[发明专利]一种计及高铁冲击负荷作用下的电网脆弱线路辨识方法

摘要

一种计及高铁冲击负荷作用下的电网脆弱线路辨识方法，其步骤是：(1)考虑高铁负荷的随机波动特性，利用正态分布和二项分布的组合建立高铁负荷的概率模型，然后在IEEE39节点系统中进行N‑1概率潮流计算；(2)根据N‑1概率潮流计算结果建立电力系统的相关性网络；(3)在相关性网络的基础上采用加权K核分解方法辨识电力系统中的脆弱线路。本发明对高铁负荷进行等效描述，建立的相关性网能兼顾考虑电力系统的拓扑结构特点和运行状态特性，能精确的辨识系统中的脆弱线路。本发明在我国大规模高铁接入电网的背景下，针对其负荷剧烈波动、冲击特性，提出一种以蒙特卡洛模拟为基础的加权K核分解方法，以辨识电网中的脆弱线路。

主权项

1.一种计及高铁冲击负荷作用下的电网脆弱线路辨识方法，其特征在于，首先考虑高铁负荷的随机波动特性，建立高铁负荷的概率模型，然后在IEEE39节点系统中进行N‑1概率潮流计算；根据N‑1概率潮流计算结果建立电力系统的相关性网络；最后，在相关性网络的基础上采用加权K核分解方法辨识电力系统中的脆弱线路；包括如下步骤：步骤1：高铁负荷特性建模首先，根据高铁负荷剧烈波动的特点及其概率密度分布，利用正态分布和二项分布的组合建立了高铁负荷的概率模型，如式(1)；式中，f(x)表示高铁负荷的概率密度，x表示高铁负荷取值，p表示高铁负荷为零时的概率，μ表示高铁负荷的均值，σ表示高铁负荷的方差；在生成高铁负荷模拟数据时按以下两个步骤进行，随机变量每次取值相互独立；Step1：先在0～1之间产生一个随机数R，若R＜p，则高铁负荷值X＝0，结束；否则转入步骤2；Step2：随机取一个服从数学期望为μ，方差为σ²的正态分布值作为高铁负荷值，若X＝0，则舍弃本次取值，转入步骤1，否则结束；步骤2：计算考虑高铁负荷特性的N‑1蒙特卡洛概率潮流结合高铁负荷的概率模型，以IEEE39作为分析对象，将其中的几个关键负荷替换成高铁负荷；然后利用蒙特卡洛模拟法对系统进行5000次N‑1概率潮流计算，得到5000组支路有功功率值，再利用概率统计方法求出其数学期望；步骤3：根据支路功率耦合关系构建电力系统的相关性网络为了兼顾考虑电网的拓扑结构特点及系统运行的状态特性，建立了电力系统的相关性网络；该相关性网络的建立以步骤1中N‑1概率潮流计算为基础，以原电网中的输电线路为节点，以该线路开断后引起的其他线路的潮流增加为边权构建了一个新的网络，称该网络为原电力系统的相关性网络；步骤4：利用加权K核分解法辨识脆弱线路步骤3中建立的相关性网络是双向加权网络，对传统的K核分解进行改进，在加权K核分解中，节点移除时只减去该节点对邻接节点的关联强度，保留邻接节点对该节点的影响；从加权度最小的节点开始逐层分解，得到相关性网络中各节点的K核值；由于网络边缘的节点仍然可能呈现高聚积现象，即高K核值，小影响力；故利用节点及其邻接节点及次邻接节点的K核值来提高识别精度，即式中，Ks_d(i)为节点i的深度K核值，反映节点i的影响力；Ks(i)为节点i的K核值；i_j表示节点i的邻接节点集中第j个节点，Ω_i为节点i的邻接节点集；表示节点i_j的第k个邻接节点，表示节点i_j的邻接节点集，m₀表示节点i的K核值权重，m₁表示节点i的邻接节点K核值之和的权重，m₂表示节点i的次邻接节点K核值之和的权重，且m₀+m₁+m₂＝1；显然，Ks_d的值越大，对应的输电线路越脆弱；以IEEE‑39节点系统作为算例进行分析，计算节点系统拓扑结构中每条线路的加权K核值，对线路按照加权K核值的大小进行降序排序，从而确定系统的关键线路。