CN110610303B - 一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种计及源‑荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法，涉及直流配电系统领域，针对直流配网并网和孤岛两种运行方式，基于网络等值法计算并网运行方式下直流配电网各负荷点的系统侧电网故障率和修复率；计算孤岛运行时计及电源和负荷的不确定性的充足性转换率参数，分布式电源的机械故障参数和孤岛系统的起动切换参数。最终综合两种运行方式，采用马尔可夫模型，进行了直流配电网可靠性指标计算。该方法能够计及电源和负荷的不确定性、网架拓扑结构和设备因素对直流配电网可靠性的影响；充分考虑孤岛运行中分布式电源与负荷需求的动态匹配关系，能更精确反映源‑荷的不确定性对直流配电网的可靠性评估的影响，具有良好的精确性。

Description

一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法

技术领域

本发明涉及直流配电系统领域，具体为一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法。

背景技术

随着新能源技术和电力电子技术的发展，以及传统高耗能、高污染火电机组的逐渐淘汰，分布式电源、电力电子设备以及直流负荷将大量接入配电网。直流配电网具有适合分布式电源接入、适应未来负荷发展需求、高运行效率和高可靠性等特点，使其在未来配电系统中具有一定的优势。针对直流配电网的发电和用电特征，现有的配电系统可靠性评估方法难以直接用于直流配电网，有必要建立相应的可靠性评估方法。

现有的配电系统可靠性主要评估电源和负荷之间的线路以及设备元件故障后，电能供给能否满足负荷电力需求的期望能力。但是均主要针对直流配电网中换流器、直流变压器以及直流断路器等关键元件可靠性建模和综合评估，未考虑直流配电系统可靠性问题。现有的发电-负荷需求系统可靠性主要基于概率方法评估发电机组的发电量是否满足系统负荷需求的期望能力。但是主要针对电源容量和负荷需求的匹配关系评估发电系统可靠性指标，没有计及电源和负荷之间的网架拓扑和设备对可靠性评估的影响。因此，需要提出一种直流配电网可靠性评估方法，能够综合考虑直流配电网的发电与用电特征，计及电源和负荷的不确定性、网架拓扑和设备对可靠性的影响，对直流配电网并网和孤岛运行进行可靠性综合分析。

发明内容

本发明为了解决计及电源和负荷的不确定性、网架拓扑结构和设备因素的直流配电网可靠性评估的问题，针对现有技术缺陷，提供了一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法。

本发明是通过如下技术方案来实现的：一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法，针对直流配网并网和孤岛两种运行方式，基于网络等值法计算并网运行方式下直流配电网各负荷点的系统侧电网故障率和修复率；计算孤岛运行时计及电源和负荷的不确定性的充足性转换率参数、分布式电源的机械故障参数和孤岛系统的起动切换参数；综合两种运行方式，采用马尔可夫模型，进行直流配电网可靠性指标计算，具体包括如下步骤：

步骤一：对并网运行的直流配电网建立网络等值模型，通过网络等值模型将复杂结构的直流配电网简化为简单辐射状直流配电网，向上等效节点元件的参数计算公式如下：

r_e＝U_e/λ_e (3)

式中：λ'_k为分支馈线上第k个节点元件的故障率，P_b为断路器的可靠工作概率，r_k为分支馈线上第k节点故障分支馈线首端的停运时间；

利用公式(4)-(6)求取主馈线上各负荷点指标：

r_i＝U_i/λ_i (6)

式中：λ_k为节点k的等效故障率，r_jk为第k节点故障导致第j节点的停运时间；

最终，得到直流配电网各个负荷点的系统侧电网故障率λ_dw和修复率μ_dw；

步骤二：建立分布式电源DG的机械模型和孤岛切换的模型，根据DG的年度运行数据，DG机械故障率λ_DG和机械修复率μ_DG计算公式如下：

对于孤岛起动切换模型，建模为孤岛起动切换成功率p_k和修复率μ_k，其中：

式中：N_s为孤岛成功起动和切换的次数，N_t为尝试操作孤岛系统的次数；

孤岛起动切换模型的可用性与故障率和修复率之间的关系为：

式中：λ_k为孤岛起动切换故障率；

步骤三：建立孤岛系统的供电充足性模型，来反映岛内DG的出力随机性和负荷需求的波动性：

1)分布式光伏发电：

对光伏电源的出力模型，将多个光伏电源的输出整合在一起，令G₁(t)为确定数据的单个参考站点的时变输出，则所有光伏电源的整合输出G_tot(t)为：

式中：ρ_ij为电源i和j的输出之间的相关系数，G_prof(t)是单个参考站点的每日平均输出，N_pv是PV发电机站点的数量；

相应的负荷需求模型，利用峰值负荷重合曲线方法处理负荷历史数据得到孤岛内实时负荷数据，若孤岛内有x个用户，则孤岛的总负荷需求为：

式中：L_M(t)为馈线上所有M个客户的总负荷，L_x(t)为孤岛内x个客户的负荷，M为单条馈线上总负荷用户数，ε(t)为服从正态分布N(0,σ_ε ²)的随机项；

综合光伏电源的出力模型和负荷需求模型，利用公式(13)与(14)计算孤岛中DG充足发电状态ade和缺额发电状态lack之间的转换率λ_AL和λ_LA：

2)分布式风力发电：

对风机一年的出力数据进行处理，风机随机出力模型公式如下：

式中：

为DG输出功率处于第i级别的概率，A_DG为DG的机械可用概率，U_DG为DG的机械不可用概率，t_i为DG输出处于第i级别的时间；

相应的负荷需求模型，每小时负荷持续曲线的生成公式如下：

L(t)＝L_yearP_weekP_dayP_hour (16)

式中：L_year是年峰值负荷，P_week为每周峰值负荷与年峰值负荷的比值，P_day为每日峰值负荷与周峰值负荷的比值，P_hour为每小时峰值负荷与周峰值负荷的比值；

针对风机的出力模型，对于每个负荷级别运用式(13)-(14)计算出其对应的充足性转换率

和

然后根据各负荷级别权重，最终得到总的λ_AL和λ_LA，计算公式如下：

式中：ρ_ij为第i负荷级别的权重，

和

为第i负荷级别ade状态到lack状态之间的转换率，

和

为第i负荷级别ade状态到lack状态之间的转换次数，

和

为第i级负荷停留在ade状态和lack状态的时间；

步骤四：综合影响负荷点可靠性的四个因素，将系统分为16个状态，建立相应的马尔可夫模型，将16个状态分为负荷正常工作和停运两大类，根据马尔可夫模型状态空间图得到状态转移概率矩阵如下：

可以通过求解马尔可夫微分方程组得到所有状态的稳态概率，所有状态的稳态概率之和等于1；

根据系统负荷工作与停运来对所有状态进行分类，将所有工作状态和停运状态分别求和来计算系统的供电可用性和不可用性，公式如下：

式中：u为负荷处于工作状态的数量，d为故障负荷处于停运状态的数量；

负荷停运状态的频率AIF等于处于停运状态的稳态概率乘以离开该状态的转换率，如下所示：

式中：f_i是状态i发生的频率，m为负荷处于停运状态的数量；

负荷点的平均故障持续时间AID为：

m_i＝1/λ_d(i) (24)

式中：m_i为状态i的平均持续时间，λ_d(i)为离开状态i的转换率；

最后根据各负荷点指标计算出直流配电系统的各可靠性指标。

与现有技术相比本发明具有以下有益效果：本发明所提供的上述一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法，与现有技术相比，能够综合考虑未来直流配电网的发电和用电特征，并针对直流配网并网和孤岛两种运行方式建立可靠性模型。该方法能够计及电源和负荷的不确定性、网架拓扑结构和设备因素对直流配电网可靠性的影响。该方法充分考虑孤岛运行中分布式电源与负荷需求的动态匹配关系，能更精确反映源-荷的不确定性对直流配电网的可靠性评估的影响。

附图说明

图1是本发明所涉及简单辐射状直流配电网。

图2是本发明所涉及孤岛运行时DG的机械模型和孤岛起动切换的模型。

图3是本发明所涉及直流配电系统系统马尔可夫模型状态空间图。

图4是本发明所涉及直流配电网可靠性计算流程图。

具体实施方式

以下结合具体实施例对本发明作进一步说明。

一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法，针对直流配网并网和孤岛两种运行方式，基于网络等值法计算并网运行方式下直流配电网各负荷点的系统侧电网故障率和修复率；计算孤岛运行时计及电源和负荷的不确定性的充足性转换率参数、分布式电源的机械故障参数和孤岛系统的起动切换参数；综合两种运行方式，采用马尔可夫模型，进行直流配电网可靠性指标计算，具体包括如下步骤：

步骤一：如图1所示，对并网运行的直流配电网建立网络等值模型，通过网络等值模型将复杂结构的直流配电网简化为简单辐射状直流配电网，向上等效节点元件的参数计算公式如下：

r_e＝U_e/λ_e (3)

式中：λ'_k为分支馈线上第k个节点元件的故障率，P_b为断路器的可靠工作概率，r_k为分支馈线上第k节点故障分支馈线首端的停运时间；

利用公式(4)-(6)求取主馈线上各负荷点指标：

r_i＝U_i/λ_i (6)

式中：λ_k为节点k的等效故障率，r_jk为第k节点故障导致第j节点的停运时间；

最终，得到直流配电网各个负荷点的系统侧电网故障率λ_dw和修复率μ_dw；

步骤二：建立分布式电源DG的机械模型和孤岛切换的模型，如图2所示，根据DG的年度运行数据，DG机械故障率λ_DG和机械修复率μ_DG计算公式如下：

对于孤岛起动切换模型，建模为孤岛起动切换成功率p_k和修复率μ_k，其中：

式中：N_s为孤岛成功起动和切换的次数，N_t为尝试操作孤岛系统的次数；

孤岛起动切换模型的可用性与故障率和修复率之间的关系为：

式中：λ_k为孤岛起动切换故障率；

步骤三：建立孤岛系统的供电充足性模型，来反映岛内DG的出力随机性和负荷需求的波动性：

1)分布式光伏发电：

对光伏电源的出力模型，将多个光伏电源的输出整合在一起，令G₁(t)为确定数据的单个参考站点的时变输出，则所有光伏电源的整合输出G_tot(t)为：

式中：ρ_ij为电源i和j的输出之间的相关系数，G_prof(t)是单个参考站点的每日平均输出，N_pv是PV发电机站点的数量；

相应的负荷需求模型，利用峰值负荷重合曲线方法处理负荷历史数据得到孤岛内实时负荷数据，若孤岛内有x个用户，则孤岛的总负荷需求为：

式中：L_M(t)为馈线上所有M个客户的总负荷，L_x(t)为孤岛内x个客户的负荷，M为单条馈线上总负荷用户数，ε(t)为服从正态分布N(0,σ_ε ²)的随机项；

综合光伏电源的出力模型和负荷需求模型，利用公式(13)与(14)计算孤岛中DG充足发电状态ade和缺额发电状态lack之间的转换率λ_AL和λ_LA：

2)分布式风力发电：

对风机一年的出力数据进行处理，风机随机出力模型公式如下：

式中：

为DG输出功率处于第i级别的概率，A_DG为DG的机械可用概率，U_DG为DG的机械不可用概率，t_i为DG输出处于第i级别的时间；

相应的负荷需求模型，每小时负荷持续曲线的生成公式如下：

L(t)＝L_yearP_weekP_dayP_hour (16)

式中：L_year是年峰值负荷，P_week为每周峰值负荷与年峰值负荷的比值，P_day为每日峰值负荷与周峰值负荷的比值，P_hour为每小时峰值负荷与周峰值负荷的比值；

针对风机的出力模型，对于每个负荷级别运用式(13)-(14)计算出其对应的充足性转换率

和

然后根据各负荷级别权重，最终得到总的λ_AL和λ_LA，计算公式如下：

式中：ρ_ij为第i负荷级别的权重，

和

为第i负荷级别ade状态到lack状态之间的转换率，

和

为第i负荷级别ade状态到lack状态之间的转换次数，

和

为第i级负荷停留在ade状态和lack状态的时间；

步骤四：综合影响负荷点可靠性的四个因素，将系统分为16个状态，如图3所示，建立相应的马尔可夫模型，将16个状态分为负荷正常工作和停运两大类，根据马尔可夫模型状态空间图得到状态转移概率矩阵如下：

可以通过求解马尔可夫微分方程组得到所有状态的稳态概率，所有状态的稳态概率之和等于1；

根据系统负荷工作与停运来对所有状态进行分类，将所有工作状态和停运状态分别求和来计算系统的供电可用性和不可用性，公式如下：

式中：u为负荷处于工作状态的数量，d为故障负荷处于停运状态的数量；

负荷停运状态的频率AIF等于处于停运状态的稳态概率乘以离开该状态的转换率，如下所示：

式中：f_i是状态i发生的频率，m为负荷处于停运状态的数量；

负荷点的平均故障持续时间AID为：

m_i＝1/λ_d(i) (24)

式中：m_i为状态i的平均持续时间，λ_d(i)为离开状态i的转换率；

最后根据各负荷点指标计算出直流配电系统的各可靠性指标。

图3是本发明所涉及直流配电系统系统马尔可夫模型状态空间图；将影响负荷点可靠性的每个因素等效为一个独立元件(影响供电可靠性的因素可分为：(1)系统侧电网是否故障；(2)孤岛内DG输出是否能满足负荷需求；(3)DG是否机械故障；(4)孤岛系统是否成功起动切换。相应的可靠性参数有：负荷点系统侧电网的故障率λ_dw和修复率μ_dw，孤岛内A状态(孤岛内DG的输出能满足负荷需求)和L状态(DG的输出不能满足负荷需求)之间的状态转换率λ_AL和λ_LA，DG机械故障率λ_DG和机械修复率μ_DG，孤岛起动切换故障率λ_k和修复率μ_k。)，则直流配电系统可靠性模型由四个元件组成。每个元件有两种状态(0和1)。则直流配电系统的马尔可夫模型有16个状态，其状态空间图如图3所示。

图4是本发明所涉及直流配电网可靠性计算流程图；包含DG的直流配电网可靠性计算具体流程如图4所示：

1)：读入配电系统拓扑结构和元件参数，如直流线路、直流变压器、直流断路器等元件的故障率和修复率；

2)：应用网络等值法求取各负荷点系统侧电网故障率和修复率；

3)：根据孤岛内DG输出和负荷需求年度数据，建立DG出力模型及负荷需求模型，计算出孤岛内充足发电状态A和缺额发电状态L之间的转换率λ_AL和λ_LA；

4)：由DG的机械运行数据和孤岛系统的起动切换数据，求取λ_DG、μ_DG、λ_k和μ_k；

5)：综合前4步求取的关键数据，建立相应的十六状态的马尔可夫模型，求取包含DG的直流配电网各负荷点和系统的可靠性指标。

本发明要求保护的范围不限于以上具体实施方式，而且对于本领域技术人员而言，本发明可以有多种变形和更改，凡在本发明的构思与原则之内所作的任何修改、改进和等同替换都应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种计及源-荷不确定性的直流配电网可靠性评估方法，其特征在于：针对直流配网并网和孤岛两种运行方式，基于网络等值法计算并网运行方式下直流配电网各负荷点的系统侧电网故障率和修复率；计算孤岛运行时计及电源和负荷的不确定性的充足性转换率参数、分布式电源的机械故障参数和孤岛系统的起动切换参数；综合两种运行方式，采用马尔可夫模型，进行直流配电网可靠性指标计算，具体包括如下步骤：

步骤一：对并网运行的直流配电网建立网络等值模型，通过网络等值模型将复杂结构的直流配电网简化为简单辐射状直流配电网，向上等效节点元件的参数计算公式如下：

r_e＝U_e/λ_e (3)

式中：λ'_k为分支馈线上第k个节点元件的故障率，P_b为断路器的可靠工作概率，r_k为分支馈线上第k节点故障分支馈线首端的停运时间；

利用公式(4)-(6)求取主馈线上各负荷点指标：

r_j＝U_j/λ_j (6)

式中：λ_k为节点k的等效故障率，r_jk为第k节点故障导致第j节点的停运时间；

最终，得到直流配电网各个负荷点的系统侧电网故障率λ_dw和修复率μ_dw；

步骤二：建立分布式电源DG的机械模型和孤岛切换的模型，根据DG的年度运行数据，DG机械故障率λ_DG和机械修复率μ_DG计算公式如下：

对于孤岛起动切换模型，建模为孤岛起动切换成功率p_k和修复率μ_k，其中：

式中：N_s为孤岛成功起动和切换的次数，N_t为尝试操作孤岛系统的次数；

孤岛起动切换模型的可用性与故障率和修复率之间的关系为：

式中：λ_k为孤岛起动切换故障率；

步骤三：建立孤岛系统的供电充足性模型，来反映岛内DG的出力随机性和负荷需求的波动性：

1)分布式光伏发电：

对光伏电源的出力模型，将多个光伏电源的输出整合在一起，令G₁(t)为确定数据的单个参考站点的时变输出，则所有光伏电源的整合输出G_tot(t)为：

式中：ρ_ij为电源i和j的输出之间的相关系数，G_prof(t)是单个参考站点的每日平均输出，N_pv是PV发电机站点的数量；

相应的负荷需求模型，利用峰值负荷重合曲线方法处理负荷历史数据得到孤岛内实时负荷数据，若孤岛内有x个用户，则孤岛的总负荷需求为：

式中：L_M(t)为馈线上所有M个客户的总负荷，L_x(t)为孤岛内x个客户的负荷，M为单条馈线上总负荷用户数，ε(t)为服从正态分布N(0,σ_ε ²)的随机项；

综合光伏电源的出力模型和负荷需求模型，利用公式(13)与(14)计算孤岛中DG充足发电状态ade和缺额发电状态lack之间的转换率λ_AL和λ_LA：

2)分布式风力发电：

对风机一年的出力数据进行处理，风机随机出力模型公式如下：

式中：

为DG输出功率处于第i级别的概率，A_DG为DG的机械可用概率，U_DG为DG的机械不可用概率，t_i为DG输出处于第i级别的时间；

相应的负荷需求模型，每小时负荷持续曲线的生成公式如下：

L(t)＝L_yearP_weekP_dayP_hour (16)

式中：L_year是年峰值负荷，P_week为每周峰值负荷与年峰值负荷的比值，P_day为每日峰值负荷与周峰值负荷的比值，P_hour为每小时峰值负荷与周峰值负荷的比值；

针对风机的出力模型，对于每个负荷级别运用式(13)-(14)计算出其对应的充足性转换率

和

然后根据各负荷级别权重，最终得到总的λ_AL和λ_LA，计算公式如下：

式中：ρ_i为第i负荷级别的权重，

和

为第i负荷级别ade状态到lack状态之间的转换率，

和

为第i负荷级别ade状态到lack状态之间的转换次数，

和

为第i级负荷停留在ade状态和lack状态的时间；

步骤四：综合影响负荷点可靠性的四个因素，将系统分为16个状态，建立相应的马尔可夫模型，将16个状态分为负荷正常工作和停运两大类，根据马尔可夫模型状态空间图得到状态转移概率矩阵如下：

可以通过求解马尔可夫微分方程组得到所有状态的稳态概率，所有状态的稳态概率之和等于1；

根据系统负荷工作与停运来对所有状态进行分类，将所有工作状态和停运状态分别求和来计算系统的供电可用性和不可用性，公式如下：

式中：u为负荷处于工作状态的数量，d为故障负荷处于停运状态的数量；

负荷停运状态的频率AIF等于处于停运状态的稳态概率乘以离开该状态的转换率，如下所示：

式中：f_i是状态i发生的频率，m为负荷处于停运状态的数量；

负荷点的平均故障持续时间AID为：

m_i＝1/λ_d(i) (24)

式中：m_i为状态i的平均持续时间，λ_d(i)为离开状态i的转换率；

最后根据各负荷点指标计算出直流配电系统的各可靠性指标。

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