CN108921404B - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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CN108921404B CN201810624073.6A CN201810624073A CN108921404B CN 108921404 B CN108921404 B CN 108921404B CN 201810624073 A CN201810624073 A CN 201810624073A CN 108921404 B CN108921404 B CN 108921404B
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Abstract

本发明公开了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，属于含多种能源形势的电力系统可靠性评估领域。当前，天然气发电机组的大规模引入使得电力系统与天然气系统的耦合越来越紧密，气源损坏、气网断开都将使得供应于天然气发电机组的天然气下降，对电力系统的可靠性带来重要影响。本发明方法考虑天然气系统与电力系统耦合特性，采用可靠性评估中的通用生成函数法，将天然气系统的运行特征加入传统电力系统可靠性模型中，最终建立电‑气耦合系统的可靠性模型，为电力系统应对天然气系统带来的影响提供可靠性评估手段。

Description

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
技术领域
本发明涉及一种基于通用生成函数的电-气多能流耦合系统的可靠性评估方法，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
当前，天然气发电机组的大规模引入使得电力系统与天然气系统的耦合越来越紧密，气源损坏、气网断开都将使得供应于天然气发电机组的天然气下降，对电力系统的可靠性带来重要影响。本方法考虑天然气系统与电力系统耦合特性，采用可靠性评估中常用的通用生成函数法，将天然气系统的运行特征加入传统电力系统可靠性模型中，最终建立电-气耦合系统的可靠性模型，为电力系统应对天然气系统带来的影响提供可靠性评估手段。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于通用生成函数的电-气耦合系统的可靠性评估方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于通用生成函数的电-气耦合系统的可靠性评估方法，该方法将天然气系统的可靠性模型加入传统电力系统可靠性评估中，该方法包括以下步骤：
(1)建立天然气系统可靠性模型：对于天然气系统中各种元件不同的运行特性，运用通用生成函数对其依次进行建模，之后运用天然气潮流计算算子将不同元件的模型进行聚合，构建天然气系统可靠性模型；
(1.1)不同元件的可靠性建模
a)气源
单一气井的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000011
可看作是一个两状态模型：
Figure GDA0001829620100000012
其中，
Figure GDA0001829620100000013
和
Figure GDA0001829620100000014
分别代表节点i处气井s的可用率和不可用率，Wis代表气井的输出量，z用于区别变量的取值和概率；
基于单一气井的模型，气源的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000015
通过并行算子Ωφw将节点i处niw个气井模型聚合得到：
Figure GDA0001829620100000021
其中，
Figure GDA0001829620100000022
和
Figure GDA0001829620100000023
分别表示状态liw下节点i处气源的输出量及对应概率，气源一共有Kiw个状态；
b)压缩机
压缩机的压缩系数可以看成是一个多状态模型
Figure GDA0001829620100000024
Figure GDA0001829620100000025
其中，
Figure GDA0001829620100000026
和
Figure GDA0001829620100000027
分别表示状态lc下节点i和节点j间压缩机c的压缩系数和对应的概率，压缩机共有Kc个状态；
c)储气装置
在节点i处储气装置st的输出量可以看作是一个多状态模型
Figure GDA0001829620100000028
(1.2)天然气系统可靠性建模
基于上述不同元件的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000029
引入天然气系统潮流计算算子ΩφGFC将不同元件的模型聚合起来，构建天然气系统的可靠性模型
Figure GDA00018296201000000210
Figure GDA00018296201000000211
其中，
Figure GDA00018296201000000212
和
Figure GDA00018296201000000213
分别代表状态lG下节点i天然气注入量和气负荷切除量，
Figure GDA00018296201000000214
是对应的概率；天然气系统一共有KG个状态，N为天然气系统的节点个数；
ΩφGFC是天然气系统潮流计算算子，用于根据状态lG已知部分节点的压强和天然气注入量，求未知部分节点的压强、天然气注入量以及管道的流量，其求解方法可用牛拉法；
Figure GDA0001829620100000031
Figure GDA0001829620100000032
Figure GDA0001829620100000033
Figure GDA0001829620100000034
其中，
Figure GDA0001829620100000035
和
Figure GDA0001829620100000036
分别表示状态lG下节点i和节点j的压强，Mij是管道常数，
Figure GDA0001829620100000037
表示节点i和节点j间管道的流量，
Figure GDA0001829620100000038
表示压缩机运行所消耗的马力，Bij表示压缩机常数，zc和α分别代表压缩机的效率和天然气热值，
Figure GDA0001829620100000039
表示压缩机运行所消耗的天然气量，
Figure GDA00018296201000000310
和
Figure GDA00018296201000000311
表示天然气消耗系数，
Figure GDA00018296201000000312
表示气源的产量，
Figure GDA00018296201000000313
表示状态lG下节点i处的气负荷量，
Figure GDA00018296201000000314
表示状态lG下储气装置的输出量；
(2)建立天然气发电机组的可靠性模型
根据天然气系统的可靠性模型，求得状态lG下节点i的天然气注入量
Figure GDA00018296201000000315
根据气电转换算子ΩφGTP，将节点的天然气注入量
Figure GDA00018296201000000316
转化为天然气发电机组的输出量
Figure GDA00018296201000000317
Figure GDA00018296201000000318
其中，
Figure GDA00018296201000000319
和
Figure GDA00018296201000000320
分别代表状态lmgg下节点m的天然气发电机组gg的输出功率及对应概率，天然气发电机组共有Kmgg个状态；
算子ΩφGTP表示气电转换的效率，其可以表示为：
Figure GDA00018296201000000321
其中，αmg，βmg和γmg表示天然气发电机组的耗热率系数；
(3)建立考虑天然气系统影响的电力系统可靠性模型
(3.1)不同元件可靠性建模
a)燃煤机组
燃煤机组的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000041
用两状态模型来表示：
Figure GDA0001829620100000042
其中，
Figure GDA0001829620100000043
和
Figure GDA0001829620100000044
分别表示节点m处燃煤机组g的可用率和不可用率，
Figure GDA0001829620100000045
表示燃煤机组的可用容量；
在同一节点上，用并行算子Ωφg将节点m上nmg个燃煤机组聚合，构建多状态模型
Figure GDA0001829620100000046
c)发电商
引入并行算子Ωφp将天然气发电机组和燃煤机组的模型进行聚合，构建发电商模型
Figure GDA0001829620100000047
Figure GDA0001829620100000048
其中，
Figure GDA0001829620100000049
和
Figure GDA00018296201000000410
分别表示状态lmg下节点m处发电商的可用容量及对应概率，发电商共有Kmg个状态。
d)负荷：构建负荷的多状态模型
Figure GDA00018296201000000411
(3.2)电力系统可靠性建模建
基于上述的不同元件的可靠性模型
Figure GDA00018296201000000412
和
Figure GDA00018296201000000413
引入最优潮流算子ΩφCPF将不同元件的模型聚合起来，构建考虑天然气系统影响的电力系统可靠性模型
Figure GDA00018296201000000414
Figure GDA00018296201000000415
其中，
Figure GDA00018296201000000416
和pl分别表示状态l下节点m处的负荷切除量及对应概率，K为负荷的状态个数；
算子ΩφCPF通过电力系统最优潮流计算，确定状态l下不同节点的负荷切除量，采用以下模型：
目标函数：
Figure GDA0001829620100000051
约束条件：Bl·θl＝Pl-Dl
Figure GDA0001829620100000052
Figure GDA0001829620100000053
Figure GDA0001829620100000054
其中，
Figure GDA0001829620100000055
表示负荷切除的成本函数，M表示电力系统的节点个数，Bl表示电力系统导纳矩阵，θl表示节点电压相角向量，Pl＝[Pl1，…，Plm，…，PlM]T表示功率向量，Dl＝[D1，l，…，Dm，l，…，DM，l]T表示负荷向量，
Figure GDA0001829620100000056
和
Figure GDA0001829620100000057
分别表示节点m处发电商的输出功率及功率上限，
Figure GDA0001829620100000058
表示负荷切除量的上限，
Figure GDA0001829620100000059
表示节点m的相角，
Figure GDA00018296201000000510
和
Figure GDA00018296201000000511
分别表示节点m和节点n间线路的阻抗和线路的最大功率；
(4)对电力系统可靠性模型进行求解，得到电力系统节点的负荷切除量
Figure GDA00018296201000000512
计算电力系统节点可靠性指标：电力系统中节点m平均无法满足的电力功率电力不足期望值EENSm：
Figure GDA00018296201000000513
其中，Pl表示状态l的概率，K代表所有状态的总数。
进一步地，所述步骤(1.1)的步骤b)中，压缩机可改变进出口气体的压力，以确保管道上的气体的压强在合理范围内；对于节点i和节点j间的压缩机c，其压缩系数Rci如下所示：
Figure GDA00018296201000000514
其中，πi和πj分别是节点i和节点j的压强。
进一步地，所述步骤(1.1)的步骤c)中，储气装置作为天然气系统中重要的备用资源，其输出量的变化可以保证在紧急状态下满足气负荷的需求；在节点i处储气装置st的输出量可以看作是多状态模型
Figure GDA00018296201000000515
Figure GDA00018296201000000516
其中，
Figure GDA00018296201000000517
和
Figure GDA00018296201000000518
分别是状态lst下储气装置st的输出量及对应的概率，储气装置共有Kst个状态。
进一步地，所述步骤(3.1)的步骤a)中，在同一节点上，可以存在多个燃煤机组，用并行算子Ωφg将节点m上nmg个燃煤机组聚合，构建多状态模型
Figure GDA0001829620100000061
Figure GDA0001829620100000062
其中，
Figure GDA0001829620100000063
和
Figure GDA0001829620100000064
分别表示节点m处燃煤机组的可用容量及对应的概率，机组共有Kmgf个状态；
进一步地，所述步骤(3.1)的步骤d)中，电力系统的负荷一年内可以分为KEL个状态，负荷的多状态模型
Figure GDA0001829620100000065
为：
Figure GDA0001829620100000066
其中，
Figure GDA0001829620100000067
和
Figure GDA0001829620100000068
分别表示状态lL下节点m处的负荷量及对应概率。
本发明的有益效果是：当前天然气发电机组的大规模引入使得电力系统与天然气系统的耦合越来越紧密，气源损坏、气网断开都将使得供应于天然气发电机组的天然气下降，对电力系统的可靠性带来重要影响。本发明方法考虑天然气系统与电力系统耦合特性，采用可靠性评估中的通用生成函数法，将天然气系统的运行特征加入传统电力系统可靠性模型中，最终建立电-气耦合系统的可靠性模型，为电力系统应对天然气系统带来的影响提供可靠性评估手段。
附图说明
图1为本发明基于通用生成函数的电-气耦合系统的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示意图。
具体实施方法
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，本发明提供的一种基于通用生成函数的电-气耦合系统的可靠性评估方法，该方法将天然气系统的可靠性模型加入传统电力系统可靠性评估中，该方法包括以下步骤：
(1)建立天然气系统可靠性模型：对于天然气系统中各种元件(气源、储能装置以及压缩机等)不同的运行特性，运用通用生成函数对其依次进行建模，之后运用天然气潮流计算算子将不同元件的模型进行聚合，构建天然气系统可靠性模型；
(1.1)不同元件的可靠性建模
a)气源
在节点i处的气源可由多个气井组成，因此优先对一个气井进行建模，单一气井的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000071
可看作是一个两状态模型：
Figure GDA0001829620100000072
其中，
Figure GDA0001829620100000073
和
Figure GDA0001829620100000074
分别代表节点i处气井s的可用率和不可用率，Wis代表气井的输出量，z用于区别变量的取值和概率，其本身并无实质意义和取值；
基于单一气井的模型，气源的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000075
可通过并行算子Ωφw将节点i处niw个气井模型聚合得到：
Figure GDA0001829620100000076
其中，
Figure GDA0001829620100000077
和
Figure GDA0001829620100000078
分别表示状态liw下节点i处气源的输出量及对应概率，气源一共有Kiw个状态；
b)压缩机
压缩机可改变进出口气体的压力，以确保管道上的气体的压强在合理范围内；对于节点i和节点j间的压缩机c，其压缩系数Rci如下所示：
Figure GDA0001829620100000079
其中，πi和πj分别是节点i和节点j的压强；
实际运行中，压缩机的压缩系数将根据实际状况在一定范围进行调节，一般来说，压缩机的压缩系数可以看成是一个多状态模型
Figure GDA00018296201000000710
Figure GDA00018296201000000711
其中，
Figure GDA0001829620100000081
和
Figure GDA0001829620100000082
分别表示状态lc下节点i和节点j间压缩机c的压缩系数和对应的概率，压缩机共有Kc个状态。
c)储气装置
储气装置作为天然气系统中重要的备用资源，其输出量的变化可以保证在紧急状态下满足气负荷的需求；通常来说，在节点i处储气装置st的输出量可以看作是多状态模型
Figure GDA0001829620100000083
Figure GDA0001829620100000084
其中，
Figure GDA0001829620100000085
和
Figure GDA0001829620100000086
分别是状态lst下储气装置st的输出量及对应的概率，储气装置共有Kst个状态；
(1.2)天然气系统可靠性建模
基于上述不同元件的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000087
引入天然气系统潮流计算算子ΩφGFC将不同元件的模型聚合起来，构建天然气系统的可靠性模型
Figure GDA0001829620100000088
Figure GDA0001829620100000089
其中，
Figure GDA00018296201000000810
和
Figure GDA00018296201000000811
分别代表状态lG下节点i天然气注入量和气负荷切除量，
Figure GDA00018296201000000812
是对应的概率；天然气系统一共有KG个状态，N为天然气系统的节点个数；
ΩφGFC是天然气系统潮流计算算子，用于根据状态lG已知部分节点的压强和天然气注入量，求未知部分节点的压强、天然气注入量以及管道的流量，其求解方法可用牛拉法；
Figure GDA00018296201000000813
Figure GDA00018296201000000814
Figure GDA00018296201000000815
Figure GDA00018296201000000816
其中，
Figure GDA0001829620100000091
和
Figure GDA0001829620100000092
分别表示状态lG下节点i和节点j的压强，Mij是管道常数，
Figure GDA0001829620100000093
表示节点i和节点j间管道的流量，
Figure GDA0001829620100000094
表示压缩机运行所消耗的马力，Bij表示压缩机常数，zc和α分别代表压缩机的效率和天然气热值，
Figure GDA0001829620100000095
表示压缩机运行所消耗的天然气量，
Figure GDA0001829620100000096
和
Figure GDA0001829620100000097
表示天然气消耗系数，
Figure GDA0001829620100000098
表示气源的产量，
Figure GDA0001829620100000099
表示状态lG下节点i处的气负荷量，
Figure GDA00018296201000000910
表示状态lG下储气装置的输出量；
(2)建立天然气发电机组的可靠性模型
根据天然气系统的可靠性模型，求得状态lG下节点i的天然气注入量
Figure GDA00018296201000000911
根据气电转换算子ΩφGTP，将节点的天然气注入量
Figure GDA00018296201000000912
转化为天然气发电机组的输出量
Figure GDA00018296201000000913
Figure GDA00018296201000000914
其中，
Figure GDA00018296201000000915
和
Figure GDA00018296201000000916
分别代表状态lmgg下节点m的天然气发电机组gg的输出功率及对应概率，天然气发电机组共有Kmgg个状态；
算子ΩφGTP表示气电转换的效率，其可以表示为：
Figure GDA00018296201000000917
其中，αmg，βmg和γmg表示天然气发电机组的耗热率系数；
(3)建立考虑天然气系统影响的电力系统可靠性模型
(3.1)不同元件可靠性建模
a)天然气发电机组
天然气发电机组的可靠性模型
Figure GDA00018296201000000918
在之前已经求出，在此不再赘述。
b)燃煤机组
燃煤机组的可靠性模型一般可以用两状态模型来表示：
Figure GDA00018296201000000919
其中，
Figure GDA00018296201000000920
和
Figure GDA00018296201000000921
分别表示节点m处燃煤机组g的可用率和不可用率，
Figure GDA00018296201000000922
表示燃煤机组的可用容量；
在同一节点上，可以存在多个燃煤机组，用并行算子Ωφg将节点m上nmg个燃煤机组聚合，构建多状态模型
Figure GDA0001829620100000101
Figure GDA0001829620100000102
其中，
Figure GDA0001829620100000103
和
Figure GDA0001829620100000104
分别表示节点m处燃煤机组的可用容量及对应的概率，机组共有Kmgf个状态；
c)发电商
一般来说，节点m处天然气发电机组和燃煤机组可以同时存在，组成一个发电商；因此，引入并行算子Ωφp将天然气发电机组和燃煤机组的模型进行聚合，构建发电商模型
Figure GDA0001829620100000105
Figure GDA0001829620100000106
其中，
Figure GDA0001829620100000107
和
Figure GDA0001829620100000108
分别表示状态lmg下节点m处发电商的可用容量及对应概率，发电商共有Kmg个状态。
d)负荷
通常来说，电力系统的负荷一年内可以分为KEL个状态；因此，负荷的多状态模型
Figure GDA0001829620100000109
为：
Figure GDA00018296201000001010
其中，
Figure GDA00018296201000001011
和
Figure GDA00018296201000001012
分别表示状态lL下节点m处的负荷量及对应概率；
(3.2)电力系统可靠性建模建
基于上述的不同元件的可靠性模型
Figure GDA00018296201000001013
和
Figure GDA00018296201000001014
引入最优潮流算子ΩφCPF将不同元件的模型聚合起来，构建考虑天然气系统影响的电力系统可靠性模型
Figure GDA0001829620100000111
Figure GDA0001829620100000112
其中，
Figure GDA0001829620100000113
和pl分别表示状态l下节点m处的负荷切除量及对应概率，K为负荷的状态个数；
算子ΩφCPF通过电力系统最优潮流计算，确定状态l下不同节点的负荷切除量，采用以下模型：
目标函数：
Figure GDA0001829620100000114
约束条件：Bl·θl＝Pl-Dl
Figure GDA0001829620100000115
Figure GDA0001829620100000116
Figure GDA0001829620100000117
其中，
Figure GDA0001829620100000118
表示负荷切除的成本函数，M表示电力系统的节点个数，Bl表示电力系统导纳矩阵，θl表示节点电压相角向量，Pl＝[Pl1，…，Plm，…，PlM]T表示功率向量，Dl＝「D1，l，…，Dm，l，…，DM，l]T表示负荷向量，
Figure GDA0001829620100000119
和
Figure GDA00018296201000001110
分别表示节点m处发电商的输出功率及功率上限，
Figure GDA00018296201000001111
表示负荷切除量的上限，
Figure GDA00018296201000001112
表示节点m的相角，
Figure GDA00018296201000001113
和
Figure GDA00018296201000001114
分别表示节点m和节点n间线路的阻抗和线路的最大功率；
(4)对电力系统可靠性模型进行求解，得到电力系统节点的负荷切除量
Figure GDA00018296201000001115
计算电力系统节点可靠性指标：电力系统中节点m平均无法满足的电力功率电力不足期望值EENSm；
Figure GDA00018296201000001116
其中，Pl表示状态l的概率，K代表所有状态的总数。
将本发明方法应用到测试系统，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。
设计四个场景，储气罐输出量占总负荷比例为-0.1，0，0.1和0.2时(其中负号代表储气罐为充气阶段，正号代表储气罐为输气阶段)，依次定位场景1、场景2、场景3和场景4，分别研究不同场景下系统的可靠性。不同节点的可靠性如表1所示。我们可以观察到，不同节点的可靠性是不同的，其中节点10和节点4的EENS较高，证明这几个节点的可靠性较差。并且随着储气罐输出量的增加，系统所有节点的可靠性得到了显著的提升。
表1电力系统的EENS
Figure GDA0001829620100000121
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 (5)

1.一种基于通用生成函数的电-气耦合系统的可靠性评估方法，其特征在于：将天然气系统的可靠性模型加入传统电力系统可靠性评估中，该方法包括以下步骤：
(1)建立天然气系统可靠性模型：对于天然气系统中各种元件不同的运行特性，运用通用生成函数对其依次进行建模，之后运用天然气潮流计算算子将不同元件的模型进行聚合，构建天然气系统可靠性模型；
(1.1)不同元件的可靠性建模
a)气源
单一气井的可靠性模型
Figure FDA0002417240650000011
是一个两状态模型：
Figure FDA0002417240650000012
其中，
Figure FDA0002417240650000013
和
Figure FDA0002417240650000014
分别代表节点i处气井s的可用率和不可用率，Wis代表气井的输出量，z用于区别变量的取值和概率；
基于单一气井的模型，气源的可靠性模型
Figure FDA0002417240650000015
通过并行算子Ωφw将节点i处niw个气井模型聚合得到：
Figure FDA0002417240650000016
其中，
Figure FDA0002417240650000017
和
Figure FDA0002417240650000018
分别表示状态liw下节点i处气源的输出量及对应概率，气源一共有Kiw个状态；
b)压缩机
压缩机的压缩系数是一个多状态模型
Figure FDA0002417240650000019
Figure FDA00024172406500000110
其中，
Figure FDA0002417240650000021
和
Figure FDA0002417240650000022
分别表示状态lc下节点i和节点j间压缩机c的压缩系数和对应的概率，压缩机共有Kc个状态；
c)储气装置
在节点i处储气装置st的输出量是一个多状态模型
Figure FDA0002417240650000023
(1.2)天然气系统可靠性建模
基于上述不同元件的可靠性模型
Figure FDA0002417240650000024
引入天然气系统潮流计算算子ΩφGFC将不同元件的模型聚合起来，构建天然气系统的可靠性模型
Figure FDA0002417240650000025
Figure FDA0002417240650000026
其中，
Figure FDA0002417240650000027
和
Figure FDA0002417240650000028
分别代表状态lG下节点i天然气注入量和气负荷切除量，
Figure FDA0002417240650000029
是对应的概率；天然气系统一共有KG个状态，N为天然气系统的节点个数；
ΩφGFC是天然气系统潮流计算算子，用于根据状态lG已知部分节点的压强和天然气注入量，求未知部分节点的压强、天然气注入量以及管道的流量，其求解方法用牛拉法；
Figure FDA00024172406500000210
Figure FDA00024172406500000211
Figure FDA00024172406500000212
Figure FDA00024172406500000213
其中，
Figure FDA00024172406500000214
和
Figure FDA00024172406500000215
分别表示状态lG下节点i和节点j的压强，Mij是管道常数，
Figure FDA00024172406500000216
表示节点i和节点j间管道的流量，
Figure FDA00024172406500000217
表示压缩机运行所消耗的马力，Bij表示压缩机常数，zc和α分别代表压缩机的效率和天然气热值，
Figure FDA00024172406500000218
表示压缩机运行所消耗的天然气量，
Figure FDA00024172406500000219
和
Figure FDA00024172406500000220
表示天然气消耗系数，
Figure FDA00024172406500000221
表示气源的产量，
Figure FDA00024172406500000222
表示状态lG下节点i处的气负荷量，
Figure FDA00024172406500000223
表示状态lG下储气装置的输出量；
(2)建立天然气发电机组的可靠性模型
根据天然气系统的可靠性模型，求得状态lG下节点i的天然气注入量
Figure FDA0002417240650000031
根据气电转换算子ΩφGTP，将节点的天然气注入量
Figure FDA0002417240650000032
转化为天然气发电机组的输出量
Figure FDA0002417240650000033
Figure FDA0002417240650000034
其中，
Figure FDA0002417240650000035
和
Figure FDA0002417240650000036
分别代表状态lmgg下节点m的天然气发电机组gg的输出功率及对应概率，天然气发电机组共有Kmgg个状态；
算子ΩφGTP表示气电转换的效率，其表示为：
Figure FDA0002417240650000037
其中，αmgg，βmgg和γmgg表示天然气发电机组的耗热率系数；
(3)建立考虑天然气系统影响的电力系统可靠性模型
(3.1)不同元件可靠性建模
a)燃煤机组
燃煤机组的可靠性模型
Figure FDA0002417240650000038
用两状态模型来表示：
Figure FDA0002417240650000039
其中，
Figure FDA00024172406500000310
和
Figure FDA00024172406500000311
分别表示节点m处燃煤机组g的可用率和不可用率，
Figure FDA00024172406500000312
表示燃煤机组的可用容量；
在同一节点上，用并行算子Ωφg将节点m上nmg个燃煤机组聚合，构建多状态模型
Figure FDA00024172406500000313
b)发电商
引入并行算子Ωφp将天然气发电机组和燃煤机组的模型进行聚合，构建发电商模型
Figure FDA00024172406500000314
Figure FDA0002417240650000041
其中，
Figure FDA0002417240650000042
和
Figure FDA0002417240650000043
分别表示状态lmg下节点m处发电商的可用容量及对应概率，发电商共有Kmg个状态；
c)负荷：构建负荷的多状态模型
Figure FDA0002417240650000044
(3.2)电力系统可靠性建模建
基于上述的不同元件的可靠性模型
Figure FDA0002417240650000045
和
Figure FDA0002417240650000046
引入最优潮流算子ΩφOPF将不同元件的模型聚合起来，构建考虑天然气系统影响的电力系统可靠性模型
Figure FDA0002417240650000047
Figure FDA0002417240650000048
其中，
Figure FDA0002417240650000049
和pl分别表示状态l下节点m处的负荷切除量及对应概率，K为负荷的状态个数；
算子ΩφOPF通过电力系统最优潮流计算，确定状态l下不同节点的负荷切除量，采用以下模型：
目标函数：
Figure FDA00024172406500000410
约束条件：Bl·θl＝Pl-Dl
Figure FDA00024172406500000411
Figure FDA00024172406500000412
Figure FDA00024172406500000413
其中，
Figure FDA00024172406500000414
表示负荷切除的成本函数，M表示电力系统的节点个数，Bl表示电力系统导纳矩阵，θl表示节点电压相角向量，Pl＝[Pl1,…,Plm,…,PlM]T表示功率向量，Dl＝[D1,l,…,Dm,l,…,DM,l]T表示负荷向量，
Figure FDA0002417240650000051
和
Figure FDA0002417240650000052
分别表示节点m处发电商的输出功率及功率上限，
Figure FDA0002417240650000053
表示负荷切除量的上限，
Figure FDA0002417240650000054
表示节点m的相角，
Figure FDA0002417240650000055
和
Figure FDA0002417240650000056
分别表示节点m和节点n间线路的阻抗和线路的最大功率；
(4)对电力系统可靠性模型进行求解，得到电力系统节点的负荷切除量
Figure FDA0002417240650000057
计算电力系统节点可靠性指标：电力系统中节点m平均无法满足的电力功率电力不足期望值EENSm：
Figure FDA0002417240650000058
其中，Pl表示状态l的概率，K代表所有状态的总数。
2.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述步骤(1.1)的步骤b)中，压缩机可改变进出口气体的压力，以确保管道上的气体的压强在合理范围内；对于节点i和节点j间的压缩机c，其压缩系数Rci如下所示：
Figure FDA0002417240650000059
其中，πi和πj分别是节点i和节点j的压强。
3.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述步骤(1.1)的步骤c)中，储气装置作为天然气系统中重要的备用资源，其输出量的变化可以保证在紧急状态下满足气负荷的需求；在节点i处储气装置st的输出量可以看作是多状态模型
Figure FDA00024172406500000510
Figure FDA00024172406500000511
其中，
Figure FDA00024172406500000512
和
Figure FDA00024172406500000513
分别是状态lst下储气装置st的输出量及对应的概率，储气装置共有Kst个状态。
4.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述步骤(3.1)的步骤a)中，在同一节点上，存在多个燃煤机组，用并行算子Ωφg将节点m上nmg个燃煤机组聚合，构建多状态模型
Figure FDA00024172406500000514
Figure FDA0002417240650000061
其中，
Figure FDA0002417240650000062
和
Figure FDA0002417240650000063
分别表示节点m处燃煤机组的可用容量及对应的概率，机组共有Kmgf个状态。
5.根据权利要求1所述的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，其特征在于：所述步骤(3.1)的步骤d)中，电力系统的负荷一年内分为KEL个状态，负荷的多状态模型
Figure FDA0002417240650000064
为：
Figure FDA0002417240650000065
其中，
Figure FDA0002417240650000066
和
Figure FDA0002417240650000067
分别表示状态lL下节点m处的负荷量及对应概率。
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