[发明专利]一种主动配电网可靠性评估方法在审
申请号: | 201410505389.5 | 申请日: | 2014-09-26 |
公开(公告)号: | CN104217131A | 公开(公告)日: | 2014-12-17 |
发明(设计)人: | 孙建龙;高山;黄俊辉;王海潜;谢珍建;韩海腾;谈健;归三荣;李琥;韩俊 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;江苏省电力公司;江苏省电力公司电力经济技术研究院;东南大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 | 代理人: | 王斌 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 主动 配电网 可靠性 评估 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种主动配电网可靠性评估方法,属于主动配电网技术领域。
背景技术
配电网作为电力系统中的关键环节,在控制及保证用户供电质量等方面起着重要作用。随着各种分布式能源(分布式发电、分布式储能、可控负荷)的渗透,当前出现了负荷增长缓慢、配电网发展空间资源有限、网络规模较难扩展等问题。针对这些日益凸显的问题,2008年国际大电网会议(CIGRE)配电与分布式发电专委会(C6)的C6.11项目组提出了主动配电网的概念。主动配电网的基本定义是:通过使用灵活的网络拓扑结构来管理潮流,以便对局部的分布式能源进行主动控制和主动管理的配电系统。然而由于分布式能源的接入使得传统配电网从辐射式网络变为遍布电源和用户的网络,同时由于光照强度、风速、可控负荷等因素的随机性和间歇性,这类分布式能源接入后给系统带来了很多不确定性,如何在这样的环境下研究出适用于主动配电网的可靠性分析方法将具有重大意义。
在主动配电网中,由于包含了大量的分布式能源,故针对主动配电网的可靠性评估关键之一是对其中分布式能源输出功率的随机性进行较准确的建模。当前对分布式能源输出功率建模的方法主要为模拟法和解析法两类。以蒙特卡洛法为代表的模拟法计算精度最高,但在计算时间方面的消耗却是巨大的,因此在系统规模较大的情况下该方法几乎不适用;但作为一种算法准确度的验证标准,蒙特卡洛方法的作用却是公认的。而以采用快速傅里叶变换和半不变量方法为代表的解析法凭借其较好的理论基础,在计算时可获得较高的效率,但由于对研究对象模型的简化引入了较大的误差。另一方面,主动配电网本质上是利用先进的信息、通信以及电力电子技术对规模化接入分布式能源的配电网实施主动管理,故针对主动配电网的可靠性评估中也需要考虑其主动控制协调性的特点。
作为近似法的多点估计法由于其对随机量的分布类型没有限制且计算效率上较模拟法有极大提高,故成为了一种工程领域内关于可靠性评估的实用方法。在现有关于电网可靠性评估的研究中,还是以Hong[Hong HP.An efficient point estimate method for probabilistic analysis[J].Reliability Engineering and System Safety,1998,59(3):261-267]提出的两点或三点形式为主,文献[芦晶晶,赵渊,赵勇帅,谢开贵.含分布式电源配电网可靠性评估的点估计法[J].电网技术,2013,37(8):2250-2257]正是采用Hong的点估计法对含分布式电源的配电网进行可靠性评估。然而随着分布式电源的多点接入以及分布式电源出力和负荷分布的离散度增强,该类点估计法对于可靠性评估的计算精度会出现较大下降。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足,提供一种主动配电网可靠性评估方法,该方法基于Rosenblatt变换和Gauss-Hermite积分技术进行主动配电网可靠性评估参数估计点的选取,并充分考虑到了主动配电网中分布式能源出力的随机性以及主动协调性,可有效提高主动配电网可靠性评估的效率及准确性。
本发明的主动配电网可靠性评估方法,包括以下步骤:
步骤A、构建所述主动配电网的网络结构模型以及分布式能源出力与负荷的关系模型;
步骤B、根据分布式能源出力与负荷的关系模型,利用多点估计法计算各负荷点的可靠性评估指标;具体如下:
步骤B1、将计算各负荷点的可靠性评估指标所需的m个可靠性评估参数表示为随机变量集合X(x1,x2,…,xm),并获取X的分布信息,进而将各负荷点的可靠性评估指标Z表征为与X(x1,x2,…,xm)的函数关系,即Z=F(x1,x2,…,xm);
步骤B2、通过选取高斯-厄米特(Gauss-Hermite)积分点及其相应的权重系数得到在独立标准正态空间中的m×n个所述随机变量的估计点ui,j和相应的权重系数pi,j,其中,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n,n为多点估计法中每个随机变量的估计点个数;
步骤B3、由Rosenblatt反变换得到ui,j在原始随机变量空间上的映射xi,j;
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