[发明专利]电力系统稳态可用度非精确概率计算方法

说明书

本发明公开一种电力系统稳态可用度非精确概率计算方法，针对现有技术中根据元件的区间可靠性指标利用区间运算或优化算法来推断电力系统的稳态可用度概率区间计算量大，工程实现非常困难的问题；本申请应用伽玛指数模型对系统状态逗留时间的条件分布进行非精确概率推断，从而得到了状态逗留时间条件期望的区间值；应用电力系统的马尔可夫性，即电力系统的状态逗留时间的条件独立性，在无需计算元件的非精确可靠性指标前提下，直接利用系统的样本数据推导出电力系统稳态可用度的区间的上下界表达式。

技术领域

本发明属于电力规划与可靠性领域，特别涉及应用于电力系统稳态可用度的非精确概率推断技术。

背景技术

电力系统可靠性评估与预测，本质上是对电力系统运行过程中的各种不确定性因素进行分析和预测，不确定性可分为两种：客观不确定性(精确性不确定性)和认知不确定性(非精确不确定性)。电力系统的客观不确定性的研究已经比较成熟，但是电力系统存在认知不确定性：近些年随着新能源、新技术陆续接入电网，刚投入运行的新型元件，缺少甚至可能没有失效统计数据，此时基于大数定律的传统可靠性评估显然不再适用；历史统计数据在有些情况下不是精确值，而是区间值或语言评价，比如：停运时间是4-5个小时、天气情况非常好、好、恶劣等，传统可靠性评估方法无法处理这类数据。

电力系统稳态可用度是电力系统可靠性的重要指标，是进行电力系统长期规划的重要依据。因此，在样本信息不充足的情况下，应用传统方法对电力系统稳态可用度进行评估时，现有的样本信息和完整的概率信息之间的差距会产生非精确性，所以非精确概率是处理非完整概率信息的有效方法。目前已有学者用非精确概率推断的方法推断出电力系统元件的稳态可用度概率区间。若结合区间运算或优化算法，理论上是可以计算出系统的稳态可用度概率区间。但是随着电力系统的规模越来越大，结构越来越复杂，包含的元件越来越多，根据元件的区间可靠性指标利用区间运算或优化算法来推断电力系统的稳态可用度概率区间计算量大，工程实现非常困难。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请提出一种电力系统稳态可用度非精确概率计算方法，结合电力系统的马尔可夫性、基于伽玛指数模型、直接利用系统的样本数据推导出电力系统的稳态可用度概率区间的上下界表达式。

本申请采用的技术方案为：电力系统稳态可用度非精确概率计算方法，包括：

S1、收集数据，并根据收集到的数据获得系统的状态与状态的到达时间；并根据相邻状态的到达时间计算各状态的逗留时间；

S2、将各状态逗留时间按照不同状态进行分类，得到各状态对应的逗留时间样本x₁,x₂,…x_K，记录每个样本的容量N_i(i＝1,2,...K)；

其中，x_i表示状态i对应的样本，i＝1,2,...K；

S3、计算状态i对应样本的样本值之和T_i；

S4、计算各正常状态的权重f_Wi和故障状态的权重f_Fi：

S5、确定参数s的值；

S6、根据N_i、T_i、f_Wi、f_Fi以及s计算电力系统稳态可用度区间的上下界。