[发明专利]考虑新能源出力不确定性的在线概率安全监测方法

权利要求书

1.一种考虑新能源出力不确定性的在线概率安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

使用柯西分布描述新能源输入的不确定性；

利用线性化潮流模型建立新能源随机注入与节点电压和支路潮流间的线性关系；

建立描述电网在线概率安全监测的监测指标，计算得到影响电压波动性较大的新能源注入节点；

使用柯西分布描述新能源输入的不确定性具体为：

将可再生能源的预测误差表示为可再生能源出力实际值与预测值之差，其表达式如下：

其中，ε_DG是可再生能源的预测误差，是新能源出力的预测值，P_DG是新能源出力的实际值；

将节点负荷的预测误差表示为节点负荷实际值与预测值之差，其表达式如下：

其中，ε_load是节点负荷的预测误差，是节点负荷的预测值，P_load是节点负荷的实际值；

使用柯西分布拟合可再生能源出力和节点负荷的预测误差数据ε_DG和ε_load的概率分布；一维柯西分布的概率密度函数表达式为：

指x为一维变量；柯西分布的位置参数μ与尺度参数σ通过极大似然估计方法得到；

利用线性化潮流模型建立新能源随机注入与节点电压和支路潮流间的线性关系，具体为：

对于电力系统，将再生能源出力和节点负荷看作电力系统的随机注入x；线性化概率潮流方程如下：

y＝Ax+C

其中，x表示系统的输入随机变量，y表示输出向量，y是系统的输入随机变量x的线性变换，A、C为系数矩阵；

引用DLPF线性化潮流模型，将节点按照节点类型排序，下标R、S、L分别表示Vθ,PV,PQ节点，n_R,n_S,n_L分别表示Vθ,PV,PQ节点的数量；θ_R为Vθ节点的节点对应的电压相角，V_R,V_S为Vθ节点、PV节点对应的电压幅值；节点电压幅值、相角关于节点有功无功的表达式如下：

其中，为由PQ节点组成的节点电压幅值；为按PV、PQ节点的顺序重新排序后的节点电压相角；

其中

其中，P_SG为PV节点的传统发电厂有功出力，P_LG与Q_LG为PQ节点的有功和无功注入；通过节点导纳矩阵Y简化得到；上标“′”表示未考虑支路并联参数，只考虑串联参数；节点导纳矩阵Y＝G+jB，G为节点导纳矩阵的实部，B为节点导纳矩阵的虚部；

为系统节点导纳矩阵对应下标矩阵的实部或虚部；

随机注入x为新能源或负荷的预测误差ε的概率分布和新能源或负荷实际有功功率P的概率分布都是在给定预测值前提下的条件概率分布，从本质上说二者是一致的；且为便于将随机变量与确定量区分，后文将用统一表示随机注入x；令无功与有功满足线性关系：Q＝λ·P，写为矩阵形式即：

其中，Q_LD为PQ节点无功矩阵；为PQ节点有功无功对应线性关系的系数，组合成为(n_S+n_L)×n_L维系数矩阵Λ；

当可再生能源出力和节点负荷变化时，电力系统和调频机组的有功出力将按照出力分配系数α随之改变；因此，P_SG为随机注入的函数且满足以下方程式：

其中，上标“^”表示计划值或预测值，为第m个调频机组出力的计划值，为第w个PV节点、第k个PQ节点的新能源加负荷的有功预测值；上标“～”表示随机注入量，为第w个PV节点、第k个PQ节点的新能源加负荷的有功随机注入量；

P_LG＝0，将写为矩阵形式如下：

其中，为由分配系数α组成的(n_S+n_L)×(n_S+n_L)维矩阵；

通过上述步骤得到有功无功的表达式，并代入得到节点电压幅值、相角表达式，将其写为y＝Ax+C形式如下：

其中，A_V、C_V为电压幅值与随机注入间的系数矩阵；C_θ、A_θ为电压相角与随机注入间的系数矩阵；I为(n_S+n_L)×(n_S+n_L)维单位矩阵；

根据DLPF线性化潮流模型，考虑变压器变比的支路潮流表达式为：

其中，t为变压器变比，g_ij,b_ij为支路ij的电抗与电纳，P_ij，Q_ij为支路ij的有功和无功潮流，其通过建立与随机注入之间的表达式；

当节点i,j均为PQ节点，即i∈L,j∈L时；L表示PQ节点集合，V_i,V_j和θ_i,θ_j均是随机注入的线性函数，因此的表达式写为：

A_ij＝A_gbC_LLVA_V-A_bgC_LLθA_θ

C_ij＝A_gbC_LLVC_V-A_bgC_LLθC_θ

其中，A_ij、C_ij为支路有功无功潮流与随机注入间的系数矩阵；设V_i,V_j在中的位置分别为m,n，θ_i,θ_j在中的位置分别为p,q，则上式中，C_LLV为1×L维行向量，其第m个元素为第n个元素为-1，其余元素均为0；C_LLθ为1×(S+L)维行向量，其第p个元素为第q个元素为-1，其余元素均为0；

建立描述电网在线概率安全监测的监测指标，计算得到影响电压波动性较大的新能源注入节点，具体为：

由于柯西分布具有线性不变性，即对于任意的列向量如果随机向量x～Cauchy(Μ,Σ)，则有a^Tx～Cauchy(a^TΜ,a^TΣa)；即如果已知电力系统随机注入的柯西分布并能够得到运行安全监测指标与随机注入之间的线性关系，则由柯西分布的线性不变性可推知安全监测指标服从的柯西分布，从而通过柯西分布的累积分布函数直接计算得到运行安全监测指标的越限概率值；

已知：

得到：

其中，Μ_P为随机注入拟合的柯西分布的位置参数矩阵，Σ_P为随机注入拟合的柯西分布的尺度参数矩阵；

利用计算得到的节点电压和支路潮流满足的柯西分布，计算电压越限和支路潮流越限风险值；所述的风险值为越限的可能性函数与严重性函数乘积的积分；

节点V_i的电压越上限严重性函数Sev_hv(v_i)与越下限严重性函数Sev_lv(v_i)定义如下：

其中，V_i是节点电压幅值正常运行的上下限值；2m为指数；

当V_i的节点电压等于正常运行的上下限值或V_i时，此时节点电压越线风险为0，随着节点电压幅值越来越偏离正常值，可能性减小，但严重性在增大，风险值为节点电压偏离正常范围的程度与柯西分布概率密度函数乘积的积分；

其中，节点V_i的过电压风险为R_HVi，低电压风险为R_LVi，为高维柯西分布的边缘分布函数，为节点V_i对应的高维柯西分布的边缘分布中的位置参数和尺度参数；

安全运行时支路潮流需满足：

其中，支路的视在功率容量S_ij表示线路的热约束；

对于有随机注入的线路而言，支路潮流过载风险值中包含的严重性函数Sev_ol量化为点(P_ij,Q_ij)到以原点为圆心，半径r＝S_ij的圆的距离的二次方，将其乘以P_ij与Q_ij的联合概率密度函数并积分得到该支路的潮流过载风险值R_OLij：

系统的风险值为各元件风险值的和，由此得到系统过电压风险值R_HVsys、系统低电压风险值R_LVsys、系统潮流越限风险值R_OLsys：

R_HVsys＝∑R_HVi

R_LVsys＝∑R_LVi

R_OLsys＝∑R_OLij

接下来计算影响电压波动性较大的新能源注入节点，以寻找导致节点电压风险值较大的新能源注入节点，为安全监测后的优化控制做准备；

因为节点V_i的柯西分布的边缘分布的尺度参数写为：

其中，为A_V的第i行，将分解为不同随机注入波动性Σ与对应系数的和并忽略节点间的相关性，从而得到：

其中，a_ij为A_Vi的第i行第j个元素，Σ_ij为Σ_p的第i行第j个元素；

节点j的随机注入对节点i的节点电压V_i波动性相对影响指标为：

计算波动性相对影响指标，得到影响电压波动性较大的新能源注入节点。

2.根据权利要求1所述的考虑新能源出力不确定性的在线概率安全监测方法，其特征在于，m＝1。