基于马尔科夫链的考虑台风时空特性的电网韧性评估方法技术

技术编号:18942398 阅读:70 留言:0更新日期:2018-09-15 11:27
本发明专利技术公开了一种基于马尔科夫链的考虑台风影响时空特性的电网韧性评估方法,包括:步骤一、基于传统的元件脆弱性曲线,并考虑台风天气对电网影响的时空特性,计算在台风天气下的时变故障率;步骤二、采用抽样方法,根据元件故障率的时变曲线,确定系统中受台风影响元件的可能故障时间和相应的故障概率;步骤三、基于马尔科夫链,根据各元件的可能故障时间及相应的故障概率,计算各元件的可能故障时间所对应的系统状态转移概率矩阵,从而得出各时段下的系统状态概率向量;步骤四、根据各时段下的系统状态概率向量,对各时段系统的可能状态进行韧性水平评价,并应用蒙特卡洛方法对系统的韧性水平进行期望评估。

Evaluation method of power grid toughness based on Markov chain and considering the temporal and spatial characteristics of Typhoon

The invention discloses a power grid toughness evaluation method based on Markov chain, which considers the temporal and spatial characteristics of typhoon impact. The method comprises the following steps: (1) calculating the time-varying fault rate under typhoon weather based on the traditional component vulnerability curve and considering the temporal and spatial characteristics of typhoon weather impact on power grid; and (2) adopting sampling method; According to the time-varying curve of the component failure rate, the possible fault time and the corresponding failure probability of the components affected by typhoon in the system are determined. Matrix, then get the system state probability vector in each period; Step 4, according to the system state probability vector in each period, evaluate the possible state of the system in each period, and use Monte Carlo method to evaluate the system's toughness level.

【技术实现步骤摘要】
基于马尔科夫链的考虑台风时空特性的电网韧性评估方法
本专利技术属于电力系统分析领域,尤其涉及一种电网韧性评估方法。
技术介绍
电力系统在正常运行条件下,需要对预想事故集满足相应的安全可靠准则。现代电力系统一般能够满足相应的可靠性指标。然而,当遇到极端天气时,电力系统却显得极为脆弱。究其原因就在于,电力系统的可靠性一般关注的是经常发生的、对电网影响较小的事故,而极端天气发生的概率往往很低,对电网造成的影响却极为严重。目前用韧性衡量电力系统的这种准备应对并适应不断改变条件的能力以及承受扰动并从中快速恢复的能力。对电力系统的韧性进行评估,可以得知电力系统承受自然威胁的能力,以便及时采取适当的韧性提升措施,减少灾害来临时对电网造成的威胁。韧性评估存在于极端天气对系统产生影响的整个过程中,而处于系统中不同位置的元件,在不同时刻所经历的极端天气强度均是不同的,因此元件故障率的变化是受台风影响的具有时空特性的曲线。针对实时变化的故障率,系统在不同时刻也可能会有不同的状态,在韧性评估时需要综合计及系统状态发生改变的各可能时间和对应阶段存在的各种状态,以分析各个可能阶段系统的韧性水平。综上所述,建立基于马尔科夫链的考虑台风影响时空特性的韧性评估方法,反映电力系统在台风天气影响的整个过程中的韧性水平,是亟待解决的实际问题,具有良好的理论价值和应用价值。
技术实现思路
针对台风天气对于系统影响的时空特性所带来的元件时变故障率和台风天气对系统元件产生影响的整个过程中的韧性评估问题,本专利技术提供一种基于马尔科夫链的考虑台风时空特性的电网韧性评估方法。为了解决上述技术问题,本专利技术提出的一种基于马尔科夫链的考虑台风时空特性的电网韧性评估方法,包括以下步骤:步骤一、基于传统的元件脆弱性曲线,并考虑台风天气对电网影响的时空特性,计算受台风影响的元件在台风天气下的时变故障率;步骤二、根据步骤一得到的时变故障率绘制出时变曲线,并采用抽样方法确定受台风影响元件的可能故障时间和相应的故障率;步骤三、基于马尔科夫链,根据各元件的可能故障时间及相应的故障率,计算各元件的可能故障时间所对应的系统状态转移概率矩阵,从而得出各时段下的系统状态概率向量;步骤四、根据各时段下的系统状态概率向量,对各时段系统的可能状态进行韧性水平评价,并应用蒙特卡洛方法对系统的韧性水平进行期望评估,最终得到系统可满足的期望负荷量百分比。进一步讲,步骤一的具体内容包括:步骤1)根据元件的脆弱性曲线建立元件故障率与台风强度的关系模型:式(1)中,p为元件故障率,v为台风风速,vmax为元件可以承受的最大台风风速,vmin表示台风风速大于此风速时,元件的故障率开始大于元件在正常运行时的故障率;步骤2)不同地理位置的元件在不同时刻所经历的台风强度为:v=v(t)(2)式(2)中,v(t)表示不同元件在不同时间经历的台风风速,由公式(1)和(2)可得,元件的时变故障率为:p=p_time(t)(3)步骤二的具体内容包括:设系统中受台风影响的元件按照受台风影响的先后顺序依次为元件1,元件2,…,元件i,…,元件m,其总数为m个;其中,元件i的故障率随时间的变化曲线为:pi=p_timei(t)t∈(ts,te)(4)式(4)中,ts和te分别为元件i受影响的起止时间;在ts至te时间内对于元件i进行故障时刻抽样:在元件i的受影响时间内,即ts至te,首先,产生随机时间t,并产生与t对应的0-1之间的随机数r;t时刻元件i对应的故障率为pi,t,如果r<pi,t,那么元件i可能在此时刻故障,且故障率为pi,t;如果r>pi,t,则再次产生新的随机数,并进行相同的比较,直到产生相应的故障时刻和故障率。步骤三的具体内容包括:步骤1)记元件1,2,…,m的抽样时间分别为T1′,T2′,…,T′m,对所述抽样时间按照前后顺序重新排列为T1,T2,…,Tm,同时按重新排序的对应顺序调整各元件的顺序;步骤2)不考虑故障时刻,计入所有元件抽样得到的故障率,按照下述方法求解得到状态转移概率矩阵P:记元件的状态转移率矩阵为:式(5)中,λ为元件故障率;设系统中受影响的元件数为m,定义系统的状态s是由每个元件的状态组成的m维数组,数组中各元件的状态仍然用0和1表示;系统的所有状态集合为S,s∈S;状态集合S中共包含2m个状态;设系统的状态转移矩阵为P,且状态x,y∈S,其元素P[x,y]表示状态x向状态y转移的概率,则P[x,y]的计算公式有下述三种情形之一:(1)当状态x和状态y对应的m维数组存在两个或两个以上不同元素时:P[x,y]=0(6)(2)当状态x和状态y对应的m维数组有一个元素相异时:式(7)中,i表示元件编号,Tixy表示状态x和状态y对应的m维数组中,元件i由状态x向状态y转移的概率;(3)当状态x和状态y对应的m维数组没有元素相异时,即状态x向自身转移时:步骤3)通过对状态转移概率矩阵P进行如下修改得到Ti时刻的状态转移概率矩阵PTi,(1)对于PTi的非对角元素,即不同状态间的转换概率:当状态x向状态y转移时,若数组中存在元件i的状态由0变为1,即由正常运行状态变为故障状态,且数组中其余位置元素不变,则元素PTi[x,y]=P[x,y];位于矩阵PTi第x行的其余元素均置0;(2)对于PTi的对角元素,即状态向自身转换的概率,由此求出Ti时刻的状态转移概率矩阵PTi;步骤4)Ti时刻的状态概率向量为:式(10)中,State0为2m维初始状态概率向量,其元素代表了相应状态的初始概率,STi中各元素代表各状态存在的概率。步骤四的具体内容包括:步骤1)采用蒙特卡洛仿真,在第n次仿真中,共包含m个可能的故障时间,每个可能故障时间Ti下,对应的该时刻状态概率向量为STi;每个故障时间后,系统的期望失负荷量为:RTi=STi×Li=1,2,...,m(11)式(11)中,L为每个系统状态对应的失负荷量,RTi为每个阶段的期望失负荷量;步骤2)对于第n次仿真,其最终期望失负荷量为:Rn=RTmn=1,2,...,N(12)步骤3)蒙特卡洛仿真最终结果为:式(13)中RMC表示系统最终的期望失负荷量;步骤4)系统的最终韧性水平为:式(14)中,R0表示系统受影响的负荷量,RE即为系统可满足的期望负荷量百分比。与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:本专利技术提出一种基于马尔科夫链的考虑台风影响时空特性的电网韧性评估方法,本专利技术方法可以计及在台风对电网产生影响的整个过程中,系统中多个受影响元件的时空特性故障率变化曲线,通过提出的抽样方法,对元件可能的故障时间进行抽样,在元件故障率实时变化的情况下生成系统状态变化的可能时间和相应的系统状态,并基于马尔科夫模型对各状态概率求解,得到大量情景下的系统各阶段期望失负荷量,用于韧性评估,所得结果为系统各可能阶段的失负荷量和多次仿真下的最终期望失负荷量,可以反映各场景下系统各阶段的韧性期望水平和综合的韧性期望水平。附图说明图1元件在台风天气下的脆弱性曲线;图2元件故障时刻随机抽样流程图;图3韧性水平评估流程图;图4IEEE33节点系统及受影响线路示意图;图5元件故障率示意图;图6N=10时不同仿真中各时段的期望失负荷量;图7N=2000时系统的期望失负荷量结果。具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于马尔科夫链的考虑台风时空特性的电网韧性评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤一、基于传统的元件脆弱性曲线,并考虑台风天气对电网影响的时空特性,计算受台风影响的元件在台风天气下的时变故障率;步骤二、根据步骤一得到的时变故障率绘制出时变曲线,并采用抽样方法确定受台风影响元件的可能故障时间和相应的故障率;步骤三、基于马尔科夫链,根据各元件的可能故障时间及相应的故障率,计算各元件的可能故障时间所对应的系统状态转移概率矩阵,从而得出各时段下的系统状态概率向量;步骤四、根据各时段下的系统状态概率向量,对各时段系统的可能状态进行韧性水平评价,并应用蒙特卡洛方法对系统的韧性水平进行期望评估,最终得到系统可满足的期望负荷量百分比。

【技术特征摘要】
1.一种基于马尔科夫链的考虑台风时空特性的电网韧性评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤一、基于传统的元件脆弱性曲线,并考虑台风天气对电网影响的时空特性,计算受台风影响的元件在台风天气下的时变故障率;步骤二、根据步骤一得到的时变故障率绘制出时变曲线,并采用抽样方法确定受台风影响元件的可能故障时间和相应的故障率;步骤三、基于马尔科夫链,根据各元件的可能故障时间及相应的故障率,计算各元件的可能故障时间所对应的系统状态转移概率矩阵,从而得出各时段下的系统状态概率向量;步骤四、根据各时段下的系统状态概率向量,对各时段系统的可能状态进行韧性水平评价,并应用蒙特卡洛方法对系统的韧性水平进行期望评估,最终得到系统可满足的期望负荷量百分比。2.根据权利要求1所述的一种考虑台风影响时空特性的电网韧性评估方法,其中,步骤一的具体内容包括:步骤1)根据元件的脆弱性曲线建立元件故障率与台风强度的关系模型:式(1)中,p为元件故障率,v为台风风速,vmax为元件可以承受的最大台风风速,vmin表示台风风速大于此风速时,元件的故障率开始大于元件在正常运行时的故障率;步骤2)不同地理位置的元件在不同时刻所经历的台风强度为:v=v(t)(2)式(2)中,v(t)表示不同元件在不同时间经历的台风风速,由公式(1)和(2)可得,元件的时变故障率为:p=p_time(t)(3)。3.根据权利要求1所述的一种考虑台风影响时空特性的电网韧性评估方法,其中,步骤二的具体内容包括:设系统中受台风影响的元件按照受台风影响的先后顺序依次为元件1,元件2,…,元件i,…,元件m,其总数为m个;其中,元件i的故障率随时间的变化曲线为:pi=p_timei(t)t∈(ts,te)(4)式(4)中,ts和te分别为元件i受影响的起止时间;在ts至te时间内对于元件i进行故障时刻抽样:在元件i的受影响时间内,即ts至te,首先,产生随机时间t,并产生与t对应的0-1之间的随机数r;t时刻元件i对应的故障率为pi,t,如果r<pi,t,那么元件i可能在此时刻故障,且故障率为pi,t;如果r>pi,t,则再次产生新的随机数,并进行相同的比较,直到产生相应的故障时刻和故障率。4.根据权利要求1所述的一种考虑台风影响时空特性的电网韧性评估方法,其中,步骤三的具体内容包括:步骤1)记元件1,2,…,m的抽样时间分别为T1′,T′2,…,T′m,对所述抽样时间按照前后顺序重新排列为T1,T2,…...

【专利技术属性】
技术研发人员:王魁李媛媛刘建存秦超曾沅闫大威魏联斌李慧罗涛雷铮周进宣文博
申请(专利权)人:国网天津市电力公司国家电网公司天津大学
类型:发明
国别省市:天津,12

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