CN109559056B - 用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法，涉及配电网的可靠性分析技术领域。该辨识方法以量化的方式给出了配电网中各个元件对不同可靠性指标承担的“责任”大小，通过可靠性跟踪分析得到各个元件对配电网系统不可靠性的贡献，确定引起系统不可靠的主要元件，从而辨识出系统的薄弱环节。
Description
技术领域
本发明涉及配电网的可靠性分析技术领域，具体地，涉及一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法。
背景技术
高密度分布式电源并入县域电网，对电网的可靠性产生了重要影响。目前，中低压配电网主要是中性点不接地（或经消弧线圈接地）系统，采用单侧电源辐射型供电网络。分布式光伏发电接入配电网，使得配电网从辐射型变为多电源结构。经过合理地下发控制策略，在系统发生故障时分布式电源可以恢复部分负荷的供电，形成计划孤岛，影响了配电网的可靠性。配电系统中元件众多，如线路、母线、变压器、断路器等，元件对系统可靠性的影响各不相同。传统的可靠性评估方法并不能辨识出对系统可靠性影响较大的元件，即系统的薄弱环节，因此提供一种适用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法具有重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法，该辨识方法能够通过可靠性跟踪分析得到各元件对系统不可靠性的贡献大小，从而辨识出系统的薄弱环节。
为了实现上述目的，本发明提供了一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法，该辨识方法包括：获取配电网的拓扑结构、分布式电源的输出负荷以及拓扑结构中的各个负荷点的可靠性参数，可靠性参数包括停电频率、用户数、年平均停电时间和平均负荷；设定时间尺度，并记录计算时长；随机生成一个故障事件，故障事件为配电网中至少一个元件发生故障，发生故障的元件被定义为故障元件；根据拓扑结构，找到故障元件发生故障时引起停电情况的负荷点，以生成与故障事件对应的故障情况，故障情况包括发生故障事件时配电网中的故障元件以及故障元件发生故障时引起停电情况的负荷点；根据分布式电源的输出负荷和拓扑结构中的开关位置，对拓扑结构进行计划孤岛优化划分；根据故障情况和计划孤岛优化划分的情况，生成故障模式分析表；根据故障模式分析表，获得故障元件发生故障时受影响的负荷点，受影响的负荷点包括停电的负荷点、电压低于正常电压的负荷点以及电压频率超出正常范围的负荷点；根据受影响的负荷点的可靠性参数计算配电网的多个系统可靠性指标，多个系统可靠性指标包括系统停电次数、系统停电时间和系统电量不足指标的期望值；根据多个系统可靠性指标，分别计算各个故障元件分摊的与多个系统可靠性指标对应的多个故障责任，多个故障责任包括与系统停电次数对应的故障责任、与系统停电时间对应的故障责任以及与系统电量不足指标的期望值对应的故障责任；根据故障元件分摊的多个故障责任，获取与故障事件对应的事件薄弱环节，事件薄弱环节由至少一个元件组成；判断计算时长是否超过时间尺度，并判断故障事件是否已经枚举完全；在判断计算时长未超过时间尺度且故障事件未枚举完全的情况下，重新生成一个故障事件，并重新获得一个事件薄弱环节；在判断计算时长超过时间尺度或故障事件已经枚举完全的情况下，根据获得的多个事件薄弱环节获得配电网的系统薄弱环节。
优选地，判断故障事件是否已经枚举完全具体包括：生成故障事件集合，故障事件集合为配电网中至少一个元件发生故障的故障事件的集合；生成随机故障事件集合，随机故障事件集合包括所有的随机生成的故障事件；将随机故障事件集合与故障事件集合对比，判断故障事件是否已经枚举完全。
优选地，根据获得的多个事件薄弱环节获得配电网的系统薄弱环节具体包括：统计多个事件薄弱环节中包含的各个元件的出现次数；出现次数多于预设次数的元件组成系统薄弱环节。
优选地，根据故障元件分摊的多个故障责任，获取与故障事件对应的事件薄弱环节具体包括：判断故障元件分摊的多个故障责任中是否存在至少一个故障责任超过预设值；在判断故障元件分摊的多个故障责任中存在至少一个故障责任超过预设值的情况下，故障元件为事件薄弱环节中的元件。
优选地，采用公式（1）和公式（2）计算系统停电次数：
公式（1）
公式（2）
其中，为受影响的负荷点/>的停电频率，/>为受影响的负荷点/>的用户数，/>为元件/>故障引起的受影响的负荷点的集合，/>为元件/>故障引起的系统停电频率，/>为元件/>故障引起的系统停电次数，/>为时间尺度；
采用公式（3））计算系统停电时间：
公式（3）
其中，为受影响的负荷点/>的年平均停电时间，/>为元件/>故障引起的系统停电时间；
采用公式（4）计算系统电量不足指标的期望值：
公式（4）
公式（5）
其中，为受影响的负荷点/>的平均负荷，/>为元件/>故障引起的系统电量不足指标，/>为/>的数学期望，/>元件/>故障引起的系统电量不足指标的期望值。
优选地，各个元件分摊的分别与系统停电次数、系统停电时间和系统电量不足指标的期望值对应的责任采用公式（6）至公式（8）计算：
公式（6）
公式（7）
公式（8）
其中，为元件/>分摊的与系统停电次数对应的责任，/>为元件/>分摊的与系统停电时间对应的责任，/>为元件/>分摊的与系统电量不足指标的期望值对应的责任。。
上述技术方案，该辨识方法以量化的方式给出了配电网中各个元件对不同可靠性指标承担的“责任”大小，通过可靠性跟踪分析得到各个元件对配电网系统不可靠性的贡献，确定引起系统不可靠的主要元件，从而辨识出系统的薄弱环节。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是根据本发明的一实施方式的用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
图1是根据本发明的一实施方式的用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法的流程图。如图1所示，在本发明的一实施方式中，提供了一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法，该辨识方法可以包括：
在步骤S101中，获取配电网的拓扑结构、分布式电源的输出负荷以及拓扑结构中的各个负荷点的可靠性参数，可靠性参数包括停电频率、用户数、年平均停电时间和平均负荷；
在步骤S102中，设定时间尺度，并记录计算时长；
在步骤S103中，随机生成一个故障事件，故障事件为配电网中至少一个元件发生故障，发生故障的元件被定义为故障元件；
在步骤S104中，根据拓扑结构，找到故障元件发生故障时引起停电情况的负荷点，以生成与故障事件对应的故障情况，故障情况包括发生故障事件时配电网中的故障元件以及故障元件发生故障时引起停电情况的负荷点；
在步骤S105中，根据分布式电源的输出负荷和拓扑结构中的开关位置，对拓扑结构进行计划孤岛优化划分；
在步骤S106中，根据故障情况和计划孤岛优化划分的情况，生成故障模式分析表；
在步骤S107中，根据故障模式分析表，获得故障元件发生故障时受影响的负荷点，受影响的负荷点包括停电的负荷点、电压低于正常电压的负荷点以及电压频率超出正常范围的负荷点；
在步骤S108中，根据受影响的负荷点的可靠性参数计算配电网的多个系统可靠性指标，多个系统可靠性指标包括系统停电次数、系统停电时间和系统电量不足指标的期望值；
在步骤S109中，根据多个系统可靠性指标，分别计算各个故障元件分摊的与多个系统可靠性指标对应的多个故障责任，多个故障责任包括与系统停电次数对应的故障责任、与系统停电时间对应的故障责任以及与系统电量不足指标的期望值对应的故障责任；
在步骤S110中，根据故障元件分摊的多个故障责任，获取与故障事件对应的事件薄弱环节，事件薄弱环节由至少一个元件组成；
在步骤S111中，判断计算时长是否超过时间尺度，并判断故障事件是否已经枚举完全；
在判断计算时长未超过时间尺度且故障事件未枚举完全的情况下，返回步骤S103，重新生成一个故障事件，并执行步骤S104至步骤S110，以重新获得一个事件薄弱环节；
在步骤S112中，在判断计算时长超过时间尺度或故障事件已经枚举完全的情况下，根据获得的多个事件薄弱环节获得配电网的系统薄弱环节。
在本发明的一实施方式中，判断故障事件是否已经枚举完全具体可以包括：
生成故障事件集合，故障事件集合为配电网中至少一个元件发生故障的故障事件的集合。也就是说，故障事件集合中包含了配电网所有的有可能发生的故障事件。
生成随机故障事件集合，随机故障事件集合包括所有的随机生成的故障事件。
将随机故障事件集合与故障事件集合对比，判断故障事件是否已经枚举完全。
在本发明的一实施方式中，根据故障元件分摊的多个故障责任，获取与故障事件对应的事件薄弱环节具体可以包括：判断故障元件分摊的多个故障责任中是否存在至少一个故障责任超过预设值；在判断故障元件分摊的多个故障责任中存在至少一个故障责任超过预设值的情况下，故障元件为事件薄弱环节中的元件。
具体来说，也就是判断故障元件分摊的与系统停电次数对应的故障责任、与系统停电时间对应的故障责任或与系统电量不足指标的期望值对应的故障责任是否超过了相应的预设值，当其中任何一种故障责任超过与其相应的预设值的情况下，则认为该故障元件是与该故障事件对应的薄弱环节，将其加入事件薄弱环节中，事件薄弱环节实质上是由元件组成的一个集合。
在本发明的一实施方式中，根据获得的多个事件薄弱环节获得配电网的系统薄弱环节具体可以包括：
统计多个事件薄弱环节中包含的各个元件的出现次数；
出现次数多于预设次数的元件组成系统薄弱环节。
在本发明的可替换实施方式中，也可以将在所有的事件薄弱环节中出现次数最多的几个元件（例如出现次数最多的5个元件）组成系统薄弱环节。还可以是若某个元件在多个事件薄弱环节中出现的次数与事件薄弱环节的数量的比例超过预设百分比的情况下，则将该元件加入到系统薄弱环节中，预设百分比例如可以是20%。本领域技术人员应当理解，系统薄弱环节实质上是一个元件的集合。
在本发明的一实施方式中，例如可以采用公式（1）和公式（2）计算系统停电次数：
公式（1）
公式（2）
其中，为受影响的负荷点/>的停电频率，/>为受影响的负荷点/>的用户数，/>为元件/>故障引起的受影响的负荷点的集合，/>为元件/>故障引起的系统停电频率，/>为元件/>故障引起的系统停电次数，/>为时间尺度；
例如可以采用公式（3））计算系统停电时间：
公式（3）
其中，为受影响的负荷点/>的年平均停电时间，/>为元件/>故障引起的系统停电时间；
例如可以采用公式（4）计算系统电量不足指标的期望值：
公式（4）
公式（5）
其中，为受影响的负荷点/>的平均负荷，/>为元件/>故障引起的系统电量不足指标，/>为/>的数学期望，/>元件/>故障引起的系统电量不足指标的期望值。
各个元件分摊的分别与系统停电次数、系统停电时间和系统电量不足指标的期望值对应的责任例如可以采用公式（6）至公式（8）计算：
公式（6）
公式（7）
公式（8）
其中，为元件/>分摊的与系统停电次数对应的责任，/>为元件/>分摊的与系统停电时间对应的责任，/>为元件/>分摊的与系统电量不足指标的期望值对应的责任。
在上述实施方式中，该辨识方法以量化的方式给出了配电网中各个元件对不同可靠性指标承担的“责任”大小，通过可靠性跟踪分析得到各个元件对配电网系统不可靠性的贡献，确定引起系统不可靠的主要元件，从而辨识出系统的薄弱环节。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (4)
1.一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法，其特征在于，包括：
获取所述配电网的拓扑结构、分布式电源的输出负荷以及所述拓扑结构中的各个负荷点的可靠性参数，所述可靠性参数包括停电频率、用户数、年平均停电时间和平均负荷；
设定时间尺度，并记录计算时长；
随机生成一个故障事件，所述故障事件为所述配电网中至少一个元件发生故障，发生故障的元件被定义为故障元件；
根据所述拓扑结构，找到所述故障元件发生故障时引起停电情况的负荷点，以生成与所述故障事件对应的故障情况，所述故障情况包括发生所述故障事件时所述配电网中的所述故障元件以及所述故障元件发生故障时引起停电情况的负荷点；
根据分布式电源的输出负荷和所述拓扑结构中的开关位置，对所述拓扑结构进行计划孤岛优化划分；
根据所述故障情况和所述计划孤岛优化划分的情况，生成故障模式分析表；
根据所述故障模式分析表，获得所述故障元件发生故障时受影响的负荷点，所述受影响的负荷点包括停电的负荷点、电压低于正常电压的负荷点以及电压频率超出正常范围的负荷点；
根据受影响的负荷点的可靠性参数计算所述配电网的多个系统可靠性指标，所述多个系统可靠性指标包括系统停电次数、系统停电时间和系统电量不足指标的期望值；
根据所述多个系统可靠性指标，分别计算各个故障元件分摊的与所述多个系统可靠性指标对应的多个故障责任，所述多个故障责任包括与所述系统停电次数对应的故障责任、与所述系统停电时间对应的故障责任以及与所述系统电量不足指标的期望值对应的故障责任；
根据故障元件分摊的所述多个故障责任，获取与所述故障事件对应的事件薄弱环节，所述事件薄弱环节由至少一个所述元件组成；
判断所述计算时长是否超过所述时间尺度，并判断所述故障事件是否已经枚举完全；
在判断计算时长未超过所述时间尺度且故障事件未枚举完全的情况下，重新生成一个故障事件，并重新获得一个事件薄弱环节；
在判断计算时长超过所述时间尺度或故障事件已经枚举完全的情况下，根据获得的多个事件薄弱环节获得所述配电网的系统薄弱环节，其中，统计多个事件薄弱环节中出现元件的次数与事件薄弱环节的比值大于20%的元件组成系统薄弱环节；
采用公式（1）和公式（2）计算所述系统停电次数：
公式（1）
公式（2）
其中，为受影响的负荷点/>的停电频率，/>为受影响的负荷点/>的用户数，/>为元件/>故障引起的受影响的负荷点的集合，/>为元件/>故障引起的系统停电频率，/>为元件故障引起的系统停电次数，/>为时间尺度；
采用公式（3））计算所述系统停电时间：
公式（3）
其中，为受影响的负荷点/>的年平均停电时间，/>为元件/>故障引起的系统停电时间；
采用公式（4）计算所述系统电量不足指标的期望值：
公式（4）
公式（5）
其中，为受影响的负荷点/>的平均负荷，/>为元件/>故障引起的系统电量不足指标，/>为/>的数学期望，/>元件/>故障引起的系统电量不足指标的期望值；
各个元件分摊的分别与所述系统停电次数、所述系统停电时间和所述系统电量不足指标的期望值对应的责任采用公式（6）至公式（8）计算：
公式（6）
公式（7）
公式（8）
其中，为元件/>分摊的与所述系统停电次数对应的责任，/>为元件/>分摊的与所述系统停电时间对应的责任，/>为元件/>分摊的与所述系统电量不足指标的期望值对应的责任。
2.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于，所述判断所述故障事件是否已经枚举完全具体包括：
生成故障事件集合，所述故障事件集合为所述配电网中至少一个元件发生故障的故障事件的集合；
生成随机故障事件集合，所述随机故障事件集合包括所有的随机生成的故障事件；
将所述随机故障事件集合与所述故障事件集合对比，判断故障事件是否已经枚举完全。
3.根据权利要求2所述的辨识方法，其特征在于，根据获得的多个事件薄弱环节获得所述配电网的系统薄弱环节具体包括：
统计所述多个事件薄弱环节中包含的各个元件的出现次数；
出现次数多于预设次数的元件组成系统薄弱环节。
4.根据权利要求3所述的辨识方法，其特征在于，所述根据故障元件分摊的所述多个故障责任，获取与所述故障事件对应的事件薄弱环节具体包括：
判断所述故障元件分摊的所述多个故障责任中是否存在至少一个故障责任超过预设值；
在判断所述故障元件分摊的所述多个故障责任中存在至少一个故障责任超过预设值的情况下，所述故障元件为所述事件薄弱环节中的元件。
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Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112381373A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-19 | 国网北京市电力公司 | 一种配电网薄弱环节设备的辨识方法、装置及系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101504437A (zh) * | 2009-03-06 | 2009-08-12 | 华南理工大学 | 一种寻找导致电压暂降的电网薄弱环节的方法 |
| CN103593707A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-02-19 | 国家电网公司 | 一种配电网可靠性评估的方法和装置 |
| CN106067089A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-02 | 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 | 电力系统薄弱环节的改善方法和系统 |
| CN106296463A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 东南大学 | 计及被动式孤岛检测失败影响的配电网可靠性评估方法 |
| CN107017623A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-08-04 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种配电网的薄弱环节辨识方法及装置 |
| CN107394773A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-11-24 | 天津大学 | 考虑故障处理全过程的配网信息物理系统可靠性评估方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6917888B2 (en) * | 2002-05-06 | 2005-07-12 | Arkados, Inc. | Method and system for power line network fault detection and quality monitoring |
| US8275483B2 (en) * | 2009-07-23 | 2012-09-25 | Siemens Industry, Inc. | Demand flow pumping |
-
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101504437A (zh) * | 2009-03-06 | 2009-08-12 | 华南理工大学 | 一种寻找导致电压暂降的电网薄弱环节的方法 |
| CN103593707A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-02-19 | 国家电网公司 | 一种配电网可靠性评估的方法和装置 |
| CN106067089A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-02 | 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 | 电力系统薄弱环节的改善方法和系统 |
| CN106296463A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 东南大学 | 计及被动式孤岛检测失败影响的配电网可靠性评估方法 |
| CN107017623A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-08-04 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种配电网的薄弱环节辨识方法及装置 |
| CN107394773A (zh) * | 2017-07-04 | 2017-11-24 | 天津大学 | 考虑故障处理全过程的配网信息物理系统可靠性评估方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 《基于蒙特卡洛法的配电网可靠性评估》;郑幸;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20120715;第C042-820页 * |
| 含分布式电源的配电网可靠性评估方法研究;余健明等;《西安理工大学学报》;20131230(第04期);第450-454页 * |
| 基于混合算法的复杂配电系统可靠性评估;姚李孝等;《电力系统及其自动化学报》;20061225(第06期);第96-102页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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