CN115358493B - 一种综合能源系统的风险评估方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种综合能源系统的风险评估方法及装置，其中方法包括：以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型；构建预想事故集，从预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复预想事故状态，得到事故状态的检修完成时间；通过求解最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据检修完成时间和预想事故状态安全性指标综合能源系统的灾害状态曲线；根据预想事故状态安全性指标计算得到综合能源系统的风险指标；结合灾害状态曲线和综合能源系统的风险指标，得到综合能源系统的风险评估结果。本发明能够有效提高综合能源系统风险评估的准确性。

Description

一种综合能源系统的风险评估方法及装置
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，尤其是涉及一种综合能源系统的风险评估方法及装置。
背景技术
随着热电联产单元、燃气轮机和燃煤机等耦合装置的不断利用，电力系统与气网、热网的联系也越来越紧密。通过这些耦合装置将不同子系统连接成能源系统，可以显著提高能源的利用效率，然而不同供能系统的耦合也给省域综合能源系统的安全稳定运行带来了挑战，子系统的故障会蔓延至其他系统，从而导致大范围、长时间的系统故障。对省域综合能源系统进行风险评估可以尽早为综合能源系统提供预警，降低运行风险。尽管电力系统的风险评估已经被广泛研究，但是相关的研究成果并不能直接应用到省域能源系统中。因为不同系统间复杂的耦合关系和运行特性，使得省域综合能源系统的风险评估更加困难。综合能源系统的风险评估通常用于定量分析像元件故障、负荷波动以及源波动等不确定性因素对系统可靠性的影响。
现有的综合能源系统的风险评估方法没有全面考虑综合能源系统的运行特性和不确定因素，导致难以准确得到综合能源系统风险评估结果。
发明内容
本发明提供了一种综合能源系统的风险评估方法及装置，以解决现有的风险评估方法通常没有全面考虑综合能源系统的运行特性和不确定因素，导致难以准确得到综合能源系统风险评估结果的技术问题。
本发明的一个实施例提供了一种综合能源系统的风险评估方法，包括：
以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，所述最优负荷削减模型的系统约束包括电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束；
构建预想事故集，从所述预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复所述预想事故状态，得到所述事故状态的检修完成时间；
通过求解所述最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据所述检修完成时间和所述预想事故状态安全性指标所述综合能源系统的灾害状态曲线；
根据所述预想事故状态安全性指标计算得到所述综合能源系统的风险指标；
结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标，得到所述综合能源系统的风险评估结果。
进一步的，所述目标函数为：
Figure 793863DEST_PATH_IMAGE001
其中，g、w、m分别为电、气、热负荷的索引，t为调度周期的t时刻，
Figure 514433DEST_PATH_IMAGE002
为电负荷削 减的单位成本，
Figure 864642DEST_PATH_IMAGE003
为气负荷削减的单位成本，
Figure 564745DEST_PATH_IMAGE004
为热负荷削减的单位成本；
Figure 684011DEST_PATH_IMAGE005
为电热 负荷的集合，
Figure 575481DEST_PATH_IMAGE006
为气负荷的集合，
Figure 412987DEST_PATH_IMAGE007
为热负荷的集合；
Figure 916781DEST_PATH_IMAGE008
为电负荷削减量，
Figure 890553DEST_PATH_IMAGE009
为气 负荷削减量，
Figure 516707DEST_PATH_IMAGE010
为热负荷削减量。
进一步的，所述电力系统约束包括节点功率平衡约束、节点负荷削减约束、线路传输功率约束、线路容量约束和机组出力约束等；所述天然气系统约束包括气体流量平衡约束、管道气流约束、节点气压约束、天然气产量和气负荷削减约束；所述供热系统约束包括电锅炉的输出约束、热源节点与热负荷节点的换热方程约束，以及热负荷削减约束；所述等式耦合约束以耦合元件表示。
进一步的，所述构建预想事故集，包括：
基于N-1准则构建考虑耦合元件故障、发电机故障、起源故障、电力线路故障和压缩机故障的预想事故集。
进一步的，所述模拟修复所述预想事故状态，得到所述事故状态的检修完成时间，包括：
Figure 340044DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 381949DEST_PATH_IMAGE012
为预想事故状态i下故障元件修复时间，
Figure 475807DEST_PATH_IMAGE013
为检修队到达故障元件的 路程时间，
Figure 210545DEST_PATH_IMAGE014
为故障元件的维修时间；
检修队到达故障元件的路程时间：
Figure 255599DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 366775DEST_PATH_IMAGE016
为故障元件和检修中心之间的距离，v为检修队的平均移动速度。
进一步的，所述预想事故状态的风险指标包括预想事故状态的加权失负荷速率、预想事故状态的最大加权失负荷率、预想事故状态的相对负荷恢复速率和预想事故状态的综合面积安全性指标。
进一步的，所述风险评估方法还包括：
将所述综合能源系统的灾害状态曲线中的受灾状态负荷供应能量，与综合能源系统的正常状态曲线中的正常状态负荷供应能量的比值，作为所述预想事故状态的综合面积安全性指标。
进一步的，所述综合能源系统的风险指标包括综合能源系统的加权失负荷速率、综合能源系统的最大加权失负荷率、综合能源系统的相对负荷恢复速率和综合能源系统的综合面积安全性指标平均值。
进一步的，所述结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标，得到所述综合能源系统的风险评估结果，包括：
基于预设的评估条件，结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标得到综合能源系统的风险评估结果。
本发明的一个实施例提供了一种综合能源系统的风险评估装置，包括：
最优负荷削减模型构建模块，用于以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，所述最优负荷削减模型的系统约束包括电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束；
检修时间计算模块，用于从所述预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复所述预想事故状态，得到所述事故状态的检修完成时间；
灾害状态曲线绘制模块，用于通过求解所述最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据所述检修完成时间和所述预想事故状态安全性指标所述综合能源系统的灾害状态曲线；
风险指标计算模块，用于根据所述预想事故状态安全性指标计算得到所述综合能源系统的风险指标；
风险评估模块，用于结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标，得到所述综合能源系统的风险评估结果。
本发明实施例根据综合能源系统中耦合装置的运行特性，综合考虑了在综合能源系统中，能源耦合装置对气网、热网等能源子系统的影响，构建电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束，并以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，体现了在发生灾害时负荷节点的重要度，能够基于优先满足重要度高的节点进行灾后恢复，全面考虑综合能源系统中耦合装置的运行特性，从而准确得到综合能源系统风险评估结果，而且本发明实施例根据综合能源系统的运行特性和不确定因素，以最小化中加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，以体现负荷节点重要度，并求解所述最优负荷削减模型，绘制综合能源系统的灾害状态曲线，根据综合能源系统的灾害状态曲线能够直观、全面获取在预想事故状态即灾害状态下，与灾害相关综合能源系统的风险指标，结合灾害状态曲线和相关安全性指标能够全面评估预想状态下的风险指标以及综合能源系统的风险指标，进而能够有效提高综合能源系统风险评估的准确性和可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的综合能源系统的风险评估方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的综合能源系统的灾害状态曲线示意图；
图3是本发明实施例提供的综合能源系统的风险评估方法的另一流程示意图；
图4是本发明实施例提供的综合能源系统的风险评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
请参阅图1，本发明的一个实施例提供了一种综合能源系统的风险评估方法，包括：
S1、以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，最优负荷削减模型的系统约束包括电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束；
本发明适用于综合能源系统，该综合能源系统可以由电力系统、天然气系统、供热系统等多个子系统构成的省域综合能源系统，省域综合能源系统为具有多种耦合装置、复杂的拓扑结构和双向能量流的大规模综合能源系统。
由于负荷是综合能源系统最重要组成部分之一，为保证社会秩序稳定，若灾害导致负荷供应缺额，需优先满足重要度高的节点，本发明实施例根据综合能源系统的运行特性和不确定因素，以最小化中加权失负荷量为目标函数，从而体现负荷节点重要度，进而能够有效提高综合能源系统风险评估的准确性。
S2、构建预想事故集，从预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复预想事故状态，得到事故状态的检修完成时间；
本发明实施例将电力系统中的基于N-1准则的预想事故集构建方法拓展到省域综合能源系统，并基于多能流计算方法和灵敏度分析法等辨识系统薄弱环节，从而建立考虑耦合元件故障、发电机故障、气源故障、电力线路故障、压缩机故障的预想事故集。本发明实施例随机从预想事故集中选取一个预想事故状态计算该状态的检修时间，检修时间能够反映其灾后的修复能力，检修时间包括维修时间和路程两部分。
S3、通过求解最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据检修完成时间和预想事故状态安全性指标综合能源系统的灾害状态曲线；
在一种具体的实施方式中，本发明实施例通过近似线性法将最优负荷削减模型转换为混合整数现行规划模型，并利用优化器进行求解，以计算得到在事故发生后，未来一段时间内综合能源系统为满足运行约束，在采取包括源出力调整、变压器变化调整、压缩机变比调整等安全措施后，仍需要削减的负荷量，从而根据需要削减的负荷量得到预想事故状态安全性指标，以及根据检修时间和预想事故状态安全性指标绘制极端灾害期间综合能源系统的灾害状态曲线图。
请参阅图2，在本发明实施例中，根据极端灾害发生时刻、极端灾害消失时刻和检 修时间，将灾害下综合能源系统的状态变化过程分为灾前准备（
Figure 315139DEST_PATH_IMAGE017
）、灾中抵御（
Figure 867385DEST_PATH_IMAGE018
）、灾后 恢复（
Figure 901200DEST_PATH_IMAGE019
）和灾后学习（
Figure 284908DEST_PATH_IMAGE020
）四阶段，其中图2中横坐标为时间，纵坐标为中加权供电、气、热负 荷。
需要说明是，对于不同的事故状态，综合能源系统开始削减负荷的时间以及所需的检修时间可能不一致，因此在绘制灾害状态曲线图时需要统一。纵坐标为每个场景每个时刻对应的平均总加权负荷，其中P_0为系统总加权负荷需求量；P_1为加权失负荷量最大时的加权负荷总量；横坐标按照受灾的不同阶段取值。
S4、根据预想事故状态安全性指标计算得到综合能源系统的风险指标；
本发明实施例通过求解最优负荷削减模型，并绘制综合能源系统的灾害状态曲线，根据综合能源系统的灾害状态曲线能够直观、全面获取在预想事故状态即灾害状态下，与灾害相关综合能源系统的风险指标，从而能够综合考虑能源系统的运行特性和不确定因素，评估预想状态下的风险指标以及综合能源系统的风险指标，进而能够有效提高综合能源系统风险评估的准确性和可靠性。
S5、结合灾害状态曲线和综合能源系统的风险指标，得到综合能源系统的风险评估结果。
本发明实施例可以根据预设的评估条件评估得到综合能源系统的风险评估结果。预设的条件可以为，设定风险指标的多个数值区间，每个数值区间均对应一个不同的安全等级，通过判断综合能源系统的风险指标所在数值区间，并结合灾害状态曲线的数据评估得到综合能源系统的安全等级，从而准确得到综合能源系统的风险评估结果。
在一个实施例中，目标函数为：
Figure 851893DEST_PATH_IMAGE021
其中，g、w、m分别为电、气、热负荷的索引，t为调度周期的t时刻，
Figure 928433DEST_PATH_IMAGE022
为电负荷削 减的单位成本，
Figure 511861DEST_PATH_IMAGE003
为气负荷削减的单位成本，
Figure 699260DEST_PATH_IMAGE004
为热负荷削减的单位成本；
Figure 622217DEST_PATH_IMAGE005
为电热 负荷的集合，
Figure 368194DEST_PATH_IMAGE006
为气负荷的集合，
Figure 376601DEST_PATH_IMAGE023
为热负荷的集合；
Figure 430008DEST_PATH_IMAGE024
为电负荷削减量，
Figure 207471DEST_PATH_IMAGE009
为气 负荷削减量，
Figure 625814DEST_PATH_IMAGE025
为热负荷削减量。
本发明实施例为体现负荷节点重要度，以最小化中加权失负荷量为目标函数，从而能够有效提高综合能源系统风险评估的准确性。
在一个实施例中，电力系统约束包括节点功率平衡约束、节点负荷削减约束、线路传输功率约束、线路容量约束和机组出力约束等；天然气系统约束包括气体流量平衡约束、管道气流约束、节点气压约束、天然气产量和气负荷削减约束；供热系统约束包括电锅炉的输出约束、热源节点与热负荷节点的换热方程约束，以及热负荷削减约束；等式耦合约束以耦合元件表示。
本发明实施例全面考虑了综合能源系统中耦合装置的运行特性构建电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束，从而能够基于构建的最优负荷削减模型计算得到准确的风险指标。
在一个实施例中，构建预想事故集，包括：
基于N-1准则构建考虑耦合元件故障、发电机故障、起源故障、电力线路故障和压缩机故障的预想事故集。
在本发明实施例中，基于多能流计算方法和灵敏度分析法辨识系统薄弱环节，从而建立构建考虑耦合元件故障、发电机故障、起源故障、电力线路故障和压缩机故障的预想事故集，进而能够有效提高综合能源系统风险评估的全面性和可靠性。
在一个实施例中，模拟修复预想事故状态，得到事故状态的检修完成时间，包括：
Figure 354473DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 149254DEST_PATH_IMAGE027
为预想事故状态i下故障元件修复时间，
Figure 781223DEST_PATH_IMAGE028
为检修队到达故障元件的 路程时间，
Figure 370468DEST_PATH_IMAGE029
为故障元件的维修时间；
检修队到达故障元件的路程时间：
Figure 852002DEST_PATH_IMAGE030
其中，
Figure 184895DEST_PATH_IMAGE031
为故障元件和检修中心之间的距离，v为检修队的平均移动速度。
在一个实施例中，预想事故状态的风险指标包括预想事故状态的加权失负荷速率、预想事故状态的最大加权失负荷率、预想事故状态的相对负荷恢复速率和预想事故状态的综合面积安全性指标。
预想事故状态的加权失负荷速率：
Figure 671371DEST_PATH_IMAGE032
预想事故状态的最大加权失负荷率：
Figure 697096DEST_PATH_IMAGE033
预想事故状态的相对负荷恢复速率：
Figure 964129DEST_PATH_IMAGE034
预想事故状态的综合面积安全性指标：
Figure 333668DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 940230DEST_PATH_IMAGE036
为综合能源系统受灾状态曲线，
Figure 136856DEST_PATH_IMAGE037
为综合能源系统正常状态曲线。
在一个实施例中，将综合能源系统的灾害状态曲线中的受灾状态负荷供应能量，与综合能源系统的正常状态曲线中的正常状态负荷供应能量的比值，作为预想事故状态的综合面积安全性指标。
在一个实施例中，综合能源系统的风险指标包括综合能源系统的加权失负荷速率、综合能源系统的最大加权失负荷率、综合能源系统的相对负荷恢复速率和综合能源系统的综合面积安全性指标平均值。
综合能源系统的加权失负荷速率为：
Figure 563289DEST_PATH_IMAGE038
其中，其中
Figure 565881DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 525484DEST_PATH_IMAGE040
分别表示预想事故集合和预想事故数量。
综合能源系统的加权失负荷速率为综合能源系统从正常运行变为降负荷运行状态的平均速度。
综合能源系统的最大加权失负荷率为：
Figure 627432DEST_PATH_IMAGE041
综合能源系统的最大加权失负荷率反应省域综合能源系统在遭受极端灾害时被破坏的最严重程度。
综合能源系统的相对负荷恢复速率为：
Figure 806741DEST_PATH_IMAGE042
综合能源系统的相对负荷恢复速率为极端灾害消失后，迅速恢复到正常负荷水平的速度，与维修资源与调度策略有关。
综合能源系统的综合面积安全性指标为平均值：
Figure 285127DEST_PATH_IMAGE043
在本发明实施例中，综合能源系统的供电不足期望为：
Figure 663018DEST_PATH_IMAGE044
在一个实施例中，结合灾害状态曲线和综合能源系统的风险指标，得到综合能源系统的风险评估结果，包括：
基于预设的评估条件，根据综合能源系统的风险指标得到综合能源系统的风险评估结果。
本发明实施例可以根据预设的评估条件评估得到综合能源系统的风险评估结果。预设的条件可以为，设定风险指标的多个数值区间，每个数值区间均对应一个不同的安全等级，通过判断综合能源系统的风险指标所在数值区间，并结合灾害状态曲线的数据评估得到综合能源系统的安全等级，从而准确得到综合能源系统的风险评估结果。
请参阅图3，为本发明实施例提供的一种综合能源系统的风险评估方法的另一流程示意图。
实施本发明实施例，具有以下有益效果：
本发明实施例根据综合能源系统中耦合装置的运行特性，综合考虑了在综合能源系统中，能源耦合装置对气网、热网等能源子系统的影响，构建电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束，并以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，体现了在发生灾害时负荷节点的重要度，能够基于优先满足重要度高的节点进行灾后恢复，全面考虑综合能源系统中耦合装置的运行特性，从而准确得到综合能源系统风险评估结果，而且本发明实施例根据综合能源系统的运行特性和不确定因素，以最小化中加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，以体现负荷节点重要度，求解最优负荷削减模型，并绘制综合能源系统的灾害状态曲线，根据综合能源系统的灾害状态曲线能够直观、全面获取在预想事故状态即灾害状态下，与灾害相关综合能源系统的风险指标，从而能够全面评估预想状态下的风险指标以及综合能源系统的风险指标，进而能够有效提高综合能源系统风险评估的准确性和可靠性。
请参阅图4，基于与上述实施例相同的发明构思，本发明的一个实施例提供了一种综合能源系统的风险评估装置，包括：
最优负荷削减模型构建模块10，用于以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，最优负荷削减模型的系统约束包括电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束；
检修时间计算模块20，用于构建预想事故集，从预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复预想事故状态，得到事故状态的检修完成时间；
灾害状态曲线绘制模块30，用于通过求解最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据检修完成时间和预想事故状态安全性指标综合能源系统的灾害状态曲线；
风险指标计算模块40，用于根据预想事故状态安全性指标计算得到综合能源系统的风险指标；
风险评估模块50，用于结合灾害状态曲线和综合能源系统的风险指标，得到综合能源系统的风险评估结果。
在一个实施例中，目标函数为：
Figure 699982DEST_PATH_IMAGE045
其中，
Figure 101008DEST_PATH_IMAGE046
为电负荷削减的单位成本，
Figure 383085DEST_PATH_IMAGE047
为气负荷削减的单位成本，
Figure 818745DEST_PATH_IMAGE048
为热负荷 削减的单位成本；
Figure 761031DEST_PATH_IMAGE049
为电热负荷的集合，
Figure 977249DEST_PATH_IMAGE050
为气负荷的集合，
Figure 797437DEST_PATH_IMAGE051
为热负荷的集合；
Figure 822025DEST_PATH_IMAGE052
为 电负荷削减量，
Figure 702256DEST_PATH_IMAGE053
为气负荷削减量，
Figure 576409DEST_PATH_IMAGE054
为热负荷削减量。
在一个实施例中，电力系统约束包括节点功率平衡约束、节点负荷削减约束、线路传输功率约束、线路容量约束和机组出力约束等；天然气系统约束包括气体流量平衡约束、管道气流约束、节点气压约束、天然气产量和气负荷削减约束；供热系统约束包括电锅炉的输出约束、热源节点与热负荷节点的换热方程约束，以及热负荷削减约束；等式耦合约束以耦合元件表示。
在一个实施例中，构建预想事故集，包括：
基于N-1准则构建考虑耦合元件故障、发电机故障、起源故障、电力线路故障和压缩机故障的预想事故集。
在一个实施例中，检修时间计算模块20用于：
Figure 200289DEST_PATH_IMAGE055
其中，
Figure 407279DEST_PATH_IMAGE056
为预想事故状态i下故障元件修复时间，
Figure 458412DEST_PATH_IMAGE057
为检修队到达故障元件的 路程时间，
Figure 55746DEST_PATH_IMAGE058
为故障元件的维修时间；
检修队到达故障元件的路程时间：
Figure 981852DEST_PATH_IMAGE059
其中，
Figure 246611DEST_PATH_IMAGE060
为故障元件和检修中心之间的距离，v为检修队的平均移动速度。
在一个实施例中，预想事故状态的风险指标包括预想事故状态的加权失负荷速率、预想事故状态的最大加权失负荷率、预想事故状态的相对负荷恢复速率和预想事故状态的综合面积安全性指标。
在一个实施例中，灾害状态曲线绘制模块30还包括：
将综合能源系统的灾害状态曲线中的受灾状态负荷供应能量，与综合能源系统的正常状态曲线中的正常状态负荷供应能量的比值，作为预想事故状态的综合面积安全性指标。
在一个实施例中，综合能源系统的风险指标包括综合能源系统的加权失负荷速率、综合能源系统的最大加权失负荷率、综合能源系统的相对负荷恢复速率和综合能源系统的综合面积安全性指标平均值。
在一个实施例中，风险评估模块50还用于：
基于预设的评估条件，结合灾害状态曲线和综合能源系统的风险指标得到综合能源系统的风险评估结果。
以上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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种综合能源系统的风险评估方法，其特征在于，包括：
以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，所述最优负荷削减模型的系统约束包括电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束；
所述目标函数为：
Figure 4999DEST_PATH_IMAGE001
其中，g、w、m分别为电、气、热负荷的索引，t为调度周期的t时刻，
Figure 948684DEST_PATH_IMAGE002
为电负荷削减的单 位成本，
Figure 976683DEST_PATH_IMAGE003
为气负荷削减的单位成本，
Figure 158266DEST_PATH_IMAGE004
为热负荷削减的单位成本；
Figure 347938DEST_PATH_IMAGE005
为电负 荷的集合，
Figure 778920DEST_PATH_IMAGE006
为气负荷的集合，
Figure 345030DEST_PATH_IMAGE007
为热负荷的集合；
Figure 646699DEST_PATH_IMAGE008
为调度周期t时刻内电 负荷削减量，
Figure 7273DEST_PATH_IMAGE009
为调度周期t时刻内气负荷削减量，
Figure 925550DEST_PATH_IMAGE010
为调度周期t时刻内热负 荷削减量；
构建预想事故集，从所述预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复所述预想事故状态，得到所述事故状态的检修完成时间；
通过求解所述最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据所述检修完成时间和所述预想事故状态安全性指标绘制所述综合能源系统的灾害状态曲线；其中，所述预想事故状态安全性指标包括预想事故状态的加权失负荷速率、预想事故状态的最大加权失负荷率、预想事故状态的相对负荷恢复速率和预想事故状态的综合面积安全性指标；
根据所述预想事故状态安全性指标计算得到所述综合能源系统的风险指标；其中，所述综合能源系统的风险指标包括综合能源系统的加权失负荷速率、综合能源系统的最大加权失负荷率、综合能源系统的相对负荷恢复速率和综合能源系统的综合面积安全性指标平均值；
其中，所述综合能源系统的加权失负荷速率为：
Figure 295352DEST_PATH_IMAGE011
式中，Pi los为预想事故状态的加权失负荷速率，Iset为预想事故集合，Nset为预想事故数量；
所述综合能源系统的最大加权失负荷率为：
Figure 185947DEST_PATH_IMAGE012
式中，Pi rate为预想事故状态的最大加权失负荷率；
所述综合能源系统的相对负荷恢复速率为：
Figure 983002DEST_PATH_IMAGE013
式中，Gi rec为预想事故状态的相对负荷恢复速率；
所述综合能源系统的综合面积安全性指标平均值为：
Figure 122996DEST_PATH_IMAGE014
式中，Ri are为预想事故状态的综合面积安全性指标；
结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标，得到所述综合能源系统的风险评估结果。
2.如权利要求1所述的综合能源系统的风险评估方法，其特征在于，所述电力系统约束包括节点功率平衡约束、节点负荷削减约束、线路传输功率约束、线路容量约束和机组出力约束；所述天然气系统约束包括气体流量平衡约束、管道气流约束、节点气压约束、天然气产量和气负荷削减约束；所述供热系统约束包括电锅炉的输出约束、热源节点与热负荷节点的换热方程约束，以及热负荷削减约束；所述等式耦合约束以耦合元件表示。
3.如权利要求1所述的综合能源系统的风险评估方法，其特征在于，所述构建预想事故集，包括：
基于N-1准则构建考虑耦合元件故障、发电机故障、起源故障、电力线路故障和压缩机故障的预想事故集。
4.如权利要求1所述的综合能源系统的风险评估方法，其特征在于，所述模拟修复所述预想事故状态，得到所述事故状态的检修完成时间，包括：
Figure 296489DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 307170DEST_PATH_IMAGE016
为预想事故状态i下故障元件修复时间，
Figure 275126DEST_PATH_IMAGE017
为检修队到达故障元件的路 程时间，
Figure 403881DEST_PATH_IMAGE018
为故障元件的维修时间；
检修队到达故障元件的路程时间：
Figure 115485DEST_PATH_IMAGE019
其中，Di为故障元件和检修中心之间的距离，v为检修队的平均移动速度。
5.如权利要求1所述的综合能源系统的风险评估方法，其特征在于，还包括：
将所述综合能源系统的灾害状态曲线中的受灾状态负荷供应能量，与综合能源系统的正常状态曲线中的正常状态负荷供应能量的比值，作为所述预想事故状态的综合面积安全性指标。
6.如权利要求1所述的综合能源系统的风险评估方法，其特征在于，所述结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标，得到所述综合能源系统的风险评估结果，包括：
基于预设的评估条件，结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标得到综合能源系统的风险评估结果。
7.一种综合能源系统的风险评估装置，其特征在于，包括：
最优负荷削减模型构建模块，用于以最小化总加权失负荷量为目标函数构建最优负荷削减模型，所述最优负荷削减模型的系统约束包括电力系统约束、天然气系统约束、供热系统约束和子系统间的等式耦合约束；所述目标函数为：
Figure 980673DEST_PATH_IMAGE020
其中，g、w、m分别为电、气、热负荷的索引，t为调度周期的t时刻，
Figure 119531DEST_PATH_IMAGE002
为电负荷削减的单 位成本，
Figure 234117DEST_PATH_IMAGE003
为气负荷削减的单位成本，
Figure 483833DEST_PATH_IMAGE004
为热负荷削减的单位成本；
Figure 469106DEST_PATH_IMAGE005
为电负荷的集 合，
Figure 778865DEST_PATH_IMAGE006
为气负荷的集合，
Figure 380748DEST_PATH_IMAGE007
为热负荷的集合；
Figure 434154DEST_PATH_IMAGE008
为调度周期t时刻内电负荷削减量，
Figure 273934DEST_PATH_IMAGE009
为调度周期t时刻内气负荷削减量，
Figure 754594DEST_PATH_IMAGE010
为调度周期t时刻内热负荷削减量；
检修时间计算模块，用于构建预想事故集，从所述预想事故集中选取一个预想事故状态，模拟修复所述预想事故状态，得到所述事故状态的检修完成时间；
灾害状态曲线绘制模块，用于通过求解所述最优负荷削减模型，得到预想事故状态安全性指标，根据所述检修完成时间和所述预想事故状态安全性指标绘制所述综合能源系统的灾害状态曲线；其中，所述预想事故状态安全性指标包括预想事故状态的加权失负荷速率、预想事故状态的最大加权失负荷率、预想事故状态的相对负荷恢复速率和预想事故状态的综合面积安全性指标；
风险指标计算模块，用于根据所述预想事故状态安全性指标计算得到所述综合能源系统的风险指标；其中，所述综合能源系统的风险指标包括综合能源系统的加权失负荷速率、综合能源系统的最大加权失负荷率、综合能源系统的相对负荷恢复速率和综合能源系统的综合面积安全性指标平均值；
其中，所述综合能源系统的加权失负荷速率为：
Figure 578194DEST_PATH_IMAGE011
式中，Pi los为预想事故状态的加权失负荷速率，Iset为预想事故集合，Nset为预想事故数量；
所述综合能源系统的最大加权失负荷率为：
Figure 435291DEST_PATH_IMAGE012
式中，Pi rate为预想事故状态的最大加权失负荷率；
所述综合能源系统的相对负荷恢复速率为：
Figure 129578DEST_PATH_IMAGE013
式中，Gi rec为预想事故状态的相对负荷恢复速率；
所述综合能源系统的综合面积安全性指标平均值为：
Figure 781139DEST_PATH_IMAGE014
式中，Ri are为预想事故状态的综合面积安全性指标；
风险评估模块，用于结合所述灾害状态曲线和所述综合能源系统的风险指标，得到所述综合能源系统的风险评估结果。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108494021A (zh) * 2018-04-20 2018-09-04 东北大学 电-热-气综合能源系统的稳定评估与静态控制方法
CN110970891A (zh) * 2019-10-29 2020-04-07 国网山东省电力公司青岛供电公司 极端天气下基于多能协调的配电网弹性提升方法
CN111291963A (zh) * 2019-12-30 2020-06-16 天津大学 一种协调经济性与可靠性的园区综合能源系统规划方法
CN114240011A (zh) * 2021-07-26 2022-03-25 国网山西省电力公司经济技术研究院 一种综合能源系统多能流可靠性评估方法
CN114282793A (zh) * 2021-12-20 2022-04-05 湖南大学 一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质
CN115204652A (zh) * 2022-07-06 2022-10-18 浙江中新电力工程建设有限公司 一种综合能源配电网的弹性评估方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112182907B (zh) * 2020-10-19 2022-12-27 贵州电网有限责任公司 一种基于可靠性约束的电-气耦合系统储能装置规划方法
CN112883571A (zh) * 2021-02-05 2021-06-01 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 一种考虑动态多能需求响应的综合能源系统规划方法
CN114218753B (zh) * 2021-11-22 2024-03-26 华南理工大学 台风灾害下配电网弹性评估系统及其二阶段弹性提升方法
CN114564825A (zh) * 2022-02-21 2022-05-31 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 一种考虑时延连锁故障的电力系统韧性评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108494021A (zh) * 2018-04-20 2018-09-04 东北大学 电-热-气综合能源系统的稳定评估与静态控制方法
CN110970891A (zh) * 2019-10-29 2020-04-07 国网山东省电力公司青岛供电公司 极端天气下基于多能协调的配电网弹性提升方法
CN111291963A (zh) * 2019-12-30 2020-06-16 天津大学 一种协调经济性与可靠性的园区综合能源系统规划方法
CN114240011A (zh) * 2021-07-26 2022-03-25 国网山西省电力公司经济技术研究院 一种综合能源系统多能流可靠性评估方法
CN114282793A (zh) * 2021-12-20 2022-04-05 湖南大学 一种综合能源系统的弹性恢复特性评估方法、设备及介质
CN115204652A (zh) * 2022-07-06 2022-10-18 浙江中新电力工程建设有限公司 一种综合能源配电网的弹性评估方法

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