CN109255514B - 一种智能配电网分区独立供电能力评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能配电网分区独立供电能力评估方法，该方法基于一智能本电网分区独立供电能力评估指标体系，设置标准样本，并采集各分区的待评估样本，利用改进层次分析法对各样本进行加权，以待评估样本与标准样本间的最小弯曲距离对分区独立供电能力进行评估，待评估样本的最小弯曲距离越小，则分区独立供电能力越好。与现有技术相比，本发明具有指标体系全面、可靠性高等优点。

Description

一种智能配电网分区独立供电能力评估方法

技术领域

本发明涉及智能配电网技术领域，尤其是涉及一种基于最小弯曲距离度量的智能配电网分区独立供电能力评估方法。

背景技术

供电能力是电网在满足一定安全准则条件下所能供应的最大负荷。对于供电能力的评估方法，主要包括潮流计算方法和计及N-1安全准则的配电系统供电能力计算方法、考虑可靠性的供电能力评估模型等。基于潮流计算的方法忽略了电力用户对于供电的连续性要求；计及N-1安全准则的配电系统供电能力计算方法需要电网在尖峰负荷时刻刚性地满足N-1校验，但在实际电网运行过程中，尖峰负荷通常是均值负荷的数倍且持续时间很短；考虑可靠性的供电能力评估模型仅能应用于不含DG与储能的传统配电网，且对于可靠性是以整体约束的形式进行考量。

随着分布式电源和储能电站的大规模并网，系统的传输功率损耗逐步降低，配电网的可靠性也得到了提高。智能配电网发生断电事故时，如果微电网能迅速计算出分区，就可将微电网分区治之，因此对分区的独立供电能力进行量化评估势在必行。目前，在智能配电网分区独立供电能力评估研究方面，国内尚无针对性的研究，国外也只是处在起步阶段，还没有建立通用、有效的评估体系和评估方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种智能配电网分区独立供电能力评估方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种智能配电网分区独立供电能力评估方法，该方法基于一智能本电网分区独立供电能力评估指标体系，设置标准样本，并采集各分区的待评估样本，利用改进层次分析法对各样本进行加权，以待评估样本与标准样本间的最小弯曲距离对分区独立供电能力进行评估，待评估样本的最小弯曲距离越小，则分区独立供电能力越好。

进一步地，所述智能本电网分区独立供电能力评估指标体系包括分区负载平均度指标、分区独立供电能力指标、分区可控负荷比例指标和分区独立供电持续时间指标。

进一步地，所述标准样本和待评估样本的样本序列表示为[x₁,x₂,x₃,x₄]，序列中各元素分别对应所述分区负载平均度指标、分区独立供电能力指标、分区可控负荷比例指标和分区独立供电持续时间指标的指标值，标准样本序列为A₁＝[1,1,1,1]。

进一步地，所述利用改进层次分析法对各样本进行加权具体为：

根据所述智能本电网分区独立供电能力评估指标体系中各指标对分区供电能力的影响，确定各指标的重要性等级，基于改进层次分析法的指数标度构建比较判断矩阵，利用所述比较判断矩阵的最大特征值和特征向量完成主观权重赋值。

进一步地，所述改进层次分析法的指数标度具体为：

进一步地，所述比较判断矩阵符合一致性需求。

进一步地，两个样本间的所述最小弯曲距离的计算方法包括：

1)计算两个样本的欧式距离矩阵Δ，该欧式距离矩阵Δ中的元素d_ij表示两个样本中各对应元素的欧式距离，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，m、n分别为两个样本的元素个数；

2)构造弯曲距离矩阵D，该弯曲距离矩阵D中的元素具体为：

以弯曲距离矩阵D中右下角的数作为两个样本间的最小弯曲距离。

进一步地，该方法还包括：

基于典型样本设置多个参考样本，根据参考样本与所述标准样本间的最小弯曲距离获得各参考样本在分区独立供电能力上的预评分，根据多个参考样本的最小弯曲距离和对应预评分构建分区独立供电能力评分函数，基于该分区独立供电能力评分函数及各待评估样本的最小弯曲距离，获得各待评估样本的分区独立供电能力评分。

进一步地，该方法还包括：根据所述分区独立供电能力评分函数建立评分函数曲线。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明构建的智能配电网分区独立供电能力评估指标体系，充分考虑了影响智能配电网分区独立供电能力的多种关键影响因素，指标体系全面、科学，从而提高了分区独立供电能力评估的可靠性；

2、本发明利用改进的层次分析法(IAHP，Improved Analytic HierarchyProcess)给指标权重进行赋值，提高了评估指标体系的客观性；

3、本发明采用基于最小弯曲距离(MBD，Minimum Bending Distance)的智能配电网分区独立供电能力综合评估方法，通过比较标准样本和参考样本、待评估样本之间的最小弯曲距离来得到样本之间的相似性程度，通过空间距离来度量智能配电网的分区独立供电能力，可靠性高；

4、本发明采用基于评分函数(SF，Score Function)的智能配电网分区独立供电能力量化评估方法，依据最小弯曲距离建立独立供电能力评分函数，根据参考样本的评分划分出智能配电网分区独立供电能力的评估等级，使得评估的结果更加直观、简洁；

5、本发明方法使得SDN分区独立供电能力评估取得了质的突破，为微电网的独立运行、分区协调和孤岛控制提供数据支撑和理论基础。

附图说明

图1为本发明的具体实施流程图；

图2为实施例中采用的仿真系统示意图；

图3为实施例量化评分函数的曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本发明实现一种基于最小弯曲距离度量的智能配电网(SDN，SmartDistributed Network)分区独立供电能力评估方法，该方法基于构建的智能配电网分区独立供电能力评估指标体系进行各分区的数据采集，获得标准样本序列、参考样本序列和待评估样本序列，使用改进的层次分析法(IAHP)对各指标进行权重赋值，基于最小弯曲距离(MBD)比较标准样本和参考样本、待评估样本之间的最小弯曲距离来得到样本之间的相似性程度，进行SDN分区独立供电能力评估，依据最小弯曲距离建立合理的分区独立供电能力评分函数(SF)，根据参考样本的评分划分出SDN分区独立供电能力的评估等级。

本发明在兼顾智能配电网分区独立供电能力关键影响因素后，形成了包含分区负载平均度、分区独立供电能力、分区可控负荷比例、分区独立供电持续时间的智能配电网分区独立供电能力综合评估指标体系，并利用改进的层次分析法加强了权重赋值的客观性，最小弯曲距离的应用使得数据评估更具科学性，评分函数的使用使得评估的结果更加直观、简洁，上述方法的恰当利用使得智能配电网分区独立供电能力评估获得了质的突破。

1、智能配电网分区独立供电能力评估指标体系

本发明在充分考虑影响智能配电网分区独立供电能力的各项关键因素后，选择了全面涵盖影响智能配电网分区独立供电能力的评估指标，包含分区负载平均度、分区独立供电能力、分区可控负荷比例和分区独立供电持续时间，构建智能配电网分区独立供电能力评估指标体系，具体步骤包括：

步骤11：在充分考虑负载的平均分配程度、分布式电源可以增发的功率、分区内不可断电负荷的比例、储能电站每秒能够发出的最大功率、储能电站的存储电量和转化效率等关键性因素的影响方式和规律后，形成智能配电网分区独立供电能力评估指标体系，包括分区负载平均度指标、分区独立供电能力指标、分区可控负荷比例指标和分区独立供电持续时间指标，各指标的计算公式如式(1)～(4)。

分区负载平均度(PLA，Partition Load Average)：

分区独立供电能力(PIPSC，Partition Independent Power Supply Capacity)：

分区可控负荷比例(PCLR，Partition Controllable Load Ratio)：

分区独立供电持续时间(PIPSD，Partition Independent Power SupplyDuration)：

式中，P_DG表示分区中的分布式电源分区时发出的有功功率；P_dch表示分区中储能电站分区时发出的有功功率；P_DG-max表示分区中的分布式电源能够发出的最大有功功率；P_dch-max表示分区中储能电站每秒能够发出的最大有功功率；P_L表示分区中的负荷功率；P_LC表示分区中可控负荷的功率；E_battery表示分区时储能电站的存储电量；E_min表示分区中储能电站的剩余最小存储容量；η_D表示电池储能转化的效率。

步骤12：根据智能配电网分区独立供电能力评估指标体系，可以建立样本序列为X₁＝[x₁,x₂,x₃,x₄]，根据智能配电网分区独立供电能力影响因素可制定出标准样本的序列：分区负载度越平均，独立供电能力越强；分区中分布式电源能够增发的功率越大，独立供电能力越强；分区中可控负荷比例越大，分区的可控性越强；配电网中绝大部分故障都能在2个小时内修复，分区独立供电持续时间越长分区独立供电能力越强。

步骤13：根据智能配电网分区独立供电能力评估指标体系，并结合指标的计算公式可得出未加权的标准样本序列A₁＝[1,1,1,1]。

2、独立供电能力评估指标数据采集

本发明中参考样本序列的选取由能够反映分区独立供电能力的典型样本组成，参考样本将独立供电能力划分出不同等级，作为待评估样本序列的参考。

根据各指标的计算公式采集智能配电网分区独立供电能力评估所需数据，形成参考样本序列和待评估样本序列。

3、改进层次分析法的指标权重赋值

利用改进层次分析法的权重赋值法可对SDN分区独立供电能力评估指标体系中分区负载平均度、分区独立供电能力、分区可控负荷比例、分区独立供电持续时间进行主观赋值，赋值步骤包括：

步骤31：根据各评估指标在智能配电网分区独立供电能力中发挥的作用，确定指标的重要性等级，根据IAHP的指数判断标度，如表1所示，构建比较判断矩阵。

表1指数标度

标度定义	指数标度
		同等重要	9<sup>0</sup>(1)
稍微重要	9<sup>1/9</sup>(1.277)
		明显重要	9<sup>3/9</sup>(2.080)
非常重要	9<sup>6/9</sup>(4.327)
		绝对重要	9<sup>9/9</sup>(9)

步骤32：得到比较判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，再进行一致性校验，若符合一致性需求继续步骤33，若不满足则重新构建比较判断矩阵。

步骤33：对满足条件的比较判断矩阵，利用矩阵的最大特征值和特征向量实现归一化处理，完成主观权重的赋值，并求解出加权后的标准样本序列、参考样本序列和待评估样本序列。

4、基于最小弯曲距离度量的SDN分区独立供电能力评估

基于最小弯曲距离度量的SDN分区独立供电能力评估方法，利用空间距离来度量SDN的分区独立供电能力，通过比较标准样本和参考样本、待评估样本之间的最小弯曲距离来得到样本之间的相似性程度，最小弯曲距离越小样本之间的相似程度越高。

步骤41：最小弯曲距离的计算，最小弯曲距离的计算方法如式(5)～(7)所示：

d_ij＝d(t_i,r_j)＝|t_i-r_j| (5)

式中，两个样本序列中对应元素的欧式距离用d_ij表示，t和r分别表示两个样本序列的长度，对应的样本元素个数分别为m和n；D表示弯曲距离矩阵，其右下角的最后一个元素的数即两序列间的最小弯曲距离，反映了两个样本序列间的相似程度。

步骤42：根据步骤41得到的最小弯曲距离即可度量智能配电网分区的独立供电能力，最小弯曲距离越小，独立供电能力越好；反之，独立供电能力越差。

5、评分函数

本发明还可以利用评分函数进行量化评估，具体步骤包括：

步骤51：根据参考数据样本与标准数据样本的相似程度进行预评分，划分出独立供电能力关键节点的位置，得到量化评分函数上关键性的评分点，将参考评分点通过特定曲线进行连接，形成完整的评分函数曲线，该评分函数曲线的横坐标为最小弯曲距离，纵坐标为评分。

步骤52：根据步骤51得到的评分函数曲线和步骤41得到的待评估样本的最小弯曲距离，计算出待评估样本的评分，使得量化的智能配电网分区独立供电能力的表达更加直观、清晰。

6、实施例

如图2所示，建立智能配电网分区独立供电能力仿真系统，智能配电网发生断电故障时，微电网迅速划分分区，分区管理智能配电网。

分区1中：DG1有功功率为45kW，通过下垂控制最大能增发5kW；分区时ESS1的容量为15kW·h，最小剩余容量为1.67kW·h，每秒最大输出功率为15kW/s，转换效率为90％；负荷1为100kW，其中可控负载为40kW。

分区2中：DG2有功功率为20kW，通过下垂控制最大能增发5kW；分区时ESS2的容量为25kW·h，最小剩余容量为5.556kW·h，每秒最大输出功率为10kW/s，转换效率为95％；负荷2为80kW，其中可控负载为40kW。

本实施例中，构建的智能配电网分区独立供电能力评估指标体系包括分区负载平均度指标x₁、分区独立供电能力指标x₂、分区可控负荷比例指标x₃和分区独立供电持续时间指标x₄。标准样本序列A₁＝[1,1,1,1]。

本实施例中选取4组典型样本作为参考样本，如表2所示。

表2 SDN分区独立供电能力参考样本选取

采集的待评估样本如表3所示。

表3 SDN分区独立供电能力待评估样本

利用基于IAHP的指标权重赋值法，根据指标的重要性可分为同等重要、稍微重要、明显重要、非常重要和绝对重要5个重要性等级，根据智能配电网分区独立供电能力评估指标体系中各指标的重要性程度赋予恰当的主观权重，并进行一致性校验和归一化处理，构建比较判断矩阵，最终得出加权的标准样本距离序列A′₁。本实施例中构建的比较判断矩阵如表4所示。

表4 IAHP判断矩阵

通过计算可得，比较判断矩阵的最大特征值为4，随机一致性比率为0<0.1，符合一致性要求，将完成一致性校验的特征向量进行归一化处理，特征向量和加权后的标准样本距离序列A′₁如式(8)～(9)：

v_j＝[0.0976 0.4222 0.2029 0.8781] (8)

A′₁＝[a′₁₁ a′₁₂ a′₁₃ a′₁₄] (9)

＝[0.0609 0.2637 0.1268 0.5485]

其中，v_j为特征向量，p_j为归一化后的特征向量，即为主观权重。

计算参考样本和标准样本之间以及待评估样本和标准样本之间的最小弯曲距离，如表5和表6所示，从而得到样本之间的相似性程度，最小弯曲距离越小样本之间的相似程度越高，相似程度越高，智能配电网分区的独立供电能力越好。

表5参考样本的最小弯曲距离

样本	参考样本I	参考样本II	参考样本III	参考样本IV
					最小弯曲距离	0.0737	0.2549	0.3675	0.4803

表6待评估样本的最小弯曲距离

样本	分区1	分区2
			最小弯曲距离	0.4213	0.2993

根据样本的最小弯曲距离即可度量智能配电网分区的独立供电能力，最小弯曲距离越小，独立供电能力越好；反之，独立供电能力越差。

根据4组参考样本的最小弯曲距离进行预评分，参考样本I、II、III、IV的预评分分别是90、80、60和40，从而形成六个点(0,100)、(0.0737,90)、(0.2549,80)、(0.3675,60)和(0.4803,40)、(1,0)，拟合构建完整的智能配电网分区独立供电能力量化评分函数曲线，形成的评分函数表达式如下：

函数中S表示评分，x表示最小弯曲距离。

根据待评估样本的最小弯曲距离和评分函数即可计算出分区1和分区2的独立供电能力评分。分区1：50.46分，分区2：72.11分。评分函数的运用使得智能配电网分区独立供电能力的表达更加直观、清晰。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (6)

1.一种智能配电网分区独立供电能力评估方法，其特征在于，该方法基于一智能配电网分区独立供电能力评估指标体系，设置标准样本，并采集各分区的待评估样本，利用改进层次分析法对各样本进行加权，以待评估样本与标准样本间的最小弯曲距离对分区独立供电能力进行评估，待评估样本的最小弯曲距离越小，则分区独立供电能力越好；

所述智能配电网分区独立供电能力评估指标体系包括分区负载平均度指标、分区独立供电能力指标、分区可控负荷比例指标和分区独立供电持续时间指标；

所述利用改进层次分析法对各样本进行加权具体为：

根据所述智能配电网分区独立供电能力评估指标体系中各指标对分区供电能力的影响，确定各指标的重要性等级，基于改进层次分析法的指数标度构建比较判断矩阵，利用所述比较判断矩阵的最大特征值和特征向量完成主观权重赋值；

所述改进层次分析法的指数标度具体为：

标度定义 指数标度 同等重要 9⁰ 稍微重要 9^1/9 明显重要 9^3/9(2.080) 非常重要 9^6/9 绝对重要 9^9/9

。

2.根据权利要求1所述的智能配电网分区独立供电能力评估方法，其特征在于，所述标准样本和待评估样本的样本序列表示为[x₁,x₂,x₃,x₄]，序列中各元素分别对应所述分区负载平均度指标、分区独立供电能力指标、分区可控负荷比例指标和分区独立供电持续时间指标的指标值，标准样本序列为A₁＝[1,1,1,1]。

3.根据权利要求1所述的智能配电网分区独立供电能力评估方法，其特征在于，所述比较判断矩阵符合一致性需求。

4.根据权利要求1所述的智能配电网分区独立供电能力评估方法，其特征在于，两个样本间的所述最小弯曲距离的计算方法包括：

1)计算两个样本的欧式距离矩阵Δ，该欧式距离矩阵Δ中的元素d_ij表示两个样本中各对应元素的欧式距离，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，m、n分别为两个样本的元素个数；

2)构造弯曲距离矩阵D，该弯曲距离矩阵D中的元素具体为：

以弯曲距离矩阵D中右下角的数作为两个样本间的最小弯曲距离。

5.根据权利要求1所述的智能配电网分区独立供电能力评估方法，其特征在于，该方法还包括：

基于典型样本设置多个参考样本，根据参考样本与所述标准样本间的最小弯曲距离获得各参考样本在分区独立供电能力上的预评分，根据多个参考样本的最小弯曲距离和对应预评分构建分区独立供电能力评分函数，基于该分区独立供电能力评分函数及各待评估样本的最小弯曲距离，获得各待评估样本的分区独立供电能力评分。

6.根据权利要求5所述的智能配电网分区独立供电能力评估方法，其特征在于，该方法还包括：根据所述分区独立供电能力评分函数建立评分函数曲线。

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