CN108767852A - 一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法 - Google Patents

一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108767852A
CN108767852A CN201810624067.0A CN201810624067A CN108767852A CN 108767852 A CN108767852 A CN 108767852A CN 201810624067 A CN201810624067 A CN 201810624067A CN 108767852 A CN108767852 A CN 108767852A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
representing
natural gas
max
electric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810624067.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108767852B (zh
Inventor
丁一
包铭磊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN201810624067.0A priority Critical patent/CN108767852B/zh
Publication of CN108767852A publication Critical patent/CN108767852A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108767852B publication Critical patent/CN108767852B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电‑气耦合系统节点可靠性评估方法,属于含多种能源形势的电力系统可靠性评估领域。天然气作为清洁高效的能源,在能源消费中的占比不断提高,世界各国也在不断建设天然气机组,为此电力系统与天然气系统的耦合越来越紧密。在此背景下,天然气系统中的随机故障可能导致天然气机组的供气量下降,进而使得电力系统面临容量不足的问题。为此,本发明方法考虑天然气系统与电力系统的耦合特征,在传统电力系统可靠性评估的基础上引入天然气系统的运行模型,最终构建电‑耦合系统节点可靠性评估模型,为应对天然气系统对电力系统的影响提供手段。

Description

一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法
技术领域
本发明涉及一种电-耦合系统节点可靠性评估方法,属于含多种能源形势的电力系统可靠性评估领域。
背景技术
天然气作为清洁高效的能源,在能源消费中的占比不断提高,世界各国也在不断建设天然气机组,为此电力系统与天然气系统的耦合越来越紧密。在此背景下,天然气系统中的随机故障可能导致天然气机组的供气量下降,进而使得电力系统面临容量不足的问题。为此,本发明考虑天然气系统与电力系统的耦合特征,在传统电力系统可靠性评估的基础上引入天然气系统的运行模型,最终构建电-耦合系统节点可靠性评估模型,为应对天然气系统对电力系统的影响提供手段。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,该方法将天然气的优化模型与电力系统的优化模型进行耦合,建立适用于电-气耦合系统的优化模型,以此来评估电-气耦合系统节点的可靠性,该方法包括以下步骤:
(1)建立电-气耦合系统的可靠性模型,确定系统的状态及对应的概率;
(2)建立电-气耦合系统的优化模型,确定系统故障状态l下节点的负荷切除量;所述电-气耦合系统的优化模型如下:
(2.1)目标函数:优化模型的目标函数是最小化电力成本和天然气成本,其具体形式如下:
其中,分别代表节点m处天然气机组gg输出的有功功率和无功功率,Ngg代表有天然气机组的节点个数,NGGm代表节点m处天然气机组的个数,代表天然气机组的成本函数;分别代表节点m处煤电机组gf输出的有功功率和无功功率,Ngf代表有煤电机组的节点个数,NGFm代表节点m处煤电机组的个数,代表煤电机组的成本函数;分别代表节点m处负荷s切除的有功功率和无功功率,Nl代表负荷节点的个数,NLm代表节点m处负荷的种类个数,代表负荷切除的成本;代表节点i处气源的输出量,代表天然气的成本,Mw代表气源的个数,Ml代表天然气负荷的个数,代表供应给天然气机组的天然气负荷的切除量,代表供应给除天然气机组的其余天然气负荷的切除量,代表天然气负荷切除的成本函数;
(2.2)约束条件
a)天然气系统节点流量平衡约束:
其中,代表节点i处天然气机组的用气量,代表节点i处除天然气机组外其余负荷的用气量,代表节点i处储气装置的输出量,代表节点i和节点j之间压缩机的用气量,代表节点i和节点j之间管道流过的流量,M代表天然气系统节点的个数;
b)气源约束:
Wiw l,min≤Wiw l≤Wiw l,max
其中,Wiw l,max和Wiw l,min分别代表Wiw l的上下限;
c)储气装置约束:
Wisto l,min≤Wisto l≤Wisto l,max
其中,Wisto l,max和Wisto l,min分别代表Wisto l的上下限;
d)电力负荷切除约束:
0≤LCpms l≤LCpms l,max
其中,LCpms l,max代表LCpms l的上限;
e)天然气负荷切除约束:
其中,代表的上限;
f)压缩机约束:
其中,代表驱动压缩机所需的马力,Bij表示压缩机固定常数,Zc和α分别表示压缩机的压缩系数和天然气效率值,分别代表节点i和节点j的天然气压强,表示驱动压缩机所消耗的天然气量,αTc,βTc和γTc代表天然气耗量系数,βmax和βmin分别代表压缩机的压缩系数上下限;
g)天然气管道流量约束:
其中,代表节点i和节点j之间管道流过的流量上限,Mij代表管道的流量计算常数;
h)天然气系统与电力系统耦合约束:
其中,GHV表示天然气的热值,用于将天然气转化为天然气机组的功率;
(3)对电-气耦合系统的优化模型进行求解,得到状态l下的节点负荷切除量可采用内点法进行求解,该方法为领域内的公知知识,不再阐述;
(4)根据步骤(3)得到的状态l下的节点负荷切除量计算电-气耦合系统的节点可靠性指标:电力系统中节点m电力不足期望值EENSm、天然气系统中节点i气量不足期望值EGNSi
其中,Pl表示状态l的概率,SN代表所有状态的总数。
进一步地,所述步骤(1)中,建立电-气耦合系统的可靠性模型,确定系统的状态及对应的概率:
对于电-气耦合系统可靠性分析,最基本的方法是确定状态概率、中断概率及持续时间;本发明引入状态枚举法确定事故的概率及对应的状态,具体为:
对于一个拥有Nc个独立元件的电-气耦合系统,当有b个元件故障时,系统状态的可靠性参数可通过以下公式计算:
dl=1/Dl
其中,pl代表状态l的概率,Uc和Ac分别代表元件c的不可用度和可用度,μc和λc分别代表元件c的修复率和故障率,Dl代表故障后系统的中断概率,dl代表平均故障持续时间。
进一步地,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括电力系统节点功率平衡约束:
其中,分别代表节点m处负荷s的有功功率和无功功率,分别代表节点m和节点n处电压的幅值,代表节点m和节点n间线路的导纳,分别代表节点m和节点n处电压的相角,N代表电力系统节点的个数。
进一步地,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括发电机约束:
Pmgf l,min≤Pmgf l≤Pmgf l,max
Qmgf l,min≤Qmgf l≤Qmgf l,max
Pmgg l,min≤Pmgg l≤Pmgg l,max
Qmgg l,min≤Qmgg l≤Qmgg l,max
其中,Pmgf l,max和Pmgf l,min分别代表Pmgf l的上下限;Qmgf l,max和Qmgf l,min分别代表Qmgf l的上下限;Pmgg l,max和Pmgg l,min分别代表Pmgg l的上下限;Qmgg l,max和Qmgg l,min分别代表Qmgg l的上下限。
进一步地,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括节点电压约束:
Vm l,min≤Vm l≤Vm l,max
其中,Vm l,min和Vm l,max分别代表节点m处电压的幅值的上下限。
进一步地,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括电力线路流量约束:
|Smn l|≤Smn l,max
其中,|Smn l|和Smn l,max分别代表节点m和节点n间线路上的流量及流量的最大值。
本发明的有益效果是:天然气作为清洁高效的能源,在能源消费中的占比不断提高,世界各国也在不断建设天然气机组,为此电力系统与天然气系统的耦合越来越紧密。在此背景下,天然气系统中的随机故障可能导致天然气机组的供气量下降,进而使得电力系统面临容量不足的问题。为此,本方法考虑天然气系统与电力系统的耦合特征,在传统电力系统可靠性评估的基础上引入天然气系统的运行模型,最终构建电-耦合系统节点可靠性评估模型,为应对天然气系统对电力系统的影响提供手段。
附图说明
图1为本发明电-气耦合系统节点可靠性评估方法的流程图;
图2为应用本发明方法的测试系统。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
如图1所示,本发明提供的一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,该方法将天然气的优化模型与电力系统的优化模型进行耦合,建立适用于电-气耦合系统的优化模型,以此来评估电-气耦合系统节点的可靠性,该方法包括以下步骤:
(1)建立电-气耦合系统的可靠性模型,确定系统的状态及对应的概率;对于电-气耦合系统可靠性分析,最基本的方法是确定状态概率、中断概率及持续时间;本发明引入状态枚举法确定事故的概率及对应的状态,具体为:
对于一个拥有Nc个独立元件的电-气耦合系统,当有b个元件故障时,系统状态的可靠性参数可通过以下公式计算:
dl=1/Dl
其中,pl代表状态l的概率,Uc和Ac分别代表元件c的不可用度和可用度,μc和λc分别代表元件c的修复率和故障率,Dl代表故障后系统的中断概率,dl代表平均故障持续时间;
(2)建立电-气耦合系统的优化模型,确定系统故障状态l下节点的负荷切除量;所述电-气耦合系统的优化模型如下:
(2.1)目标函数:优化模型的目标函数是最小化电力成本和天然气成本,其具体形式如下:
其中,分别代表节点m处天然气机组gg输出的有功功率和无功功率,Ngg代表有天然气机组的节点个数,NGGm代表节点m处天然气机组的个数,代表天然气机组的成本函数;分别代表节点m处煤电机组gf输出的有功功率和无功功率,Ngf代表有煤电机组的节点个数,NGFm代表节点m处煤电机组的个数,代表煤电机组的成本函数;分别代表节点m处负荷s切除的有功功率和无功功率,Nl代表负荷节点的个数,NLm代表节点m处负荷的种类个数,代表负荷切除的成本;代表节点i处气源的输出量,代表天然气的成本,Mw代表气源的个数,Ml代表天然气负荷的个数,代表供应给天然气机组的天然气负荷的切除量,代表供应给除天然气机组的其余天然气负荷的切除量,代表天然气负荷切除的成本函数;
(2.2)约束条件
a)天然气系统节点流量平衡约束:
其中,代表节点i处天然气机组的用气量,代表节点i处除天然气机组外其余负荷的用气量,代表节点i处储气装置的输出量,代表节点i和节点j之间压缩机的用气量,代表节点i和节点j之间管道流过的流量,M代表天然气系统节点的个数;
b)气源约束:
Wiw l,min≤Wiw l≤Wiw l,max
其中,Wiw l,max和Wiw l,min分别代表Wiw l的上下限;
c)储气装置约束:
Wisto l,min≤Wisto l≤Wisto l,max
其中,Wisto l,max和Wisto l,min分别代表Wisto l的上下限;
d)电力负荷切除约束:
0≤LCpms l≤LCpms l,max
其中,LCpms l,max代表LCpms l的上限;
e)天然气负荷切除约束:
其中,代表的上限;
f)压缩机约束:
其中,代表驱动压缩机所需的马力,Bij表示压缩机固定常数,Zc和α分别表示压缩机的压缩系数和天然气效率值,分别代表节点i和节点j的天然气压强,表示驱动压缩机所消耗的天然气量,αTc,βTc和γTc代表天然气耗量系数,βmax和βmin分别代表压缩机的压缩系数上下限;
g)天然气管道流量约束:
其中,代表节点i和节点j之间管道流过的流量上限,Mij代表管道的流量计算常数;
h)天然气系统与电力系统耦合约束:
其中,GHV表示天然气的热值,用于将天然气转化为天然气机组的功率;
i)电力系统节点功率平衡约束:
其中,分别代表节点m处负荷s的有功功率和无功功率,分别代表节点m和节点n处电压的幅值,代表节点m和节点n间线路的导纳,分别代表节点m和节点n处电压的相角,N代表电力系统节点的个数。
j)发电机约束:
Pmgf l,min≤Pmgf l≤Pmgf l,max
Qmgf l,min≤Qmgf l≤Qmgf l,max
Pmgg l,min≤Pmgg l≤Pmgg l,max
Qmgg l,min≤Qmgg l≤Qmgg l,max
其中,Pmgf l,max和Pmgf l,min分别代表Pmgf l的上下限;Qmgf l,max和Qmgf l,min分别代表Qmgf l的上下限;Pmgg l,max和Pmgg l,min分别代表Pmgg l的上下限;Qmgg l,max和Qmgg l,min分别代表Qmgg l的上下限。
k)节点电压约束:
Vm l,min≤Vm l≤Vm l,max
其中,Vm l,min和Vm l,max分别代表节点m处电压的幅值的上下限。
l)电力线路流量约束:
|Smn l|≤Smn l,max
其中,|Smn l|和Smn l,max分别代表节点m和节点n间线路上的流量及流量的最大值;
(3)对电-气耦合系统的优化模型进行求解,得到状态l下的节点负荷切除量可采用内点法进行求解,该方法为领域内的公知知识,不再阐述;
(4)根据步骤(3)得到的状态l下的节点负荷切除量计算电-气耦合系统的节点可靠性指标:电力系统中节点m电力不足期望值EENSm、天然气系统中节点i气量不足期望值EGNSi
其中,Pl表示状态l的概率,SN代表所有状态的总数。
本发明将该方法应用到了测试系统,证明该方法的有效性。该测试系统由30节点的电力系统和15节点的天然气系统组成,如图2所示。系统的物理参数以及可靠性参数可从IEEE官网上查询。共设计了三个场景,考虑天然气系统和电力系统的不同耦合程度,分别是两系统不耦合(线路C1、C2和C3都断开),两系统耦合一条线(线路C1),两系统耦合三条线(线路C1、C2和C3),设定为场景1、2和3。针对这三个场景,本发明研究了不同场景下系统的可靠性,其算例结果如表1、表2所示。对于天然气系统,耦合程度增加对于节点的可靠性影响较小,而对于电力系统来说,耦合程度的增加对于节点可靠性影响很大。其中,电力系统中,节点10和节点12的可靠性较差,其EENS较大,特别是两系统耦合三条线的时候。
表1天然气系统的EGNS
表2电力系统的EENS
以上所述仅为本发明的较佳实施举例,并不用于限制本发明,凡在本发明精神和原则之内,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 (6)

1.一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,其特征在于:将天然气的优化模型与电力系统的优化模型进行耦合,建立适用于电-气耦合系统的优化模型,以此来评估电-气耦合系统节点的可靠性,该方法包括以下步骤:
(1)建立电-气耦合系统的可靠性模型,确定系统的状态及对应的概率;
(2)建立电-气耦合系统的优化模型,确定系统故障状态l下节点的负荷切除量;所述电-气耦合系统的优化模型如下:
(2.1)目标函数:优化模型的目标函数是最小化电力成本和天然气成本,其具体形式如下:
其中,分别代表节点m处天然气机组gg输出的有功功率和无功功率,Ngg代表有天然气机组的节点个数,NGGm代表节点m处天然气机组的个数,代表天然气机组的成本函数;分别代表节点m处煤电机组gf输出的有功功率和无功功率,Ngf代表有煤电机组的节点个数,NGFm代表节点m处煤电机组的个数,代表煤电机组的成本函数;分别代表节点m处负荷s切除的有功功率和无功功率,Nl代表负荷节点的个数,NLm代表节点m处负荷的种类个数,代表负荷切除的成本;代表节点i处气源的输出量,代表天然气的成本,Mw代表气源的个数,Ml代表天然气负荷的个数,代表供应给天然气机组的天然气负荷的切除量,代表供应给除天然气机组的其余天然气负荷的切除量,代表天然气负荷切除的成本函数;
(2.2)约束条件
a)天然气系统节点流量平衡约束:
其中,代表节点i处天然气机组的用气量,代表节点i处除天然气机组外其余负荷的用气量,代表节点i处储气装置的输出量,代表节点i和节点j之间压缩机的用气量,代表节点i和节点j之间管道流过的流量,M代表天然气系统节点的个数;
b)气源约束:
Wiw l,min≤Wiw l≤Wiw l,max
其中,Wiw l,max和Wiw l,min分别代表Wiw l的上下限;
c)储气装置约束:
Wisto l,min≤Wisto l≤Wisto l,max
其中,Wisto l,max和Wisto l,min分别代表Wisto l的上下限;
d)电力负荷切除约束:
0≤LCpms l≤LCpms l,max
其中,LCpms l,max代表LCpms l的上限;
e)天然气负荷切除约束:
其中,代表的上限;
f)压缩机约束:
其中,代表驱动压缩机所需的马力,Bij表示压缩机固定常数,Zc和α分别表示压缩机的压缩系数和天然气效率值,分别代表节点i和节点j的天然气压强,表示驱动压缩机所消耗的天然气量,αTc,βTc和γTc代表天然气耗量系数,βmax和βmin分别代表压缩机的压缩系数上下限;
g)天然气管道流量约束:
其中,代表节点i和节点j之间管道流过的流量上限,Mij代表管道的流量计算常数;
h)天然气系统与电力系统耦合约束:
其中,GHV表示天然气的热值,用于将天然气转化为天然气机组的功率;
(3)对电-气耦合系统的优化模型进行求解,得到状态l下的节点负荷切除量
(4)根据步骤(3)得到的状态l下的节点负荷切除量计算电-气耦合系统的节点可靠性指标:电力系统中节点m电力不足期望值EENSm、天然气系统中节点i气量不足期望值EGNSi
其中,Pl表示状态l的概率,SN代表所有状态的总数。
2.根据权利要求1所述的一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,其特征在于,所述步骤(1)中,建立电-气耦合系统的可靠性模型,确定系统的状态及对应的概率具体为:
通过状态枚举法确定事故的概率及对应的状态,对于一个拥有Nc个独立元件的电-气耦合系统,当有b个元件故障时,系统状态的可靠性参数可通过以下公式计算:
dl=1/Dl
其中,pl代表状态l的概率,Uc和Ac分别代表元件c的不可用度和可用度,μc和λc分别代表元件c的修复率和故障率,Dl代表故障后系统的中断概率,dl代表平均故障持续时间。
3.根据权利要求1所述的一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,其特征在于,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括电力系统节点功率平衡约束:
其中,分别代表节点m处负荷s的有功功率和无功功率,分别代表节点m和节点n处电压的幅值,代表节点m和节点n间线路的导纳,分别代表节点m和节点n处电压的相角,N代表电力系统节点的个数。
4.根据权利要求1所述的一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,其特征在于,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括发电机约束:
Pmgf l,min≤Pmgf l≤Pmgf l,max
Qmgf l,min≤Qmgf l≤Qmgf l,max
Pmgg l,min≤Pmgg l≤Pmgg l,max
Qmgg l,min≤Qmgg l≤Qmgg l,max
其中,Pmgf l,max和Pmgf l,min分别代表Pmgf l的上下限;Qmgf l,max和Qmgf l,min分别代表Qmgf l的上下限;Pmgg l,max和Pmgg l,min分别代表Pmgg l的上下限;Qmgg l,max和Qmgg l,min分别代表Qmgg l的上下限。
5.根据权利要求1所述的一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,其特征在于,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括节点电压约束:
Vm l,min≤Vm l≤Vm l,max
其中,Vm l,min和Vm l,max分别代表节点m处电压的幅值的上下限。
6.根据权利要求1所述的一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法,其特征在于,所述步骤(2.2)中的约束条件还包括电力线路流量约束:
|Smn l|≤Smn l,max
其中,|Smn l|和Smn l,max分别代表节点m和节点n间线路上的流量及流量的最大值。
CN201810624067.0A 2018-06-15 2018-06-15 一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法 Active CN108767852B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810624067.0A CN108767852B (zh) 2018-06-15 2018-06-15 一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810624067.0A CN108767852B (zh) 2018-06-15 2018-06-15 一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108767852A true CN108767852A (zh) 2018-11-06
CN108767852B CN108767852B (zh) 2020-05-08

Family

ID=63978572

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810624067.0A Active CN108767852B (zh) 2018-06-15 2018-06-15 一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108767852B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109615248A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 浙江大学 一种考虑天然气系统影响的电力系统连锁故障估计方法
CN109767127A (zh) * 2019-01-14 2019-05-17 浙江大学 基于电气联合优化潮流的电-气联合系统可靠性判断方法
CN109919462A (zh) * 2019-02-22 2019-06-21 华南理工大学 一种电-气混合系统安全约束最优能量流计算方法
CN110378570A (zh) * 2019-06-24 2019-10-25 浙江大学 一种电-气互依赖系统连锁效应处理方法
CN110533277A (zh) * 2019-07-14 2019-12-03 太原理工大学 基于n-1故障的电-气耦合综合能源系统的稳定性分析方法
CN110780132A (zh) * 2019-10-23 2020-02-11 浙江大学 含多端直流系统的交直流电力系统节点可靠性检测方法
CN111666664A (zh) * 2020-05-22 2020-09-15 湖北省电力勘测设计院有限公司 电-气综合能源系统新增供能元件置信容量的评估方法
CN112529370A (zh) * 2020-11-24 2021-03-19 国网山东省电力公司经济技术研究院 考虑动态效应的天然气系统可靠性评估方法及系统
CN112818552A (zh) * 2021-02-08 2021-05-18 贵州电网有限责任公司 一种经济性与可靠性协调的电-气系统设备选址定容方法
CN113221358A (zh) * 2021-05-13 2021-08-06 浙江大学 基于可靠性参数的电-气耦合系统的备用出力优化方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6208040B1 (en) * 1997-05-14 2001-03-27 Technology Patents, Llc Customer side power management system including auxiliary fuel cell for reducing potential peak load upon utilities and providing electric power for auxiliary equipment
CN106356902A (zh) * 2016-11-01 2017-01-25 东南大学 一种适用于能量互联网中多能协同综合能源网络的能量管理方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6208040B1 (en) * 1997-05-14 2001-03-27 Technology Patents, Llc Customer side power management system including auxiliary fuel cell for reducing potential peak load upon utilities and providing electric power for auxiliary equipment
CN106356902A (zh) * 2016-11-01 2017-01-25 东南大学 一种适用于能量互联网中多能协同综合能源网络的能量管理方法

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109615248A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 浙江大学 一种考虑天然气系统影响的电力系统连锁故障估计方法
CN109615248B (zh) * 2018-12-14 2023-02-10 浙江大学 一种考虑天然气系统影响的电力系统连锁故障估计方法
CN109767127A (zh) * 2019-01-14 2019-05-17 浙江大学 基于电气联合优化潮流的电-气联合系统可靠性判断方法
CN109767127B (zh) * 2019-01-14 2020-08-11 浙江大学 基于电气联合优化潮流的电-气联合系统可靠性判断方法
CN109919462A (zh) * 2019-02-22 2019-06-21 华南理工大学 一种电-气混合系统安全约束最优能量流计算方法
CN110378570B (zh) * 2019-06-24 2021-12-21 浙江大学 一种电-气互依赖系统连锁效应处理方法
CN110378570A (zh) * 2019-06-24 2019-10-25 浙江大学 一种电-气互依赖系统连锁效应处理方法
CN110533277A (zh) * 2019-07-14 2019-12-03 太原理工大学 基于n-1故障的电-气耦合综合能源系统的稳定性分析方法
CN110533277B (zh) * 2019-07-14 2023-04-18 太原理工大学 基于n-1故障的电-气耦合综合能源系统的稳定性分析方法
CN110780132A (zh) * 2019-10-23 2020-02-11 浙江大学 含多端直流系统的交直流电力系统节点可靠性检测方法
CN111666664A (zh) * 2020-05-22 2020-09-15 湖北省电力勘测设计院有限公司 电-气综合能源系统新增供能元件置信容量的评估方法
CN111666664B (zh) * 2020-05-22 2023-10-27 湖北省电力勘测设计院有限公司 电-气综合能源系统新增供能元件置信容量的评估方法
CN112529370A (zh) * 2020-11-24 2021-03-19 国网山东省电力公司经济技术研究院 考虑动态效应的天然气系统可靠性评估方法及系统
CN112818552A (zh) * 2021-02-08 2021-05-18 贵州电网有限责任公司 一种经济性与可靠性协调的电-气系统设备选址定容方法
CN112818552B (zh) * 2021-02-08 2023-09-22 贵州电网有限责任公司 一种经济性与可靠性协调的电-气系统设备选址定容方法
CN113221358A (zh) * 2021-05-13 2021-08-06 浙江大学 基于可靠性参数的电-气耦合系统的备用出力优化方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108767852B (zh) 2020-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108767852B (zh) 一种电-气耦合系统节点可靠性评估方法
CN110263435B (zh) 基于电-气耦合综合能源系统的双层优化故障恢复方法
CN102255307B (zh) 一种配电网可靠性评估的分层等值方法
CN108631306B (zh) 一种电力系统灾后恢复能力的评估方法
CN109031952B (zh) 一种电-气互联综合能源系统混合控制方法
CN105305419A (zh) 一种含有压缩空气储能的独立微网容量优化配置方法
CN108921404B (zh) 一种基于通用生成函数的电-气耦合系统的可靠性评估方法
Ton et al. Solar energy grid integration systems-energy storage (SEGIS-ES)
CN103337039A (zh) 一种多目标多约束的中长期购电决策方法
CN108493998B (zh) 考虑需求响应与n-1预想故障的鲁棒输电网规划方法
Zhang et al. The operating schedule for battery energy storage companies in electricity market
Thornburg et al. Simulating energy management strategies for microgrids with smart meter demand management
CN108110780A (zh) 一种孤立微电网储能容量优化配置方法及装置
CN104779913A (zh) 一种太阳能光伏电站的工作状态监测方法及系统
CN117495351A (zh) 提升外部供电系统弹性的多电力资源应急组网方法及系统
CN104901323B (zh) 一种具有rcaes的电力系统中机组组合的方法
CN105552880A (zh) 基于状态枚举法的电力系统典型故障集确定方法
CN109583779B (zh) 一种电-气互联系统的薄弱元件确定方法
CN115511171A (zh) 区域电-气综合能源系统两阶段故障恢复与维修方法
CN115906610A (zh) 考虑线路故障和电网韧性的分布式电源选址规划方法
Yong et al. Mechanism research of short-term large-disturbance voltage stability
CN108009387A (zh) 一种复合能源仿真系统及管理策略
CN209298896U (zh) 一种电池化成分容及检测系统
CN108875205B (zh) 一种基于可达矩阵和离散事件驱动的系统可用度高效仿真方法
CN113554272B (zh) 一种电化学储能电站全生命周期内增补方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant