CN116777264A - 考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法及评估系统 - Google Patents

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CN116777264A CN202310588384.2A CN202310588384A CN116777264A CN 116777264 A CN116777264 A CN 116777264A CN 202310588384 A CN202310588384 A CN 202310588384A CN 116777264 A CN116777264 A CN 116777264A
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王晓冰
王健
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Abstract

本申请公开了一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法及评估系统，包括：获取多种气象数据和配电网运行数据；根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；根据所述各类自然灾害事件下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标。本申请提供的方法至少解决了极端自然灾害下配电网对自身韧性评估准确性低的技术问题。

Description

考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法及评估系统
技术领域
本申请涉及供配电技术领域，具体而言，涉及一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法及评估系统。
背景技术
随着越来越多的分布式电源、电动汽车、直流配用电、交直流混合配电网、电池储能等大规模接入配电网；同时配电网中的敏感负荷、重要负荷、非线性负荷越来越多，传统交流配电网面临线路损耗大、供电走廊紧张、以及电压瞬时跌落、电压波动、电网谐波、三相不平衡等一系列问题愈演愈烈。传统配电网已不能满足社会的需要，配电网逐步从传统的无源、交流、被动的配电网逐渐演变为有源、交直流、主动的新型配电网。
传统的配电网可靠性评估方法已无法应对新型配电网扰动的影响。
发明内容
本申请实施例提供了一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法及评估系统，以至少解决极端自然灾害下配电网对自身韧性评估准确性低的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法，包括：获取多种气象数据和配电网运行数据；根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，所述多个维度的配电网韧性指标用于评估所述配电网的韧性。
可选地，根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，包括：分别确定所述配电网中各部件参数变化的过程中，所述配电网的运行情况信息；根据所述配电网的运行情况信息确定多个维度的配电网韧性指标，所述多个维度的配电网韧性指标至少包括：配电网的网架结构类、负荷变化类、储能类、设备使用类和电源管理类，其中，所述配电网的网架结构类用于反映配电网的电能输出情况，所述负荷变化类用于反映配电网的负荷情况，所述储能类用于反映配电网的储能情况，所述设备使用类用于反映配电网的设备使用情况，所述电源管理类用于反映配电网中分布式电源的使用情况。
可选地，所述根据所述配电网的运行情况信息确定多个维度的配电网韧性指标，包括：根据极端灾害事件的发生时刻将所述多个维度的配电网韧性指标中子指标的获取时段划分为三个阶段，包括：自然灾害事件发生前的第一阶段、极端灾害事件发生过程中的第二阶段和自然灾害事件发生后的第三阶段；分别根据所述三个阶段配电网的运行情况信息确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标中的子指标。
可选地，所述分别根据所述三个阶段配电网的运行情况信息确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标中的子指标，包括：确定所述第一阶段中多个维度的配电网韧性指标中的第一指标，其中，所述第一指标包括：所述配电网的网架结构类中的电压合格率和三相电压不平衡度、所述负荷变化类中的重要负荷分布均衡情况、所述储能类中的储能在配电网中的占比，所述设备使用类中的设备冗余占比和电源管理类中的分布式电源分布信息和分布式电源在配电网中的占比；确定所述第二阶段中多个维度的配电网韧性指标中的第二指标，其中，所述第二指标包括：所述配电网的网架结构类中的交直流重构开关动作次数，所述负荷变化类中的切负荷经济损失，所述储能类中的储能可调控在整个储能中的占比，所述设备使用类中的设备使用在整个配电网中设备中的占比，所述电源管理类中的分布式电源可调控在整个配电网分布式电源中的占比；确定所述第三阶段中多个维度的配电网韧性指标中的第三指标，其中，所述第三指标包括：所述配电网的网架结构类中的电压稳定性，所述负荷变化类中的重要负荷恢复量，所述储能类中的储能使用比例，所述设备使用类中的设备故障率和部件维修数量，所述电源管理类中的分布式电源使用比例。
可选地，在确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标中的子指标之后，所述方法还包括：根据预先确定的权重为所述多个维度的配电网韧性指标赋予权重；根据赋予权重后的所述多个维度的配电网韧性指标确定配电网的调整方案，并根据所述调整方案对所述配电网进行调整。
可选地，在根据所述调整方案对所述配电网进行调整之后，所述方法还包括：确定所述调整方案对应的目标类型自然灾难事件，组成训练数据集；将所述训练数据集输入预先确定的初始模型中，进行训练，得到训练完成的配电网韧性调整模型；采用所述配电网韧性调整模型输出不同类型的自然灾难事件对应的多种调整方案，以对所述配电网进行调整。
可选地，在根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征之后，所述方法还包括：根据所述物理特征构建所述各类自然灾害事件对应的物理模型，以采用所述物理模型确定所述配电网中各部件参数的变化情况。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种考虑储能的新型配电网韧性评估系统，包括：数据采集模块、数据分析模块、指标构建模块，所述数据采集模块用于采集多种气象数据和配电网运行数据；所述数据分析模块用于根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；所述指标构建模块用于根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，所述多个维度的配电网韧性指标用于评估所述配电网的韧性。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质中存储有程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行上述考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。
在本申请实施例中，采用获取多种气象数据和配电网运行数据；根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标的方式，通过根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标的方式实现了根据各类自然灾害事件精准确定评估指标的技术效果，进而解决了相关技术中解决极端自然灾害下配电网对自身可靠性评价准确性低的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种用于考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
图2是根据本申请的一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法流程示意图；
图3是根据本申请实施例的一种考虑储能的新型配电网韧性指标示意图；
图4是根据本申请实施例的一种考虑储能的新型配电网韧性评估系统结构示意图；
图5是根据本申请实施例的另一种基考虑储能的新型配电网韧性评估系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，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。
本申请实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为BUS总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
在上述运行环境下，本申请实施例还提供了一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法，如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S202，获取多种气象数据和配电网运行数据；
步骤S204，根据多种气象数据和配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于物理特征下配电网中各部件参数的变化情况，确定各类自然灾害事件下，配电网中各部件参数的变化情况；
步骤S206，根据各类自然灾害事件下配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，多个维度的配电网韧性指标用于评估所述配电网的韧性。
通过上述步骤，通过根据各类自然灾害事件下，配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标的方式实现了根据各类自然灾害事件精准确定评估指标的技术效果，进而解决了相关技术中解决极端自然灾害下配电网对自身可靠性评价准确性低的技术问题。
需要进行说明的是，基于分布式储能的新型配电网是一种配备有分布式储能电源的主动式配电网，在基于分布式储能的新型配电网中，包含有源配电系统、交直流配电系统的主动新型配电网。
为克服相关技术中存在的不足，本申请提出考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法，对新型配电网的韧性进行综合评估，从新型配电网的网架结构、负荷变化、储能角度、设备使用和分布式电源管理等多角度出发，构建新型配电网在灾难发生前、灾难发生中和灾难发生后的动态和静态的多维度韧性指标。提升新型配电网韧性，以便新型配电网更好应对极端自然灾害等不利事件。
在步骤S202中，多种气象数据和配电网运行数据包括但不限于：气象数据、极端自然灾害的气象数据和新型配电网的运行数据、分布式能源分布数据、运行潮流数据、电压等数据。
在步骤S204中，可以对各类自然灾害事件进行物理建模，通过建立的物理模型来表征各类自然灾害事件的物理特征，在一种可选的方式中，可以通过建立的物理模型来分析各类自然灾害事件下，对配电网中各部件参数的影响，例如：配电网的线路、杆塔、变电站等。在本申请的一些事实例中，可以通过建立模型刻画新型配电网线路和部件参数随极端自然灾害事件的变化情况。
在步骤S206中，可以先根据所述各类自然灾害事件下所述配电网中各部件参数发生变化的过程中，配电网的电能配送能力，再根据自然灾害下，配电网的电能配送能力确定多个维度的配电网韧性指标。
在本申请的一些实施例中，确定多个维度的配电网韧性指标可以通过以下方式实现：分别确定所述配电网中各部件参数变化的过程中，所述配电网的运行情况信息；根据所述配电网的运行情况信息确定多个维度的配电网韧性指标类别，所述多个维度的配电网韧性指标类别至少包括：配电网的网架结构类、负荷变化类、储能类、设备使用类和电源管理类，其中，所述配电网的网架结构类用于反映配电网的电能输出和网架结构变化情况，所述负荷变化类用于反映配电网的负荷情况，所述储能类用于反映配电网的储能情况，所述设备使用类用于反映配电网的设备使用情况，所述电源管理类用于反映配电网中分布式电源的使用情况。
具体地，根据自然灾害事件的发生时刻将所述多个维度的配电网韧性指标类别中的指标的获取时段划分为三个阶段，包括：自然灾害事件发生前的第一阶段、自然灾害事件发生过程中的第二阶段和自然灾害事件发生后的第三阶段；分别根据所述三个阶段配电网的运行情况信息确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的指标。
其中，第一阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的第一指标，包括：所述配电网的网架结构类中的电压合格率和三相电压不平衡度、所述负荷变化类中的重要负荷分布均衡情况、所述储能类中的储能供电在配电网中的占比，所述设备使用类中的设备冗余占比和电源管理类中的分布式电源分布信息和分布式电源在配电网中所有电源的占比；
第二阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的第二指标包括：所述配电网的网架结构类中的交直流重构开关动作次数，所述负荷变化类中的切负荷经济损失，所述储能类中的储能可调控在整个储能中的占比，所述设备使用类中的设备使用在整个配电网中设备中的占比，所述电源管理类中的分布式电源可调控在整个配电网分布式电源中的占比；
第三阶段中多个维度的配电网韧性指标中的第三指标包括：所述配电网的网架结构类中的电压稳定性，所述负荷变化类中的重要负荷恢复量，所述储能类中的储能使用比例，所述设备使用类中的设备故障率和部件维修数量，所述电源管理类中的分布式电源使用比例。
图3示出了配电网的网架结构类、负荷变化类、储能类、设备使用类和电源管理类的多个指标，如图3所示，从配电网的网架结构、负荷变化、储能角度、分布式电源管理等多维度着手，建立基于分布式储能的新型配电网在灾难发生前、中、后三个阶段的动态和静态指标。网架结构维度指标主要包含灾难发生前的新型配电网的电压合格率、三相电压不平衡度等静态指标；灾难发生中的新型配电网中交直流重构开关动作次数的动态指标；灾难发生后的电压稳定的静态指标，还可考虑灾难发生过程中新型配电网的网架拓扑的变化指标等。
负荷变化维度主要包括灾难发生前的重要负荷分布均衡情况的静态指标；灾难发生过程中切负荷的实时经济损失的动态指标；灾难发生后的重要负荷恢复量的静态指标等。储能角度主要包括在灾难发生前储能在新型配电网中占比的静态指标；灾难发生过程中储能实时可调控占比的动态指标；灾难发生后的储能使用比例的静态指标。还可包括储能在灾难发生过程中恢复的重要负荷占比，突出储能在新型配电网韧性提升中的作用。
设备使用维度主要包括灾难发生前的设备冗余占比的静态指标；灾难发生过程中的设备实时使用占比的动态指标；灾难发生后的设备故障率、元件维修等动态指标。分布式电源管理维度主要包括灾难发生前的分布式电源分布及占比的静态指标；灾难发生过程中分布式电源实时调控比的动态指标，灾难发生后的分布式电源使用比例的静态指标。
在确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的指标之后，所述方法还包括：根据预先确定的权重为所述多个维度的配电网韧性指标赋予权重；根据赋予权重后的所述多个维度的配电网韧性指标确定配电网的调整方案，并根据所述调整方案对所述配电网进行调整，其中，权重赋值方法可以是层次分析法、区间层次法、有项二元比较法等主观赋权方法，也可是变异系数法、熵权法等客观赋权方法，还可采用主观赋权法和客观赋权法相结合的方法。确定指标权重赋值的同时通过薄弱环节辨识新型配电网中存在的薄弱环节，进而形成基于分布式储能的新型配电网韧性综合评估建议方案，从而通过紧急预案生产环节生成调整方案。
在根据所述调整方案对所述配电网进行调整之后，所述方法还包括：确定所述调整方案对应的目标类型自然灾难事件，组成训练数据集；将所述训练数据集输入预先确定的初始模型中，进行训练，得到训练完成的配电网韧性调整模型；采用所述配电网韧性调整模型输出不同类型的自然灾难事件对应的多种调整方案，以对所述配电网进行调整。
针对已经发生的历史灾难数据和现有场景数据进行韧性优化学习，提升新型配电网的自身韧性。同时韧性优化学习的数据会被采集，为后续新型配电网减灾减轻经济损失的规划提供经验。
在根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征之后，还需要根据所述物理特征构建所述各类自然灾害事件对应的物理模型，以采用所述物理模型确定所述配电网中各部件参数的变化情况。
本申请实施例还提供了一种考虑储能的新型配电网韧性评估系统，如图4所示，包括：数据采集模块40、数据分析模块42、指标构建模块44，所述数据采集模块40用于采集多种气象数据和配电网运行数据；所述数据分析模块42用于根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；所述指标构建模块44用于根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标。
本申请实施例还提供了一种考虑储能的新型配电网韧性评估系统，如图5所示，包括：数据采集模块、数据分析模块1、数据分析模块2、数据分析模块3、指标构建模块、系统评估方案模块和数据存储及基于分布式储能的新型配电网韧性优化学习模块。数据采集模块、数据分析模块1、数据分析模块2、数据分析模块3、指标构建模块、系统评估方案模块依次连接，数据存储及基于分布式储能的新型配电韧性优化学习模块分别单独与数据采集模块、数据分析模块1、数据分析模块2、数据分析模块3、指标构建模块和系统评估方案模块连接。其中，数据存储及基于分布式储能的新型配电网韧性优化学习模块与数据采集模块双向连接。
所述的数据采集模块主要是对气象信息数据、新型配电网基础数据、分布式电源分布和运行数据、以及数据存储及基于分布式储能的新型配电网韧性优化学习模块的优化学习数据进行采集。
所述的数据分析模块1主要是根据数据采集模块提供的数据，判断发生极端自然灾害类型，对极端自然灾害事件进行物理建模，例如地震场景物理模型、飓风场景模型、洪涝场景物理模型、沙尘暴场景物理模型等。通过建立极端自然灾害物理模型刻画极端自然灾害本身具有的特性和特点。
所述的数据分析模块2主要是建立极端自然灾害事件对新型配电网各线路及元件的影响模型，主要考虑各极端自然灾害事件对新型配电网线路、杆塔、绝缘子等元件的影响，可通过简化的脆弱性曲线和蒙特卡洛随机模拟的方法刻画新型配电网线路和各元件等随极端自然灾害事件发生的参数变化情况和极端自然灾害事件对新型配电网影响的随机性。
所述的数据分析模块3主要是是建立新型配电网运行响应模型，模型可以是新型配电网运行过程中的最小切负荷模型、经济最大化模型和重要负荷恢复模型等。突出新型配电网在运行过程中应对极端自然灾害的响应能力，分析在极端自然灾害发生下的新型配电网运行状态，为更好应对极端自然灾害的发生和减少极端自然灾害发生造成的损失。
所述的指标构建模块主要是建立基于分布式储能的新型配电网的多维韧性指标和新型配电网可靠性评估指标。在建立新型配电网多维韧性指标中主要从新型配电网的多维度出发，同时考虑灾难发生前、中、后三个阶段的动态和静态的多维度韧性指标，并结合分布式储能的评价指标，构建基于分布式储能的新型配电网韧性综合评估指标体系，突出储能在新型配电网韧性提升中的关键作用，为新型配电网韧性提升提供新思路。
所述的系统评估方案模块主要包括指标赋值环节、薄弱环节辨识、系统评估建议环节和紧急预案生产环节。指标赋值环节是对构建基于分布式储能的新型配电网多维韧性指标和新型配电网可靠性评估指标的权重赋值，可通过主客观权重赋值方法对指标进行赋值，薄弱环节辨识对新型配电网中存在的薄弱环节进行辨识，形成基于分布式储能的新型配电网系统评估建议方案，进而生成紧急预案，最大限度防御极端自然灾害对新型配电网造成的影响和损失。
所述的数据存储及基于分布式储能的新型配电网韧性优化学习模块主要是对数据采集模数据分析模块1、数据分析模块2、数据分析模块3、指标构建模块和系统评估方案模块的数据进行存储，同时针对现有数据和极端自然灾害场景进行基于分布式储能的新型配电网韧性优化学习，韧性优化学习的数据与数据采集模块相连，使得新型配电网能够从历史发生的极端自然灾害事件中获取经验，不断提高新型配电网韧性提升能力。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质中存储有程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行上述考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行上述的考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法，其特征在于，包括：
获取多种气象数据和配电网运行数据；
根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；
根据所述各类自然灾害事件下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，所述多个维度的配电网韧性指标用于评估所述配电网的韧性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，包括：
分别确定所述配电网中各部件参数变化的过程中，所述配电网的运行情况信息；
根据所述配电网的运行情况信息确定多个维度的配电网韧性指标，所述多个维度的配电网韧性指标类别至少包括：配电网的网架结构类、负荷变化类、储能类、设备使用类和电源管理类，其中，所述配电网的网架结构用于反映配电网的电能输出和网架结构变化情况，所述负荷变化类用于反映配电网的负荷情况，所述储能类用于反映配电网的储能情况，所述设备使用类用于反映配电网的设备使用情况，所述电源管理类用于反映配电网中分布式电源的使用情况。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述配电网的运行情况信息确定多个维度的配电网韧性指标，包括：
根据极端灾害事件的发生时刻将所述多个维度的配电网韧性指标中多个子指标的获取时段划分为三个阶段，包括：极端灾害事件发生前的第一阶段、极端灾害事件发生过程中的第二阶段和极端灾害事件发生后的第三阶段；
分别根据所述三个阶段配电网的运行情况信息确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别根据所述三个阶段配电网的运行情况信息确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的动静态指标，包括：
确定所述第一阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的第一指标，其中，所述第一指标包括：所述配电网的网架结构类中的电压合格率和三相电压不平衡度、所述负荷变化类中的重要负荷分布均衡情况、所述储能类中的储能在配电网中的占比，所述设备使用类中的设备冗余占比和电源管理类中的分布式电源分布信息和分布式电源在配电网中的占比；
确定所述第二阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的第二指标，其中，所述第二指标包括：所述配电网的网架结构类中的交直流重构开关动作次数，所述负荷变化类中的切负荷经济损失，所述储能类中的储能可调控在整个储能中的占比，所述设备使用类中的设备使用在整个配电网中设备中的占比，所述电源管理类中的分布式电源可调控在整个配电网分布式电源中的占比；
确定所述第三阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的第三指标，其中，所述第三指标包括：所述配电网的网架结构类中的电压稳定性，所述负荷变化类中的重要负荷恢复量，所述储能类中的储能使用比例，所述设备使用类中的设备故障率和部件维修数量，所述电源管理类中的分布式电源使用比例。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述三个阶段中多个维度的配电网韧性指标类别中的指标之后，所述方法还包括：
根据预先确定的权重为所述多个维度的配电网韧性指标赋予权重；
根据赋予权重后的所述多个维度的配电网韧性指标确定配电网的调整方案，并根据所述调整方案对所述配电网进行调整。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述调整方案对所述配电网进行调整之后，所述方法还包括：
确定所述调整方案对应的目标类型自然灾难事件，组成训练数据集；
将所述训练数据集输入预先确定的初始模型中，进行训练，得到训练完成的配电网韧性调整模型；
采用所述配电网韧性调整模型输出不同类型的自然灾难事件对应的多种调整方案，以对所述配电网进行调整。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征之后，所述方法还包括：
根据所述物理特征构建所述各类自然灾害事件对应的物理模型，以采用所述物理模型确定所述配电网中各部件参数的变化情况。
8.一种考虑储能的新型配电网韧性评估系统，其特征在于，包括：
数据采集模块、数据分析模块、指标构建模块，
所述数据采集模块用于采集多种气象数据和配电网运行数据；
所述数据分析模块用于根据所述多种气象数据和所述配电网运行数据确定各类自然灾害事件对应的物理特征，并基于所述物理特征下所述配电网中各部件参数的变化情况，确定所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况；
所述指标构建模块用于根据所述各类自然灾害事件下，所述配电网中各部件参数的变化情况，确定多个维度的配电网韧性指标，所述多个维度的配电网韧性指标用于评估所述配电网的韧性。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质中存储有程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的考虑储能的新型配电网韧性指标的确定方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117335570A (zh) * 2023-10-09 2024-01-02 国网河南省电力公司濮阳供电公司 一种弹性配电网全景信息可视化监测系统及方法

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