一种主动配电网不确定性潮流分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种主动配电网不确定性潮流分析方法及装置，确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量；所述输入变量根据当前配电网的运行参数确定；所述输入变量包括概率性不确定输入变量和可能性不确定输入变量；利用所述模型分别采用无迹变换法和α‑截集法计算概率性不确定潮流、可能性不确定潮流的输出变量；根据所述概率性不确定潮流和可能性不确定潮流的输出变量执行基于D‑S理论的可能性‑概率性联合评估，得到主动配电网不确定性潮流分布。上述方法的提出实现了主动配电网当前或预测期内运行状况的感知，为运行调度提供辅助决策信息。

Method and device for analyzing uncertain power flow of active distribution network

The invention provides an active distribution network power flow uncertainty analysis method and the device to determine the input variables of the active distribution network pre constructed uncertainty flow model; the input variables are determined according to the operating parameters of the current distribution network; the input variables include the probability of uncertain input variables and the possibility of using the uncertain input variables; the models were used to calculate the output variable probability set method of uncertain trend, the trend of the possibility of uncertain unscented transformation method and alpha section; according to the probability of uncertain probability of possibility of executing the joint assessment of D based on S theory and the possibility of uncertain output variable trend trend, active distribution network not the deterministic power flow distribution. The method mentioned above realizes the perception of the operation status of the active distribution network in the current or forecast period, and provides auxiliary decision-making information for the operation dispatching.

【技术实现步骤摘要】
一种主动配电网不确定性潮流分析方法及装置
：本专利技术属于配电网运行
，尤其涉及一种主动配电网不确定性潮流分析方法及装置。
技术介绍
主动配电网(ActiveDistributionNetwork，ADN)的分布式能源呈现种类多、数量大，接入点分散的新特点，并由于主动控制、主动管理的要求，ADN对分布式电源(DistributionGeneration，DG)的消纳能力需进一步提升。而DG的间歇性、波动性给电网带来大量的不确定性因素，这在ADN中表现愈发突出。在不计及网架结构的变化下，ADN的不确定主要来源于负荷、DG、储能等输入变量，其中负荷和不可控DG一般遵循特定的概率分布，而可控DG及储能的使用规律难以获得。常用的不确定潮流求解方法分为概率潮流和模糊潮流两种：概率潮流主要用于求解输入变量概率分布已知的情况；模糊潮流采用可能性理论将不确定输入变量表示为一个服从特定隶属度函数的区间，其输出结果也通常为区间或由区间量化所得的测度指标。然而，在未来态势感知的要求下，急需一种快速、准确的方法进行综合含多种类型不确定输入变量的不确定潮流计算，经过进一步处理从而实现ADN的运行风险辨识。
技术实现思路
为了弥补上述技术空白，本专利技术提供一种主动配电网不确定性潮流分析方法及装置，实现了主动配电网当前或预测期内运行状况的感知，为运行调度提供辅助决策信息。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：一种主动配电网不确定性潮流分析方法，所述方法包括：确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量；所述输入变量根据当前配电网的运行参数确定；所述输入变量包括概率性不确定输入变量和可能性不确定输入变量；利用所述模型分别采用无迹变换法和α-截集法计算概率性不确定潮流、可能性不确定潮流的输出变量；根据所述概率性不确定潮流和可能性不确定潮流的输出变量执行基于D-S理论的可能性-概率性联合评估，得到主动配电网不确定性潮流分布。优选的，所述确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量包括：采集当前配电网运行参数，将其作为预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的初始值；根据负荷的正态概率分布函数、风力发电机的威伯尔分布以及太阳能光伏发电机的β分布，抽样选取概率性不确定输入变量；根据可控DG与储能的梯形隶属度分布，抽样选取可能性不确定输入变量；其中，概率性不确定输入变量，包括负荷、风力发电机出力和太阳能光伏发电机出力；可能性不确定输入变量，包括可控DG和储能。优选的，所述主动配电网不确定性潮流模型包含N个不确定变量Xi,i＝1,...,N；设前k个变量为概率性不确定变量后N-k个变量为可能性不确定变量所述执行基于D-S理论的可能性-概率性联合评估包括：针对概率性不确定输入变量，从主动配电网中抽样获取概率性不确定输入变量的采样值，采用无迹变换法对概率性不确定潮流求解；在所述概率性不确定输入变量为固定值时，则对于可能性不确定输入变量，采用α-截集法对可能性不确定潮流求解；计算输出结果的似真函数和信任函数。优选的，所述采用无迹变换法计算概率性不确定潮流的输出变量包括：确定与概率性不确定输入变量对称的样本点，计算每个样本点的权重系数；将各个样本点代入主动配电网不确定性潮流模型，生成变换后的样本点，并输出随机样本的均值和协方差矩阵。进一步地，通过下式确定2n+1个与概率性不确定输入变量对称的样本点x0,xi,xi+n(i＝1,2,...,n)：x0＝μX式中，n和μX分别为输入变量X的个数和平均值向量；为n维列向量，表示矩阵的第i列元素；W0为样本点x0＝μX的指定权重，即零接点，用于控制其他在X均值附近的点的位置；各样本点x0,xi,xi+n(i＝1,2,...,n)均为n维列向量，PXX为正定矩阵；设PXX＝AAT，通过Cholesky分解获得进一步地，通过下式计算每个样本点的权重系数：W0＝W0式中，Wi为第i个样本点的权值，且所有权值之和满足各样本点的均值和协方差的权值为Wim＝Wic＝Wi；Wim和Wic分别为样本点的均值和协方差的权重。进一步地，通过下式分别输出随机样本的均值μY和协方差矩阵PYY：其中，所述PYY的对角项，即各个待求随机变量的方差，Wi为第i个样本点的权值，且所有权值之和满足Wim和Wic分别为样本点的均值和协方差的权重，yi为变换后的样本点。优选的，采用α-截集法计算可能性不确定潮流的输出变量包括：定义α-截集为可能性输入变量的区间，计算主动配电网不确定性潮流模型f输出的最大值和最小值，将其作为输出变量α-截集的上、下限值，具体计算过程如下：定义事件A＝[αmin,αl,αu,αmax]，则对于全集U下的输入变量X，α-截集的表达式为：其中，和分别为Aα的最低和最高约束，并通过下式计算获得所述输出变量Y的α-截集：式中，αmin为梯形隶属度分布图下部的左拐点，αmax为梯形隶属度分布图下部的右拐点，αl为梯形隶属度分布图上部的左拐点，αu为梯形隶属度分布图上部的右拐点，Yα为输出变量Y的α-截集，和分别为Yα的最低和最高约束，函数sup(x)和inf(x)分别表示给定范围内的上限和下限值，为第i阶可能性输入变量的α-截集，N为阶数，f为主动配电网不确定性潮流模型的函数。进一步地，对于由输出变量构成的输出全集中的每一个子集，通过下式计算可能性测度和必要性测度设输出全集Y中的子集E，则：在获取可能性测度和必要性测度之后，根据可能性测度和必要性测度确定任意子集的似真度Pl(E)和信任度Bel(E)：式中，x表示样本点，Wj为j阶的采样概率，k为采样次数，π为可能性分布，为样本点在输出全集Y中j阶可能性分布。一种主动配电网不确定性潮流分析装置，所述装置包括：确定单元，用于确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量；所述输入变量根据当前配电网的运行参数确定；所述输入变量包括概率性不确定输入变量和可能性不确定输入变量；第一解析单元，用于利用所述模型采用无迹变换法计算概率性不确定潮流的输出变量；第二解析单元，用于利用所述模型采用α-截集法计算可能性不确定潮流的输出变量；评估单元，用于根据所述概率性不确定潮流的输出变量和所述可能性不确定潮流的输出变量执行基于D-S理论的可能性-概率性联合评估，得到主动配电网不确定性潮流分布。与最接近的现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术方案提出一种主动配电网不确定性潮流分析方法及装置，基于虚拟化技术的仿真场景创建方法，构建主动配电网不确定性潮流模型，从而获得主动配电网不确定性潮流模型，场景构建过程中采用了虚拟资源弹性扩展技术，能够解决传统的仿真物理资源与演习规模无法互相适应的缺点，实现了资源的高度利用和业务流程的弹性控制。根据其输入变量类型形成概率性不确定模型和可能性不确定模型，分别采用无迹变换法和α-截集法对概率性不确定和可能性不确定潮流进行求解；其中，无迹变换(UnscentedTransformation,UT)法的使用可以有效克服线性化处理技术中的缺点，编程简单，无需正交变换或Nataf变换即可高效处理随机变量的相关性。此外，在建模过程中综合考虑可能性和概率性双重不确定性输入变量，通过执行基于D-S理论的可能性-概率性联合仿真评估，最终输出仿真结果。从而解决传统不确本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种主动配电网不确定性潮流分析方法，其特征在于，所述方法包括：确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量；所述输入变量根据当前配电网的运行参数确定；所述输入变量包括概率性不确定输入变量和可能性不确定输入变量；利用所述模型分别采用无迹变换法和α‑截集法计算概率性不确定潮流、可能性不确定潮流的输出变量；根据所述概率性不确定潮流和可能性不确定潮流的输出变量执行基于D‑S理论的可能性‑概率性联合评估，得到主动配电网不确定性潮流分布。

【技术特征摘要】
1.一种主动配电网不确定性潮流分析方法，其特征在于，所述方法包括：确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量；所述输入变量根据当前配电网的运行参数确定；所述输入变量包括概率性不确定输入变量和可能性不确定输入变量；利用所述模型分别采用无迹变换法和α-截集法计算概率性不确定潮流、可能性不确定潮流的输出变量；根据所述概率性不确定潮流和可能性不确定潮流的输出变量执行基于D-S理论的可能性-概率性联合评估，得到主动配电网不确定性潮流分布。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的输入变量包括：采集当前配电网运行参数，将其作为预先构建的主动配电网不确定性潮流模型的初始值；根据负荷的正态概率分布函数、风力发电机的威伯尔分布以及太阳能光伏发电机的β分布，抽样选取概率性不确定输入变量；根据可控DG与储能的梯形隶属度分布，抽样选取可能性不确定输入变量；其中，概率性不确定输入变量，包括负荷、风力发电机出力和太阳能光伏发电机出力；可能性不确定输入变量，包括可控DG和储能。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主动配电网不确定性潮流模型包含N个不确定变量Xi,i＝1,...,N；设前k个变量为概率性不确定变量后N-k个变量为可能性不确定变量所述执行基于D-S理论的可能性-概率性联合评估包括：针对概率性不确定输入变量，从主动配电网中抽样获取概率性不确定输入变量的采样值，采用无迹变换法对概率性不确定潮流求解；在所述概率性不确定输入变量为固定值时，则对于可能性不确定输入变量，采用α-截集法对可能性不确定潮流求解；计算输出结果的似真函数和信任函数。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用无迹变换法计算概率性不确定潮流的输出变量包括：确定与概率性不确定输入变量对称的样本点，计算每个样本点的权重系数；将各个样本点代入主动配电网不确定性潮流模型，生成变换后的样本点，并输出随机样本的均值和协方差矩阵。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过下式确定2n+1个与概率性不确定输入变量对称的样本点x0,xi,xi+n(i＝1,2,...,n)：x0＝μX式中，n和μX分别为输入变量X的个数和平均值向量；为n维列向量，表示矩阵的第i列元素；W0为样本点x0＝μX的指定权重，即零接点，用于控制其他在X均值附近的点的位置；各样本点x0,xi,xi+n(i＝1,2,...,n)均为n维列向量，PXX为正定矩阵；设PXX＝AAT，通过Cholesky分解获得6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过下式计算每个样本点的权重系数：W0＝W0式中，Wi为第i个样本点的权值，且所有权值之和满足各样本点的均值和协方差的权值为Wim＝Wic＝Wi；Wim和Wic分别为样本点的均值和协方差的权重。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过下式分别输出随机样本的均值μY和协方差...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲天骄，李晨，赵灿，陈乃仕，董雷，李烨，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京,11