CN115619284A - 一种光伏配电网承载力评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光伏配电网承载力评估方法及装置，首先，选取光伏配电网承载力的评估指标，运用改进的层次分析法求取主观权重、改进的熵权法求客观权重；然后，采用线性加权法并结合当前光伏配电网现状组合成综合权重来确定指标综合权重，以弥补单一赋权带来的不足；最后，采用模糊综合分析法求出综合评分，根据隶属度理论和因素集合构成模糊综合评测数学模型，再通过结合指标综合权重得到单个监测点承载力的评估结果。本发明为克服分布式光伏接入所导致的传统配电网运行评估方法存在的困难，对分布式光伏配电网承载力评估方法进行研究，高效准确，更加符合实际需求。

Description

一种光伏配电网承载力评估方法及装置

技术领域

本发明涉及光伏配电网承载力的技术领域，尤其涉及一种基于改进的APH(层次分析法)-熵权法-模糊综合分析的光伏配电网承载力评估方法及装置。

技术背景

随着电力体制改革，新能源也在进一步发展建设，为了应对气候环境变化的挑战，许多国家开始大力发展清洁能源。我国的光伏装机容量将迎来进一步的快速增长。然而，随着光伏电站并网数量的不断增加，给电网带来的问题也逐渐凸显。光伏发电对电网的电能质量影响是其中重要问题，电能质量问题可以导致用电设备故障或不能正常工作，严重的时候甚至影响电网的稳定运行，针对光配电网的承载力的研究的重要性也日益凸显。

目前优多种综合评估的方法，如：层次分析法、模糊数学法、概率统计和矢量，代数法、人工神经网络法等，这些数学分析方法虽对一般性综合评估体系的建立具有重要意义，但是由于光伏配电网自身特性问题，这些方法均存在一些待完善之处。利用层次分析法解决实际问题时，大部分只采用其中一种方法求得权重，而不同的计算方法可能会导致实际结果有不同的偏差。采用概率统计与矢量代数法，如果基准值选取不同，评估结果可能相差甚远；人工神经网络法则需采集大量的样本对网络进行训练，如果样本数目不够，将会影响评估结果的准确性；主观赋权法和客观赋权法进行综合评估，但没有对每个方法求得的权重值进行一致性检验，可能各个方法并不具有相容性。

根据以上所述，对光伏配电网承载能力的综合研究工作开展较少，光伏配电网承载力评估指标也未能形成一个综合体系，如何准确综合评估光伏接入配电网承载力是个重大的难点。

发明内容

本发明针对以上问题，提供了一种光伏配电网承载力评估方法及装置。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：包括如下步骤：

S1、建立光伏配电网承载力评估指标体系；

S2、计算评估指标的主观权重；

S3、计算评估指标的客观权重；

S4、结合主观权重和客观权重，计算指标综合权重；

S5、根据光伏配电网承载力评估指标建立因素集；

S6、将光伏配电网承载力划分，建立评语集；

S7、结合综合权重、因素集以及评语集，通过模糊综合分析法求出综合评分，得到光伏配电网承载力优劣评语。

步骤S1中的评估指标包括3个维度的7个指标，

其中，3个维度因素集合B_i＝{B₁(电能质量指标)，B₂(安全性指标)，B₃(灵活性指标)}；

7个指标因素集合B_ij＝{B₁₁(电压偏差)，B₁₂(反向负载率)，B₁₃(三相不平衡)，B₂₁(变压器容量)，B₂₂(短路容量)，B₃₁(负荷转化功率)，B₃₂(净负荷最大允许波动率)}；

其中，i为维度层，j为指标层。

步骤S2包括以下步骤：

S21、建立判断矩阵A：

式中，n为光伏配电网承载能力评估指标个数，a_ij表示指标i对指标j的重要程度；

S22、计算主观权重：对判断矩阵A采用算术平均法、几何平均法和特征值法三中不同的计算方法计算权重，再求平均权重作为主观权重θ：

θ＝[θ₁ θ₂…θ_n]

At＝λ_maxt

式中：θ_i表示承载力在指标i的主观权重，λ_max为判断矩阵的最大特征值，t为最大特征值的特征向量；

S23、一致性检验，当满足一致性比率CR＜0.1时,判断矩阵的检验通过；

若没有通过一致性检验，重新修改判断矩阵A，并重复S21-S23，直到达到一致性检验通过为止。

步骤S3中，

评估指标的客观权重通过熵权法计算获得，具体包括：

步骤S31、先对光伏配电网承载力评估数据矩阵X进行平方极差法处理得到评估指标矩阵Y，求各个监测点在各个评估指标下的比重P_ij；

其中：

第i个评价对象的第j个光伏配电网承载力评估指标开方极差法数据值y_ij为：

各个评价对象对在各指标下的比重P_ij为：

式中：n为光伏配电网承载力评估指标个数；m为监测点的个数；x_ij为第i个评价对象的第j个光伏配电网承载力评估指标的实测值；y_ij为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标平方极差法数据值；max(x_j)，min(x_j)分别为第j个光伏配电网承载力评估指标不同监测点的最大与最小值；

步骤S32、再通过求取光伏配电网承载力评估指标的信息熵来计算每个光伏配电网承载力评估指标的信息熵权重ω_j，得到评估指标的客观权重ω；

其中：

ω＝[ω₁ ω₂…ω_n]

式中：P_ij为第i个监测点在第j个光伏配电网承载力评估指标下的比重，ω_j为第j个光伏配电网承载力评估指标的客观权重。

步骤S4中，指标综合权重W为：

式中：θ为主观权重，ω为客观权重，W_j为光第j伏配电网承载力评估指标的综合权重。

步骤S6中，将光伏配电网承载力划分为5个不同的等级，构成五级模糊评语集V：V＝{V₁(80-90)(承载力优)，V₂(60-80)(承载力良)，V₃(40-60)(承载力中)，V₄(20-40)(承载力可)，V₅(0-20)(承载力差)}。

步骤S7包括以下步骤：

S71、由步骤S3中的评估指标矩阵Y以及步骤S5中的评语集V，采用高斯隶属函数f(y)，计算得到模糊综合评测数学模型F₁；

其中，高斯隶属函数f(y)为：

式中：y为光伏配电网承载力评估指标平方极差法数据值，e为自然对数，σ_i为i指标监测数据均值，c分别取c₁＝0，

c_n＝1；

模糊综合评测数学模型F₁为：

式中：f(y_ij)(i＝1,2,…n,j＝1,2,…n)为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标的隶属程度；

S72、将(U,V,F₁)构成一个三元体，U为因素集，结合步骤S4中的综合权重W、光伏配电网承载力的综合评判H和模糊综合评分G，得到光伏配电网承载力优劣评语；

其中，光伏配电网承载力的综合评判H：

H_j＝[H_i(V₁) H_i(V₂)…H_i(V_n)]

式中：H_i(V_j)(j＝1,2,…n)为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标的隶属度；

模糊综合评分G：

式中：H_i(V_k)(k＝1,2,…5)为第i个监测点中隶属度比较大得指标，V_k为第k个等级区间的中值，G_i为第i个监测点的模糊综合评分；

将模糊综合评分G与光伏配电网承载力的五级模糊评语集V区间对应，最终得到光伏配电网承载力的优劣评语。

一种光伏配电网承载力评估装置，包括：

指标模块，用于建立光伏配电网承载力评估指标体系；

主观权重模块，用于计算评估指标的主观权重；

客观权重模块，用于计算评估指标的客观权重；

综合权重模块，用于结合主观权重和客观权重，计算指标综合权重；

因素集模块，用于根据光伏配电网承载力评估指标建立因素集；

评语集模块，用于将光伏配电网承载力划分，建立评语集；

评估模块，用于结合综合权重、因素集以及评语集，通过模糊综合分析法求出综合评分，得到光伏配电网承载力优劣评语。

本发明在工作中，首先，选取光伏配电网承载力的评估指标，运用改进的层次分析法求取主观权重、改进的熵权法求客观权重；然后，采用线性加权法并结合当前光伏配电网现状组合成综合权重来确定指标综合权重，以弥补单一赋权带来的不足；最后，采用模糊综合分析法求出综合评分，根据隶属度理论和因素集合构成评判矩阵，在通过结合指标综合权重得到单个监测点承载力的评估结果。

本发明能够有效获得各个指标主、客观权重，评价结果更为客观，且通过综合权重能够直观的体现出光伏配电网承载力指标对实际运行的影响，有助于采取对应措施提升光伏渗透率。根据光伏配电网系统特性选取承载力评估指标，克服分布式光伏接入所导致的传统配电网运行评估方法存在的困难，对分布式光伏配电网承载力评估方法进行研究，高效准确，更加符合实际需求。

附图说明

图1是本发明的流程示意图；

图2是本发明中光伏配电网承载力评估指标的体系图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式,进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。

一种光伏配电网承载力评估方法提出多种求权重的方法进行结合，避免了单一算法的偶然性，如图1-2所示，包括如下步骤：

S1、确定光伏配电网承载力评估的因素：监测主要变电站光伏接口处母线节点承载力，选取光伏配电网承载力的评估指标；

(1)电压偏差

电压偏差是是衡量电力系统正常运行与否的主要指标。分布式光伏的接入对配电网电压有一定的抬升作用，接入容量越大，抬升效果越明显。当接入容量达到一定值时，将引起电压越限，为了保证电网的安全运行，应保证电压偏差在标准范围之内。电压偏差ΔU的计算公式如下：

式中：U为实际电压；U_N为标称电压。本发明所研究线路为10kV线路，故ΔU最大允许值U_N为的±7％。

(2)反向负载率

随着分布式光伏建设规模的迅速增大，光伏的接入改变了传统配电网潮流只有单方向流动的模式，有可能出现潮流逆流从而导致从低电压等级向高电压等级电网流经输变电设备的输送功率与设备运行限值的比值升高，

其计算公式如下：

式中：λ为反向负载率；P_D为分布式光伏出力；P_L为同时刻等效用电负荷。Se为变压器或线路实际运行限值。如下表反向负载率评估等级。

反向负载率λ％	含义
		λ≤0	可完全就地消纳，无电网反送潮流
0＜λ≤80％	电网反送潮流不超过设备限额的80％
		λ＞80％	电网运行存在风险

(3)三相不平衡

分布式光伏接入会对配电网电压三相不平衡产生一定的影响。所以主要研究光伏接入对三相不平衡中负序电压不平衡度的影响，其公式如下所示：

式中：

为电压三相不平衡度；U₁为电压正序分量均方根值；U₂为电压负序分量均方根值。

电力系统中公共连接点的电压三相不平衡度允许值为2％，连接于公共连接点的用户的电压三相不平衡度允许值为1.3％。

(4)变压器容量

光伏发电系统接入容量超过本配电台区变压器额定容量25％时，公用电网配电变压器低压侧应配置低压总开关，并在配电变压器低压侧母线处装设反孤岛装置。

(5)短路容量

分布式电源并网后，会向短路点提供短路电流，当分布式电源容量达到一定程度时，会使过流保护装置不能正确动作。短路容量是在馈线发生三相短路时，最大运行方式下(最小阻抗时)计算的短路电流乘以短路点电压，取视在功率值，反映馈线对故障的应对能力。若使电网能够安全切除故障点，保证其余负荷正常供电，短路容量应小于馈线断路器断流容量。

(6)负荷转换比率

发生故障，断路器断开后，将对端线路作为备用恢复电源，通过改变运行方式，恢复的最大负荷与发生故障损失的负荷之比定义为负荷的转供能力比率。

(7)净负荷最大允许波动率

净负荷最大允许波动率反映了配电网自身调节能力，即爬坡能力。净负荷最大允许波动率越大，越能适应负荷的波动，配电网的灵活适应性越高。

S2、计算评估指标的主观权重θ；主观权重通过改进的层次分析法计算获得，根据对光伏配电网承载力的评估指标在实际应用中的重要性程度进行评估量化，结合算术平均法、几何平均法、特征值法综合求取主观权重，避免单一方法求取主观权重的偶然性

S3、计算评估指标的客观权重ω；客观权重ω通过熵权法计算获得，对光伏配电网承载力评估数据矩阵X进行平方极差法处理得到评估指标矩阵Y，求各个评价对象对在各指标下的比重P_ij；通过求取光伏配电网承载力评估指标的信息熵来计算每个光伏配电网承载力评估指标的信息熵权重ω_j，得到评估指标客观权重ω；具体为：

ω＝[ω₁ ω₂…ω_n]

式中：n为光伏配电网承载力评估指标个数；m为监测点的个数；x_ij为第i个评价对象的第j个光伏配电网承载力评估指标的实测值；y_ij为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标平方极差法数据值；

第i个评价对象的第j个光伏配电网承载力评估指标开方极差法数据值y_ij具体为；

各个评价对象对在各指标下的比重P_ij为：

光伏配电网承载力评估指标的信息熵权重ω_j：

式中：max(x_j)，min(x_j)分别为第j个光伏配电网承载力评估指标不同监测点的最大与最小值，P_ij为第i个监测点在第j个光伏配电网承载力评估指标下的比重。ω_j为第j个光伏配电网承载力评估指标的客观权重。

S4、计算指标综合权重W：采用线性加权法并结合当前光伏配电网现状组合成综合权重来确定指标综合权重，以弥补单一赋权带来的不足；

S5、根据光伏配电网承载力评估指标建立代表综合评测的多种因素的因素集U；

S6、建立多种决断构成的评判集合：-将光伏配电网承载力划分为5个不同的等级，构成五级模糊评语集V：V＝{V₁(80-90)(承载力优)，V₂(60-80)(承载力良)，V₃(40-60)(承载力中)，V₄(20-40)(承载力可)，V₅(0-20)(承载力差)}。

S7、模糊综合分析法求出综合评分：由步骤S3获得评估指标矩阵Y以及步骤S5建立的评语集V,采用高斯隶属函数f(y)，计算得到模糊综合评测数学模型F₁；将(U,V,F₁)构成一个三元体，结合S4获得综合权重W和得到光伏配电网承载力的综合评判H和模糊综合评分G，得到光伏配电网承载力优劣评语。

步骤S1的评价评估指标将从3个维度7个指标，3个维度因素集合B_i＝{B₁(电能质量指标)，B₂(安全性指标)，B₃灵活性指标}，7个指标因素集合B_ij＝{B₁₁(电压偏差)，B₁₂(反向负载率)，B₁₃(三相不平衡)，B₂₁(变压器容量)，B₂₂(短路容量)，B₃₁(负荷转化功率)，B₃₂(净负荷最大允许波动率)}；其中i为维度层，j为指标层。

步骤S2包括以下步骤：

S21、建立判断矩阵A：

对光伏配电网承载力评估指标的重要性根据多位专家意见采用APH1-9标度法两两比较进行赋值，形成一个指标与指标间的同阶比较矩阵,

式中，n为承载能力评估指标个数，a_ij表示指标i对指标j的重要程度。

S22、计算主观权重：为了避免单个计算方法求取主观权重的偶然性，所以对判断矩阵A采用算术平均法、几何平均法和特征值法三中不同的计算方法计算权重，再求平均权重作为主观权重θ。

θ＝[θ₁ θ₂…θ_n]

At＝λ_maxt

式中：A为判断矩阵，θ_i表示承载力在指标i的主观权重，λ_max为判断矩阵的最大特征值，t为最大特征值的特征向量。

S23、一致性检验，人们的决策矩阵不一定相同，检验一致性是必要步骤之一，当满足一致性比率CR＜0.1时,判断矩阵的检验通过，判断矩阵通过是计算出的权重有意义的前提，否则所得出的结果将不能完全说明指标的真实权重，具体计算公式：

(n为判断矩阵的阶数)

式中：λ_max为判断矩阵的最大特征值；

RI为平均随机一致性指标如下表

如果没有通过一致性检验，重新修改判断矩阵A，并重复S21-S23。再次进行检验，直到达到一致性检验通过为止。

步骤S4中，指标综合权重W为：

式中：θ为主观权重，ω为客观权重，W_j为光第j伏配电网承载力评估指标的综合权重。

步骤S5中，建立代表综合评测的多种因素的因素集，是由指标层中的承载力指标构成的集合U:

U＝{B₁₁ B₁₂ B₁₃ B₂₁ B₂₂ B₃₁ B₃₂}

综上选取电压偏差、反向负载率、三相不平衡、变压器容量、短路容量、负荷转换比率、净负荷最大允许波动率七项作为光伏配电网承载力评估指标，这七项光伏配电网承载力评估指标构成因素集U。

步骤S7中，所述高斯隶属函数f(y)具体为：

式中：y为光伏配电网承载力评估指标平方极差法数据值，e为自然对数，σ_i为i指标监测数据均值，c分别取c₁＝0，

c_n＝1。

模糊综合评测数学模型F₁具体为：

式中：f(y_ij)(i＝1,2,…n,j＝1,2,…n)为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标的隶属程度。

光伏配电网承载力的综合评判H₁

H_j＝[H_i(V₁) H_i(V₂)…H_i(V_n)]

式中：H_i(V_j)(j＝1,2,…n)为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标的隶属度。

模糊综合评分G：将每个监测点中n个隶属度按照大小进行排序，目的是从光伏配电网承载力评估指标中选取5个隶属度的指标。

式中：H_i(V_k)(k＝1,2,…5)为第i个监测点中隶属度比较大得指标，V_k为第k个等级区间的中值，G_i为第i个监测点的模糊综合评分。

将模糊综合评分G与光伏配电网承载力的五级模糊评语集V区间对应，最终得到光伏配电网承载力的优劣评语。

本发明能够有效获得各个指标主、客观权重，评价结果更为客观，且通过综合权重能够直观的体现出光伏配电网承载力指标的影响，有助于采取对应措施提升电网的稳定性和光伏出力的利用率，高效可靠。

需要说明的是，以上内容仅仅说明了本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，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，这些改进和润饰均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立光伏配电网承载力评估指标体系；

S2、计算评估指标的主观权重；

S3、计算评估指标的客观权重；

S4、结合主观权重和客观权重，计算指标综合权重；

S5、根据光伏配电网承载力评估指标建立因素集；

S6、将光伏配电网承载力划分，建立评语集；

S7、结合综合权重、因素集以及评语集，通过模糊综合分析法求出综合评分，得到光伏配电网承载力优劣评语。

2.根据权利要求1所述的一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，步骤S1中的评估指标包括3个维度的7个指标，

其中，3个维度因素集合B_i＝{B₁(电能质量指标)，B₂(安全性指标)，B₃(灵活性指标)}；

7个指标因素集合B_ij＝{B₁₁(电压偏差)，B₁₂(反向负载率)，B₁₃(三相不平衡)，B₂₁(变压器容量)，B₂₂(短路容量)，B₃₁(负荷转化功率)，B₃₂(净负荷最大允许波动率)}；

其中，i为维度层，j为指标层。

3.根据权利要求1所述的一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

S21、建立判断矩阵A：

式中，n为光伏配电网承载能力评估指标个数，a_ij表示指标i对指标j的重要程度；

S22、计算主观权重：对判断矩阵A采用算术平均法、几何平均法和特征值法三中不同的计算方法计算权重，再求平均权重作为主观权重θ：

θ＝[θ₁ θ₂ … θ_n]

At＝λ_maxt

式中：θ_i表示承载力在指标i的主观权重，λ_max为判断矩阵的最大特征值，t为最大特征值的特征向量；

S23、一致性检验，当满足一致性比率CR＜0.1时,判断矩阵的检验通过；

若没有通过一致性检验，重新修改判断矩阵A，并重复S21-S23，直到达到一致性检验通过为止。

4.根据权利要求1所述的一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，步骤S3中，

评估指标的客观权重通过熵权法计算获得，具体包括：

步骤S31、先对光伏配电网承载力评估数据矩阵X进行平方极差法处理得到评估指标矩阵Y，求各个监测点在各个评估指标下的比重P_ij；

其中：

第i个评价对象的第j个光伏配电网承载力评估指标开方极差法数据值y_ij为：

各个评价对象对在各指标下的比重P_ij为：

式中：n为光伏配电网承载力评估指标个数；m为监测点的个数；x_ij为第i个评价对象的第j个光伏配电网承载力评估指标的实测值；y_ij为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标平方极差法数据值；max(x_j)，min(x_j)分别为第j个光伏配电网承载力评估指标不同监测点的最大与最小值；

步骤S32、再通过求取光伏配电网承载力评估指标的信息熵来计算每个光伏配电网承载力评估指标的信息熵权重ω_j，得到评估指标的客观权重ω；

其中：

ω＝[ω₁ ω₂ … ω_n]

式中：P_ij为第i个监测点在第j个光伏配电网承载力评估指标下的比重，ω_j为第j个光伏配电网承载力评估指标的客观权重。

5.根据权利要求4所述的一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，步骤S4中，指标综合权重W为：

式中：θ为主观权重，ω为客观权重，W_j为光第j伏配电网承载力评估指标的综合权重。

6.根据权利要求5所述的一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，步骤S6中，

将光伏配电网承载力划分为5个不同的等级，构成五级模糊评语集V：V＝{V₁(80-90)(承载力优)，V₂(60-80)(承载力良)，V₃(40-60)(承载力中)，V₄(20-40)(承载力可)，V₅(0-20)(承载力差)}。

7.根据权利要求6所述的一种光伏配电网承载力评估方法，其特征在于，步骤S7包括以下步骤：

S71、由步骤S3中的评估指标矩阵Y以及步骤S5中的评语集V，采用高斯隶属函数f(y)，计算得到模糊综合评测数学模型F₁；

其中，高斯隶属函数f(y)为：

式中：y为光伏配电网承载力评估指标平方极差法数据值，e为自然对数，σ_i为i指标监测数据均值，c分别取c₁＝0，

模糊综合评测数学模型F₁为：

式中：f(y_ij)(i＝1,2,…n,j＝1,2,…n)为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标的隶属程度；

S72、将(U,V,F₁)构成一个三元体，U为因素集，结合步骤S4中的综合权重W、光伏配电网承载力的综合评判H和模糊综合评分G，得到光伏配电网承载力优劣评语；

其中，光伏配电网承载力的综合评判H：

H_j＝[H_i(V₁) H_i(V₂) … H_i(V_n)]

式中：H_i(V_j)(j＝1,2,…n)为第i个监测点的第j个光伏配电网承载力评估指标的隶属度；

模糊综合评分G：

式中：H_i(V_k)(k＝1,2,…5)为第i个监测点中隶属度比较大得指标，V_k为第k个等级区间的中值，G_i为第i个监测点的模糊综合评分；

将模糊综合评分G与光伏配电网承载力的五级模糊评语集V区间对应，最终得到光伏配电网承载力的优劣评语。

8.一种光伏配电网承载力评估装置，其特征在于，包括：

指标模块，用于建立光伏配电网承载力评估指标体系；

主观权重模块，用于计算评估指标的主观权重；

客观权重模块，用于计算评估指标的客观权重；

综合权重模块，用于结合主观权重和客观权重，计算指标综合权重；

因素集模块，用于根据光伏配电网承载力评估指标建立因素集；

评语集模块，用于将光伏配电网承载力划分，建立评语集；

评估模块，用于结合综合权重、因素集以及评语集，通过模糊综合分析法求出综合评分，得到光伏配电网承载力优劣评语。

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