一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法技术方案

本发明专利技术提供了一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法，通过建立配电网光储联合系统接入点薄弱性指数演化系统的时间序列，构建时间序列测量数据的m维相空间，对测量数据进行相空间重构后的蚁群粒子群算法处理，进而进行配电网光储联合系统接入点薄弱性指数计算，得到配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测值。该方法能够根据监测参数对配电网光储联合系统接入点薄弱性指数进行预测计算，根据计算结果实时地对光储联合发电系统及配电网进行控制，能够有效避免配电网系统因光储接入带来的电压等问题，显著提高配电网电力系统在光储联合系统接入后的可靠性与经济性。

Prediction method of weakness index of access point of optical storage combined system in distribution network

The present invention provides a prediction method for distribution network with optical storage system access point vulnerability index, through the establishment of distribution network with optical storage system access point weak index time series evolution system, construction of m dimensional time series measurement data of phase space, phase space reconstruction after ant colony particle swarm algorithm processing of measurement data then, the distribution network with optical storage system access point vulnerability index calculation, get the distribution network optical storage system access point combined with weak predictive value index. The method according to the monitoring parameters of the optical storage system combined with distribution network access point weak index were calculated, according to the calculation results of real-time optical power generation system with distribution network and control, can effectively avoid the distribution network system for optical storage access brings problems such as voltage, improve the power system of the distribution network reliability and the economic system after the combined optical storage access.

【技术实现步骤摘要】
一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法
本专利技术属于配电网
，特别涉及一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法。
技术介绍
配电网电力系统中分布式光伏发电设备和储能设备组成了一个复杂的系统，如何根据分布式光储系统及配电网运行特点进行配电网光储联合系统接入点薄弱性的预测评估，使每个光储联合发电系统及其所接入的配电网能够安全、稳定、高效运行，以往配电网薄弱节点计算方法的特点是忽略分布式光伏及光伏储能与配电网间的相互作用关系，由区域电网或光储联合发电系统内各个系统独立进行薄弱性分析，不能有效利用电网和分布式光伏发电运行数据资源，评估准确度和光伏利用效率不高。有鉴于此，本专利技术提供一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法，以满足实际应用需要。
技术实现思路
本专利技术的目的是：为克服现有技术的不足，本专利技术提供一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法，从而获得配电网光储联合系统接入点薄弱性指数。本专利技术所采用的技术方案是：一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立配电网光储联合系统接入点薄弱性指数演化系统的时间序本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立配电网光储联合系统接入点薄弱性指数演化系统的时间序列：在固定时间间隔对接入点有功、接入点无功、接入点电压、辐照强度、温度进行测量，接入点电压变化率测量值与接入点无功变化率测量值之差除以配电网电压变化率最大值与配电网无功变化率最大值之差作为配电网光储联合系统接入点薄弱性指数，即：

【技术特征摘要】
1.一种配电网光储联合系统接入点薄弱性指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立配电网光储联合系统接入点薄弱性指数演化系统的时间序列：在固定时间间隔对接入点有功、接入点无功、接入点电压、辐照强度、温度进行测量，接入点电压变化率测量值与接入点无功变化率测量值之差除以配电网电压变化率最大值与配电网无功变化率最大值之差作为配电网光储联合系统接入点薄弱性指数，即：则，在一系列时刻tpc1,tpc2,...,tpcn，n为自然数，n＝1,2,…，得到接入点有功ppc，接入点无功qpc，接入点电压upc，辐照强度spc，温度Tpc的测量数据序列：步骤2：构建测量数据序列的m维相空间：设测量数据的时间序列为{pci}，其中i＝1,2,...,5n，并利用此特征量构造一组m维向量：XPCi＝ψ(pci,pci-τ,...,pci-(m-1)τ)，(2)其中，τ为延迟时间，m为嵌入维数；步骤3：相空间重构后的蚁群粒子群算法处理：步骤3.1：建立带有惩罚因子和约束函数的目标函数：ypc＝minfmb(pcxi)+gcf(pcxi)+rys(pcxi)(3)其中，式中pcxi为优化变量，fmb(pcxi)为目标函数，gcf(pcxi)为目标函数的惩罚因子，rys(pcxi)为目标函数约束项，ypc为待求的配电网光储...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨立滨，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网青海省电力公司，国网青海省电力公司电力科学研究院，沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11