[发明专利]基于动态概率潮流的智能配电网脆弱性评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种智能配电网运行状态及健康性水平的评估方法，属于电力系统运行分析技术领域。

背景技术

配电网是联系电力负荷与大电网的中间环节，作为集中发电、远距离输电和大电网互联的有益补充，分布式发电技术的推广应用有助于实现智能配电网的安全可靠供电、能源和电力的可持续发展，在紧急情况下利用分布式电源作为支撑能够保证重要用户的持续可靠供电。但是，风力发电和太阳能光伏发电系统出力受到自然环境的影响而具有随机性，小容量分布式电源直接与用户相连构成微电网，然后并入配电网，虽然可以控制微电网接入点的功率，但仍然具有一定的不可预见性，增加了配电网负荷的不确定性，智能配电网的运行风险增加，供电可靠性和供电质量受到影响。

智能配电网抵御扰动引起的风险的能力是其自愈力的具体表现，是诊断智能配电网运行状态和制定控制方案的基础。

电力负荷在一天中通常存在两个波峰、两个波谷，具有一定的规律可循，同时也具有一定的随机性，使得各节点电压、线路功率也具有相同的特征，既有规律可循又具有随机性。由于太阳能光伏发电系统出力的规律性很强，与太阳的光照强度有关，在夜晚为0，早上开始逐渐增大，到中午达到最大值，然后逐渐减少，如果接入此类分布式电源则会加强潮流分布的规律性。对于风力发电系统出力而言，随机性占了主导，规律性表现不明显，因此接入此类分布式电源后增大了各节点电压、线路功率分布变化的随机性特征。

如果各时刻以相同的概率分布来描述各种电量的变化，则会掩盖其中的确定性规律。基于动态随机变量及其概率模型对智能配电网的潮流分布进行分析，能够反映出这种既有规律可循又带有随机性的物理现象。以此对智能配电网的运行状态及其健康性进行评估更能反映智能配电网当前运行状态及其变化趋势，增强控制方案的适应性。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种对智能配电网脆弱性进行评估的方法，基于风险理论，采用动态概率潮流方法进行脆弱性评估，保障智能配电网自愈控制方案始终能够适应负荷及智能配电网运行环境的变化，使得智能配电网能够安全、可靠、经济运行。

技术方案：智能配电网脆弱性评估是根据采集到的运行数据对智能配电网的运行状态和变化趋势进行评估，得出智能配电网的健康性水平，将其作为控制决策的依据。

本发明提供一种基于动态概率潮流的智能配电网脆弱性评估方法，采用基础函数和随机函数形成智能配电网节点注入功率的概率分布，并通过格拉姆-查理Gram-Charlier级数和半不变量计算母线电压和线路功率的概率分布，利用分段函数计算电压、电流、功率对智能配电网产生的危害严重度指标，然后计算输出智能配电网的脆弱性指标。具体步骤如下：

第一步：读取智能配电网的结构参数、实时运行数据和预测数据，对分布式电源出力和负荷的预测数据进行解耦变换生成其动态概率模型；

第二步：基于动态概率模型，通过随机变量的半不变量和格拉姆-查理Gram-Charlier级数计算智能配电网的动态概率潮流分布；

第三步：建立电压、电流、功率对智能配电网危害性评估的分段函数模型，计算其危害严重度指标；

第四步：根据智能配电网的概率潮流分布和电压、功率对智能配电网的危害严重度指标，通过代数运算和积分方法计算并输出智能配电网的脆弱性指标。

所述的对分布式电源出力和负荷的预测数据进行解耦变换生成其动态概率模型的方法为：

1）根据预测数据，采用曲线拟合方法分别计算各风力发电系统的基础值，然后计算预测数据与基础值之间的误差生成风力发电系统出力的动态概率模型；

2）根据预测数据，采用下式分别计算各太阳能光伏发电系统出力的基础值，

式中：为一天内最大太阳光的光照强度；为一天内的日照时间；为时间变量；为日照的开始时间，

然后计算预测数据与基础值之间的误差生成太阳能光伏发电系统出力的动态概率模型； 

3）根据预测数据，采用曲线拟合方法分别计算各负荷功率的基础值，然后计算预测数据与基础值之间的误差生成负荷功率的动态概率模型。

所述的计算智能配电网的动态概率潮流分布的方法为：

1）建立下式所示的动态概率潮流方程组和支路功率方程组；