CN111628499B - 一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，包括如下步骤：建立负荷及分布式新能源出力随机模型；基于半不变量法建立配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数；构建配电网运行安全性风险评价指标体系；构建典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系；基于条件风险价值转化典型场景的经济性运行风险指标；以可消纳的分布式新能源功率最大化为目标，构建配电网新能源消纳目标函数；构建考虑多风险因素的配电网新能源消纳约束条件，求解新能源消纳最优化问题。本发明方法能够处理新能源的随机特性，利用多维度多层级的风险评价指标体系，兼顾配电网运行安全性与经济性要求，实现新能源消纳能力的评估。
Description
技术领域
本发明属于配电网优化领域，具体涉及一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法。
背景技术
在经济发展全球化和气候变化全球化的大背景下，配电网正朝着多元化、可持续、环保化的方向发展，传统石化能源的使用进入瓶颈期。近年来，一次能源在电力系统中的使用比例有所降低，越来越多的分布式新能源逐步接入配网系统，新能源发电有效地改善了传统发电环节面临的环境污染问题。一方面，分布式新能源的的接入会对配电网带来诸多优势，如提升重载系统电压、使配电网的运行控制更加灵活等；另一方面，由于分布式新能源存在随机性及不确定性，使得含新能源的配电网存在安全稳定运行方面的问题，如谐波超标、电压越限等。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，该方法能够处理新能源的随机特性，利用多维度多层级的风险评价指标体系，兼顾配电网运行安全性与经济性要求，实现新能源消纳能力的评估。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，包括如下步骤：
S1：建立负荷及分布式新能源出力随机模型；
S2：建立基于半不变量法的配电网概率潮流计算模型，利用步骤S1中的模型和数据，通过配电网概率潮流计算模型获取配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数；
S3：根据配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数，构建配电网运行安全性风险评价指标体系；
S4：构建典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系；
S5：基于条件风险价值转化步骤S4中典型场景的经济性运行风险指标；
S6：以可消纳的分布式新能源功率最大化为目标，构建配电网新能源消纳目标函数；
S7：构建考虑多风险因素的配电网新能源消纳约束条件，求解新能源消纳最优化问题。
进一步的，所述步骤S2中配电网概率潮流计算模型的构建具体如下：
采用交流潮流模型，将极坐标形式的电力系统潮流方程在基准运行点处进行泰勒展开并保留一次线性项得到如下的线性化方程：
式中，ΔW、ΔX、ΔZ分别为节点注入功率变化量、节点电压幅值和相角的变化量以及支路功率的变化量，S0、T0为灵敏度矩阵；
根据半不变量与原点矩的关系，求出配电网状态量的各阶半不变量：
公式(2)表示半不变量与原点矩的关系，κ1、κν+1、κν-j+1分别为一阶、ν+1阶和ν-j+1半不变量，α1、αν+1、αj分别一阶、ν+1阶和j阶原点矩；公式(3)表示节点电压及支路潮流半不变量与节点注入功率半不变量之间的关系，
分别为灵敏度矩阵中每个元素的j次方构成的矩阵，ΔKW(j)、ΔKX(j)、ΔKZ(j)分别为节点注入功率、节点电压以及支路潮流的j阶半不变量。
利用Gram-Charlier展开级数及状态量各阶半不变量求解出状态量的概率密度函数以及概率分布函数，进一步获取状态量的越限信息。
进一步的，所述步骤S3中配电网运行安全性风险评价指标体系包括节点电压越上限风险指标、节点电压越下限风险指标以及线路过载风险指标，具体定义如下：
其中，
分别为节点电压越上限、节点电压越下限以及支路潮流过载严重度函数，ρ(Vi)、ρ(pi)分别为节点电压的概率密度函数以及支路有功潮流的概率密度函数，Vmax、Vmin、pi,max分别为电压上限、电压下限、线路i允许通过的有功潮流上限。
进一步的，所述步骤S4中典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系包括网损越限风险指标、新能源运营商盈亏风险指标以及负荷损失风险指标，各子场景下指标含义如下：
其中，公式(7)表示场景s下的配电网网损，
为场景s下的电价，
为第i条线路在场景s下的线损，L为配电网线路总数；公式(8)表示场景s下的新能源运营商发电盈亏函数，ΛDG为分布式电源种类集合，N为配电网总节点数，sign(i)为符号判断函数，若i节点接入分布式电源则该值为1，否则该值为0；公式(9)表示场景s下的负荷损失函数，
为场景s下节点i的第k类负荷的失负荷成本和削减功率；公式(10)至公式(13)表示场景s下分布式新能源售电收入、分布式新能源的环保补贴、运行维护费用以及谐波治理投资成本；公式(10)中，
为场景s下节点i的分布式电源单位电量的售电价格及有功出力大小；公式(11)中，
分别为场景s下不接入分布式电源时配网从主网所购电量以及接入分布式电源时配网从主网所购电量，Ml表示主网中火电机组生产单位电量排放的第l类废气的量，Cl表示减排第l类废气所得的政府给予的经济补偿，M为废气种类数；公式(12)中，γi表示固定年利率，ni表示节点i分布式电源的使用年限，
表示场景s下i节点的分布式电源单位电量的运行维护费用；公式(13)中，
表示场景s下节点i分布式电源单位装机容量所需的谐波治理投资费用，
表示场景s下节点i分布式电源视在功率。
进一步的，所述步骤S4中典型场景的获取方式为：
(1)随机生成若干组配电网中各节点注入有功功率及无功功率样本并对其进行标准化处理，各节点随机选取n组有功及无功样本作为聚类中心；
(2)计算各节点注入功率样本与聚类中心的欧式距离，将各节点注入功率样本划分到与其欧氏距离最小的聚类中心所在簇；
(3)按下式计算新的聚类簇中心：
式中，xi,j表示各节点第j个聚类中心所在簇中的第i个样本，nj表示第j个簇中的样本数；Cj表示新的聚类中心；ρCj表示Cj所对应的概率，ρxi,j表示xi,j出现的概率，
表示Cj所在簇中的样本集合；
(4)重复步骤(2)-(3)，直至各节点聚类簇中心不再改变，各聚类簇中心即为削减后的典型场景。
进一步的，所述步骤S5中采用条件风险价值的方法计算步骤S4中定义的经济性运行风险指标，确定新能源消纳的经济性风险约束。
进一步的，所述新能源消纳的经济性风险指标具体如下：
式中，β1、β2、β3分别为网损风险边界值、新能源运营商盈亏风险边界值以及负荷削减风险边界值，α1、α2、α3为风险置信度，ρ(y1)、ρ(y2)、ρ(y3)为随机变量的概率密度函数。
进一步的，所述步骤S6中配电网新能源消纳目标函数表示为：
式中，M为分布式电源可接入的节点集合，
为节点i的分布式新能源安装容量。
进一步的，所述步骤S7中配电网新能源消纳约束条件包含潮流约束、设备运行约束以及配电网多风险指标约束，其表达公式如下：
其中，公式(21)表示潮流约束；公式(22)表示分布式电源出力上下限约束，
分别为分布式电源有功出力上下限以及分布式电源无功出力上下限；公式(23)和公式(24)表示风险约束，RVHi,max、RVLi,max、RLOi,max、RLHmax、RPLmax、RLCmax分别为配电网所能接受的节点电压越上限风险最大值、节点电压越下限风险最大值、线路过载风险最大值、网损风险最大值、新能源运营商盈亏风险最大值及失负荷风险最大值。
进一步的，考虑到新能源及负荷随机性，采用概率潮流方法建立安全性风险指标，采用场景削减及条件风险价值的方法确定经济性风险指标，实现对含新能源的配电网运行风险更加全面、细致的表述。
进一步的，在确定含新能源的配电网消纳能力评估的过程中，利用经济性风险约束及安全性风险约束将不确定性的评估过程转化为确定性约束条件下的优化问题求解，借助风险驱动的约束条件体系实现了新能源消纳能力的评估，有利于含新能源的配电网安全、经济运行。
配电网中的新能源消纳能力评估旨在评估当前配电网所能接纳的分布式新能源容量大小，同时整合新能源出力不确定性实现新能源有序接入，对于配电网的安全及经济运行具有十分重要的意义。本发明方法通过建立含新能源的配电网安全性及经济性的多维度多层面风险评价指标体系，更加全面细致地分析配电网的运行状态，基于概率潮流的方法建立安全性风险评价指标体系，基于场景削减及条件风险价值的方法建立经济性风险评价指标体系。同时，利用风险驱动的约束条件体系，实现了配电网的新能源消纳能力评估，保证在可接受的安全性风险及经济性风险条件下消纳水平的最大化。
有益效果：本发明与现有技术相比，具备如下优点：
1、本发明计及了含新能源的配电网运行随机性和不确定性的特点，建立了考虑多风险因素的配电网中新能源消纳能力评估模型，兼顾配电网运行的安全可靠性以及经济性，使评估结果更好地响应配电网实际运行特性与规划要求。
2、考虑到新能源及负荷的随机性，采用概率潮流方法建立新能源消纳能力评估中的安全性风险约束条件，有助于克服常规状态量的确定性约束条件难以灵活应对新能源出力波动方面的不足。
3、本发明提出一种场景削减法获取典型场景及其出现概率，采用场景削减及条件风险价值的方法确定经济性风险指标，进而确定消纳能力评估的经济性风险约束，借助风险驱动的约束条件体系实现了新能源消纳能力的评估，有利于含新能源的配电网安全、经济运行。
附图说明
图1是本发明方法的流程图；
图2是本实施例中的配电网系统结构图；
图3是本实施例采取的概率潮流算法与常规模拟法的对比图；
图4是本实施例中基于场景削减法及常规采样法得到的网络线损分布图；
图5是利用本发明方法优化得到的不同接入节点及可接纳风险水平条件下配电网的新能源消纳水平示意图；
图6是配置情况1下各节点电压期望及电压越限风险分布示意图；
图7是配置情况2下各节点电压期望及电压越限风险分布示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。
如图1所示，本发明提供一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，包括如下步骤：
S1：获取配电网负荷、网架结构相关数据，建立负荷及分布式新能源(光伏、风电)出力随机模型。
根据统计经验，一段时间内负荷的有功功率和无功功率均服从正态分布，光照强度服从Beta分布，风速服从Weibull分布。
S2：建立基于半不变量法的配电网概率潮流计算模型，利用步骤S1中的模型和数据，通过配电网概率潮流计算模型获取配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数：
作为一种基于解析法的概率潮流计算方法，半不变量法利用线性化的潮流方程以及半不变量与原点矩的对应关系，解决了传统模拟法在求解状态量概率分布时所面临的的计算量过大的问题。为此，本实施例借助半不变量法获取配电网状态变量的概率密度及概率分布，为安全性风险指标的确定建立基础。
采用交流潮流模型，将极坐标形式的电力系统潮流方程在基准运行点处进行泰勒展开并保留一次线性项得到如下的线性化方程：
式中，ΔW、ΔX、ΔZ分别为节点注入功率变化量、节点电压幅值和相角的变化量以及支路功率的变化量，S0、T0为灵敏度矩阵；
根据半不变量与原点矩的关系，求出配电网状态量的各阶半不变量：
公式(2)表示半不变量与原点矩的关系，κ1、κν+1、κν-j+1分别为一阶、ν+1阶和ν-j+1半不变量，α1、αν+1、αj分别一阶、ν+1阶和j阶原点矩；公式(3)表示节点电压及支路潮流半不变量与节点注入功率半不变量之间的关系，
分别为灵敏度矩阵中每个元素的j次方构成的矩阵，ΔKW(j)、ΔKX(j)、ΔKZ(j)分别为节点注入功率、节点电压以及支路潮流的j阶半不变量；
利用Gram-Charlier展开级数及状态量各阶半不变量求解出状态量的概率密度函数以及概率分布函数，进一步获取状态量的越限信息。
S3：根据配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数，构建配电网运行安全性风险评价指标体系：
本实施例中配电网运行安全性风险评价指标体系包括节点电压越上限风险指标(RVH)、节点电压越下限风险指标(RVL)以及线路过载风险指标(RLO)，根据以上指标体系辅助建立新能源消纳的安全性风险约束。各指标具体定义如下：
其中，
分别为节点电压越上限、节点电压越下限以及支路潮流过载严重度函数，ρ(Vi)、ρ(pi)分别为节点电压的概率密度函数以及支路有功潮流的概率密度函数，Vmax、Vmin、pi,max分别为电压上限、电压下限、线路i允许通过的有功潮流上限。
S4：构建典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系：
典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系包括网损越限风险指标(RLH)、新能源运营商盈亏风险指标(RPL)以及负荷损失风险指标(RLC)，各子场景下指标含义如下：
其中，公式(7)表示场景s下的配电网网损，
为场景s下的电价，
为第i条线路在场景s下的线损，L为配电网线路总数；公式(8)表示场景s下的新能源运营商发电盈亏函数，ΛDG为分布式电源(DG)种类集合，N为配电网总节点数，sign(i)为符号判断函数，若i节点接入DG则该值为1，否则该值为0；公式(9)表示场景s下的负荷损失函数，
为场景s下节点i的第k类负荷的失负荷成本和削减功率；公式(10)至公式(13)表示场景s下分布式新能源售电收入、分布式新能源的环保补贴、运行维护费用以及谐波治理投资成本；公式(10)中，
为场景s下节点i的DG单位电量的售电价格及有功出力大小；公式(11)中，
分别为场景s下不接入DG时配网从主网所购电量以及接入DG时配网从主网所购电量，Ml表示主网中火电机组生产单位电量排放的第l类废气的量，Cl表示减排第l类废气所得的政府给予的经济补偿，M为废气种类数；公式(12)中，γi表示固定年利率，ni表示节点i分布式电源的使用年限，
表示场景s下i节点的DG单位电量的运行维护费用；公式(13)中，
表示场景s下节点i分布式电源单位装机容量所需的谐波治理投资费用，
表示场景s下节点i分布式电源视在功率。
本实施例中典型场景的获取方式为：
(1)随机生成若干组配电网中各节点注入有功功率及无功功率样本并对其进行标准化处理，各节点随机选取n组有功及无功样本作为聚类中心；
(2)计算各节点注入功率样本与聚类中心的欧式距离，将各节点注入功率样本划分到与其欧氏距离最小的聚类中心所在簇；
(3)按下式计算新的聚类簇中心：
式中，xi,j表示各节点第j个聚类中心所在簇中的第i个样本，nj表示第j个簇中的样本数；Cj表示新的聚类中心；ρCj表示Cj所对应的概率，ρxi,j表示xi,j出现的概率，
表示Cj所在簇中的样本集合；
(4)重复步骤(2)-(3)，直至各节点聚类簇中心不再改变，各聚类簇中心即为削减后的典型场景。
S5：基于条件风险价值(CVaR)转化步骤S4中典型场景的经济性运行风险指标：
采用条件风险价值的方法计算步骤S4中定义的经济性运行风险指标，确定新能源消纳的经济性风险约束，本实施例中新能源消纳的经济性风险指标具体如下：
式中，β1、β2、β3分别为网损风险边界值、新能源运营商盈亏风险边界值以及负荷削减风险边界值，α1、α2、α3为风险置信度，ρ(y1)、ρ(y2)、ρ(y3)为随机变量的概率密度函数。
S6：以可消纳的分布式新能源功率最大化为目标，构建配电网新能源消纳目标函数，本实施例中配电网新能源消纳目标函数表示为：
式中，M为分布式电源可接入的节点集合，
为节点i的分布式新能源安装容量。
S7：构建考虑多风险因素的配电网新能源消纳约束条件，求解新能源消纳最优化问题：
本实施例中建立的配电网新能源消纳约束条件包含潮流约束、设备运行约束以及配电网多风险指标约束，其表达公式如下：
其中，公式(21)表示潮流约束；公式(22)表示分布式电源出力上下限约束，
分别为分布式电源有功出力上下限以及分布式电源无功出力上下限；公式(23)和公式(24)表示风险约束，RVHi,max、RVLi,max、RLOi,max、RLHmax、RPLmax、RLCmax分别为配电网所能接受的节点电压越上限风险最大值、节点电压越下限风险最大值、线路过载风险最大值、网损风险最大值、新能源运营商盈亏风险最大值及失负荷风险最大值。
本实施例中将上述方法应用于图2所示系统中，该配电网络包含33个节点和32条支路，基准电压、基准视在功率、各节点负荷有功之和及各节点负荷无功之和分别为12.6kV、10MVA、3.715MW及2.3MVar；在该配电网中评估可消纳的风电机组，风机的尺度参数为7.2，形状参数为2，切入风速为3m/s，切出风速为25m/s，额定风速为15m/s；负荷功率服从正态分布，期望为原始系统各节点功率值，标准差为原始系统各节点功率值的10％；各节点所能安装的风电机组的最大容量为2MW。
为了验证本发明方法效果，将本实施例获取的结果进行仿真试验，首先获取到如图3所示的对比图。
图4的上图为采用常规模拟法抽样10000次得到的IEEE33系统各支路网损分布图，下图为采用本发明的场景削减法得到的200个样本下的网损分布，由图4可知，利用本发明提供的场景削减法可以较好的获取典型代表性场景。
图5给出了除电压越限风险约束外其他约束条件相同时，3种不同情况下的消纳能力，其中case 1表示新能源接入节点为18和33情况下各节点所能接受的节点电压越上下限风险为10-5时的消纳能力，case 2表示新能源接入节点为18和33情况下各节点所能接受的节点电压越限风险为10-6时的消纳能力，case 3表示新能源接入节点为13和18情况下各节点所能接受的节点电压越限风险为10-6时的消纳能力，由图5可知，新能源接入点以及配网可接受的风险水平均会影响新能源消纳能力。
图6给出了图5中配置情况1下的配电网各节点电压期望及风险分布，各节点电压均未出现越限情况，图7给出了图5中配置情况2下的配电网各节点电压期望及风险分布，各节点电压均未出现越限情况。由此可见，本发明所提的一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法能够在可接受的安全性及经济性风险水平下评估新能源的消纳能力，具有实际的应用价值。
Claims (6)
1.一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：建立负荷及分布式新能源出力随机模型；
S2：建立基于半不变量法的配电网概率潮流计算模型，利用步骤S1中的模型和数据，通过配电网概率潮流计算模型获取配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数；
S3：根据配电网状态变量的概率密度函数以及概率分布函数，构建配电网运行安全性风险评价指标体系；
S4：构建典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系；
S5：基于条件风险价值转化步骤S4中典型场景的经济性运行风险指标；
S6：以可消纳的分布式新能源功率最大化为目标，构建配电网新能源消纳目标函数；
S7：构建考虑多风险因素的配电网新能源消纳约束条件，求解新能源消纳最优化问题；
所述步骤S4中典型场景下的配电网运行经济性风险评价指标体系包括网损越限风险指标、新能源运营商盈亏风险指标以及负荷损失风险指标，各子场景下指标含义如下：
其中，公式(7)表示场景s下的配电网网损，
为场景s下的电价，
为第i条线路在场景s下的线损，L为配电网线路总数；公式(8)表示场景s下的新能源运营商发电盈亏函数，ΛDG为分布式电源种类集合，N为配电网总节点数，sign(i)为符号判断函数，若i节点接入分布式电源则该值为1，否则该值为0；公式(9)表示场景s下的负荷损失函数，
为场景s下节点i的第k类负荷的失负荷成本和削减功率；公式(10)至公式(13)表示场景s下分布式新能源售电收入、分布式新能源的环保补贴、运行维护费用以及谐波治理投资成本；公式(10)中，
为场景s下节点i的分布式电源单位电量的售电价格及有功出力大小；公式(11)中，
分别为场景s下不接入分布式电源时配网从主网所购电量以及接入分布式电源时配网从主网所购电量，Ml表示主网中火电机组生产单位电量排放的第l类废气的量，Cl表示减排第l类废气所得的政府给予的经济补偿，M为废气种类数；公式(12)中，γi表示固定年利率，ni表示节点i分布式电源的使用年限，
表示场景s下i节点的分布式电源单位电量的运行维护费用；公式(13)中，
表示场景s下节点i分布式电源单位装机容量所需的谐波治理投资费用，
表示场景s下节点i分布式电源视在功率；
所述步骤S5中采用条件风险价值的方法计算步骤S4中定义的经济性运行风险指标，确定新能源消纳的经济性风险约束；
所述新能源消纳的经济性风险指标具体如下：
式中，β1、β2、β3分别为网损风险边界值、新能源运营商盈亏风险边界值以及负荷削减风险边界值，α1、α2、α3为风险置信度，ρ(y1)、ρ(y2)、ρ(y3)为随机变量的概率密度函数。
2.根据权利要求1所述的一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，其特征在于：所述步骤S2中配电网概率潮流计算模型的构建具体如下：
采用交流潮流模型，将极坐标形式的电力系统潮流方程在基准运行点处进行泰勒展开并保留一次线性项得到如下的线性化方程：
式中，ΔW、ΔX、ΔZ分别为节点注入功率变化量、节点电压幅值和相角的变化量以及支路功率的变化量，S0、T0为灵敏度矩阵；
根据半不变量与原点矩的关系，求出配电网状态量的各阶半不变量：
公式(2)表示半不变量与原点矩的关系，κ1、κν+1、κν-j+1分别为一阶、ν+1阶和ν-j+1半不变量，α1、αν+1、αj分别一阶、ν+1阶和j阶原点矩；公式(3)表示节点电压及支路潮流半不变量与节点注入功率半不变量之间的关系，
分别为灵敏度矩阵中每个元素的j次方构成的矩阵，ΔKW(j)、ΔKX(j)、ΔKZ(j)分别为节点注入功率、节点电压以及支路潮流的j阶半不变量；
利用Gram-Charlier展开级数及状态量各阶半不变量求解出状态量的概率密度函数以及概率分布函数，进一步获取状态量的越限信息。
3.根据权利要求1所述的一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，其特征在于：所述步骤S3中配电网运行安全性风险评价指标体系包括节点电压越上限风险指标、节点电压越下限风险指标以及线路过载风险指标，具体定义如下：
其中，
分别为节点电压越上限、节点电压越下限以及支路潮流过载严重度函数，ρ(Vi)、ρ(pi)分别为节点电压的概率密度函数以及支路有功潮流的概率密度函数，Vmax、Vmin、pi,max分别为电压上限、电压下限、线路i允许通过的有功潮流上限。
4.根据权利要求1所述的一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，其特征在于：所述步骤S4中典型场景的获取方式为：
(1)随机生成若干组配电网中各节点注入有功功率及无功功率样本并对其进行标准化处理，各节点随机选取n组有功及无功样本作为聚类中心；
(2)计算各节点注入功率样本与聚类中心的欧式距离，将各节点注入功率样本划分到与其欧氏距离最小的聚类中心所在簇；
(3)按下式计算新的聚类簇中心：
式中，xi,j表示各节点第j个聚类中心所在簇中的第i个样本，nj表示第j个簇中的样本数；Cj表示新的聚类中心；
表示Cj所对应的概率，
表示xi,j出现的概率，
表示Cj所在簇中的样本集合；
(4)重复步骤(2)-(3)，直至各节点聚类簇中心不再改变，各聚类簇中心即为削减后的典型场景。
5.根据权利要求1所述的一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，其特征在于：所述步骤S6中配电网新能源消纳目标函数表示为：
式中，M为分布式电源可接入的节点集合，
为节点i的分布式新能源安装容量。
6.根据权利要求1所述的一种计及多风险因素的配电网新能源消纳能力评估的方法，其特征在于：所述步骤S7中配电网新能源消纳约束条件包含潮流约束、设备运行约束以及配电网多风险指标约束，其表达公式如下：
其中，公式(21)表示潮流约束；公式(22)表示分布式电源出力上下限约束，
分别为分布式电源有功出力上下限以及分布式电源无功出力上下限；公式(23)和公式(24)表示风险约束，RVHi,max、RVLi,max、RLOi,max、RLHmax、RPLmax、RLCmax分别为配电网所能接受的节点电压越上限风险最大值、节点电压越下限风险最大值、线路过载风险最大值、网损风险最大值、新能源运营商盈亏风险最大值及失负荷风险最大值。
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