CN112651654B - 一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法、装置及存储介质 - Google Patents
一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法、装置及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了配电网技术领域的一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；将小水电站停运概率与含小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值。本发明有效处理了小水电站停运导致电网安全性和经济性无法协调的矛盾，可用于评估台风灾害下小水电站停运造成的风险，为抢修物资调配、故障后快速抢修等台风灾害防御提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法、装置及存储介质，属于配电网技术领域。
背景技术
小水电是指装机容量很小的水电站或水力发电装置。世界各国对小水电尚无一致的定义和容量范围的划分界限。以我国为例，我国目前规定小水电的平均装机容量为50MW以下。
小水电站作为技术成熟、经济性高的分布式清洁能源，具有强大的发展潜力。但是，小水电站大多是径流式电站，伴随着河流流量、降水量的变化，小水电的出力也会随之变化，呈现出不确定性和弱可控性；此外，小水电站一般建于远离负荷中心的偏远地区，本地负荷需求有限，且多数由配电网的分支线末端接入；当小水电站接通后，潮流情况会变得复杂，增加了潮流的随机性；在每年的台风季节，台风带来的暴雨经常导致严重的洪涝灾害。台风降雨的发生会使得小水电站的来水量大大增加，从而造成小水电站的出力增加，对电网的稳定运行以及小水电站自身产生重大威胁，造成电力系统节点电压越限以及支路潮流过载等问题，还会挤占有限的输电通道从而影响其他电站出力。为了电力系统安全稳定的运行以及规避风险，需要调整水电机组的出力或强迫停机。然而，许多径流式小水电站出力无法调节，因此在出力过多的情况下往往将其停运来维护电力系统稳定安全运行。台风灾害下小水电站停运将会为电力系统安全稳定运行带来风险，因此，有必要研究台风灾害下小水电停运风险评估的方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法、装置及存储介质，可以用于评估台风灾害下小水电站停运造成的风险。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法，所述方法包括如下步骤：
根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；
将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；
根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；
将小水电站停运概率与含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值。
结合第一方面，进一步的，所述随机抽样的方法包括拉丁超立方抽样方法。
结合第一方面，进一步的，采用蒙特卡洛模拟法进行确定性潮流计算。
结合第一方面，进一步的，所述小水电站停运概率的计算方法包括如下步骤：
将负荷节点电压及支路潮流计算值利用非参数核密度估计法进行拟合，得到负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率；
根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率采用下述公式计算获取小水电站停运概率：
其中，Prf为台风灾害下小水电站停运概率；Pri为负荷节点i电压幅值在正常区间的概率；Prl为支路l的潮流在正常区间的概率；Node为负荷节点集合；S为支路集合。
结合第一方面，进一步的，所述最小切负荷成本的计算方法包括：
以每个粒子代表一种各负荷节点切负荷量，以切负荷总成本表示每个粒子的适应度值，采用自适应粒子群优化算法计算得到最小适应度值所对应的小水电站停运后的各负荷节点切负荷量；
将各负荷节点切负荷量与对应负荷节点切负荷的单位成本相乘，计算得到最小切负荷成本。
结合第一方面，进一步的，配电网切负荷需满足如下约束条件：
节点电压幅值约束：
Vimin≤Vi≤Vimax
式中，Vi表示负荷节点i处的电压幅值；Vimax表示负荷节点i的电压幅值上限；Vimin表示负荷节点i的电压幅值下限。该式表示配电网切负荷后节点电压幅值应该处于规定范围内。
节点切负荷约束：
0≤PCi≤PDi
式中，PCi表示负荷节点i处的切负荷量；PDi表示负荷节点i上的负荷量。该式表示配电网各负荷节点的切负荷量不应该超过该点的负荷量。
支路功率约束：
|Pij|≤Pijmax
式中，Pij为支路i-j的有功功率，Pijmax为支路i-j功率上限。该式表示切负荷后配电网支路的潮流不应该超过限定值。
负荷节点功率平衡方程和支路潮流计算方程为：
Pij＝-Vi 2Gij+ViVj(Gijcosθij+βijsinθij)
式中，θij＝θi-θj为节点i和节点j的相角差；Vi、θi分别为节点i的电压幅值和相角；PGi、QGi分别代表节点i处的发电机有功出力和无功出力；PDi、QDi分别代表节点i的有功负荷量与无功负荷量；Gij和βij分别表示电力系统导纳矩阵中对应的元素；N为节点总数。
当采用粒子群算法进行迭代求解时，采用上述约束对更新后的粒子进行检验，当粒子不满足上述约束时则继续迭代直至得到满足上述约束的粒子所对应的切负荷方案。
第二方面，本发明提供了一种台风灾害下小水电站停运风险值计算装置，所述装置包括：
抽样模块：用于根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；
潮流计算模块：用于将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；
停运概率计算模块：根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；
风险值计算模块：将小水电站停运概率与含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值。
结合第二方面，进一步的，所述停运概率计算模块包括：
拟合模块：用于将负荷节点电压及支路潮流计算值利用非参数核密度估计法进行拟合，得到负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率；
停运概率计算子模块：用于根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率采用下述公式计算获取小水电站停运概率：
其中，Prf为小水电站停运概率；Pri为负荷节点i电压幅值在正常区间的概率；Prl为支路l的潮流在正常区间的概率；Node为负荷节点集合；S为支路集合。
第三方面，本发明提供了一种台风灾害下小水电站停运风险值计算装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行第一方面任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
考虑台风灾害下小水电站停运概率，将小水电站停运后最小切负荷成本作为风险后果，有效处理了小水电站停运导致电网安全性和经济性无法协调的矛盾，可以用于评估台风灾害发生过程中小水电停运造成的风险，为抢修物资调配、故障后快速抢修等台风灾害防御提供参考，具有一定的理论价值和工程价值。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种负荷节点电压概率分布图；
图3是本发明实施例提供的一种支路潮流概率分布图；
图4是本发明实施例提供的一种负荷节点电压幅值图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例一：
如图1所示，本发明实施例提供一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法，所述方法包括如下步骤：
步骤一：根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；
步骤二：将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；
步骤三：根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；
步骤四：将小水电站停运概率与含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值。
在本发明实施例中，步骤一所述的随机抽样的方法可以选用拉丁超立方抽样方法，具体如下：
将小水电站预测出力概率分布函数的取值范围[0，1]等分为U个不重叠的区域，在每个区域随机抽取一个随机数后经逆变换得到U个样本值。
xu＝F-1(ru/U+(u-1)/U)
其中，F-1(·)为小水电站预测出力概率分布的逆函数；u为区域编号；U为概率分布函数划分区域的个数；ru表示在第u个区间所取的随机数；xu表示抽样得到的第u个样本值。
对于步骤二中所述确定性潮流计算可以采用蒙特卡洛模拟法进行，具体的，可以将U个样本值逐个代入配电网系统进行确定性潮流计算，利用Mat-Power计算出各负荷节点电压以及支路潮流。
步骤三所述小水电站停运概率的计算方法具体包括如下步骤：
步骤301：选用高斯核函数作为非参数核密度估计的核函数，将负荷节点电压及支路潮流计算值利用非参数核密度估计法进行拟合，得到负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率；
步骤302：根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率采用下述公式计算获取小水电站停运概率：
其中，Prf为台风灾害下小水电站停运概率；Pri为负荷节点i电压幅值在正常区间的概率；Prl为支路l的潮流在正常区间的概率；Node为负荷节点集合；S为支路集合。
其中，步骤四所述最小切负荷成本的计算方法包括如下步骤：
步骤401：建立切负荷目标函数：
式中，PCi为负荷节点i切除的有功负荷量；ci为负荷节点i切负荷的单位成本；N为负荷节点总数；e为配电网切负荷总成本。该目标函数表示配电网切负荷成本最低。
配电网切负荷约束中节点电压幅值约束、节点切负荷约束和支路功率约束分别为：
Vimin≤Vi≤Vimax
0≤PCi≤PDi
|Pij|≤Pijmax
式中，Vimax为负荷节点i电压幅值上限，Vimin为负荷节点i电压幅值下限。PCi为负荷节点i的切负荷量，PDi为负荷节点i的切负荷上限，Pijmax为支路i-j潮流上限。
节点功率平衡方程和支路潮流计算方程为：
Pij＝-Vi 2Gij+ViVj(Gijcosθij+βijsinθij)
式中，θij＝θi-θj为负荷节点i和负荷节点j的相角差；Vi、θi分别为负荷节点i的电压幅值和相角；PGi、QGi分别代表负荷节点i处的发电机有功出力和无功出力；PDi、QDi分别代表负荷节点i的有功负荷量与无功负荷量；Gij和βij分别表示电力系统导纳矩阵中对应的元素；N为负荷节点总数。
步骤402：应用自适应粒子群优化算法优化切负荷方案得到切负荷的最低成本，具体步骤为：
将初始种群设置为数个N-1维向量，每个粒子代表着一种切负荷方案，即各个负荷节点的切负荷量。使用配电网切负荷总成本表示每个粒子的适应度值：
式中，PCi为负荷节点i切除的有功负荷量；ci为负荷节点i切负荷的单位成本；N为负荷节点总数；e为配电网切负荷总成本。
在每一次的迭代中通过追踪个体历史最佳位置Pg k和群体历史最佳位置Pq k来更新粒子的速度和位置，获得种群中最优适应度即最小切负荷成本对应的粒子的适应度e；
速度和位置的更新公式分别为：
式中，Vm k为第m个粒子第k次迭代中的移动速度；Pq k为第k次迭代中个体历史最佳位置，Pg k为群体第k次迭代中历史最佳位置，h1和h2为加速度因子，取非负常数；h1和h2为0～1间的随机数，Xm k为第m个粒子第k次迭代中的位置；w为非负数，称为动力常量，控制前以速度对当前速度的影响。w较大时，前一速度影响较大，全局搜索能力较强；w较小时，前一速度较小，局部搜索能力较强。为了平衡粒子群算法的全局搜索能力和局部改良能力，对其进行改进采用非线性的动态惯性权重系数公式，其表达式为：
式中，wmax和wmin分别为最大和最小惯性权重，e表示微粒当前的适应度值，eavg和emin分别表示当前所有微粒的平均适应度值的最小适应度值。该算法中w因惯性权重随微粒的目标函数值而自动改变，故称自适应权重。
重新计算新粒子的适应度值e，更新Pq k和Pg k，k＝k+1，当迭代次数达到kmax时，停止迭代，否则再次更新粒子的速度和位置进行计算，得到最小适应度值所对应的粒子，以此作为小水电站停运后的切负荷方案。
步骤402：将各负荷节点切负荷量与对应负荷节点切负荷的单位成本相乘，计算得到最小切负荷成本。
所述小水电站停运风险值采用下述公式计算获取：
R＝Prf·emin
式中，R为风险，Prf是台风灾害下小水电站停运概率，emin表示小水电停运后的最小切负荷成本。
本发明实施例提供的方法，从配电网静态安全约束出发，考虑台风灾害下小水电站停运的可能性，将小水电站停运后配电网切负荷的最低成本作为风险后果，有效地处理了安全性和经济性之间的矛盾，能够评估台风灾害发生过程中小水电站停运造成的风险，可为抢修物资调配、故障后快速抢修等台风灾害防御提供参考，具有一定的理论价值和工程价值。
实施例二：
本发明实施例通过调整后的含小水电站的IEEE33节点系统进行算例分析，该配电网系统在节点16处接入额定功率为2.5MW的小水电站。节点0为平衡节点，电压幅值设为1.05(p.u.)。配电网的电压安全范围为0.9～1.07(p.u.)。
为简化计算，本发明实施例将小型水电机组视为功率因数为0.75的PQ节点，并假设小型水电站出力服从正态分布，其期望值为确定性小水电出力预测值，标准差为期望值的10％。表1为台风日三个时间点小水电站预测出力和预测流量。以水电站接入点(节点16)为例，三个时刻节点16的电压概率分布如附图2所示，图中横坐标表示节点电压幅值，纵坐标表示概率值。以支路14-15为例，三个时刻的支路潮流概率分布如附图3所示，图中横坐标表示支路的有功功率，纵坐标表示概率值。
表1小水电站预测出力
| 时间 | 预测出力值(MW) | 预测流量(m<sup>3</sup>/s) |
| 10:00 | 1.2 | 1200 |
| 13:00 | 1.8 | 1800 |
| 16:00 | 2.0 | 2000 |
在13:00时配电网节点电压越限概率如表2所示，支路9-10、10-11、11-12、12-13、13-14、14-15、15-16支路潮流明显增大，故选取这7条支路计算支路潮流越限概率。假设这些支路的传输功率上限为2MW，则13:00时的过载概率如表3所示。
表2配电网节点电压越限概率
| 节点 | 越限概率 |
| 15 | 0.020 |
| 16 | 0.398 |
| 17 | 0.373 |
表3配电网支路潮流越限概率
| 支路 | 越限概率 | 支路 | 越限概率 |
| 9-10 | 0 | 13-14 | 0.0069 |
| 10-11 | 0 | 14-15 | 0.0739 |
| 11-12 | 0 | 15-16 | 0.3295 |
| 12-13 | 0 |
则在13:00小水电站停运概率计算如下：
式中，
表示为13:00时小水电的停运概率。
与上述情况类似，台风日三个时刻停运概率如表5所示。小水电站停运后，配电网进行切负荷。假设配电网中有四种类型的负荷，其单位成本分别为1,1.5,2,3(万元/MW)。切负荷前后各节点的电压幅值变化如附图4所示，图中横坐标表示节点号，纵坐标表示节点电压幅值；此时配电网各负荷节点的切负荷量如表4所示。假设配电网负荷不变，即三个时刻小水电站停运后切负荷成本相同，则三个时刻小水电站停运风险值计算如下：
式中，R1、R2、R3分别表示10:00、13:00、16:00时小水电停运风险值；
分别表示10:00、13:00、16:00时小水电停运概率；emin表示小水电停运后的最小切负荷成本。三个时刻小水电站停运风险值如表5所示
表4配电网节点切负荷量
| 节点 | 切负荷量(MW) | 节点 | 切负荷量(MW) |
| 7 | 0.150 | 15 | 0.110 |
| 9 | 0.062 | 17 | 0.110 |
| 10 | 0.100 | 30 | 0.150 |
| 12 | 0.110 | 31 | 0.150 |
| 14 | 0.110 |
表5小水电站停运风险值
| 时间 | 停运概率 | 切负荷成本(万元) | 风险值 |
| 10:00 | 0.000 | 1.060 | 0.000 |
| 13:00 | 0.772 | 1.060 | 0.818 |
| 16:00 | 0.980 | 1.060 | 1.039 |
根据台风情况下风电停运风险值，可以为灾前电网风险防御、灾后调度抢修提供参考。
实施例三：
本发明实施例提供了一种台风灾害下小水电站停运风险值计算装置，可以用于执行实施例一和二所述的方法步骤，所述装置包括：
抽样模块：用于根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；
潮流计算模块：用于将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；
停运概率计算模块：根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；
风险值计算模块：将小水电站停运概率与含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值。
所述停运概率计算模块包括：
拟合模块：用于将负荷节点电压及支路潮流计算值利用非参数核密度估计法进行拟合，得到负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率；
停运概率计算子模块：用于根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率采用下述公式计算获取小水电站停运概率：
其中，Prf为台风灾害下小水电站停运概率；Pri为负荷节点i电压幅值在正常区间的概率；Prl为支路l的潮流在正常区间的概率；Node为负荷节点集合；S为支路集合。
实施例四：
本发明实施例提供了一种台风灾害下小水电站停运风险值计算装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行实施例一所述方法的步骤。
实施例五：
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例一所述方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种台风灾害下小水电站停运风险值计算方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；
将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；
根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；
将小水电站停运概率与含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值；
其中，所述小水电站停运概率的计算方法包括如下步骤：
将负荷节点电压及支路潮流计算值利用非参数核密度估计法进行拟合，得到负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率；
根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率采用下述公式计算获取小水电站停运概率：
其中，Prf为小水电站停运概率；Pri为负荷节点i电压幅值在正常区间的概率；Prl为支路l的潮流在正常区间的概率；Node为负荷节点集合；S为支路集合；
计算含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本：
以每个粒子代表一种各负荷节点切负荷量，以切负荷总成本表示每个粒子的适应度值，采用自适应粒子群优化算法计算得到最小适应度值所对应的小水电站停运后的各负荷节点切负荷量；
将各负荷节点切负荷量与对应负荷节点切负荷的单位成本相乘，计算得到最小切负荷成本。
2.根据权利要求1所述的台风灾害下小水电站停运风险值计算方法，其特征在于，所述随机抽样的方法包括拉丁超立方抽样方法。
3.根据权利要求1所述的台风灾害下小水电站停运风险值计算方法，其特征在于，采用蒙特卡洛模拟法进行确定性潮流计算。
4.根据权利要求1所述的台风灾害下小水电站停运风险值计算方法，其特征在于，当采用粒子群算法进行迭代求解时，采用下述约束对更新后的粒子进行检验，当粒子不满足下述约束时则继续迭代直至得到满足上述约束的粒子所对应的切负荷方案：
负荷节点电压幅值约束：
Vimin≤Vi≤Vimax
式中，Vi表示负荷节点i处的电压幅值；Vimax表示负荷节点i的电压幅值上限；Vimin表示负荷节点i的电压幅值下限；
负荷节点切负荷约束如下：
0≤PCi≤PDi
式中，PCi表示负荷节点i处的切负荷量；PDi表示负荷节点i上的负荷量；
支路功率约束如下：
|Pij|≤Pijmax
式中，Pij为支路i-j的有功功率，Pijmax为支路i-j功率上限；
负荷节点功率平衡方程和支路的潮流计算方程为：
Pij＝-Vi 2Gij+ViVj(Gijcosθij+βijsinθij)
式中，θij＝θi-θj为负荷节点i和负荷节点j的相角差；Vi、θi分别为负荷节点i的电压幅值和相角；PGi、QGi分别代表负荷节点i处的发电机有功出力和无功出力；PDi、QDi分别代表负荷节点i的有功负荷量与无功负荷量；Gij和βij分别表示电力系统导纳矩阵中对应的元素；N为负荷节点总数。
5.一种台风灾害下小水电站停运风险值计算装置，其特征在于，所述装置包括：
抽样模块：用于根据小水电站预测出力的概率分布函数进行随机抽样，生成样本值；
潮流计算模块：用于将样本值代入含小水电站的电力系统中进行确定性潮流计算，得到负荷节点电压及支路潮流计算值；
停运概率计算模块：根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率计算小水电站停运概率；
风险值计算模块：将小水电站停运概率与含所述小水电站的电力系统的最小切负荷成本相乘得到小水电站停运风险值；
其中，所述停运概率计算模块包括：
拟合模块：用于将负荷节点电压及支路潮流计算值利用非参数核密度估计法进行拟合，得到负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率；
停运概率计算子模块：用于根据负荷节点电压在正常区间的概率及支路潮流计算值在正常区间的概率采用下述公式计算获取小水电站停运概率：
其中，Prf为台风灾害下小水电站停运概率；Pri为负荷节点i电压幅值在正常区间的概率；Prl为支路l的潮流在正常区间的概率；Node为负荷节点集合；S为支路集合；
所述最小切负荷成本的计算方法包括：
以每个粒子代表一种各负荷节点切负荷量，以切负荷总成本表示每个粒子的适应度值，采用自适应粒子群优化算法计算得到最小适应度值所对应的小水电站停运后的各负荷节点切负荷量；
将各负荷节点切负荷量与对应负荷节点切负荷的单位成本相乘，计算得到最小切负荷成本。
6.一种台风灾害下小水电站停运风险值计算装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1～4任一项所述方法的步骤。
7.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～4任一项所述方法的步骤。
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|---|---|---|---|---|
| JP2005287128A (ja) * | 2004-03-29 | 2005-10-13 | Fuji Electric Systems Co Ltd | 電力系統安定度監視システム |
| CN104182804A (zh) * | 2014-08-21 | 2014-12-03 | 大连理工大学 | 一种预测出力不确定小水电与大中型水电站协调的日前发电方法 |
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