CN108616126A - 计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，涉及电力领域，以缓解现有的计算方法存在的配网可靠性计算结果偏差较大，准确度不高的问题，能够提高可靠性分析结果的准确性和全面性。该方法包括：1配网源网荷抽样；2对抽样后的配电网运行方式进行静态安全校核；3计算当前抽样下的可靠性结果；4判断抽样次数是否满足预计目标次数；若否，则返回步骤1；若是，执行步骤5；5计算得到最终的配网可靠性结果。

Description

计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法

技术领域

本发明涉及电力供电技术领域，尤其是涉及计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法。

背景技术

目前，公知的配网可靠性计算普遍采用的方法是，先将输电网作为无穷大电源或固定电源等值于配网的关口，再作可靠性计算。这种方法利用等值模型进行输配网间的交互计算，但仅是简单的等值处理，导致了配网可靠性计算结果偏差较大。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，以缓解现有的配网可靠性计算方法存在计算结果误差大、可靠性分析准确度低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，包括：

1配网源网荷抽样；

2对抽样后的配电网运行方式进行静态安全校核；

3计算当前抽样下的可靠性结果；

4判断抽样次数是否满足预计目标次数；

若否，则返回步骤1；若是，执行步骤5；

5计算得到最终的配网可靠性结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述输电网供电能力概率等值模型的建立过程包括以下步骤：

1)输电网源网荷抽样：

对输电网运行方式进行第k次源网荷抽样，获取抽样后的输电网运行方式；

2)对抽样后的输电网运行方式进行安全校核：

对抽样后的输电网运行方式分别进行静态安全校核与暂态安全校核，分别得到满足静态安全校核与暂态安全校核的关口供电能力；

3)基于静态安全校核与暂态安全校核的关口供电能力，得到综合满足静态安全校核与暂态安全校核的当前抽样下的供电能力组合：

经过安全校核与供电能力优化计算，得到综合满足静态安全校核与暂态安全校核的当前抽样下的供电能力组合；

4)判断抽样次数是否足够：

若抽样次数未达到预计目标次数K，即k<K，返回步骤1)；若抽样次数达到预计目标K，即k＝K，执行步骤5)；

5)根据抽样的样本序列得到输电网关口供电能力密度函数：

6)构建输电网供电能力概率等值模型

根据设备停运率，计算处于该次抽样下输电网供电能力下的概率，得到关口供电能力概率函数；

基于上述关口供电能力概率函数建立得到输电网供电能力概率等值模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述配网源网荷抽样，具体包括：

采用基于蒙特卡洛法的“源网荷”抽样方法，对配电网运行方式进行第k次源网荷抽样。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述配网源网荷抽样，具体包括：

所述对抽样后的配电网运行方式进行静态安全校核，具体包括：

首先进行配网装置调节能力的结构性失电分析，获得失负荷量P_Loss；接着进行静态潮流计算，根据潮流越限情况进行切负荷操作，计算切负荷量P_Re，将两者相加，得实际的负荷损失量P_Lk。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述计算当前抽样下的可靠性结果，具体包括：

通过计算可靠性指标来表征当前抽样下的可靠性结果，所述可靠性指标包括EDNS和LOLP的至少一种。

本发明实施例带来了以下有益效果：

1)克服传统方法采用固定等值模型而导致计算结果偏差较大的问题，提高了可靠性计算的全面性；

该方法采用计及输电网供电能力的配网可靠性计算策略。该策略采用基于蒙特卡洛法的源网荷全抽样方法，同时对电源、电网、负荷进行抽样以获取电力系统状态样本，确保了配网可靠性计算的全面性；

2)真实反映了电网运行的实际情况，提高了可靠性分析结果的准确性。

该方法提出了利用概率等值模型描述输配网间的交互影响的方法，在配网可靠性计算中，计及了故障影响下的输电网实际供电能力，提高了配网可靠性分析的准确性。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的输电网供电能力概率等值模型的建立流程图；

图2是本发明实施例提供的计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前，公知的配网可靠性计算普遍采用的方法是，先将输电网作为无穷大电源或固定电源等值于配网的关口，再作可靠性计算。这种方法利用等值模型进行输配网间的交互计算，但仅是简单的等值处理，导致了配网可靠性计算结果偏差较大。

综上，现有的配网可靠性计算方法存在计算结果误差大、可靠性分析准确度低的问题。

基于此，本发明实施例提供的一种计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，以缓解现有的配网可靠性计算方法存在计算结果误差大、可靠性分析准确度低的问题，能够提高配网可靠性分析的准确性。

下面结合附图对本发明做进一步说明。

采用“源网荷”抽样方法，主要分为以下六个步骤：

1)“网”：与传统蒙特卡洛法可靠性计算类似，首先根据强迫停运率对母线、主变、输配电线路、继保装置等电网设备进行抽样，得到故障后的初态电网接线方式；

2)考虑备自投、继保装置等电网方式调整设备的动作序列，得到稳定的电网接线方式；

3)“源”：根据强迫停运率对机组进行状态抽样，同时根据机组出力概率模型对机组的出力大小进行抽样；对于可灵活调节的传统机组如火电机组、燃气机组等，可以跳过其出力大小的抽样；对于出力具有天然随机性的分布式新能源，如风电、光伏发电机组，必须对其出力大小进行抽样；任何等值电源也可以进行概率建模与状态抽样。

4)“荷”：对随机性较大、可能影响到充裕性指标的负荷，根据其概率模型进行负荷量抽样；任何等值负荷也可以进行概率建模与状态抽样。

5)生成抽样后的电网方式；

6)根据抽样方式的发用电平衡状况，进行方式校核与可靠性指标计算；若发电大于负荷，还需要对机组出力进行优化调整；若负荷大于发电，则需要进行优化切负荷。

对于关口数量为N的电力系统，输电网关口供电能力概率等值模型的建立流程如附图1所示：

1)输电网源网荷抽样：

对输电网运行方式进行第k次源网荷抽样。对电源，考虑其强迫停运概率以及出力概率分布；对网架，根据设备的强迫停运率生成故障集；对负荷，将负荷视作固定负荷，不作抽样。抽样后，获取抽样后的输电网运行方式。

需要说明的是，先按传统方法将配网等值给输电网，后对“源网”进行抽样计算，以生成输电网在关口上的概率等值模型。再将供电能力概率等值模型以及“源网荷”抽样方法应用于配网可靠性计算方法。

2)对抽样后的输电网运行方式进行安全校核：

其中，安全校核包括静态安全校核和暂态安全校核。

具体的，对抽样后的输电网运行方式分别进行静态安全校核与暂态安全校核，分别得到满足静态安全校核与暂态安全校核的关口供电能力。

A)静态安全校核：

首先进行结构性失电分析，再进行静态潮流计算，根据潮流越限情况进行切负荷操作，得出切负荷后的关口负荷量：

式中，表示第k次抽样的满足静态安全校核的关口供电能力组合；P_N表示第N个关口的关口负荷量；

切负荷过程中，进行供电能力优化计算。具体的，供电能力优化计算方法如下：可根据输电网装置调节能力，将所有关口负荷之和最大作为优化目标，对切负荷进行优化，最优解的关口负荷组合即为该次抽样的满足静态安全校核的关口供电能力组合。

B)暂态安全校核：

首先进行暂态模型分析，之后再进行数值积分求解。综合考虑系统暂稳、电压暂降、保护动作各方面因素进行切负荷操作，并得出切负荷后的关口负荷量为：

式中，表示第k次抽样的满足暂态安全校核的关口供电能力组合；P_N表示第N个关口的关口负荷量；切负荷过程中，进行供电能力优化计算。具体计算方法参照A中的论述，得到该次抽样下满足暂态安全校核的关口供电能力组合。

3)基于静态安全校核与暂态安全校核的关口供电能力，得到综合满足静态安全校核与暂态安全校核的当前抽样下的供电能力组合：

具体的，经过上述的安全校核(即静态安全校核和暂态安全校核)与供电能力优化计算，得到综合(同时)满足静态安全校核与暂态安全校核的当前抽样下的供电能力组合：

S_k＝(P₁,P₂,…,P_N-1,P_N)

式中，S_k表示第k次抽样的综合满足静态安全校核与暂态安全校核的的关口供电能力组合；P_N表示第N个关口的关口负荷量(单位，MW)；

4)判断抽样次数是否足够：

若否，即若抽样次数未达到预计目标次数K，即k<K，返回步骤1)；若是，即若抽样次数达到预计目标次数K，即k＝K，执行步骤5)。

5)根据抽样的样本序列得到输电网关口供电能力密度函数：

具体的，根据样本序列{S_k|k＝1,2,…K-1,K}，得到输电网关口最大供电能力密度函数：

P(S)＝P(S_k＝S|k＝1,2,…K-1,K)

其中S为表征关口供电能力的N维相量。

6)构建输电网供电能力概率等值模型：

具体的，根据设备停运率，计算处于该次抽样下输电网供电能力下的概率L_k，得到关口供电能力概率函数为：

P(S)'＝P[S_k，L_k|k＝1,2,…K-1,K]

式中，P(S)'表示关口供电能力概率；L_k为输电网供电能力等值电源处于第k次抽样出力状态下的概率。

基于上述关口供电能力概率函数建立得到输电网供电能力概率等值模型。

对于关口数量为N的配电系统，参照图2，该计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，包括如下步骤：

1配网源网荷抽样

对配网运行方式进行第k次源网荷抽样，具体采用基于蒙特卡洛法的“源网荷”抽样方法，以获得配网运行状态。

需要说明的是，配网运行方式的优化是通过改变配网的运行状态，达到配网运行的最优化。配网运行状态是可以通过对配网运行方式抽样分析后，所得的各种状态的集合。

对关口等值电源，从P(S)(输电网关口最大供电能力密度函数)中抽取一组供电能力样本作为关口等值电源的出力组合；对配网M个电源，考虑其强迫停运概率以及出力概率分布(尤其是分布式新能源)，进行出力大小及状态抽样，第i个配网电源在当前出力下的概率为X_ik；对“网”，根据强迫停运率对配网S个设备进行状态抽样，第α个设备的状态表示为λ_α；对“荷”，建立概率等值模型(尤其是波动较大的负荷)，对Q个负荷进行出力大小的抽样，第j个负荷在当前出力下的概率为Y_jk。

在蒙特卡洛法中，每一个元件只有停运和正常两种状态，设λ_G、λ_S、λ_L分别为配网“源”、“网”、“荷”的状态集合，结合输电网供电能力等值电源λ_P(S)，得配网第k次抽样系统状态为：

F(X)_k＝F(λ_G,λ_S,λ_L,λ_P(S))_k

式中，

λ_G＝[λ₁,...,λ_i,...,λ_M]，

λ_S＝[λ₁,...,λ_α,...,λ_S]，

λ_L＝[λ1,...,λ_j,...,λ_Q]，

λP₍S₎＝[λ₁,...,λ_β,...,λ_N]。

由于供电能力等值电源是在配网“源网荷”抽样之前已抽取，状态为固定值；设F_Gi、F_Sz、F_Lj分别为第i个电源、第j个负荷和第α个设备的故障率，产生一个[0，1]间均匀分布的随机数u，则有：

其中，1表示元件正常运行，0表示元件停运。λ_Gi、λ_Lj、λ_Sz分别为第i个电源、第j个负荷和第α个设备的状态集合。

2对抽样后的配网运行方式进行静态安全校核：

首先进行配网装置(如备自投等)调节能力的结构性失电分析，获得失负荷量P_Lo_ss；接着进行静态潮流计算，根据潮流越限情况进行切负荷操作，计算切负荷量P_Re，将两者相加，得实际的负荷损失量P_Lk。

3计算当前抽样下的可靠性结果。

具体实现时，可以通过计算可靠性指标来表征当前抽样下的可靠性结果。

下面以可靠性指标EDNS(Expected Demand Not Supplied，电力不足期望值)为例说明，由以上的计算可得第k次抽样下的电力不足期望值EDNS_k为：

式中，μ＝M+N+S+Q，其中，μ为配网元件个数，M为配网电源数量，N为配网关口数量，S为配网设备数量，Q为配网负荷数量；F(X)_k为配网第k次抽样系统状态；P_fwk为第k次抽样下第w个元件的故障率；P_Lwk为第k次抽样下第w个元件故障后实际负荷损失量。

4判断抽样次数是否满足预计目标次数

若否，则返回步骤1；若是，执行步骤5。

5计算得到最终的配网可靠性结果。

这里最终的配网可靠性结果即多次抽样下的可靠性结果的统计值。

具体的，在满足抽样预计目标次数K后，统计得到最终的配网LOLP(Loss Of LoadProbability，电力不足概率)、EDNS等可靠性指标。LOLP也称为失负荷概率：系统元件容量不足导致系统失负荷的可能性大小。电力不足期望值(EDNS)：平均每年缺电力的多少。

同样以EDNS为例进行说明，得到：

式中，EDNS_k为第k次抽样下的电力不足期望值；P_k为配网处于第k次抽样状态下的概率，可由下式计算：

式中，L_k为输电网供电能力等值电源处于第k次抽样出力状态下的概率；为配网电源处于第k次抽样出力状态下的概率；为配网负荷处于第k次抽样负荷量状态下的概率；X_ik为第i个配网电源在当前出力下的概率；Y_jk为第j个负荷在当前出力下的概率。

表1示出了将传统方法与本方法对目标地区的配电系统可靠性分析结果进行对比表。该表将传统方法与本方法对目标地区的配电系统可靠性分析结果进行对比，以证明本方法的实用性。参见表1，从ENDS指标上可以看出，传统方法低估了可能发生的失负荷量，其最主要的原因是忽视了输电网的供电能力波动。本方法较好地将该部分风险信息以概率等值模型的方式从输电网传递到了配电网，评估的结果更能反映配电网的实际运行情况。

表1

本发明实施例提供的一种计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，具有以下特点：

首先，该方法利用基于蒙特卡洛法的“源网荷”全抽样方法，在电网运行方式抽样时综合考虑了电源、电网和负荷三方面不确定性因素；其次，基于概率等值方法，建立了输电网供电能力概率等值模型，克服了传统方法采用固定等值模型而导致计算结果偏差较大的问题，真实的反映了电网运行的实际情况；再次，使用关口概率等值算法描述输配网间的交互影响，在配网可靠性分析中考虑输网设备故障的输网供电能力变；最后，对IEEE9节点标准测试系统和实际运行的系统进行配网可靠性计算，验证了该方法的可行性和实用性。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，其特征在于，包括：

1配网源网荷抽样；

2对抽样后的配电网运行方式进行静态安全校核；

3计算当前抽样下的可靠性结果；

4判断抽样次数是否满足预计目标次数；

若否，则返回步骤1；若是，执行步骤5；

5计算得到最终的配网可靠性结果。

2.根据权利要求1所述的计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，其特征在于，所述输电网供电能力概率等值模型的建立过程包括以下步骤：

1)输电网源网荷抽样：

对输电网运行方式进行第k次源网荷抽样，获取抽样后的输电网运行方式；

2)对抽样后的输电网运行方式进行安全校核：

对抽样后的输电网运行方式分别进行静态安全校核与暂态安全校核，分别得到满足静态安全校核与暂态安全校核的关口供电能力；

3)基于静态安全校核与暂态安全校核的关口供电能力，得到综合满足静态安全校核与暂态安全校核的当前抽样下的供电能力组合：

经过安全校核与供电能力优化计算，得到综合满足静态安全校核与暂态安全校核的当前抽样下的供电能力组合；

4)判断抽样次数是否足够：

若抽样次数未达到预计目标次数K，即k<K，返回步骤1)；若抽样次数达到预计目标K，即k＝K，执行步骤5)；

5)根据抽样的样本序列得到输电网关口供电能力密度函数：

6)构建输电网供电能力概率等值模型：

根据设备停运率，计算处于该次抽样下输电网供电能力下的概率，得到关口供电能力概率函数；

基于所述关口供电能力概率函数建立得到输电网供电能力概率等值模型。

3.根据权利要求1所述的计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，其特征在于，所述配网源网荷抽样，具体包括：

采用基于蒙特卡洛法的“源网荷”抽样方法，对配电网运行方式进行第k次源网荷抽样。

4.根据权利要求1所述的计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，其特征在于，所述对抽样后的配电网运行方式进行静态安全校核，具体包括：

首先进行配网装置调节能力的结构性失电分析，获得失负荷量P_Loss；接着进行静态潮流计算，根据潮流越限情况进行切负荷操作，计算切负荷量P_Re，将两者相加，得实际的负荷损失量P_Lk。

5.根据权利要求1所述的计及输电网供电能力概率等值模型的配网可靠性计算方法，其特征在于，所述计算当前抽样下的可靠性结果，具体包括：

通过计算可靠性指标来表征当前抽样下的可靠性结果，所述可靠性指标包括EDNS和LOLP的至少一种。