)计算配电线路的消纳率，评估配电线路消纳率健康状态；
1.7)计算馈线注入功率波动，评估配电线路馈线波动健康状态；
1.8)计算馈线电压偏差，评估配电线路馈线电压偏差健康状态；
1.9)计算馈线电压波动，评估配电线路馈线电压波动健康状态；
1.10)计算馈线频率偏差，评估配电线路馈线频率偏差健康状态；
1.11)计算电压合格率，评估配电线路馈线电压合格率健康状态；
1.12)计算馈线控制装置控制偏差率，评估配电线路馈线控制装置控制偏差率健康状态；
1.13)计算馈线控制装置预测偏差率，评估的配电线路馈线控制装置预测偏差率健康状态。
3.根据权利要求2所述的基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，其特征是所述步骤1的步骤具体为：
1.1)以风力发电机和光伏系统为主的间歇式健康状态根据预测数据与实际数据的差异性，来判断间歇式发电设备状态，如式(1)所示：
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
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<mi>H</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
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</mrow>
<mrow>
<mo>|</mo>
<msub>
<mi>H</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
<mo>|</mo>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：DN为评测结果，TN为评估数据集合，即预测数据，HN为校验数据集合，即实际数据，计算数据来自于SCADA系统中储存的数据；
1.2)以采样窗内的储能最大可用容量作为测试数据，采样窗内未出现最大容量少于80％的情况，则储能电池运行正常；
1.3)通过间歇式能源出力波动的计算，判断当前间歇式能源出力对配电线路的影响情况，如式(2)所示：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mi>F</mi>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
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<mrow>
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<mo>&Sigma;</mo>
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<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
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<mo>{</mo>
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<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
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<mi>s</mi>
</mrow>
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<mrow>
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<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
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<mi>T</mi>
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<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
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</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>T</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>}</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</msqrt>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>2</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：△T为基准时间间隔；i为该时刻对应的基准时间间隔数；Pres为间歇式能源有功出力，n为统计调度点数，RFres为间歇式能源波动水平；
1.4)基于间歇式能源渗透率的配电线路健康状态评估，间歇式能源渗透率如式(3)所示：
<mrow>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&Sigma;P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
</mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mi>L</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>3</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：表示间歇式能源额定容量，表示配网最大负荷功率；
1.5)基于供蓄比率的配电线路健康状态评估，供蓄比率可用式(4)所示：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
<mi>s</mi>
<mo>-</mo>
<mi>c</mi>
</mrow>
<mi>max</mi>
</msubsup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>4</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：Pres为配网中间歇式能源有功出力，P1为配网有功负荷，为可控分布式资源的最大蓄电功率；
1.6)基于消纳率的配电线路健康状态评估，消纳率可用式(5)所示。
<mrow>
<mi>&theta;</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
</msub>
<msubsup>
<mi>P</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>s</mi>
</mrow>
<mi>max</mi>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>5</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
Pres为配网中间歇式能源实际有功出力，实际环境下间歇式能源的最大允许出力；
1.7)基于馈线注入功率波动性的配电线路健康状态评估，馈线注入功率波动性用式(6)所示：
<mrow>
<msub>
<mi>R</mi>
<mrow>
<mi>F</mi>
<mi>r</mi>
<mi>e</mi>
<mi>a</mi>
<mi>l</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
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<mrow>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
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<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
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<mi>n</mi>
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<mo>{</mo>
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<mi>P</mi>
<mrow>
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</mrow>
</msub>
<mrow>
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<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>&Delta;</mi>
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<mi>P</mi>
<mrow>
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<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mi>&Delta;</mi>
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<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>}</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<mi>n</mi>
</mfrac>
</msqrt>
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<mi>P</mi>
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<mi>r</mi>
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<mi>a</mi>
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</mrow>
<mo>*</mo>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，△T为基准时间间隔；i为该时刻对应的基准时间间隔数；Preal为采样窗口内的不同时刻间歇式能源出力，为采样窗口内的不同时刻间歇式能源出力的平均值，n为采样点的个数；
1.8)基于电压偏差的硬性指标健康状态估计，电压偏差用实际电压对额定电压百分数表示：
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>U</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>c</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mrow>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，Urc为实际测量电压，UN为额定电压；
1.9)基于电压波动的硬性指标健康状态估计，电压波动值用电压调幅波中相邻两个极值电压均方根之差，以额定电压的百分数表示，如式(8)所示：
<mrow>
<msub>
<mi>U</mi>
<mi>t</mi>
</msub>
<mi>%</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>U</mi>
<mrow>
<mi>m</mi>
<mi>a</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>U</mi>
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</msub>
</mrow>
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<mi>U</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中：Ut％为电力系统公共供电点电压波动百分数；Umax，Umin为电力系统在最小运行方式，一个以上用户连接处公共供电点相邻电压的均方根最大值和最小值；
1.10)基于频率偏差的硬性指标健康状态估计，频率偏差用实际频率对额定频率表示：
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>f</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>c</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mrow>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>9</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，frc为实际测量频率，fN为额定频率；
1.11)基于电压合格率的硬性指标健康状态估计，电压合格率定义为：在限值范围内，实际运行接入点电压偏差在该范围内的累计运行时间与总运行统计时间的比值，如式(10)所示：
<mrow>
<mi>P</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>n</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
<msub>
<mi>n</mi>
<mi>T</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>10</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，nN为采样电压在电压波动范围内的采样时间点数，nT为采样窗内总采样点数；
1.12)基于馈线控制装置控制偏差率的控制设备健康状态估计，馈线控制装置控制偏差率如式(11)所示：
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>C</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>c</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>11</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，Crc为采样窗内实际控制指令值，CN为采样窗内额定控制指令值；
1.13)基于馈线控制装置预测偏差率的控制设备健康状态估计：
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>P</mi>
<mi>R</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>PR</mi>
<mrow>
<mi>r</mi>
<mi>c</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>PR</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>PR</mi>
<mi>N</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mo>&times;</mo>
<mn>100</mn>
<mi>%</mi>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>12</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中，PRrc为预测数据，PRN为额定数据。
4.根据权利要求1所述的基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，其特征是步骤2具体为：
2.1)基于光伏发电健康系数、风力发电机健康系数、储能健康系数和间歇式能源出力波动性，建立阶梯式模糊系统评估馈线所含分布式电源的健康水平：光伏发电健康系数和风力发电健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与储能健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与间歇式能源出力波动性评价系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到馈线综合系统所含分布式电源的健康水平，其中3个阶的模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则；
2.2)基于间歇式能源渗透率、供蓄比率、消纳率和馈线注入功率波动性，建立阶梯式模糊系统评估馈线系统配电线路健康状态：间歇式能源渗透率健康系数和供蓄比率健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与消纳率健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与馈线注入功率波动性评价系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到馈线系统配电线路健康状态，3个阶的模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则；
2.3)基于电压偏差、电压波动、频率偏差和电压合格率四个方面的硬性指标，建立阶梯式模糊系统评估配电线路硬性指标健康状态：电压偏差健康系数和电压波动健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与频率偏差健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与电压合格率健康系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，即得到配电线路硬性指标健康状态，3个阶的模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则；
2.4)基于馈线控制装置控制偏差率和预测偏差率的控制设备健康状态估计：馈线控制装置控制偏差率和预测偏差率健康系数经1阶模糊系统生成模糊评价结果，即得到馈线控制设备健康状态，其中根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则。
5.根据权利要求1所述的基于多源数据阶梯式动态模糊系统的主动配电网运行状态评估方法，其特征是步骤3具体为：基于分布式电源状态、配电线路健康状态、配电线硬性指标健康状态和馈线控制装置健康状态的评估结果，建立梯式模糊系统进行单个馈线整体健康状态评估，分布式电源健康系数和配电线路健康系数经1阶模糊系统生成第一层模糊评价结果，该结果与硬性指标健康系数进入2阶模糊系统生成第二层模糊评价结果，第二层模糊评价结果与馈线控制装置健康系数进入3阶模糊系统生成第三层模糊评价结果，构成3阶模糊系统，各阶模糊系统单独设立，根据用户对评价对象的重视程度调整模糊表的规则，第三层模糊评价结果即为评估的馈线整体健康状态，由馈线状态进而得到整个主动配电网运行状态。
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|---|---|---|---|---|
| CN108897947A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-27 | 西安交通大学 | 一种基于改进变分自动编码的装备退化多源数据融合方法 |
| CN109146176A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 大连理工大学 | 一种面向电动汽车充换电服务费引导的配电网阻塞调度方法 |
| CN111126810A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-08 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种源侧发电机组运行安全评价方法 |
| CN111313446A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-19 | 上海电机学院 | 一种风电场储能控制方法 |
| CN113128867A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-07-16 | 四川瑞康智慧能源有限公司 | 一种售电偏差管理系统及其方法 |
| CN113627741A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-11-09 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种充电桩电能计量系统运行状态综合评价方法及装置 |
| CN115825633A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-03-21 | 深圳市首航新能源股份有限公司 | 光伏逆变器整机测试系统的评估方法、装置及上位机 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103530817A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-22 | 国家电网公司 | 一种分布式光伏并网适应性评估方法 |
| CN104933505A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-09-23 | 国家电网公司 | 一种基于模糊评估的智能配电网群决策评价方法 |
| CN106899035A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-06-27 | 中国电力科学研究院 | 逆变系统参与并网后配电网运行效能的评估方法和装置 |
| CN107124002A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-01 | 上海交通大学 | 基于双模糊控制的独立微网能量优化控制方法 |
| CN107316125A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-11-03 | 燕山大学 | 一种基于经济运行域的主动配电网经济运行评价方法 |
| US10120002B2 (en) * | 2013-10-23 | 2018-11-06 | Fujitsu Limited | Estimation program, estimation apparatus, and estimation method |
-
2017
- 2017-12-15 CN CN201711353994.5A patent/CN108110790B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103530817A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-22 | 国家电网公司 | 一种分布式光伏并网适应性评估方法 |
| US10120002B2 (en) * | 2013-10-23 | 2018-11-06 | Fujitsu Limited | Estimation program, estimation apparatus, and estimation method |
| CN104933505A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-09-23 | 国家电网公司 | 一种基于模糊评估的智能配电网群决策评价方法 |
| CN106899035A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-06-27 | 中国电力科学研究院 | 逆变系统参与并网后配电网运行效能的评估方法和装置 |
| CN107124002A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-01 | 上海交通大学 | 基于双模糊控制的独立微网能量优化控制方法 |
| CN107316125A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-11-03 | 燕山大学 | 一种基于经济运行域的主动配电网经济运行评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 宋人杰，丁江林，白丽: "基于合作博弈法和梯形云模型的配电网模糊综合评价", 《电力系统保护与控制》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108897947A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-27 | 西安交通大学 | 一种基于改进变分自动编码的装备退化多源数据融合方法 |
| CN108897947B (zh) * | 2018-06-27 | 2021-02-19 | 西安交通大学 | 一种基于改进变分自动编码的装备退化多源数据融合方法 |
| CN109146176A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 大连理工大学 | 一种面向电动汽车充换电服务费引导的配电网阻塞调度方法 |
| CN111126810A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-08 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种源侧发电机组运行安全评价方法 |
| CN111126810B (zh) * | 2019-12-16 | 2023-08-22 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种源侧发电机组运行安全评价方法 |
| CN111313446A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-19 | 上海电机学院 | 一种风电场储能控制方法 |
| CN111313446B (zh) * | 2020-03-25 | 2023-08-29 | 上海电机学院 | 一种风电场储能控制方法 |
| CN113128867A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-07-16 | 四川瑞康智慧能源有限公司 | 一种售电偏差管理系统及其方法 |
| CN113627741A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-11-09 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种充电桩电能计量系统运行状态综合评价方法及装置 |
| CN113627741B (zh) * | 2021-07-20 | 2023-12-12 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种充电桩电能计量系统运行状态综合评价方法及装置 |
| CN115825633A (zh) * | 2023-02-14 | 2023-03-21 | 深圳市首航新能源股份有限公司 | 光伏逆变器整机测试系统的评估方法、装置及上位机 |
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