CN111429043A - 基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及配电网运行管理技术领域，且公开了基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，包括以下步骤：步骤1、基于配电网网架结构，按照继电保护分段参数，应用最优分位点法，生成基础场景集；步骤2、应用K‑medoids聚类方法，将基础场景集削减成少数典型场景集；步骤3、按照短路计算原则，结合配电网短路故障历史监测数据，进行敏感负荷点处，电压暂降特征量评估。应用K‑medoids聚类方法，将基础场景集削减成少数典型场景的方法：避免了短路计算或仿真试验等方法大量重复试验的困难性，通过预处理的方式，将需要计算的组别数大幅减小，避免了大部分相似性计算，减小了计算难度与时间，提高了其在大范围配电网络中的适用性。

Description

基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法

技术领域

本发明涉及配电网运行管理技术领域，具体为一种基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法。

背景技术

随着现代光电子、半导体芯片、精密加工等尖端制造产业的快速发展，用户对电压暂降故障的敏感程度大幅提高，也因此产生了巨大的经济损失。为了提高供电质量，降低电压暂降故障导致的经济损失，评估配电网各节点电压暂降特征并进行针对性治理是十分关键且必要的。但考虑到电压暂降属于随机性事故，发生频次低，监测系统不完善，对其进行实际测量是难以实现的。现有方法多是基于短路计算、仿真试验等方法，进行大量重复性计算，计算量大、收敛性差、在大区域配电网电压暂降特征量评估中应用受限。而场景构建的方法能够将随机变量转化成少数几个确定变量进行分析，极大的降低了计算量的同时，保留了数据的随机特性，但其目前主要应用于分布式电源接入的随机性评估中，尚未被应用与电压暂降特征量评估计算中。因此，现有技术存在以下问题：

(1)通过短路计算、仿真试验等方法进行的配电网电压暂降特征量评估，计算量大、收敛性差、在大区域配电网电压暂降特征量评估中应用受限。

(2)场景构建的随机评估方法，尚未被应用于电压暂降特征量评估计算中。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种基于配电网网架结构、继电保护参数与短路故障等监测数据，进行电压暂降特征量评估的方法。

基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，包括以下步骤：

步骤1、基于配电网网架结构，按照继电保护分段参数，应用最优分位点法，生成基础场景集；

步骤2、应用K-medoids聚类方法，将基础场景集削减成少数典型场景集；

步骤3、按照短路计算原则，结合配电网短路故障历史监测数据，进行敏感负荷点处，电压暂降特征量评估。

在上述的基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法中，步骤1所述的基础场景集构建方法具体如下：

步骤1.1、结合继电保护分段原则，按照不同继电保护段与继电保护参数，将线路段进行分类；

步骤1.2、对继电保护跳闸时间，选用正态分布拟合误差，并按照最优分位点法计算出跳闸时间基础场景；

步骤1.3、对相同继电保护跳闸时间的线路段，按照单位长度故障频次均匀分布的原则，计算出短路故障发生时短路电流大小场景。

步骤1.4、将上述两个基础场景，按照分类两两组合形成基础场景集。

在上述的基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法中，步骤2所述基础场景集聚类削减的方法具体如下：

步骤2.1、对单一场景中，时间与短路电流大小之间的影响大小重权值进行测算；

步骤2.2、选用加权欧式距离测度，按照使整体削减后误差最小的原则，采用K-medoids聚类方法进行迭代计算，得到典型场景。

在上述的基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法中，步骤3所述的敏感负荷处电压暂降特征量评估计算方法具体如下：

步骤3.1、依次用各典型场景下短路模型替代原有线路，并按照相序分解原则，计算出正序、负序短路电流大小；

步骤3.2、按照不同相序分别计算短路电流影响下，公共连接点处电压跌落情况，并计算出不同相位电压跌落情况；

步骤3.3、将各典型场景下敏感负荷点处的电压暂降特征，及其发生频次绘制出三维离散图；

步骤3.4、按照曲面拟合原则，得到敏感负荷点处电压暂降特征曲线。

本发明的有益效果是：(1)短路故障基础场景构建方法：基于配电网网架结构，按照继电保护分段参数，按照最优分位点法，生成基础场景集，应用确定变量，进行不确定变量的描述，相比较随机性试验，大幅度缩小了计算次数，降低了计算结果的随机误差。

(2)应用K-medoids聚类方法，将基础场景集削减成少数典型场景的方法：避免了短路计算或仿真试验等方法大量重复试验的困难性，通过预处理的方式，将需要计算的组别数大幅减小，避免了大部分相似性计算，减小了计算难度与时间，提高了其在大范围配电网络中的适用性。

附图说明

图1为本发明实施例基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法的流程图；

图2为本发明实施例IEEE33节点配电网网络结构图；

图3为本发明实施例基础场景集生成方法的流程图；

图4为本发明实施例典型场景提取方法的流程图；

图5为本发明实施例典型场景生成结果图；

图6为本发明实施例电压暂降特征量评估方法的流程图；

图7为本发明实施例电压暂降特征量评估结果图。

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。

本实施例基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，是基于配电网网架结构、继电保护参数与短路故障等监测数据，进行电压暂降特征量评估的方法。

本实施例是通过以下技术方案实现的：如图1所示，一种基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，包括以下步骤：

第一步，基于配电网网架结构，按照继电保护分段参数，应用最优分位点法，生成基础场景集；

第二步，应用K-medoids聚类方法，将基础场景集削减成少数典型场景集；

第三步，按照短路计算原则，结合配电网短路故障历史监测数据，进行敏感负荷点处，电压暂降特征量评估。

并且所示的基础场景集生成方法具体如下：

A.结合继电保护分段原则，按照不同继电保护段与继电保护参数，将线路段进行分类；

B.对继电保护跳闸时间，选用正态分布拟合误差，并按照最优分位点法计算出跳闸时间基础场景；

C.对相同继电保护跳闸时间的线路段，按照单位长度故障频次均匀分布的原则，计算出短路故障发生时短路电流大小场景。

D.将上述两个基础场景，按照分类两两组合形成基础场景集。

所述基础场景集聚类削减的方法具体如下：

A.对单一场景中，时间与短路电流大小之间的影响大小重权值进行测算；

B.选用加权欧式距离测度，按照使整体削减后误差最小的原则，采用K-medoids聚类方法进行迭代计算，得到典型场景。

所述的敏感负荷处电压暂降特征量评估计算方法具体如下：

A.依次用各典型场景下短路模型替代原有线路，并按照相序分解原则，计算出正序、负序短路电流大小；

B.按照不同相序分别计算短路电流影响下，公共连接点处电压跌落情况，并计算出不同相位电压跌落情况；

C.将各典型场景下敏感负荷点处的电压暂降特征，及其发生频次绘制出三维离散图；

D.按照曲面拟合原则，得到敏感负荷点处电压暂降特征曲线。

具体实施时，图2为本实施例IEEE33节点配电网网架结构图。

如图3所示，本实施例基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法中的基础场景集生成含有以下步骤：

步骤一，对配电网供电线路，按照1/2段继电保护设定比例，将两个断路器之间的线路分成两段；

步骤二，对于1段、2段继电保护的故障断开时间，取设定跳闸时间t_F为平均值，根据监测数据统计方差，并用正态分布拟合得到跳闸时间的概率分布曲线N(t_F,δ)；

步骤三，认为每单位长度上发生短路故障的概率相等，则每两个断路器间的供电线路短路故障概率均匀分布，对于同一段继电保护的供电线路，将所有概率曲线，按照短路故障发生频次加权，得到综合的短路阻抗概率密度函数；

步骤四，对于跳闸时间和短路阻抗两个概率密度函数，按照最优分位点选取方法

计算出其最优分位点，式中：x表示未知量，在本实施例中为短路阻抗、跳闸时间，p(x)表示未知量对应概率，N表示分段数量，x_i表示第i个最优分位点，r表示计算阶数，本实施例取1；

步骤五，在步骤四的基础上，再按照公式

计算出每个最优分位点的发生概率P_i；

步骤六，依次计算一段继电保护时间、二段继电保护时间、一段短路阻抗、二段短路阻抗的基础场景；

步骤七，分别将一、二段继电保护的时间与阻抗两两组合得到基础场景集。

如图4所示，本实施例基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法中的典型场景削减方法含有以下步骤：

步骤一，按照基础数据特性，进行聚类权值计算，

式中：z_F表示短路阻抗值，t_F表示故障持续时间，λ_F表示权重系数；

步骤二，首先选取初始聚类中心，数目为N，先对场景集按Dis(F,0)大小进行排序，然后按照顺序等间隔选取初始聚类中心，其中：F表示基础场景，包含短路阻抗z和持续时间t两个数据，

步骤三，对每个基础场景按照

值最小选取聚类分组，式中F_j表示基础场景，F_i ^C表示聚类中心，

表示同类场景组；

步骤四，对同一聚类分组内，按照

选取新的聚类中心，式中：N_i表示i类场景组内场景数量；

步骤五，按照式

进行聚类收敛判断，σ_F表示聚类收敛误差允许上限，实施例取值0.0001，若不满足收敛条件，返回至步骤三重新进行聚类分组，若满足收敛条件，继续步骤六计算；

步骤六，按照式

计算典型场景发生概率，实施例结果如图5所示；

如图6所示，本实施例基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法中的敏感负荷点处电压暂降特征量评估方法含有以下步骤：

步骤一，对公共连接点连接的N条馈线，以短路电阻的形式，依次替代原有线路；

步骤二，按照相序分解原则，应用公式

计算出正序短路电流和负序短路电流大小，式中：Z_S*、Z_F*、Z_T*分别表示变电站与电源间、短路阻抗、变压器等效阻抗的标幺值。对于非母线为公共连接点的馈线，还需计算零序短路电流大小，且分母上叠加上公共连接点与母线间的阻抗标幺值；

步骤三，计算出被评估的敏感负荷点处，在短路电流影响下的各序电压值大小，并将其折算为各相电压大小；

步骤四，将短路故障持续时间保留不变，与各相电压值大小结合，得到敏感负荷点处的电压暂降特征量评估结果；

步骤五，进行曲线拟合，将得到的离散的评估结果连续化，得到最终敏感负荷点电压暂降特征量概率分布曲线，如图7所示。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤1、基于配电网网架结构，按照继电保护分段参数，应用最优分位点法，生成基础场景集；

步骤2、应用K-medoids聚类方法，将基础场景集削减成少数典型场景集；

步骤3、按照短路计算原则，结合配电网短路故障历史监测数据，进行敏感负荷点处，电压暂降特征量评估。

2.如权利要求1所述的基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，其特征是，步骤1所述基础场景集构建方法具体如下：

步骤1.1、结合继电保护分段原则，按照不同继电保护段与继电保护参数，将线路段进行分类；

步骤1.2、对继电保护跳闸时间，选用正态分布拟合误差，并按照最优分位点法计算出跳闸时间基础场景；

步骤1.3、对相同继电保护跳闸时间的线路段，按照单位长度故障频次均匀分布的原则，计算出短路故障发生时短路电流大小场景。

步骤1.4、将上述两个基础场景，按照分类两两组合形成基础场景集。

3.如权利要求1所述的基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，其特征是，步骤2所述基础场景集聚类削减的方法具体如下：

步骤2.1、对单一场景中，时间与短路电流大小之间的影响大小重权值进行测算；

步骤2.2、选用加权欧式距离测度，按照使整体削减后误差最小的原则，采用K-medoids聚类方法进行迭代计算，得到典型场景。

4.如权利要求1所述的基于场景构建的电压暂降特征量随机评估方法，其特征是，步骤3所述的敏感负荷处电压暂降特征量评估计算方法具体如下：

步骤3.1、依次用各典型场景下短路模型替代原有线路，并按照相序分解原则，计算出正序、负序短路电流大小；

步骤3.2、按照不同相序分别计算短路电流影响下，公共连接点处电压跌落情况，并计算出不同相位电压跌落情况；

步骤3.3、将各典型场景下敏感负荷点处的电压暂降特征，及其发生频次绘制出三维离散图；

步骤3.4、按照曲面拟合原则，得到敏感负荷点处电压暂降特征曲线。

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