CN111784116A

CN111784116A - 一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法及系统

Info

Publication number: CN111784116A
Application number: CN202010524576.3A
Authority: CN
Inventors: 张文; 杜雅昕; 邱吉福; 杨天佑; 李志泰; 陈明; 安树怀; 魏振; 时翔; 史蕾玚; 孙振海
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Shandong University; Qingdao Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Shandong University; Qingdao Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
Priority date: 2020-06-10
Filing date: 2020-06-10
Publication date: 2020-10-16
Anticipated expiration: 2040-06-10
Also published as: CN111784116B

Abstract

本发明公开了一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法及系统，包括：获取多能耦合下影响配电网弹性能力的弹性评价指标；采用灰色关联分析法判断各弹性评价指标间的关联性；根据多能耦合下配电网运行机制，采用逻辑分析法确定具有关联性的指标间的指标关联关系及影响方向；根据指标关联关系和影响方向，采用网络层次分析法构建配电网弹性评价指标模型，对待评价的配电网运行数据进行配电网弹性能力评估。在多能耦合系统下，分析影响配电网弹性能力的影响因素，充分考虑指标件的关联关系，构建多维度的弹性评价指标体系，全面评估多能耦合系统下配电网弹性能力。

Description

一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法及系统

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着极端自然灾害导致大面积停电事故的日益频繁发送，弹性的概念在电力系统中获得关注，具体到配网层面，配电网弹性能力反映了配电网在遭受小概率-高损失的极端扰动事件时，最小化扰动影响范围，减少故障过程中的负荷损失，并尽快恢复到正常的负荷供应状态的能力。对配电网弹性能力进行有效评估是指导弹性配电网建设的重要理论基础，是进一步实现配电网抗灾减灾规划及运行的基石。其中，如何构建完善的配电网弹性评价指标体系是解决配电网弹性评估问题的核心。

在综合能源系统中，配电网、气网、热网通过热电联产机组(combined heat andpower unit，CHP)、燃气轮机(gas turbine，GT)和燃气锅炉(gas boiler，GB)等能量转换设备紧密耦合，实现了电、热、气等多种能源在多能耦合下的转换和协调；多能耦合是配电网、热网、气网等多种能源网络的集合耦合，赋予配电网更多灵活的供电资源，从提升灾后供电能力的角度影响着配电网弹性。因此，必须构建考虑多能耦合条件下的配电网弹性评价指标体系，在综合能源背景下实现对配电网弹性的全面量化评估。目前，针对配电网弹性评价指标体系的构建方法，发明人认为存在以下问题：

(1)采用的弹性评价指标形式单一，没有形成完整的评价指标体系；

(2)没有涉及气、热等其他能源形式的指标，无法量化多能耦合下对配电网弹性的影响；

(3)假设各弹性评价指标绝对独立，忽略了指标间的关联性、关联关系以及影响方向，导致评价结果存在较大误差，应用受限。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法及系统，在电、热、气的多能耦合系统下，分析影响配电网弹性能力的影响因素，充分考虑指标间的关联关系，构建多维度的弹性评价指标体系，全面评估多能耦合系统下配电网弹性能力。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，包括：

获取多能耦合下影响配电网弹性能力的弹性评价指标；

采用灰色关联分析法判断各弹性评价指标间的关联性；

根据多能耦合下配电网运行机制，采用逻辑分析法确定具有关联性的指标间的指标关联关系及影响方向；

根据指标关联关系和影响方向，采用网络层次分析法构建配电网弹性评价指标模型，对待评价的配电网运行数据进行配电网弹性能力评估。

第二方面，本发明提供一种多能耦合下配电网弹性能力评估系统，包括：

指标获取模块，用于获取多能耦合下影响配电网弹性能力的弹性评价指标；

关联性判断模块，用于采用灰色关联分析法判断各弹性评价指标间的关联性；

关联关系确定模块，用于根据多能耦合下配电网运行机制，采用逻辑分析法确定具有关联性的指标间的指标关联关系及影响方向；

评估模块，用于根据指标关联关系和影响方向，采用网络层次分析法构建配电网弹性评价指标模型，对待评价的配电网运行数据进行配电网弹性能力评估。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。

第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明在电、热、气的多能耦合下，分析影响配电网弹性能力的指标，全面选取弹性评价指标，扩展指标维度，提出具有层次结构、多维度的弹性评价指标体系，实现多能耦合背景下对配电网弹性的有效评估；

本发明采用灰色关联分析法和逻辑分析确定指标间的关联关系，考虑了多维指标间的关联关系和影响方向，评价信息属性更丰富，评价结果更准确，适用于受多因素共同影响的配电网弹性评估问题。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明实施例1提供的多能耦合下配电网弹性能力评估方法流程图；

图2为本发明实施例1提供的考虑多能耦合的配电网弹性评价指标体系的层次结构图；

图3为本发明实施例1提供的ANP典型评价体系结构示意图；

图4为本发明实施例1提供的考虑多能耦合的配电网弹性评价指标体系的网络结构图。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例1

如图1所示，本实施例提供一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，包括：

S1：获取多能耦合下影响配电网弹性能力的弹性评价指标；

S2：采用灰色关联分析法判断各弹性评价指标间的关联性；

S3：根据多能耦合下配电网运行机制，采用逻辑分析法确定具有关联性的指标间的指标关联关系及影响方向；

S4：根据指标关联关系和影响方向，采用网络层次分析法构建配电网弹性评价指标模型，对待评价的配电网运行数据进行配电网弹性能力评估。

所述步骤S1中，结合弹性过程及多能耦合对配电网故障后的供电支撑作用，充分分析配电网弹性影响因素；配电网弹性表现为在遭受小概率-高损失的极端扰动事件时，配电网首先依靠自身强度和预防措施抵御扰动影响，尽可能缩小失负荷区域的范围；在扰动导致的故障不可避免时，配电网协调可用的供电资源，如，热网、气网等，迅速响应以尽快恢复失电负荷，尤其是优先保障重要负荷的供应，最终通过故障恢复或修复返回正常供电状态；

在多能耦合背景下，当配电网故障后电能供应不足时，气、热等其他能源网络可通过能量转换与用能协调为配电网提供供电支撑，以减小负荷损失，从而提升配电网的弹性，多能耦合主要影响配电网对极端扰动事件的响应能力。

故，结合对弹性过程的分析，配电网弹性影响因素可分解为系统固有参数、系统运行状态、系统应对能力和供电可靠性；

根据弹性过程以及指标选取原则，以系统固有参数、系统运行状态、系统应对能力和供电可靠性为一级指标，在各一级指标下分别设置细分的二级指标，在二级指标中引入以气网、热网中的参数和状态表示的多能指标，将指标维度从电的一维指标扩展为电、气、热的三维指标，构建多维度层次结构的配电网弹性评价指标体系，在配电网弹性评估中全面量化多能耦合的影响。

所述指标选取原则包括：

全面性原则：所选取的弹性评价指标必须能反映多能耦合背景下配电网弹性的所有影响因素；

科学性原则：所选取的弹性评价指标从指标含义到指标计算方法都必须科学且合理；

层次性原则：所选取的弹性评价指标间必须有层次区分，便于建立层次结构的弹性评价指标体系；

目的性原则：所选取的弹性评价指标都必须围绕着考虑多能耦合的配电网弹性评估这一综合评价目标层层展开，使最终的评价结果能切实反映评价意图；

可行性原则：所选取的弹性评价指标都必须能获取到准确的数据或能基于统计数据进行合理估算。

如图2所示，在本实施例中，选取的弹性评价指标包括：在系统固有参数的一级指标下，包括的二级电指标有：配电线路强度、重要负荷均衡度、电源CHP渗透率、电源GT渗透率和CHP响应速度；二级气指标有：GT响应速度、CHP能量转换效率、GT能量转换效率和GB能量转换效率；二级热指标有：热源CHP渗透率和CHP热电比；

在系统运行状态的一级指标下，包括的二级电指标有：配电线路负载率、配电网网损率、电源CHP容量裕度和电源GT容量裕度；二级气指标有：气网管道负载率、气网输气损耗率、气网气压水平、气源容量裕度和多能耦合紧密度；二级热指标有：热网传热损耗率、热网供热温度水平和热网回热温度水平。

在系统应对能力的一级指标下，包括的二级电指标有：孤岛供电量占比、孤岛负荷保障率、CHP利用率、GT利用率、CHP供电贡献系数和GT供电贡献系数；二级气指标有：气源利用率、气转电热比、CHP处理调节能力GT处理调节能力和GB处理调节能力；二级热指标有：热能来源比例。

在供电可靠性的一级指标下，包括的二级电指标有：配电线路停运率、十点用户比、负荷保障率、重要负荷保障率和用户平均停电时间。

所述步骤S2中，基于从大量不同的配电网故障场景中获取的指标数据，构建指标数据序列，采用灰色关联分析法通过比较指标数据序列间的几何相似度初步判断各弹性评价指标间的关联性，具体步骤为：

(1)选择指标参考数列和指标比较数列：

Z₀＝(z₀(k)|k＝1,2…n)

Z_i＝(z_i(k)|k＝1,2…n)

式中：Z₀和Z_i分别为指标参考数列和第i个指标比较数列；z₀(k)和z_i(k)分别为数列中第k个指标值，本实施例中采用的均为经过标准化处理的指标数据。

(2)计算灰色关联系数：

式中：Δ_i(k)为差值序列；Δ(max)和Δ(min)分别为两级最大差与最小差；x_0i(k)为指标间的灰色关联系数；ρ＝0.5为分辨系数。

(3)计算关联度：

式中：x_0i为参考指标与第i个比较指标的关联度，当其大于0.75时，认为两指标间存在关联性。

灰色关联分析法比较随不同评价场景而变化的数据序列间的几何相似度来判断指标间的关联程度；将各指标数据依次作为参考数列与其余指标数据进行比较，确定所有指标的关联情况。

所述步骤S3中，根据多能耦合下配电网运行机制，采用逻辑分析法确定具有关联性的指标间的指标关联关系及影响方向，具体为：

首先，某一能源形式的指标中，分属不同类一级指标的各二级指标间存在递进影响关系，此类影响关系一般为单向影响，即由成因指向结果；不同能源形式的指标中，同一类一级指标下所包含的电、气、热各能源网络的二级指标间通过耦合设备上的能量转换关系传递影响，此类耦合关系一般为双向关系；

综合基于数据与基于模型的关联关系分析结果，指标间的关联关系包括同一能源形式的指标间的横向影响关系和不同能源形式的指标间的纵向耦合关系；

另外，指标间的关联关系可能为单向的影响与被影响关系，也可能为双向的相互影响关系，没有直接关联关系的指标间也可能存在通过其他指标传递影响的间接关联关系。

所述步骤S4中，采用网络层次分析法ANP在评价体系中考虑指标间的关联关系，根据关联关系将指标连接成指标网络的形式，最终构建起基于网络结构的配电网弹性评价指标体系，用于考虑多能耦合的配电网弹性评估；

ANP将评价体系分为控制层和网络层，其中网络层指标间存在关联关系，从而形成基于网络结构的配电网弹性评价指标体系；如图3所示的ANP典型评价体系结构示意图展示了ANP中所构建的评价指标体系的网络层次结构；

首先，整个评价体系被划分为控制层和网络层，其中，控制层包括评价目标和评价准则，针对不同的评价问题可以没有评价准则，但至少要有一个评价目标，所有的评价准则是独立的，且只受评价目标的支配；网络层由受控制层支配的所有指标组成，指标间不是相互独立的，同一层次的指标间存在关联关系，形成内部关联的网络结构，图中的箭头指向表示箭尾对应的指标影响箭头所指的指标。

如图4所示为最终构建的考虑多能耦合的配电网弹性评价指标体系的网络结构，图中的箭头反映了指标间的直接影响与耦合关系；本实施例在充分分析指标间的关联关系的基础上，基于ANP将指标关联关系以网络结构的形式融入到所构建的评价体系中，更适用于受多因素共同影响的配电网弹性评价问题。

实施例2

本实施例提供一种多能耦合下配电网弹性能力评估系统，包括：

此处需要说明的是，上述模块对应于实施例1中的步骤S1至S4，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

在更多实施例中，还提供：

一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。

应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1中所述的方法。

实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims

1.一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，包括：

获取多能耦合下影响配电网弹性能力的弹性评价指标；

采用灰色关联分析法判断各弹性评价指标间的关联性；

2.如权利要求1所述的一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，在获取弹性评价指标时，以配电网的系统固有参数、系统运行状态、系统应对能力和供电可靠性为一级指标，在一级指标下分别设置二级指标，构建具备层次结构的配电网弹性评价指标模型。

3.如权利要求2所述的一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，所述二级指标为电网、气网、热网的能源参数，将指标维度扩展为电、热、气的三维指标，得到具备多维度的配电网弹性评价指标模型。

4.如权利要求1所述的一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，所述采用灰色关联分析法判断各弹性评价指标间的关联性包括：

根据不同配电网故障场景获取相应的弹性评价指标，构建指标数据序列；

选定指标参考序列和指标比较序列，计算两者灰色关联系数，从而得到两者关联度，根据预设关联度阈值，判断两者是否存在关联。

5.如权利要求1所述的一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，所述指标关联关系包括同一能源形式的指标间横向影响关系和不同能源形式的指标间纵向耦合关系。

6.如权利要求1所述的一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，所述影响方向包括单向的影响与被影响关系、双向的相互影响关系以及通过其他指标传递影响的间接关联关系。

7.如权利要求1所述的一种多能耦合下配电网弹性能力评估方法，其特征在于，在多能耦合下，气网、热网通过多能转换与用能协调为故障后的配电网提供供电支撑，提升配电网弹性能力。

8.一种多能耦合下配电网弹性能力评估系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。