CN109376428A - 综合能源系统的可靠性评估方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于综合能源系统的可靠性评估方法，能通过对综合能源系统中的元件状态、电源出力、负荷出力以及综合能源系统中的各能源组成结构进行建模，得到元件状态模型，电源出力随机性模型、负荷出力随机性模型以及模拟场景下综合能源系统的潮流模型，由元件状态模型、电源出力随机模型、负荷出力随机模型以及潮流模型求解出综合能源系统中的各可靠性指标，通过可靠性指标对综合能源系统进行可靠性评估。达到了对综合能源系统的可靠性进行评估，保证了综合能源系统的安全和高效运行的目的。此外，本发明还公开了一种用于综合能源系统的可靠性评估装置、设备和存储介质，效果如上。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源领域，特别涉及一种综合能源系统的可靠性评估方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着分布式电源、可再生能源、储能接入电力系统，传统的电力系统由最原始的“集中发电-大规模远距离输电-负荷当地配电”的大电网运营模式部分演变成“本地分布式发电-本地负荷-本地储能”的微网运营模式。“微网”的诞生使电、冷、热和气等多种能源的本地交互成为可能，促进了综合能源系统的诞生。
由于综合能源系统的起步较晚，目前的可靠性评估体系多是对单一能源系统的可靠性进行评估，如对传统的电力系统的可靠性进行评估的可靠性评估体系，对于可靠性评估，大多是根据单一能源系统中的可靠性指标对负荷可靠性和能源供给可靠性进行评估。由于综合能源系统的架构和运行方式不同于单一能源系统的架构和运行方式，因此，现有的单一能源系统的可靠性评估体系并不能适用于综合能源系统。若不能对综合能源系统的可靠性进行评估，则会导致综合能源系统在安全性和高效性上存在隐患。
因此，如何对综合能源系统的可靠性进行评估，以保证综合能源系统的安全和高效运行是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种综合能源系统的可靠性评估方法、装置、设备及存储介质，实现了对综合能源系统的可靠性进行评估，保证了综合能源系统的安全和高效运行。
为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：
第一，本发明实施例提供了一种用于综合能源系统的可靠性评估方法，包括：
确定综合能源系统的可靠性指标；
对所述综合能源系统中的元件状态进行建模，得到所述综合能源系统的元件模型；
对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型；
根据所述电源出力的随机性模型和所述负荷出力的随机性模型生成所述综合能源系统的模拟场景；
在所述模拟场景下对所述综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到所述综合能源系统的潮流模型；
利用所述元件模型和所述潮流模型计算所述综合能源系统的所述可靠性指标，以对所述综合能源系统的可靠性进行评估。
优选的，所述综合能源系统的可靠性指标具体包括：
所述综合能源系统中平均每个用户第一预定时间内能源供给不足的频率指标；
所述综合能源系统中平均每个用户第二预定时间内能源供给不足持续时间指标；
所述综合能源系统中第三预定时间内总的未供给能源的期望指标；
所述综合能源系统中下一时刻未能供给全部负载的概率指标；
所述综合能源系统中一天内存在配电线路或传输供热管道或供气管道接近满容量的时刻的次数指标。
优选的，所述对所述综合能源系统中的元件状态进行建模，得到所述综合能源系统的元件模型具体包括：
获取所述综合能源系统中各元件的历史运行数据；
根据所述历史运行数据确定各所述元件的平均运行时间和各所述元件故障时的平均修复时间；
根据所述历史运行数据确定各所述元件正常运行时每个时刻的第一故障率和各所述元件故障时每个时刻的第二故障率；
确定所述第一故障率和所述平均运行时间的第一等式关系和所述第二故障率和所述平均修复时间的第二等式关系；
将所述第一等式关系和所述第二等式关系作为所述元件模型。
优选的，所述生成所述综合能源系统的模拟场景具体包括：
利用蒙特卡洛模拟生成所述综合能源系统的模拟场景。
优选的，所述负荷出力具体为电负荷出力，对应的，所述对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型具体包括：
确定所述可再生电源的电源出力预测值和电源出力预测偏差，所述负荷出力的负荷出力预测值和负荷出力预测偏差；
计算所述电源出力预测值和所述电源出力预测偏差的第一差值和所述负荷出力预测值与所述负荷出力预测偏差的第二差值；
确定所述第一差值与所述可再生电源出力之间的等式关系和所述第二差值与所述负荷出力之间的等式关系为所述电源出力的随机性模型和所述负荷出力的随机性模型。
优选的，所述负荷出力具体为热负荷出力，对应的，所述对综合能源系统中的负荷出力进行建模具体包括：
确定所述综合能源系统的热负荷预测值和总热负荷的最大功率；
利用Beta函数、所述热负荷预测值和所述总热负荷的最大功率确定所述综合能源系统的热负荷的累积分布函数；
将所述累计分布函数作为所述热负荷出力的随机性模型。
优选的，所述综合能源系统中的能源形式包括电能和热能，对应的，所述对所述综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到所述综合能源系统的潮流模型具体包括：
确定所述综合能源系统中的电网节点的导纳矩阵、电压相角和电压幅值；
根据所述导纳矩阵、所述电压相角和所述电压幅值确定所述电网节点中注入的有功功率和无功功率；
将所述有功功率和所述无功功率作为所述电能和所述热能相耦合的电网潮流方程；
确定所述综合能源系统中的热网节点和热网支路以及所述热网节点和所述热网支路的相关信息；
根据所述相关信息确定所述综合能源系统中所述电能和所述热能相耦合的水网潮流方程；
确定所述综合能源系统中的与热电联产机组对应的目标信息以根据所述目标信息确定所述综合能源系统的热电联产机组的出力方程；
将所述电网潮流方程、所述水网潮流方程和所述热电联产机组的出力方程作为所述潮流模型。
第二，本发明实施例提供了一种用于综合能源系统的可靠性评估装置，包括：
确定模块，用于确定综合能源系统的可靠性指标；
第一建模模块，用于对所述综合能源系统中的元件状态进行建模，得到所述综合能源系统的元件模型；
第二建模模块，用于对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型；
第三建模模块，用于根据所述电源出力的随机性模型和所述负荷出力的随机性模型生成所述综合能源系统的模拟场景；
第四建模模块，用于在所述模拟场景下对所述综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到所述综合能源系统的潮流模型；
评估模块，用于利用所述元件模型和所述潮流模型计算所述综合能源系统的所述可靠性指标，以对所述综合能源系统的可靠性进行评估。
第三，本发明实施例提供了一种用于综合能源系统的可靠性评估设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现以上任一种提到的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤。
第四，本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上任一种所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤。
可见，本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估方法，能通过对综合能源系统中的元件状态、电源出力、负荷出力以及综合能源系统中的各能源组成结构进行建模，得到元件状态模型，电源出力随机性模型、负荷出力随机性模型以及模拟场景下综合能源系统的潮流模型，由元件状态模型、电源出力随机模型、负荷出力随机模型以及潮流模型求解出综合能源系统中的各可靠性指标，通过可靠性指标对综合能源系统进行可靠性评估。达到了对综合能源系统的可靠性进行评估，保证了综合能源系统的安全和高效运行的目的。此外，本发明实施例还公开了一种用于综合能源系统的可靠性评估装置、设备和存储介质，效果如上。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估方法流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估装置结构示意图；
图3为本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
本发明实施例公开了一种综合能源系统的可靠性评估方法、装置、设备及存储介质，对综合能源系统的可靠性进行评估，以保证综合能源系统的安全和高效运行。
请参见图1，图1为本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估方法流程示意图，该方法包括：
S101、确定综合能源系统的可靠性指标。
具体的，本实施例中，主要是通过综合能源系统中的可靠性指标的值的大小来对综合能源系统的可靠性进行评估，可靠性指标主要包含以下几种类型。
第一，是综合能源系统中平均每个用户一定时间(第一预定时间)内能源供给不足的频率指标，本发明实施例中采用SAIFI来表示频率指标，该频率指标描述了一定时间内每个用户平均断电或供热或供气不足的事故的频率，该频率指标一般为年度指标，关于频率指标可以采用下式进行表示：
上式中，i表示的是综合能源系统中的事故序号，events表示的是综合能源系统中发生事故的事故集，表示的是事故序号为i的事故里能源供给不足的用户的个数，Ntotal为综合能源系统中总用户的个数。
第二，是综合能源系统中平均每个用户一定时间(第二预定时间)内能源供应不足持续时间指标，本发明实施例中采用SAIDI来表示持续时间指标，该持续时间指标描述了移动时间内每个用户平均断电或供热或供气不足的事故的持续时间，该指标一般为年度指标，关于该指标可以采用下式表示：
上式中，Ti为事故序号为i的事故持续的时间，该式中的其余参数可以参见频率指标的计算公式中的各参数定义。
第三，是综合能源系统中一定时间内总未供给能源的期望指标，该指标一般为年度指标，本发明实施例中采用EENS来表示该期望指标，该年度指标可以利用下式计算：
LOPE＝∑i∈events(year)Pr(i)(Pi E-loss+Pi H-loss+Pi G-loss)
上式中，Pi (E-loss)为序号i的事故里电功率供给缺失，Pi H-loss为序号i的事故里冷或热功率供给缺失对应的缺失功率，Pi G-loss为序号i的事故里天然气供给缺失对应的缺失功率，year指的是以年为标准，该式中的其余参数的定义可以参见上述实施例中对应参数的记载。
第四，是综合能源系统中的下一时刻总未供给功率的期望指标，本发明实施例中采用LOPE来表示下一时刻总未供给功率的期望指标，该指标的计算公式具体如下：
LOPE＝∑i∈eventsPr(i)(Pi E-loss+Pi H-loss+Pi G-loss)
具体的，Pr(i)为事故序号为i的事故在下一时刻发生的概率，此外本计算公式中的各参数的含义可以参见上述两个计算公式中的参数含义，本发明实施例在此不再赘述。
第五，是综合能源系统中的下一时刻未能供给全部负载的概率指标，本发明实施例中采用LOLP来表示该概率指标，该指标的计算公式如下：
LOLP＝∑i∈eventsPr(i)
具体的，该公式中的参数的含义可以参见上述实施例中记载的参数的含义，本发明实施例不再赘述。
第六，是综合能源系统中的后一天内未能供给全部负载的概率指标，本发明实施例中采用LOLPD表示该概率指标，该指标可以采用下式进行表示：
上式中，各参数的含义可以参见上述实施例中记载的参数的含义，t＝start指的是未供给全部负载的开始时间，end指的是未供给全部负载的结束时间。
第七，是综合能源系统中的一天内存在配电线路或传输供热管道或供气管道接近满容量的时刻的次数指标，本发明实施例中采用TCFI来表示该次数指标，该次数指标具体可以采用下式进行表示：
其中，上式中，A(t)指的是t时刻传输线路或传输管道的满载状态指标。A(t)可以采用下式进行表示：
此外，在确定以上可靠性指标后，对于可靠性指标中事故集的不同能源的能源特性的不同，事故集中不同能源的能量和功率损失也不相同，本发明实施例中以综合能源系统中的电能、热能和气为例进行说明。
首先是对电能功率缺失进行说明，对于电能功率缺失可以采用以下公式进行计算：
Pi E-loss＝a*Pi E-lossload
其中，i为事故序号，a指的是电能是否发送损耗的损耗指数，Pi E-loss表示的是事故序号i的事故里电功率的供给缺失功率，Pi E-lossload表示的是事故序号i的事故里电功率供给缺失的用户的总负载。上式中的a可以采用下式进行表示。
然后对热能的缺失功率进行说明，关于热能的热能供给缺失功率按照下式进行计算：
Pi H-loss＝Pi H-lossload-Pi H-supply
上式中，Pi H-loss表示的是事故序号i的事故里热功率的供给缺失功率，Pi H-lossload表示的是事故序号i的事故里热功率供给缺失的用户的总负载，Pi H-supply表示的是事故序号i里的事故的供给热功率缺失的用户的实际功率。
最后是天然气功率缺失，对于天然气功率缺失可以采用下式进行计算：
Pi G-loss＝μFi G-loss
上式中，Pi G-loss表示的是事故序号i的事故里天然气功率的供给缺失功率，μ为天然气流量与对应供给功率的转化系数，Fi G-loss为事故序号为i的事故里天然气的流量供给缺失，关于Fi G-loss可以采用下式进行表示：
Fi G-loss＝Fi G-lossload-Fi G-supply
上式中，Fi G-lossload指的是事故序号为i的事故里天然气流量供给缺失的用户的总需求，Fi G-supply指的是事故序号为i的事故里供给天然气流量缺失的用户的实际流量。
其中，从各个可靠性指标中选取具有代表性的可靠性指标对综合能源系统的可靠性进行评估可以减少计算量，因此，作为本发明优选的实施例，综合能源系统的可靠性指标具体包括：
综合能源系统中平均每个用户第一预定时间内能源供给不足的频率指标；
综合能源系统中平均每个用户第二预定时间内能源供给不足持续时间指标；
综合能源系统中第三预定时间内总的未供给能源的期望指标；
综合能源系统中下一时刻未能供给全部负载的概率指标；
综合能源系统中一天内存在配电线路或传输供热管道或供气管道接近满容量的时刻的次数指标。
具体的，本实施例中，对应不同的时间尺度具有不同的可靠性评估体系，即将综合能源系统的可靠性评估分为中长期、日内和实时可靠性评估三个部分，在上述实施例的记载中，SAIFI指标、SAIDI指标和EENS指标可用于中长期可靠性评估，LOLPD指标用于综合能源系统的日前可靠性评估，TCFI指标用于综合能源系统的日内可靠性评估，LOPE指标和LOLP指标用于综合能源系统的实时可靠性评估。
S102、对综合能源系统中的元件状态进行建模，得到综合能源系统的元件模型。
具体的，本实施例中，综合能源系统中的元件指的是能源供应设备、传输管道、能源使用设备等。综合能源系统中的元件状态指的是综合能源系统中的元件处于正常运行状态的元件和处于故障状态后的元件，对于元件状态的建模主要是确定处于正常运行状态的元件和元件运行时间之间的等式关系和处于故障中的元件和故障元件的修复时间之间的等式关系。
其中，由于平均运行时间和平均修复时间相比于某一个运行时间和修复时间而言，数据具有高精准性。因此，作为本发明优选的实施例，步骤S102包括：
获取综合能源系统中各元件的历史运行数据；
根据历史运行数据确定各元件的平均运行时间和各元件故障时的平均修复时间；
根据历史运行数据确定各元件正常运行时每个时刻的第一故障率和各元件故障时每个时刻的第二故障率；
确定第一故障率和平均运行时间的第一等式关系和第二故障率和平均修复时间的第二等式关系；
将第一等式关系和第二等式关系作为元件模型。
具体的，本实施例中，第一故障率Pri fail可以采用下式进行表示：
上式中，Pri fail表示的是事故序号i的元件正常运行时每个时刻的故障率，MTTFi表示的是事故序号i的元件的平均运行时间。
第二故障率可以采用下式表示：
上式中，Pri repair表示的是事故序号i的元件发生故障时每个时刻的故障率，MTTR表示的是事故序号i的元件故障时的平均修复时间。
S103、对综合能源系统中的可再生电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型。
具体的，本实施例中，可以通过蒙特卡洛模拟(可以参见现有视乎)对综合能源系统进行模拟，即生成综合能源系统中电能、热能、光伏等各种能源形式的随机场景。在该随机场景下，建立综合能源系统的电源出力和负荷出力模型。其中，负荷出力可以为电负荷出力和热负荷出力，电源出力可以为可再生电源出力，可再生电源可以为光伏电源。
由于电负荷出力在综合能源系统中占据较大的市场，因此，对电负荷出力进行建模对综合能源系统具有更大的代表性。因此，作为优选的实施例，负荷出力具体为电负荷出力，对应的，对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型具体包括：
确定可再生电源的电源出力预测值和电源出力预测偏差，负荷出力的负荷出力预测值和负荷出力预测偏差；
计算电源出力预测值和电源出力预测偏差的第一差值和负荷出力预测值与负荷出力预测偏差的第二差值；
确定第一差值与可再生电源出力之间的等式关系和第二差值与负荷出力之间的等式关系为电源出力的随机性模型和负荷出力的随机性模型。
具体的，本实施例中，电源出力预测偏差的分布满足正态分布，因此，可以由正态分布确定出电源出力的电源出力预测偏差。负荷出力预测偏差的分布满足正态分布，因此，可以由正态分布确定出负荷出力的负荷出力预测偏差。对于电源出力的预测偏差和负荷出力的预测偏差服从不同的正态分布，则电源出力预测偏差在t时刻的偏差所服从的分布可以采用下式进行表示：
Epv(t)～N(μpv(t),σpv(t)2)
上式中，Epv(t)表示的是t时刻电源出力的预测偏差，μpv(t)表示的是t时刻电源出力的预测偏差的期望值，σpv(t)为电源出力的预测标准差。
负荷出力预测偏差在t时刻的偏差所服从的分布可以采用下式表示：
EL(t)～N(μL(t),σL(t)2)
上式中，EL(t)为t时刻电负荷的预测偏差，μL(t)表示的是t时刻电负荷的预测偏差的期望值，σL(t)表示的是电负荷的预测标准差。
然后计算电源出力预测值和电源出力预测偏差之间的第一差值，第一差值的计算公式如下：
Ppv(t)＝PFpv(t)-Epv(t)
上式中，Ppv(t)为t时刻的电源出力，PFpv(t)为t时刻的电源出力预测值。
其次，计算负荷出力预测值和负荷出力预测偏差之间的第二差值，第二差值的计算公式如下：
PL(t)＝PFL(t)-EL(t)
上式中，PL(t)为t时刻的负荷出力，PFL(t)为电负荷预测值。
以上，将第一差值与电源出力之间的等式关系和第二差值与负荷出力之间的等式关系作为电源出力的随机性模型和负荷出力的随机性模型，对该随机性模型进行积分后，便可以得到电源出力和负荷出力的累积分布函数Fpv和FL。
进一步，负荷出力还可以为热负荷出力，对应的，综合能源系统中的负荷出力进行建模具体包括：
确定综合能源系统的热负荷预测值和总热负荷的最大功率；
利用Beta函数、热负荷预测值和总热负荷的最大功率确定综合能源系统的热负荷的累积分布函数；
将累计分布函数作为热负荷出力的随机性模型。
具体的，本实施例中，对热负荷进行标准化处理后，其服从参数为(A＝10，B＝n)的Beta分布，因此，热负荷的预测值和总热负荷的最大功率与参数n之间的关系可以采用下式进行表示。
上式中，Phf(t)指的是t时刻热负荷预测值，Pmax指的是总热负荷的最大功率。
在一天之内，热负荷在不同时间段也服从不同的分布，为了体现时间特性，t时刻的热负荷Phf(t)服从以下Beta分布：
对上式进行积分，可以得到热负荷的累积分布函数Fh。
S104、根据电源出力的随机性模型和负荷出力的随机性模型生成综合能源系统的模拟场景。
具体的，本实施例中，在得到电源出力和负荷出力的随机性模型之后，根据各个随机性模型的累积分布函数确定随机性场景。综合能源系统中的累积分布函数具体表示如下：
Fh1,...,Fhn,Fe1,...,Fem,Fpv
上式中，m为电负荷的编号，n为热负荷的编号。
则生成一个模拟场景的步骤如下：
首先生成m+n+1个在[0，1]区间上的均匀分布的随机数x1，...，xm+n+1；
然后得到各个累计分布函数的反函数，Fh1 -1，...，Fhn -1，Fe1 -1,...,Fem -1,Fpv -1
最后将Fh1 -1(x1),...,Fhn -1(xn)，Fpv -1(xm+n+1)作为一个模拟场景。
在确定该模拟场景之后，通过N-1分析法(可以参见现有技术)得到各种网架结构，即进行可靠性评估的综合能源系统的网架结构。
S105、在模拟场景下对综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到综合能源系统的潮流模型。
具体的，本实施例中，通过对综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流在模拟场景下对综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到综合能源系统的潮流模型；对于潮流模型的类型可以根据综合能源系统的能源架构类型确定。
其中，由于电能和热能是综合能源系统中的主要能源形式，因此，本发明实施例中将潮流模型优选为对电能和热能的潮流建模。对应的，步骤S105包括：
确定综合能源系统中的电网节点的导纳矩阵、电压相角和电压幅值；
根据导纳矩阵、电压相角和电压幅值确定电网节点中注入的有功功率和无功功率；
将有功功率和无功功率作为电能和热能相耦合的电网潮流方程；
确定综合能源系统中的热网节点和热网支路以及热网节点和热网支路的相关信息；
根据相关信息确定综合能源系统中电能和热能相耦合的水网潮流方程；
确定综合能源系统中的与热电联产机组对应的目标信息以根据目标信息确定综合能源系统的热电联产机组的出力方程；
将电网潮流方程、水网潮流方程和热电联产机组的出力方程作为潮流模型。
首先是关于电能-热能相耦合的潮流模型，对于该潮流模型的类型总共有电网潮流模型、水网潮流模型、蒸汽网潮流模型和热电联产机组出力潮流模型。
第一，关于电网潮流模型(电-热耦合多能流系统中的电网潮流方程)可以采用下式表示：
上式中，Pi为电网中节点i的注入有功功率，θi、θj分别为电网节点i、电网节点j的电压相角，Ui、Uj分别为节点i、节点j的电压幅值，Gij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的实部，Bij为电网节点导纳矩阵Y第i行，第j列元素的虚部，电网节点导纳矩阵Y从综合能源系统的数据库中获取，Qi为电网节点i中注入的无功功率。
第二、关于水网潮流方程(电-热耦合多能流系统中的水网潮流方程)具体可以采用以下各式表示，首先是水力方程具体如下：
Bhf＝0
上式中，A为热网中的热网节点-支路关联矩阵，B为热网中基本回路-支路关联矩阵，A和B从电-热耦合多能流系统的能量管理系统中获取，为热网支路的质量流量，为热网节点的注入的质量流量，hf为热网支路的压降，K为热网支路的阻抗系数，K的取值范围为10-500帕·秒平方/千克平方，|·|为绝对值。
其次是关于热力方程，热力方程具体可以采用下式表示：
上式中，Φ为热网节点的注入热功率，Cp为热网介质水的比热容，本发明实施例中将热网介质水的比热容优选取值为4182焦耳/(千克·摄氏度)，TS为热网中节点供水侧的温度，TO为节点回水侧的温度，Tstart为热网支路起点处的温度，Tend为热网支路终点处的温度，Ta为热网支路所在的环境温度，L为热网支路管道长度，λ为热网支路管道单位长度的传热系数，电-热耦合多能流系统的能量管理系统中获取，为流出节点的介质水质量流量，为流入节点的介质水质量流量，Tout为流出节点的介质水温度，Tin为流入节点的介质水的温度。
需要说明的是，本发明实施例中的相关信息即为水网潮流方程中的热网节点和热网支路的相关参数。
第三，关于蒸汽网潮流模型(热-电耦合多能源系统中的蒸汽网潮流方程)，蒸汽网潮流模型可以用水力方程和热力方程表示。
首先是水力方程，具体计算公式如下：
以上各式中，A为热网中的节点-支路关联矩阵，A的值可以从电-热耦合多能流系统的能量管理系统中获取，为热网支路的质量流量，为热网节点的注入的质量流量，hf为热网支路的压降，K为热网支路的阻抗系数，与管道长度l，直径D，沿程阻力系数ζ，局部阻力系数∑ξ有关，|·|为绝对值。
其次是热力方程，关于热力方程可以用以下公式表示：
Φloss＝mq(Hstart-Hend)
上式中，Φloss为热网管道中散失的热功率，为热网管道内介质蒸汽的平均定压比热容，的大小与平均温度和平均压强有关，Tstart为热网支路起点处的温度，Tend为热网支路终点处的温度，Ta为热网支路所在的环境温度，L为热网支路管道长度，λ为热网支路管道单位长度的传热系数，λ可以从电-热耦合多能流系统的能量管理系统中获取。
第四，关于热电联产机组出力潮流模型可以分为两种，第一种是背压式热电联产机组，第二种是抽凝式热电联产机组。
首先是，背压式热电联产机组的潮流模型(电-热耦合多能流系统中背压式热电联产机组出力特性方程)，具体可以采用以下公式表示：
上式中，cCHP为背压式热电联产机组的热电比，该热电比从背压式热电联产机组的产品铭牌中获取，ΦCHP为背压式热电联产机组的热功率，PCHP为背压式热电联产机组的有功功率。
其次是，抽凝式热电联产机组的潮流模型(电-热耦合多能流系统中抽凝式热电联产机组出力特性方程)，具体可以采用下式表示：
上式中，Fin为抽凝式热电联产机组的燃料输入速率，ηe为抽凝式热电联产机组的效率，取值范围为0到1，Z为抽凝式热电联产机组的电热比，该电热比从抽凝式热电联产机组的产品铭牌中获取，ΦCHP为抽凝式热电联产机组的热功率，PCHP为抽凝式热电联产机组的有功功率。
在介绍完热-电潮流模型后，下面对电-天然气网进行潮流计算，关于电-天然气网的潮流计算可以分为以下几种：
第一种是电-天然气网耦合多能流系统中的电网潮流方程，具体可以采用下式表示：
上式中，Pi为电网中节点i的注入有功功率，Qi为电网中节点i的注入无功功率，θi和θj分别为节点i、节点j的电压相角，Ui和Uj分别为节点i、节点j的电压幅值，Gij为电网节点导纳矩阵Y第i行、第j列元素的实部，Bij为电网节点导纳矩阵Y第i行，第j列元素的虚部，电网节点导纳矩阵Y可以从综合能源系统的数据库中获取。
第二种是电-气耦合多能流系统中的天然气网水力方程，具体可以表示如下：
上式中，fkm为天然气网中的第k个节点和第m个节点之间的天然气管道中天然气体积流量，pk和pm分别为第k个节点和第m个节点的压强，Dkm、Lkm分别为第k个节点和第m个节点之间天然气管道km的管道直径和管道长度，F为管道内壁的摩擦系数，γG为天然气比重，取值为0-1，为天然气管道km天然气平均温度，Tn和pn分别为天然气标准状态下的温度和压力，Tn和pn取值分别为288K、0.1Mpa，Zg为天然气平均可压缩系数，Zg的取值为0-1，该天然气网水力方程中，当时，上式中的sgnp(pk，pm)＝1，当时，sgnp(pk，pm)＝-1。
上式中，F可以由以下公式计算：
上式中，Ef为天然气管道的效率系数，Ef的取值可以为0.92，Re为雷诺数，Re可以由以下公式计算得到：
Re＝ρvd/μ
上式中，ρ为天然气密度，v为天然气流速，μ为天然气黏性系数，d为特征长度。
第三种是电-气耦合多能流系统中的天然气网压缩机能量消耗方程，具体可以采用下式表示：
上式中，pf、pe分别为天然气网中压缩机首端节点和末端节点的压强，BHP为压缩机的能耗，为该压缩机入口的体积流量，ηc为压缩机的总效率，ck为压缩机的多变系数，ηc和ck从压缩机的出厂说明书获取。
第四种是电-气耦合多能流系统中的燃气轮机耦合的耦合方程，具体可以采用下式表示：
上式中，fTur为燃气轮机的燃气体积流量，PTur为燃气轮机的有功功率，C1、C2和C3为燃气轮机的燃气系数，从燃气轮机的出厂说明书获取。
第五种是电-气耦合多能流系统中天然气网节点体积流量平衡方程，具体可以采用下式表示：
AGf＝L
上式中，AG为天然气网的节点-支路关联矩阵，从电-气耦合多能流系统的能量管理系统获取，f为天然气网的支路体积流量，L为天然气网的节点注入体积流量。
S106、利用元件模型和潮流模型计算综合能源系统的可靠性指标，以对综合能源系统的可靠性进行评估。
在建立以上潮流模型后，利用牛顿拉夫逊方法对以上的潮流模型进行求解，在求解的过程中，需要确定电-热-气多能流系统中电网、热网、气网的安全运行约束，安全运行约束主要包括以下几种类型：电-热耦合多能流系统中电网节点电压幅值允许最大值，电网节点电压幅值允许最小值，电网支路有功功率允许最大值和电网支路有功功率允许最小值，电-热耦合多能流系统中热网节点压力允许最大值，热网节点压力允许最小值，热网节点温度允许最大值，热网节点温度允许最小值，热网支路流量允许最大值和热网支路流量允许最小值，气网节点压力允许最小值，气网节点压力允许最大值，气网支路流量允许最大值和气网支路流量允许最小值。此外，潮流模型中的约束条件也可以根据实际情况确认为其他类型，本发明实施例中不作限定。
可见，本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估方法，能通过对综合能源系统中的元件状态、电源出力、负荷出力以及综合能源系统中的各能源组成结构进行建模，得到元件状态模型，电源出力随机性模型、负荷出力随机性模型以及模拟场景下综合能源系统的潮流模型，由元件状态模型、电源出力随机模型、负荷出力随机模型以及潮流模型求解出综合能源系统中的各可靠性指标，通过可靠性指标对综合能源系统进行可靠性评估。达到了对综合能源系统的可靠性进行评估，保证了综合能源系统的安全和高效运行的目的。
下面对本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估装置进行介绍，请参见图2，图2为本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估装置结构示意图，该装置包括：
确定模块201，用于确定综合能源系统的可靠性指标；
第一建模模块202，用于对综合能源系统中的元件状态进行建模，得到综合能源系统的元件模型；
第二建模模块203，用于对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型；
第三建模模块204，用于根据电源出力的随机性模型和负荷出力的随机性模型生成综合能源系统的模拟场景；
第四建模模块205，用于在模拟场景下对综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到综合能源系统的潮流模型；
评估模块206，用于利用元件模型和潮流模型计算综合能源系统的可靠性指标，以对综合能源系统的可靠性进行评估。
可见，本发明实施例公开的一种用于综合能源系统的可靠性评估装置，能通过对综合能源系统中的元件状态、电源出力、负荷出力以及综合能源系统中的各能源组成结构进行建模，得到元件状态模型，电源出力随机性模型、负荷出力随机性模型以及模拟场景下综合能源系统的潮流模型，由元件状态模型、电源出力随机模型、负荷出力随机模型以及潮流模型求解出综合能源系统中的各可靠性指标，通过可靠性指标对综合能源系统进行可靠性评估。达到了对综合能源系统的可靠性进行评估，保证了综合能源系统的安全和高效运行的目的。
请参见图3，图3为本发明实施例提供的一种用于综合能源系统的可靠性评估设备结构示意图，包括：
存储器301，用于存储计算机程序；
处理器302，用于执行存储器中存储的计算机程序以实现以上任一实施例提到的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤。
本实施例提供的用于综合能源系统的可靠性评估设备，由于可以通过处理器调用存储器存储的计算机程序，实现如上述任一实施例提供的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤，所以本评估设备具有同上述用于综合能源系统的可靠性评估方法同样的实际效果。
为了更好地理解本方案，本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上任一实施例提到的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤。
本实施例提供的计算机可读存储介质，由于可以通过处理器调用计算机可读存储介质存储的计算机程序，实现如上述任一实施例提供的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤，所以本计算机可读存储介质具有同上述用于综合能源系统的可靠性评估方法同样的实际效果。
以上对本申请所提供的一种用于综合能源系统的可靠性评估方法、装置、设备及存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
Claims (10)
1.一种用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，包括：
确定综合能源系统的可靠性指标；
对所述综合能源系统中的元件状态进行建模，得到所述综合能源系统的元件模型；
对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型；
根据所述电源出力的随机性模型和所述负荷出力的随机性模型生成所述综合能源系统的模拟场景；
在所述模拟场景下对所述综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到所述综合能源系统的潮流模型；
利用所述元件模型和所述潮流模型计算所述综合能源系统的所述可靠性指标，以对所述综合能源系统的可靠性进行评估。
2.根据权利要求1所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述综合能源系统的可靠性指标具体包括：
所述综合能源系统中平均每个用户第一预定时间内能源供给不足的频率指标；
所述综合能源系统中平均每个用户第二预定时间内能源供给不足持续时间指标；
所述综合能源系统中第三预定时间内总的未供给能源的期望指标；
所述综合能源系统中下一时刻未能供给全部负载的概率指标；
所述综合能源系统中一天内存在配电线路或传输供热管道或供气管道接近满容量的时刻的次数指标。
3.根据权利要求1所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述对所述综合能源系统中的元件状态进行建模，得到所述综合能源系统的元件模型具体包括：
获取所述综合能源系统中各元件的历史运行数据；
根据所述历史运行数据确定各所述元件的平均运行时间和各所述元件故障时的平均修复时间；
根据所述历史运行数据确定各所述元件正常运行时每个时刻的第一故障率和各所述元件故障时每个时刻的第二故障率；
确定所述第一故障率和所述平均运行时间的第一等式关系和所述第二故障率和所述平均修复时间的第二等式关系；
将所述第一等式关系和所述第二等式关系作为所述元件模型。
4.根据权利要求1所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述生成所述综合能源系统的模拟场景具体包括：
利用蒙特卡洛模拟生成所述综合能源系统的模拟场景。
5.根据权利要求4所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述负荷出力具体为电负荷出力，对应的，所述对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型具体包括：
确定所述可再生电源的电源出力预测值和电源出力预测偏差，所述负荷出力的负荷出力预测值和负荷出力预测偏差；
计算所述电源出力预测值和所述电源出力预测偏差的第一差值和所述负荷出力预测值与所述负荷出力预测偏差的第二差值；
确定所述第一差值与所述可再生电源出力之间的等式关系和所述第二差值与所述负荷出力之间的等式关系为所述电源出力的随机性模型和所述负荷出力的随机性模型。
6.根据权利要求4所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述负荷出力具体为热负荷出力，对应的，所述对综合能源系统中的负荷出力进行建模具体包括：
确定所述综合能源系统的热负荷预测值和总热负荷的最大功率；
利用Beta函数、所述热负荷预测值和所述总热负荷的最大功率确定所述综合能源系统的热负荷的累积分布函数；
将所述累计分布函数作为所述热负荷出力的随机性模型。
7.根据权利要求1所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述综合能源系统中的能源形式包括电能和热能，对应的，所述对所述综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到所述综合能源系统的潮流模型具体包括：
确定所述综合能源系统中的电网节点的导纳矩阵、电压相角和电压幅值；
根据所述导纳矩阵、所述电压相角和所述电压幅值确定所述电网节点中注入的有功功率和无功功率；
将所述有功功率和所述无功功率作为所述电能和所述热能相耦合的电网潮流方程；
确定所述综合能源系统中的热网节点和热网支路以及所述热网节点和所述热网支路的相关信息；
根据所述相关信息确定所述综合能源系统中所述电能和所述热能相耦合的水网潮流方程；
确定所述综合能源系统中的与热电联产机组对应的目标信息以根据所述目标信息确定所述综合能源系统的热电联产机组的出力方程；
将所述电网潮流方程、所述水网潮流方程和所述热电联产机组的出力方程作为所述潮流模型。
8.一种用于综合能源系统的可靠性评估装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于确定综合能源系统的可靠性指标；
第一建模模块，用于对所述综合能源系统中的元件状态进行建模，得到所述综合能源系统的元件模型；
第二建模模块，用于对综合能源系统中的电源出力和负荷出力进行建模，得到电源出力和负荷出力的随机性模型；
第三建模模块，用于根据所述电源出力的随机性模型和所述负荷出力的随机性模型生成所述综合能源系统的模拟场景；
第四建模模块，用于在所述模拟场景下对所述综合能源系统中的各能源组成结构进行潮流建模，得到所述综合能源系统的潮流模型；
评估模块，用于利用所述元件模型和所述潮流模型计算所述综合能源系统的所述可靠性指标，以对所述综合能源系统的可靠性进行评估。
9.一种用于综合能源系统的可靠性评估设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的用于综合能源系统的可靠性评估方法的步骤。
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