一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限的电力系统静态电压稳定性评估方法技术方案

本发明专利技术具体涉及一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限的电力系统静态电压稳定性评估方法，包括：电网节点注入功率随机化模型建立、QMC采样方法中Sobol序列构建、电力系统静态电压稳定临界状态搜索、静态电压指标评估体系建立。本发明专利技术改善了传统分析方法只能分析单一负荷增长模式下系统静态电压稳定极限的缺陷，可研究同时考虑电动汽车接入电网后的充电特性和负荷的随机波动性对系统静态电压稳定性的影响，搜索电网不同的静态电压失稳状态。运算过程快捷高效、精确；分析结论所得出的电力系统静态电压稳定薄弱区域可作为实际电网运行中重点监控的对象，以便电网运行人员及时采取相应减载措施，避免发生全网电压崩溃事故，工程实用性强。

A method of static voltage stability evaluation for power system considering charging characteristics and load fluctuation limit of electric vehicle

The present invention relates to the evaluation method of static voltage stability considering an electric vehicle charging characteristics and load fluctuation limit of power system comprises a power grid power injection model, QMC random sampling method in Sobol sequence construction, the static voltage stability of power system static voltage critical state search, evaluation index system is established. The invention can improve the defects of the traditional analysis method of static voltage stability limit analysis of single load growth mode, the research considering influence of random fluctuation characteristics and load of electric vehicle charging grid after the system static voltage stability, static voltage instability of different state grid search. The operation process is fast and efficient and accurate; analysis of power system static voltage stability weak area of the conclusion can be used as a key target for monitoring the actual power grid operation, so that the power grid operation personnel to take corresponding measures to avoid reducing the load, the voltage collapse accident, practical engineering.

【技术实现步骤摘要】
一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限的电力系统静态电压稳定性评估方法
本专利技术涉及电力系统主网静态电压稳定性分析
，具体涉及一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限，基于拟蒙特卡洛采样(QMC,Quasi-MonteCarlo)的电压稳定性分析方法。
技术介绍
近年来，全球积极应对二氧化碳大量排放带来的温室效应影响，已逐步减少化石能源在汽车行业内的使用。国内许多城市大量投入电动汽车(EVs，ElectricVehicles)充电设施建设，提倡使用清洁能源。电动汽车接入电网带来的不确定性及传统负荷的随机波动性使电网的运行较以往更易接近其极限状态，随时可能发生因线路传输功率过高导致的全网电压失稳事故。研究新能源接入电网下的负荷波动极限，分析系统的静态电压稳定性对电网运行人员掌握系统运行状况，监控电压薄弱区域，避免电网电压崩溃具有重要意义。目前，大电网静态电压稳定性的分析仍基本局限于以连续潮流法(CPF，ContinuePowerFlow)和直接求解崩溃点法为代表的传统分析方法。这种分析方法的局限性在于：(1)普遍采用确定性潮流模型，所以确定的系统运行极限往往过于保守，很难反映各类不确定因素的影响，如发电机输出功率的扰动等；(2)不能考虑新能源的随机波动性及负荷波动对系统运行极限的影响。在对新能源接入电力系统后其输出功率的随机波动性研究中，概率潮流法在电力系统电压稳定性分析中的应用并不广泛，现有的方法大多数将新能源输出功率设定为不同阶梯数值，基于蒙特卡洛采样(MC，MonteCarlo)模拟新能源出力的不同场景，这种方法只能单独考虑新能源的波动性，无法计及电网中的其他扰动因素；且MC采样方法只适宜于随机变量维度较少的情形，当系统随机变量的维度超过一定数值时，MC方法计算速度很慢，采样精度显著降低。已有文献论证，QMC采样中通过构造低差异化序列，可以保证随机变量维度25以上抽样问题的采样精度。因此，本专利技术的一种基于QMC采样法的电力系统静态电压稳定性分析方法，其扩展性强、计算效率高、仿真精度高、建模方便等特点，具有重要推广应用价值。
技术实现思路
本专利技术中的上述问题主要是通过下述分析流程得以解决的：一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限的电力系统静态电压稳定性评估方法，包括步骤1，电网节点注入功率随机化模型建立：包括发电机节点注入功率、负荷节点功率和电动汽车充电站功率的随机化建模,，具体包括：模型一，发电机功率模型：将所有的发电机节点分为两个大类，即松弛节点和非松弛发电机节点；松弛节点以外的发电机节点输出功率相互独立且服从正态分布，有功功率的概率分布函数为其中，μP是由基础负荷确定的有功出力期望值，σP为标准差，为误差函数的反函数，r为服从均匀分布的随机变量；无功功率的出力表达式与有功功率类似；模型二，电动汽车充电站：电动汽车的充电过程中的电能需求与初始充电状态；电动汽车的初始SOC由日行驶距离D确定，假设日行驶距离服从正态分布，其概率密度函数为其中μ为日行驶距离D的期望值，σ为标准差；考虑到电池单次放电所能行驶的极限距离，D仅在[0,Dlimit]区间内取值；每次充电完成后，电池的SOC达到最大值100％；随着行驶距离D的增长，SOC值成线性关系衰减，在下一个充电周期之前，电池的充电状态可用下式评估：式中，Dlimit的典型取值为128.75km；假设EVs在每天的行驶过程结束以后，仅进行一次充电，而且充电的时间可能分布在一天的任意时刻；EVs单次充电时间ts的概率密度函数服从ts的指数分布，用下式表示：其中，Tμ的取值为1至2h；对于一个接纳能力为Nmax的充电站，设任意时刻到达该充电站充电的电动汽车数量N，其服从期望值为λμ的泊松分布，即以上公式中已求得电动汽车的SOC值和充电时间ts的分布，根据附图1中的EVs充电特性，可以确定单台电动汽车充电功率的概率分布；电动汽车充电站总的功率需求特性为充电站内所有电动汽车的功率需求的和；采用蒙特卡洛抽样方法进行大于5000次抽样，获得的电动汽车充电站功率需求概率分布图及拟合曲线，并根据该曲线所得的概率分布曲线近似服从期望值为μP，标准差为σP的正态分布；模型三，负荷节点功率模型：在确定性潮流计算中，连续潮流算法采用预测校正的方法，通过参数化引入一维或多维校正方程，解决了潮流雅克比矩阵在电压稳定临界点的奇异性问题，使得整个潮流求解过程连续，能够绘制出完整的PV曲线，搜索系统的电压崩溃点，从而建立负荷的随机化模型，具体方法如下：对于一个包含N个节点的系统，任一节点为b(1≤b≤N)；其中负荷节点有M个，各负荷节点组成的集合为L＝[L1,L2,……,LM]，第p(1≤p≤M)个负荷节点的初始负荷为Lp0，采用连续潮流法依次对系统中的负荷节点按单负荷增长方式增加负荷至系统发生电压崩溃，计算得到此时增负荷节点的负荷记为Lp1，负荷增长因子αpm＝Lp1/Lp0，单负荷增长是电网负荷增长方式中较极端的情况；将单负荷增长方式的负荷极限值定为负荷变化范围的上限，同时将电网日最小负荷量θ定为负荷变化范围的下限，将节点p的最小负荷量设为初始负荷的Q％；由于电网负荷波动的随机性，设节点p的负荷增长因子αLp服从[θ,αpm]区间上的均匀分布；步骤2，进行电力系统QMC采样，具体是通过构造Sobol序列，用于随机产生电力系统的运行状态，以便通过概率统计的方法分析电力系统的静态电压稳定性；步骤3，进行电力系统静态电压稳定临界状态搜索，用于逐步比较剔除离临界状态距离较远的运行点，并采用连续潮流法进行校正，获取电力系统临界运行状态的集合；步骤4，建立电力系统静态电压稳定性评估指标体系，用以评估系统的静态电压稳定性，具体包括3个指标：平均崩溃电压、电压越限风险值和节点平均功率增长充裕度，具体是：指标一、当电力系统处于用电高峰时期，由于负荷的波动导致全网发生电压失稳时，率先出现电压越限的负荷节点属于电力系统的静态电压稳定的薄弱区域；通过计算若干系统电压失稳状态下负荷节点的电压临界值，对节点的薄弱程度进行排序，求取节点的平均崩溃电压，计算公式如下：指标二、通过计算若干系统电压失稳状态下负荷节点的电压临界值，对节点的薄弱程度进行排序，求取节点的电压越限风险值，计算公式如下：VVRV＝Ti_collapse/Ts式中，Uicollapse_k为负荷节点i在第k种系统崩溃状态的失稳电压；Ts为搜索到的系统临界状态总数，Ti_collapse为节点i在各负荷节点失稳电压排序中列为电压最低节点的次数；VVRV指标的取值在[0,1]之间，节点该指标值越大，表明电压薄弱程度越高，在全网负荷大幅波动时发生电压越限的风险越大；指标三、系统负荷节点功率增长充裕度在求得大量系统崩溃状态的情况下，计算负荷节点的功率增长充裕度可以使系统运行人员掌握各负荷波动节点功率距离系统临界状态的距离，并及时采取措施，避免全网发生电压失稳事故；定义节点平均功率增长充裕度(Averagepower-increasingadequacy，APIA)指标的计算公式式中，Picollapse_k为节点i在第k中系统崩溃状态下的有功功率，Ps_i为节点i初始有功功率，Ts为系统临界状态总数；该指标可与崩溃电压指标相结合，作为评估系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限的电力系统静态电压稳定性评估方法，其特征在于，包括步骤1，电网节点注入功率随机化模型建立：包括发电机节点注入功率、负荷节点功率和电动汽车充电站功率的随机化建模,，具体包括：模型一，发电机功率模型：将所有的发电机节点分为两个大类，即松弛节点和非松弛发电机节点；松弛节点以外的发电机节点输出功率相互独立且服从正态分布，有功功率的概率分布函数为

【技术特征摘要】
1.一种考虑电动汽车充电特性和负荷波动极限的电力系统静态电压稳定性评估方法，其特征在于，包括步骤1，电网节点注入功率随机化模型建立：包括发电机节点注入功率、负荷节点功率和电动汽车充电站功率的随机化建模,，具体包括：模型一，发电机功率模型：将所有的发电机节点分为两个大类，即松弛节点和非松弛发电机节点；松弛节点以外的发电机节点输出功率相互独立且服从正态分布，有功功率的概率分布函数为其中，μP是由基础负荷确定的有功出力期望值，σP为标准差，为误差函数的反函数，r为服从均匀分布的随机变量；无功功率的出力表达式与有功功率类似；模型二，电动汽车充电站：电动汽车的充电过程中的电能需求与初始充电状态；电动汽车的初始SOC由日行驶距离D确定，假设日行驶距离服从正态分布，其概率密度函数为其中μ为日行驶距离D的期望值，σ为标准差；考虑到电池单次放电所能行驶的极限距离，D仅在[0,Dlimit]区间内取值；每次充电完成后，电池的SOC达到最大值100％；随着行驶距离D的增长，SOC值成线性关系衰减，在下一个充电周期之前，电池的充电状态可用下式评估：式中，Dlimit的典型取值为128.75km；假设EVs在每天的行驶过程结束以后，仅进行一次充电，而且充电的时间可能分布在一天的任意时刻；EVs单次充电时间ts的概率密度函数服从ts的指数分布，用下式表示：其中，Tμ的取值为1至2h；对于一个接纳能力为Nmax的充电站，设任意时刻到达该充电站充电的电动汽车数量N，其服从期望值为λμ的泊松分布，即以上公式中已求得电动汽车的SOC值和充电时间ts的分布，根据附图1中的EVs充电特性，可以确定单台电动汽车充电功率的概率分布；电动汽车充电站总的功率需求特性为充电站内所有电动汽车的功率需求的和；采用蒙特卡洛抽样方法进行大于5000次抽样，获得的电动汽车充电站功率需求概率分布图及拟合曲线，并根据该曲线所得的概率分布曲线近似服从期望值为μP，标准差为σP的正态分布；模型三，负荷节点功率模型：在确定性潮流计算中，连续潮流算法采用预测校正的方法，通过参数化引入一维或多维校正方程，解决了潮流雅克比矩阵在电压稳定临界点的奇异性问题，使得整个潮流求解过程连续，能够绘制出完整的PV曲线，搜索系统的电压崩溃点，从而建立负荷的随机化模型，具体方法如下：对于一个包含N个节点的系统，任一节点为b(1≤b≤N)；其中负荷节点有M个，各负荷节点组成的集合为L＝[L1,L2,……,LM]，第p(1≤p≤M)个负荷节点的初始负荷为Lp0，采用连续潮流法依次对系统中的负荷节点按单负荷增长方式增加负荷至系统发生电压崩溃，计算得到此时增负荷节点的负荷记为Lp1，负荷增长因子αpm＝Lp1/Lp0，单负荷增长是电网负荷增长方式中较极端的情况；将单负荷增长方式的负荷极限值定为负荷变化范围的上限，同时将电网日最小负荷量θ定为负荷变化范围的下限，将节点p的最小负荷量设为初始负荷的Q％；由于电网负荷波动的随机性，设节点p的负荷增长因子αLp服从[θ,αpm]区间上的均匀分布；步骤2，进行电力系统QMC采样，具体是通过构造Sobol序列，用于随机产生电力系统的运行状态，以便通过概率统计的方法分析电力系统的静态电压稳定性；步骤3，进行电力系统静态电压稳定临界状态搜索，用于逐步比较剔除离临界状态距离较远的运行点，并采用连续潮流法进行校正，获取电力系统临界运行状态的集合；步骤4，建立电力系统静态电压稳定性评估指标体系，用以评估系统的静态电压稳定性，具体包括3个指标：平均崩溃电压、电压越限风险值和节点平均功率增长充裕度，具体是：指标一、当电力系统处于用电高峰时期，由于负荷的波动导致全网发生电压失稳时，率先出现电压越限的负荷节点属于电力系统的静态电压稳定的薄弱区域；通过计算若干系统电压失稳状态下负荷节点的电压临界值，对节点的薄弱程度进行排序，求取节点的平均崩溃电压，计算公式如下：指标二、通过计算若干系统电压失稳状态下负荷节点的电压临界值，对节点的薄弱程度进行排序，求取节点的电压越限风险值，计算公式如下：VVRV＝Ti_collapse/Ts式中，Uicollapse_k为负荷节点i在第k种系统崩溃状态的失稳电压；Ts为搜索到的系统临界状态总数，Ti_collapse为节...

【专利技术属性】
技术研发人员：张谦，唐飞，刘涤尘，周仕豪，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42