一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法技术

本发明专利技术涉及一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，包括以下步骤：1)获取配电网元件参数；2)基于所述配电网元件参数建立光伏发电随机模型；3)基于所述光伏发电随机模型，抽样获得分布式电源出力；4)将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，进行潮流计算，得到不同分布式电源出力下的潮流结果；5)根据潮流结果概率分布，计算配电网越限风险指标的值，获得配电网风险评估结果。与现有技术相比，本发明专利技术考虑了分布式光伏发电以及负荷的随机性，能够快速准确的对配电网进行风险评估。

【技术实现步骤摘要】
一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法
本专利技术涉及电网安全性获取技术，尤其是涉及一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法。
技术介绍
电网安全性作为电网对故障等扰动事件的抵御能力的表征，直接反映了电网的坚强程度和对用户的不间断供电能力。含分布式光伏电源的配电网作为整个电网安全运行的重要一环，在取得巨大发展的同时，因为与用户的关系十分密切，其安全运行关系到用户的用电效率和用电质量，因此含分布式电源的配电网在其建设过程中面临着相当大的潜在的风险因素，这点也是不容忽视的。电力故障不仅会使电网的正常运行产生了波动，更会影响到居民的正常用电，甚至干扰公共交通系统的正常运行，对维护社会安定埋下了隐患。综上所述，供电事故产生的潜在隐患是难以预估的，而其覆盖的范畴更是涵盖社会的方方面面。随着电力供应和传输的规模不断扩大，电力系统的配电设施不断多元化和复杂化，其分布范围不断扩大，给配电系统稳定性带来了许多不确定性，进而导致其隐藏的未知风险更加难以预估。与主网形成显著差异的是，配电网直接和用户相连，其直接结果就是一旦配电网负荷点出现故障，会直接影响居民的正常用电，导致发生停电。因此，准确评估配电网的风险，找出薄弱环节加以改进，提高供电安全性，己成为目前函待解决的问题。随着电力结构的日趋完善，含分布式光伏电源的配电网作为新型电力系统的重要组成部分。电网结构复杂，一旦发生停电事故将迅速波及很大范围。配电网的风险评估己成为重要课题。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，包括以下步骤：1)获取配电网元件参数；2)基于所述配电网元件参数建立光伏发电随机模型；3)基于所述光伏发电随机模型，抽样获得分布式电源出力；4)将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，进行潮流计算，得到不同分布式电源出力下的潮流结果；5)根据潮流结果概率分布，计算配电网越限风险指标的值，获得配电网风险评估结果。进一步地，所述配电网元件参数包括变压器参数、线路阻抗、发电机出力和各节点负荷参数。进一步地，所述光伏发电随机模型具体为：式中，α、β为Beta分布形状参数，Γ为Gamma函数，PM为光伏电池的输出功率，PMmax为光伏电池的最大输出功率。进一步地，所述步骤3)中，采用蒙特卡洛法对分布式光伏电源出力进行抽样。进一步地，所述步骤4)中，基于牛顿拉夫逊法进行潮流计算。进一步地，所述步骤4)中，基于负荷随机模型将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，所述负荷随机模型具体为：式中，P、Q分别为负荷有功和负荷无功，μP、分别为负荷有功的期望值和方差，μQ、分别为负荷的期望值和方差。进一步地，所述潮流结果包括各节点电压和支路潮流。进一步地，所述配电网越限风险指标包括电压越限风险指标和支路潮流越限风险指标。进一步地，所述电压越限风险指标具体为：式中，Pr(Vi)分别为配电网节点电压风险上限、下限指标，Sev(Vi)分别为节点电压越上限和越下限的严重度指标。进一步地，所述支路潮流越限风险指标具体为：Rs＝Pr(Sij)Sev(Sij)式中，Pr(Sij)为配电网支路潮流风险指标，Sev(Sij)为支路过载的严重度指标。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：通过考虑分布式光伏发电以及负荷的随机性，构建分布式光伏发电随机模型，结合蒙特卡洛抽样法，能够快速准确地从节点电压与线路潮流两方面对含分布式光伏电源的配电网进行风险评估，对分布式电源的健康有序发展有指导意义。附图说明图1为本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。考虑分布式光伏电源在接入配电网之后，对配电网的节点电压以及支路潮流有一定的影响，要保证分布式光伏电源健康有序的发展，需要对分布式光伏电源对配电网的影响进行量化分析。本专利技术提供一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，该方法首先建立含分布式光伏电源的配电网风险评估模型，然后研究分布式光伏电源的位置与容量对配电网系统的节点电压与支路潮流的影响，从而对含分布式光伏电源的配电网风险进行评估，所述含分布式光伏电源的配电网风险评估模型包括光伏发电随机模型、负荷概率模型、含分布式电源的配电网风险指标以及配电网越限风险指标。如图1所示，该评估方法包括以下步骤：步骤S101，获取配电网元件参数，包括变压器参数、线路阻抗、发电机出力和各节点负荷参数等。步骤S102，基于所述配电网元件参数建立光伏发电随机模型。光伏发电随机模型具体为：式中，α、β为Beta分布形状参数，Γ为Gamma函数，PM为光伏电池的输出功率，PMmax为光伏电池的最大输出功率。对系统中光伏电源，根据在一定时段内的光照强度平均值和方差可以得到其Beta分布，Beta分布形状参数α、β如下：由以上公式求出光照强度的概率分布后，可求出光伏电池的输出功率PM及最大输出功率PMmax：PM＝r·A·η(4)PMmax＝rmax·A·η(5)式中，A为光伏电池的总面积，η为光伏电池的转换效率，r、rmax分别为该段时间内实际光照强度和最大光照强度。步骤S103，基于所述光伏发电随机模型，采用蒙特卡洛法抽样获得分布式电源出力，依据风险评估所需精确度选取适当数量的分布式电源出力。步骤S104，将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，基于牛顿拉夫逊法进行潮流计算，得到不同分布式电源出力下的潮流结果，包括各节点电压和支路潮流。基于负荷随机模型将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，所述负荷随机模型具体为：式中，P、Q分别为负荷有功和负荷无功，μP、分别为负荷有功的期望值和方差，μQ、分别为负荷的期望值和方差。步骤S105，根据潮流结果概率分布，计算配电网越限风险指标的值，获得配电网风险评估结果。所述配电网越限风险指标包括电压越限风险指标和支路潮流越限风险指标。含分布式电源的配电网节点电压风险指标为：式中，Vi表示当前节点i的电压幅值，Vimax和Vimin为节点i所允许的电压幅值的上下限，F(V)表示节点电压的累积分布函数。采用电压偏移量作为风险定义中的严重性后果函数，节点电压越上限和越下限的严重度指标计算公式如下；则电压越限风险指标为：所述含分布式电源的配电网支路潮流风险指标为：Pr(Sij)＝Pr(Sij＞Sijmax)＝1-F(Sijmax)(12)Sij为支路ij的有功潮流，Sijmax为支路ij所允许的有功潮流的上限。支路过载的严重度指标如式所示：支路潮流越限风险指标为：Rs＝Pr(Sij)Sev(Sij)(14)上述方法考虑了分布式光伏发电以及负荷的随机性，能够快速准确的对配电网进行风险评估。以上详细描述了本专利技术的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本专利技术的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本
中技术人员依本专利技术的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取配电网元件参数；2)基于所述配电网元件参数建立光伏发电随机模型；3)基于所述光伏发电随机模型，抽样获得分布式电源出力；4)将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，进行潮流计算，得到不同分布式电源出力下的潮流结果；5)根据潮流结果概率分布，计算配电网越限风险指标的值，获得配电网风险评估结果。

【技术特征摘要】
1.一种含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取配电网元件参数；2)基于所述配电网元件参数建立光伏发电随机模型；3)基于所述光伏发电随机模型，抽样获得分布式电源出力；4)将抽样获得的分布式电源出力作为负的负荷节点，进行潮流计算，得到不同分布式电源出力下的潮流结果；5)根据潮流结果概率分布，计算配电网越限风险指标的值，获得配电网风险评估结果。2.根据权利要求1所述的含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，其特征在于，所述配电网元件参数包括变压器参数、线路阻抗、发电机出力和各节点负荷参数。3.根据权利要求1所述的含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，其特征在于，所述光伏发电随机模型具体为：式中，α、β为Beta分布形状参数，Γ为Gamma函数，PM为光伏电池的输出功率，PMmax为光伏电池的最大输出功率。4.根据权利要求1所述的含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，其特征在于，所述步骤3)中，采用蒙特卡洛法对分布式光伏电源出力进行抽样。5.根据权利要求1所述的含分布式光伏电源的配电网风险评估方法，其特征在于，所述步骤4)中，基于牛顿拉夫逊法进行潮...

【专利技术属性】
技术研发人员：华思明，谭琪明，温兴文，计崔，刁昶，顾嘉斌，舒佳弛，周国发，闵波，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，上海浦海求实电力新技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31