包含风电场的电力系统可靠性评估方法技术方案

本发明专利技术提供一种包含风电场的电力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：参数初始化；风电场建模；采用相关随机变量模拟技术抽取风电场状态，并转换成二进制状态序列，再同抽取到的发电机、线路元件的二进制状态序列组合，构成了系统的二进制状态；对系统状态进行十进制编码、识别并合并相同的系统状态；对存储的不同系统状态进行并行计算；汇总并行计算结果、统计系统可靠性指标。通过将系统状态用十进制数进行标记，能够快速识别出相同的系统抽样状态、减少了待评估的系统状态总数；在此基础上再结合并行计算，提高了系统可靠性的评估速度。

【技术实现步骤摘要】
包含风电场的电力系统可靠性评估方法
本专利技术涉及一种包含风电场的电力系统可靠性评估方法。
技术介绍
电力系统可靠性评估是指在计入各种不确定性因素的情况下对系统的充裕度或安全性进行分析计算，包含元件停运模型、系统状态选择、系统状态评估和系统指标计算等方面的内容。电力系统可靠性评估方法主要分为两大类：解析法和蒙特卡洛方法，其中蒙特卡洛方法进一步分为非序贯和序贯蒙特卡洛方法。解析法通过建立系统的可靠性数学模型，通过数值计算方法获得系统的各项指标。蒙特卡洛模拟法则通过在计算机上模拟系统实际情况，按照对此模拟过程进行若干时间的观察，用统计的方法得到可靠性的指标。解析法计算结果可信度高、但计算量随系统规模的增大呈指数增长，因此一般只适合于网络规模较小而网络结构较强的系统。现代电力系统规模不断扩大、网络结构越来越复杂，同时风力发电、光伏发电等间歇性能源开始逐步规模化地接入电网，系统面临着更多不确定性和相关性等问题，因此现代电力系统多采用蒙特卡洛方法进行可靠性评估。在同样的精度要求下，非序贯蒙特卡洛法的计算时间远小于序贯蒙特卡洛法的计算时间，因此在不需要计算频率和持续时间指标的场合，宜优先采用非序贯蒙特卡洛方法。采用非序贯蒙特卡洛方法进行包含风电场的电力系统可靠性评估时，通常将风电场等值成一个具有多个出力状态的发电机组。现有文献主要从风电场可靠性建模、风电场风速相关性对电力系统可靠性的影响等角度开展研究，较少文献从包含风电场的电力系统可靠性评估的非序贯蒙特卡洛方法的计算效率的角度进行研究。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种包含风电场的电力系统可靠性评估方法，在对所有抽取到的系统状态进行相同状态合并处理之后采用并行计算，加速了电力系统可靠性评估的速度，用于快速评估包含风电场的电力系统可靠性，解决现有技术中存在的未有从包含风电场的电力系统可靠性评估的非序贯蒙特卡洛方法的计算效率的角度进行研究的问题。本专利技术的技术解决方案是：一种包含风电场的电力系统可靠性评估方法，包括以下步骤：步骤1，参数初始化；步骤2，根据各个风电场风速的历史小时序列数据，计算各个风电场风速分布的威布尔分布参数和风电场之间风速的相关系数；步骤3，根据步骤2得到的威布尔分布参数和风电场之间风速的相关系数，模拟产生具有相关性的各个风电场风速序列；步骤4，根据步骤3模拟得到的各个风电场小时风速，结合风电机组的风速-功率特性曲线和风电机组的强迫停运率，模拟各个风电场的时序出力；步骤5，根据模拟所得的各个风电场的时序出力，计算各风电场出力之间的相关系数RP；步骤6，根据模拟所得的各个风电场的时序出力，采用线性划分或聚类的方法将各个风电场等值成具有neq个出力状态的模型；步骤7，抽样生成NS个系统状态，并对其中相同的系统状态进行合并，存储不同的系统状态，每个系统状态需要存储的信息包含系统状态的十进制编号、系统状态的二进制编码序列和该系统状态出现的次数；步骤8，对步骤7中存储的不同的系统状态进行并行计算；假设步骤7中存储的不同系统状态的数目为NS2个，计算资源有m个，则将NS2/m个不同的系统状态分别平均分配给各个计算资源进行系统状态分析；步骤9，对各个计算资源获得的系统状态分析结果进行汇总，得到系统可靠性指标。进一步地，步骤3中，模拟产生相关的风电场风速的方法为Nataf变换法或基于Copula函数的随机变量模拟方法。进一步地，步骤7具体包含如下步骤：步骤7-1，初始化抽样数ns＝0；步骤7-2，抽样数ns＝ns+1；步骤7-3，模拟产生服从[0，1]均匀分布的、且满足相关系数关系RP的n个随机数，将所产生的n个随机数同各个风电场的多状态出力模型相比较，从而抽取各个风电场的出力状态；步骤7-4，模拟产生服从[0，1]均匀分布的、相互独立的ng个随机数，将这些随机数分别同系统中传统发电机的强迫停运率相比较，从而抽取各台发电机的运行状态；步骤7-5，模拟产生服从[0，1]均匀分布的、相互独立的nl个随机数，将这些随机数分别同系统中输电线路的强迫停运率相比较，从而抽取各条输电线路的运行状态；步骤7-6，将抽取到的各个风电场、各台发电机、各条线路的状态组合成系统状态，并对系统状态进行二进制编码；步骤7-7，将表示系统状态的二进制字符串转化成等值的十进制数值，作为该系统状态的编号；步骤7-8，将步骤7-7所得的系统状态编号与历史的抽样生成的系统状态编号进行比较，通过比较来判断步骤7-6得到的系统状态是否存储过；倘若步骤7-7所得的系统状态编号与某个历史抽样生成系统状态的编号相等，则只需要将与步骤7-6得到的系统状态相同的历史系统状态的状态出现次数加1；否则，则需要存储步骤7-6得到的系统状态，并将此抽样到的系统状态出现的次数记为1；步骤7-9，判断系统抽样次数是否达到预定的抽样次数，若ns<NS，则转入步骤7-2；否则，转入步骤8。进一步地，步骤7-6具体的编码方式为：步骤7-6-1，先确定用于表示风电场状态的二进制的位数，假设风电场的等值状态数为neq，则风电场的出力状态用nw个二进制位数来表示，其中为向上取整运算；步骤7-6-2，将每个风电场的出力状态用nw个二进制字符来表示；步骤7-6-3，每台发电机和每条线路的运行状态用一个二进制字符表示，其中“1”表示正常状态，对于发电机表示发电机的出力为额定容量，“0”表示故障状态；步骤7-6-4，将一个系统状态用一个二进制字符串编码表示，该字符串的长度为n×nw+ng+nl位；其中二进制字符串的第1～nw位表示第1个风电场的出力状态，第nw+1～2nw位表示第2个风电场的出力状态，…，第(k-1)×nw+1～k×nw位表示第k个风电场的出力状态，…，第(n-1)×nw+1～n×nw位表示第n个风电场的出力状态；第n×nw+1～n×nw+ng位表示ng台顺序编号的发电机的运行状态；第n×nw+ng+1～n×nw+ng+nl位表示nl条顺序编号的线路的运行状态。进一步地，步骤7-3中，模拟产生服从[0,1]均匀分布的、且满足相关系数关系RP的n个随机数的方法为Nataf变换法或基于Copula函数的随机模拟法。进一步地，步骤7-3中，抽取各个风电场的出力的具体做法是：假定第i个，i＝1，2,...,n，风电场处于第k，k＝1,2,……,neq，个出力状态的概率是Pi,k，模拟产生的第i个随机数为Uwi，如果其中，Pi,j表示第i个风电场处于第j个出力状态的概率，则该风电场处于第k个出力状态。进一步地，假设系统状态i出现的次数为nsi，计算资源计算所得的该状态下的系统负荷削减量为CSi，单位是兆瓦，则系统进行负荷削减的概率为其中系统的期望缺供电量，单位是兆瓦时/年，为本专利技术首先通过模拟相关的风电场风速，结合风电机组的风速-功率特性曲线和强迫停运率模拟了风电场的时序出力，在此基础上计算了各个风电场出力之间的相关系数，并建立了风电场的多状态模型；通过产生具有相关性的随机数抽取了各个风电场的出力、通过产生独立的随机数抽取了系统中传统发电机和线路的状态；通过将各个风电场的状态转换成二进制状态序列，并进一步与发电机、线路的二进制状态序列组合，构成了系统的二进制状态序列；然后，将系统的二进制状态序列转换成相应的十进制数，以此作为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种包含风电场的电力系统可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，参数初始化；步骤2，根据各个风电场风速的历史小时序列数据，计算各个风电场风速分布的威布尔分布参数和风电场之间风速的相关系数；步骤3，根据步骤2得到的威布尔分布参数和风电场之间风速的相关系数，模拟产生具有相关性的各个风电场风速序列；步骤4，根据步骤3模拟得到的各个风电场小时风速，结合风电机组的风速‑功率特性曲线和风电机组的强迫停运率，模拟各个风电场的时序出力；步骤5，根据模拟所得的各个风电场的时序出力，计算各风电场出力之间的相关系数RP；步骤6，根据模拟所得的各个风电场的时序出力，采用线性划分或聚类的方法将各个风电场等值成具有neq个出力状态的模型；步骤7，抽样生成NS个系统状态，并对其中相同的系统状态进行合并，存储不同的系统状态，每个系统状态需要存储的信息包含系统状态的十进制编号、系统状态的二进制编码序列和该系统状态出现的次数；步骤8，对步骤7中存储的不同的系统状态进行并行计算；假设步骤7中存储的不同系统状态的数目为NS2个，计算资源有m个，则将NS2/m个不同的系统状态分别平均分配给各个计算资源进行系统状态分析；步骤9，对各个计算资源获得的系统状态分析结果进行汇总，得到系统可靠性指标。...

【技术特征摘要】
1.一种包含风电场的电力系统可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，参数初始化；步骤2，根据各个风电场风速的历史小时序列数据，计算各个风电场风速分布的威布尔分布参数和风电场之间风速的相关系数；步骤3，根据步骤2得到的威布尔分布参数和风电场之间风速的相关系数，模拟产生具有相关性的各个风电场风速序列；步骤4，根据步骤3模拟得到的各个风电场小时风速，结合风电机组的风速-功率特性曲线和风电机组的强迫停运率，模拟各个风电场的时序出力；步骤5，根据模拟所得的各个风电场的时序出力，计算各风电场出力之间的相关系数RP；步骤6，根据模拟所得的各个风电场的时序出力，采用线性划分或聚类的方法将各个风电场等值成具有neq个出力状态的模型；步骤7，抽样生成NS个系统状态，并对其中相同的系统状态进行合并，存储不同的系统状态，每个系统状态需要存储的信息包含系统状态的十进制编号、系统状态的二进制编码序列和该系统状态出现的次数；具体包含如下步骤：步骤7-1，初始化抽样数ns＝0；步骤7-2，抽样数ns＝ns+1；步骤7-3，模拟产生服从[0，1]均匀分布的、且满足相关系数关系RP的n个随机数，将所产生的n个随机数同各个风电场的多状态出力模型相比较，从而抽取各个风电场的出力状态；步骤7-4，模拟产生服从[0，1]均匀分布的、相互独立的ng个随机数，将这些随机数分别同系统中传统发电机的强迫停运率相比较，从而抽取各台发电机的运行状态；步骤7-5，模拟产生服从[0，1]均匀分布的、相互独立的nl个随机数，将这些随机数分别同系统中输电线路的强迫停运率相比较，从而抽取各条输电线路的运行状态；步骤7-6，将抽取到的各个风电场、各台发电机、各条线路的状态组合成系统状态，并对系统状态进行二进制编码；步骤7-7，将表示系统状态的二进制字符串转化成等值的十进制数值，作为该系统状态的编号；步骤7-8，将步骤7-7所得的系统状态编号与历史的抽样生成的系统状态编号进行比较，通过比较来判断步骤7-6得到的系统状态是否存储过；倘若步骤7-7所得的系统状态编号与某个历史抽样生成系统状态的编号相等，则只需要将与步骤7-6得到的系统状态相同的历史系统状态的状态出现次数加1；否则，则需要存储步骤7-6得到的系统状态，并将此抽样到的系统状态出现的次数记为1；步骤7-9，判断系统抽样次数是否达到预定的抽样次数，若ns<NS，则转入步骤7-2；否则，转入步骤8；步骤8，对步骤7中存储的不同的系统状态进行并行计算；假设步骤7中存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凡，黄正，刘海涛，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32