[发明专利]一种光伏系统连锁故障序列辨识方法及系统

说明书

本发明公开了一种光伏系统连锁故障序列辨识方法及系统，根据专家经验选取关键线路为连锁故障序列的初始故障；从局部拓扑结构角度、潮流运行情况和光伏发电影响情况角度构建链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标；根据链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标构建非合作关系的博弈模型，确定链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标的权重，根据权重得到光伏系统的连锁故障序列综合指标，结合初始故障确定结束光伏系统连锁故障序列预测条件，当满足系统发生解列或连锁故障序列达到最大时，完成光伏系统连锁故障序列辨识。本发明通过非合作博弈论建立综合指标，可以更加全面的预测光伏系统的连锁故障序列。

技术领域

本发明属于电力系统安全运行技术领域，具体涉及一种光伏系统连锁故障序列辨识方法及系统。

背景技术

目前，关于连锁故障模拟模型的研究大多针对传统电力系统，考虑光伏发电系统的模型较少。适用于光伏发电系统具有一定的片面性。现有的方法是根据系统结构拓扑特征，通过算法对系统进行分区，其次在线路脆弱性方面构建冲击脆弱性指标和专一脆弱性指标来搜索连锁故障序列；或者在动态潮流方法中加入综合脆弱度指标，形成连锁故障模式搜索方法等。

以上方法均是从系统拓扑结构方面和潮流运行方面构建相应指标来分析电力系统连锁故障序列，所建立的指标未能全面从系统的结构特性、潮流情况和光伏特性进行分析，不能全面准确的进行光伏系统的连锁故障序列搜索。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种光伏系统连锁故障序列辨识方法及系统，通过从局部拓扑结构角度、潮流运行情况角度和光伏发电影响情况角度建立光伏系统的连锁故障序列的辨识指标，讨论光伏系统的连锁故障中间环节的预测。

本发明采用以下技术方案：

本发明一种光伏系统连锁故障序列辨识方法，包括以下步骤：

S1、根据专家经验选取关键线路为连锁故障序列的初始故障；

S2、从局部拓扑结构角度、潮流运行情况和光伏发电影响情况角度构建链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标；

S3、根据步骤S2构建的链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标构建非合作关系的博弈模型，确定链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标的权重G，根据链路预测指标、加权潮流熵指标和光电加权波动熵指标的权重G得到光伏系统的连锁故障序列综合指标K；

S4、根据步骤S1选取的初始故障与步骤S3得到的连锁故障序列综合指标K，确定结束光伏系统连锁故障序列预测条件，当满足系统发生解列或连锁故障序列达到最大时，完成光伏系统连锁故障序列辨识。

具体的，步骤S2中，从局部拓扑结构角度构建评估线路重要性的链路预测指标，通过链路预测指标对含光伏网络中的潜在链路进行预测；

从潮流运行情况出发，考虑断开故障支路后其他线路的潮流转移冲击比率，用支路负载率与支路个数取对数的倒数的乘积对潮流熵函数进行加权，加权后的熵函数模型计及线路平均负载率和支路个数对系统运行状态的影响，再乘以表征线路不同的系数，得到用于表征光伏系统潮流运行情况的加权潮流熵指标；

从光伏发电影响情况角度出发，考虑光电的波动性对系统自组织临界演化水平的影响，对光电汇集母线i处的光电功率波动率进行归一化处理，得到光电加权波动熵指标。

进一步的，链路预测指标S_A(i)为：

其中，A为邻接矩阵，i为节点号，k为列号，σ为可调参数，m为系统中线路支数。

进一步的，加权潮流熵指标F_ki为：