[发明专利]一种配电网安全运行管控方法在审

专利信息
申请号: 201710320668.8 申请日: 2017-05-09
公开(公告)号: CN107169644A 公开(公告)日: 2017-09-15
发明(设计)人: 李理;陈果累;谯石 申请(专利权)人: 四川金信石信息技术有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 北京天奇智新知识产权代理有限公司11340 代理人: 杨春
地址: 610041 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 配电网 安全 运行 方法
【说明书】:

所属技术领域

发明涉及输配电领域,具体涉及一种配电网安全运行管控方法。

背景技术

智能配电网是电网的重要组成部分,随着近年来用户对电能质量的要求日益提高,配电网整体性能的提高己经成为电力行业可持续和健康发展的重要内容。配电网的故障是影响电能质量和供电可靠性的重要因素,只有保证了配电网的安全稳定运行,才能够保证整个电网的安全可靠运行。因此,非常有必要开展更多的配电网安全防御领域的工作,对配电网的风险评估方法进行研究,通过对配电网进行风险评估,能够及时、全面地找到配电网的脆弱点和薄弱区域,进而提出防御和改进措施,有效地抑制事故的发生和扩大。

随着新能源并网容量的迅速增大,出力的不确定性对电力系统的影响也越来越大。为此,有必要考虑新能源出力不确定性,对电网运行进行风险评估,提前掌握电网运行存在的风险,及时采取措施抵御风险,以保证电网运行安全。

光伏发电作为新能源中最具有经济发展前景的一种发电形式,逐渐受到各国的重视并得到广泛的开发和利用。然而随着大规模光伏接入电网,其随机性、间歇性和扰动性等特性给电力系统安全运行带来很大挑战,常常引起线路过载、电压越限等事故的发生。对线路过载等进行风险控制可以达到减小系统风险的目的,对电力系统安全稳定与运行具有非常重要的现实意义。

发明内容

本发明提供一种配电网安全运行管控方法,该方法通过获取配电网设备的当前运行数据以及健康运行过程中历史运行数据,构建故障概率模型,可快速确定配电网运行风险;当配电网存在运行风险时,该方法可将运行状态和样本库中的样本进行快速比对,若样本库中存在与目标状态相同或相似的样本,借鉴样本的控制策略快速生成目标状态的控制策略;本发明与现有技术相比,具有复杂性低、评估效率高,控制策略准确,执行快速等优点。

为了实现上述目的,本发明提供一种配电网安全运行管控方法,该方法包括如下步骤:

S1.采集配电网设备的运行数据;

S2.对所述运行数据进行处理;

S3.根据处理后的运行数据对配电网的运行状态进行评估;

S4.根据评估结果,确定配单网的运行策略;

S5.实施上述运行策略,确保配电网安全运行。

优选的,所述运行数据包括配电网设备运行参数和环境参数,在所述步骤S1中,包括如下子步骤:

S11.获取所述配电网设备的运行参数和环境参数的历史变化范围;

S12获取所述配电网设备的当前运行参数和环境参数。

优选的,在所述步骤S11中,在获取所述配电网设备的运行参数和环境参数的历史变化范围之前,获取所述设备的运行参数和环境参数的历史数据。

优选的,在所述步骤S2中,包括如下步骤:对所述历史数据进行筛选,以获取正常工作状态下的设备的运行参数和环境参数的历史数据;根据筛选后的历史数据,获取所述设备的运行参数和环境参数的历史变化范围。

优选的,在所述步骤S3中,根据配电网的运行数据对配电网进行运行状态和风险评估,若评估结果表明配电网现处于非优状态或风险状态。

优选的,在所述步骤S4中,包括如下步骤:

将接收到的评估结果与样本库内已有样本进行比对,分析样本库内是否存在相同或相似评估结果,得到分析结果;

根据所述分析结果,生成相应的控制策略,并对控制策略进行可行性校验。

优选的,在所述步骤S5中,根据所述校验后的控制策略,把相应的控制指令下发给相关设备,完成控制策略的实施,所述相关设备包括有载调压变压器、无功补偿设备、有源滤波设备和连络开关。

优选的,所述配电网设备运行参数包括电源容量、负荷变化、有功无功变化、谐波含量,所述环境参数包括气象数据。

优选的,在所述步骤S3中,根据所述运行参数和环境参数确定故障概率,具体包括如下步骤:

用于根据所述的运行参数和环境参数建立故障概率模型,所述的故障概率模型包括比例参数以及曲率参数;

根据所述运行参数和环境参数的历史数据求解所述的比例参数以及曲率参数;

将所述的比例参数以及曲率参数带入所述的故障概率模型,得到故障概率。

优选的,从所述历史数据中确定出各个状态的实际持续时间;根据所述的实际持续时间确定各个状态在标准时间轴上的期望状态持续时间;根据所述的实际持续时间、期望状态持续时间确定曲率参数;根据所述的曲率参数确定比例参数。

优选的,所述的故障概率模型为:

λ(S,t)=K(t)e-C(t)S

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