[发明专利]一种有源配电网电压跌落仿真与评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电压跌落仿真与评估方法，具体涉及一种有源配电网电压跌落仿真与评估方法。

背景技术

电压跌落(Voltage Sag)也称电压暂降或电压骤降，是指供电电压均方根值在短时间内突然下降到额定电压幅值的90％-10％的事件，其典型持续事件为0.5-30周波。电压跌落作为影响用电设备正常安全运行和工业用户正常生产的最主要的电能质量问题，其危害主要包括：

①：影响居民工作、生活的正常用电；

②：电压跌落的影响面广对工业用户造成巨大的经济损失；

③：造成人员伤亡和设备损坏。

随着智能配电网的发展，越来越多的分布式电源(Distribution Generator，DG)接入配电网。当分布式电源接入配电网时会改变配电网的运行状态，使配电网由一个无源网络变为有源网络，将会对配电网相关的电能质量、供电可靠性、安全性、经济性等方面会产生影响。同时越来越多的敏感电力设备接入配电网，电压跌落已成为有源配电网亟待解决的电能质量问题。

电压跌落的评估方法包括实测统计法和随机预估法。实测统计法所需周期长、耗费资金多，而且通过电能质量检测仪来获得的信息具有很大的局限性，因而实测统计法在其研究的时间段内得到的指标可信度不高。随机预估法是将故障出现作为随机概率事件来考虑，通过对已有的故障统计建立系统模型，从理论上计算由于故障而导致的电压跌落，从而有效地检测电压跌落，方便采取有效的抑制电压跌落的措施，从而提高电力系统的可靠性。

随机预估法包括故障点法、临界距离法和蒙特卡洛法。故障点法仅利用几个选定点的特定故障来仿真整个电力系统的特性，而故障是一个随机过程，可能发生在系统的任意处，因此利用几个选定点的特定故障不能仿真整个电力系统潮流特性。临界距离法适用于辐射型网络，不适用于具有网格状供电模式的有源配电网。蒙特卡络法的采样次数与系统的规模无关，并且系统的复杂程度对其影响不大，但是蒙特卡洛法具有静态性、计算效率低、耗时长等缺点。

综上，为了克服现有技术存在的上述缺陷，需要提供一种能够有效、快速确定有源配电网的电压跌落点的仿真与评估方法。

发明内容

为了满足现有技术的需要，本发明提供了一种有源配电网电压跌落仿真与评估方法，所述方法包括下述步骤：

步骤1：用配电网分析软件构建有源配电网模型，计算有源配电网的各节点电压值；

步骤2：用两点估计法抽样获取配电网故障数据和分布式电源容量数据，确定仿真方案；

步骤3：仿真所述仿真模型，计算有源配电网各节点电压跌落幅值的期望值、方差、三阶中心矩、概率密度函数f(ξ)和评估指标SARFI_x指数；

步骤4：通过Monte Carlo法计算有源配电网各节点电压跌落幅值的概率密度函数f(ξ)_MC和评估指标SARFI'_x指数；

步骤5：比较所述概率密度函数f(ξ)与所述概率密度函数f(ξ)_MC，和比较所述SARFI_x指数与SARFI'_x指数，若不满足比较要求，则返回步骤2重新获取所述仿真方案。

优选的，所述步骤2中确定所述仿真方案包括：

步骤2-1：依据所述配电网故障数据和分布式电源容量数据，确定有源配电网的随机变量X_i；并依据每个随机变量X_i的概率密度函数计算每个随机变量X_i的均值μ_i；所述i＝1,2,...,n，n为随机变量矩阵X的维数；

步骤2-2：在一个随机变量X_i的均值μ_i两侧分别确定一个取值点，将两个所述取值点的值x_i,k作为仿真方案第i个估计点的值，其他所述随机变量的值设为每个随机变量对应的均值μ_i，k＝1,2；

所述估计点x_i,k的位置系数为

所述估计点x_i,k的权重系数为

其中，所述λ_i,k为随机变量X_i标准化后的k阶中心矩，所述λ_i,k＝E[(X_i-μ_i)^k]/(σ_i)^k；