一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法技术

本发明专利技术公开了一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法，包括：1获取配电系统原始数据和一段时间内的原始气象数据；2建立分布式电源和储能联合发电系统可靠性模型；3将分布式电源和储能组成的局部网络等效成一个节点，记为PCC节点，利用GO法计算外部元件相对于PCC节点的等效状态模型及参数；4将PCC节点内的负荷分类，设置权重系数，利用改进的粒子群算法求解最优调度方式；5利用蒙特卡洛模拟法计算负荷的可靠性指标。本发明专利技术能够更准确的计算具有不同特性的负荷的可靠性，能够通过优化算法提出能量调度方案提高负荷可靠性。

A method of load reliability evaluation considering load classification and energy scheduling

The invention discloses an evaluation method considering load classification and energy scheduling load reliability include: the original meteorological data distribution system 1 to obtain the original data and a period of time; 2 to establish distributed power and energy storage and power generation system reliability model; local network equivalent 3 distributed power and energy storage components into a node, denoted as PCC nodes, the calculation of external components relative to the equivalent model and parameters of PCC node using GO method; 4 PCC nodes in load classification, weight coefficient setting, scheduling method using particle swarm algorithm to solve the optimal improvement; 5 using Monte Carlo simulation method to calculate the reliability index of the load. The invention can calculate the reliability of the load with different characteristics more accurately, and the energy scheduling scheme can be put forward through the optimization algorithm to improve the load reliability.

【技术实现步骤摘要】
一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法
本专利技术涉及可靠性评估领域，具体涉及考虑负荷权重系数和能量调度的负荷可靠性评估方法。
技术介绍
随着经济的发展，用户对配电网供电质量与可靠性的要求不断提高；将分布式电源、储能装置、控制系统和负荷联系到一起，可在紧急情况下脱离主网运行，以达到稳定的供电目标；分布式电源和储能的接入对负荷的可靠性产生了重要影响，同时也增加了负荷可靠性分析的复杂性；目前国内外对负荷的可靠性做了大量研究，在分布式电源可靠性模型方面主要研究了光伏发电和风力发电；在储能装置可靠性模型方面，主要研究了储能与分布式电源联合发电的可靠性模型；在评估方法上，主要有解析法和蒙特卡洛模拟法，解析法计算精度高且速度快，但当系统复杂时，使用解析法求解有一定的困难；模拟法通过系统随机抽样的方式计算可靠性，适用于复杂系统的可靠性评估，但抽样过程具有随机性，需要通过增加模拟时间来提高精确度。负荷再脱离主网运行期间，为负荷供电的分布式电源和储能系统不能完全满足所有的负荷供电，引入负荷分级机制，对重要负荷优先供电，但是如何进行负荷分级，负荷分级后采取怎样的负荷调度方式，负荷分级后可靠性评估方法如何改进，现有的研究方法并未涉及这些问题；负荷没有充分的利用分布式电源的发电，分布式电源能量过剩，导致配电网即使添加了分布式电源和储能系统，但未能有效的提高负荷可靠性。
技术实现思路
本专利技术是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法，以期能更好将电能分配给负荷，从而达到提高负荷可靠性的目的。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案为：本专利技术一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法的特点是按如下步骤进行：步骤一、获取配电系统原始数据，包括：网络拓扑结构，线路和变压器的故障率、修复时间和计划检修率，开关切换的成功率，分布式电源供电成功率，一段时间内的负荷数据；获取一段时间内的原始气象数据，包括：原始风力数据和原始光照数据；步骤二、建立分布式电源和储能联合发电系统可靠性模型：步骤2.1、将分布式电源和储能组成的局部网络等效成一个节点，记为PCC节点；将一段时间内的原始气象数据分成I个时段，所述I个时段内包含J个小时；步骤2.2、根据所述原始气象数据，应用威布尔分布函数建立如式(1)所示的第i时段的风速概率分布模型f(Vi)，由所述第i时段的风速概率模型f(Vi)，得到第i时段内每个小时的风速，从而获得I个时段的每个小时的风速，记为{v1,v2,…,vj,…,vJ}；1≤j≤J：式(1)中：Vi为任意第i时段的平均风速；ki和ci分别为威布尔分布的两个参数，ki称为第i时段的形状参数，ci称为第i时段的尺度参数；1≤i≤I；步骤2.3、利用式(2)第j个小时的风力发电机输出的有功功率Pw(j)，从而得到J个小时的风力发电机输出的有功功率，记为{Pw(1),Pw(2),…,Pw(j),…,Pw(J)}：式(2)中：Pw(j)为风力发电机第j小时输出功率，vc′-in为风力机发电机切入风速，vr′为风力发电机额定风速，v′c-out为风力发电机切出风速，Pr为风力发电机的额定输出功率；步骤2.4、应用贝塔分布函数建立如式(3)所示的第i时段的光照概率分布模型f(Ri)，由所述第i时段的光照概率模型f(Ri)，得到第i时段内每个小时的光照强度，从而获得I个时段的每个小时的光照强度，记为{r1,r2,…,rj,…,rJ}；式(3)中：Ri为第i时段的光照强度，为第i时段的最大光照强度，Γ为gamma函数，αi、βi为第i时段贝塔分布的第一形状参数和第二形状参数；步骤2.5、利用式(4)获得第j个小时光伏发电机组输出的有功功率Ppv(j)，从而得到J个小时的光伏发电机组输出的有功功率，记为{Ppv(1),Ppv(2),…,Ppv(j),…,Ppv(J)}：式(4)中：S为太阳能电池板的面积，ηc为太阳能电池板的转换效率，Kc为阈值函数；步骤2.6、利用式(5)和式(6)建立储能系统模型：式(5)和式(6)中：Toc为所述PCC节点脱离电网运行时间，t为所述PCC节点脱离电网运行时间中的任一时刻，Pcharge(t)和Pdischarge(t)分别为储能在t时刻的充电功率和放电功率，Pch-max和Pdch-max分别为储能最大充电功率和放电功率；Pin和Pout分别为储能的充电电量和放电电量；Premain为储能的剩余容量；Pmin和Pmax分别为储能的最小容量限制和最大容量限制，PWTG(t)、PPVS(t)和PL(t)分别为t时刻风电机组、光伏机组和负荷的功率；步骤2.7、由所述一段时间内的负荷数据，风力发电机输出的有功功率、光伏发电机组输出的有功功率和储能系统模型构成分布式电源和储能联合发电系统可靠性模型，并利用蒙特卡洛模拟法求解所述PCC节点脱离电网运行时间Toc；步骤三、利用GO法计算所述配电系统中PCC节点外的q个外部元件相对于PCC节点的等效状态模型及参数：步骤3.1、利用式(7)将所述配电系统中第s个外部元件的状态模型等效成两状态模型：式(7)中：λs为第s个外部元件等效后的故障率，为第s个外部元件的故障率，为第s个外部元件的计划检修率，μs为第s个外部元件等效后的修复率，为第s个外部元件的修复率，为第s个外部元件计划检修修复率；步骤3.2、利用式(8)计算系统中第s个外部元件的成功运行概率Ps和成功运行时间概率从而得到q个外部元件的成功运行概率{P1,P2,…,Ps,…,Pq}和成功运行时间概率式(8)中：rs′为第s个外部元件的平均停运持续时间，Us为第s个外部元件的停运时间，N为采样时间；步骤3.3、将PCC节点外的q个外部元件分为三类元件，包括A类元件、B类元件、C类元件；所述A类元件为故障后需要修复才能恢复PCC节点供电的元件，所述B类元件为故障后可通过切换开关恢复供电的元件，所述C类元件为故障后可通过切换开关恢复供电的元件；并分别计算A类元件、B类元件、C类元件的供电成功的概率系数和时间系数；步骤3.3.1、设A类元件共有n个，则A类元件的供电成功的概率系数记为{P1,P2,…,Px,…,Pn}，A类元件的供电成功的时间系数记为利用式(9)计算A类元件的供电成功的概率系数aA和时间系数bA：步骤3.3.2、设B类元件共有m个，则B类元件的供电成功的概率系数记为{P1，P2，…，Py，…，Pm}，B类元件的供电成功的时间系数记为利用式(10)计算B类元件的供电成功的概率系数aB和时间系数bB：式(10)中，Pb为断路器正确动作率；步骤3.3.3、设C类元件共有p个，则C类元件的供电成功的概率系数记为{P1，P2，…，Pz，…，Pp}，C类元件的供电成功的时间系数记为利用式(11)计算C类元件的供电成功的概率系数aC和时间系数bC：步骤3.3.4、将所述q个外部元件等效为一个元件后，利用式(12)计等效后的元件对应的故障率λ和修复率μ：步骤四、对PCC节点内的W个负荷进行分类，分为重要负荷和可中断负荷，并设置相应的权重系数为β1、β2，利用改进粒子群算法求解最优调度方式：步骤4.1、对可靠性指标计算公式进行改进，得到如式(13)所示的所述PCC节点第a次脱本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法，其特征是按如下步骤进行：步骤一、获取配电系统原始数据，包括：网络拓扑结构，线路和变压器的故障率、修复时间和计划检修率，开关切换的成功率，分布式电源供电成功率，一段时间内的负荷数据；获取一段时间内的原始气象数据，包括：原始风力数据和原始光照数据；步骤二、建立分布式电源和储能联合发电系统可靠性模型：步骤2.1、将分布式电源和储能组成的局部网络等效成一个节点，记为PCC节点；将一段时间内的原始气象数据分成I个时段，所述I个时段内包含J个小时；步骤2.2、根据所述原始气象数据，应用威布尔分布函数建立如式(1)所示的第i时段的风速概率分布模型f(Vi)，由所述第i时段的风速概率模型f(Vi)，得到第i时段内每个小时的风速，从而获得I个时段的每个小时的风速，记为{v1,v2,…,vj,…,vJ}；1≤j≤J：

【技术特征摘要】
1.一种计及负荷分级和能量调度的负荷可靠性评估方法，其特征是按如下步骤进行：步骤一、获取配电系统原始数据，包括：网络拓扑结构，线路和变压器的故障率、修复时间和计划检修率，开关切换的成功率，分布式电源供电成功率，一段时间内的负荷数据；获取一段时间内的原始气象数据，包括：原始风力数据和原始光照数据；步骤二、建立分布式电源和储能联合发电系统可靠性模型：步骤2.1、将分布式电源和储能组成的局部网络等效成一个节点，记为PCC节点；将一段时间内的原始气象数据分成I个时段，所述I个时段内包含J个小时；步骤2.2、根据所述原始气象数据，应用威布尔分布函数建立如式(1)所示的第i时段的风速概率分布模型f(Vi)，由所述第i时段的风速概率模型f(Vi)，得到第i时段内每个小时的风速，从而获得I个时段的每个小时的风速，记为{v1,v2,…,vj,…,vJ}；1≤j≤J：式(1)中：Vi为任意第i时段的平均风速；ki和ci分别为威布尔分布的两个参数，ki称为第i时段的形状参数，ci称为第i时段的尺度参数；1≤i≤I；步骤2.3、利用式(2)第j个小时的风力发电机输出的有功功率Pw(j)，从而得到J个小时的风力发电机输出的有功功率，记为{Pw(1),Pw(2),…,Pw(j),…,Pw(J)}：式(2)中：Pw(j)为风力发电机第j小时输出功率，v′c-in为风力机发电机切入风速，v′r为风力发电机额定风速，v′c-out为风力发电机切出风速，Pr为风力发电机的额定输出功率；步骤2.4、应用贝塔分布函数建立如式(3)所示的第i时段的光照概率分布模型f(Ri)，由所述第i时段的光照概率模型f(Ri)，得到第i时段内每个小时的光照强度，从而获得I个时段的每个小时的光照强度，记为{r1,r2,…,rj,…,rJ}；式(3)中：Ri为第i时段的光照强度，为第i时段的最大光照强度，Γ为gamma函数，αi、βi为第i时段贝塔分布的第一形状参数和第二形状参数；步骤2.5、利用式(4)获得第j个小时光伏发电机组输出的有功功率Ppv(j)，从而得到J个小时的光伏发电机组输出的有功功率，记为{Ppv(1),Ppv(2),…,Ppv(j),…,Ppv(J)}：式(4)中：S为太阳能电池板的面积，ηc为太阳能电池板的转换效率，Kc为阈值函数；步骤2.6、利用式(5)和式(6)建立储能系统模型：式(5)和式(6)中：Toc为所述PCC节点脱离电网运行时间，t为所述PCC节点脱离电网运行时间中的任一时刻，Pcharge(t)和Pdischarge(t)分别为储能在t时刻的充电功率和放电功率，Pch-max和Pdch-max分别为储能最大充电功率和放电功率；Pin和Pout分别为储能的充电电量和放电电量；Premain为储能的剩余容量；Pmin和Pmax分别为储能的最小容量限制和最大容量限制，PWTG(t)、PPVS(t)和PL(t)分别为t时刻风电机组、光伏机组和负荷的功率；步骤2.7、由所述一段时间内的负荷数据，风力发电机输出的有功功率、光伏发电机组输出的有功功率和储能系统模型构成分布式电源和储能联合发电系统可靠性模型，并利用蒙特卡洛模拟法求解所述PCC节点脱离电网运行时间Toc；步骤三、利用GO法计算所述配电系统中PCC节点外的q个外部元件相对于PCC节点的等效状态模型及参数：步骤3.1、利用式(7)将所述配电系统中第s个外部元件的状态模型等效成两状态模型：式(7)中：λs为第s个外部元件等效后的故障率，为第s个外部元件的故障率，为第s个外部元件的计划检修率，μs为第s个外部元件等效后的修复率，为第s个外部元件的修复率，为第s个外部元件计划检修修复率；步骤3.2、利用式(8)计算系统中第s个外部元件的成功运行概率Ps和成功运行时间概率从而得到q个外部元件的成功运行概率{P1,P2,…,Ps,…,Pq}和成功运行时间概率式(8)中：rs′为第s个外部元件的平均停运持续时间，Us为第s个外部元件的停运时间，N为采样时间；步骤3.3、将PCC节点外的q个外部元件分为三类元件，包括A类元件、B类元件、C类元件；所述A类元件为故障后需要修复才能恢复PCC节点供电的元件，所述B类元件为故障后可通过切换开关恢复供电的元件，所述C类元件为故障后可通过切换开关恢复供电的元件；并分别计算A类元件、B类元件、C类元件的供电成功的概率系数和时间系数；步骤3.3.1、设A类元件共有n个，则A类元件的供电成功的概率系数记为{P1,P2,…,Px,…,Pn}，A类元件的供电成功的时间系数记为利用式(9)计算A类元件的供电成功的概率系数aA和时间系数bA：步骤3.3.2、设B类元件共有m个，则B类元件的供电成功的概率系数记为{P1，P2，…，Py，…，Pm}，B类元件的供电成功的时间系数记为利用式(10)计算B类元件的供电成功的概率系数aB和时间系数bB：式(10)中，Pb为断路器正确动作率；步骤3.3.3、设C类元件共有p个，则C类元件的供电成功的概率系数记为{P1，P2，…，Pz，…，Pp}，C类元件的供电成功的时间系数记为利用式(11)计算C类元件的供电成功的概率系数aC和时间系数bC：步骤3.3.4、将所述q个外部元件等效为一个元件后，利用式(12)计等效后的元件对应的故障率λ和修复率μ：步骤四、对PCC节点内的W个负荷进行分类，分为重要负荷和可中断负荷，并设置相应的权重系数为β1、β2，利用改进粒子群算法求解最优调度方式：步骤4.1、对可靠性指标计算公式进行改进，得到如式(13)所示的所述PCC节点第a次脱离电网运行第w个负荷的停电时间：式(13)中，Toc,a表示所述PCC节点第a次脱离电网运行时间，kw(t)表示所述PCC节点脱离主网运行后t时刻第w个负荷的削减比例；步骤4.2、对所述配电系统的可靠性指标进行改进，得到如式(14)所示的系统可靠性指标有系统平均停电频率SAIFI，系统平均停电持续时间指标SAIDI，平均系统有效度指标AS...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴红斌，任印泽，杨贺钧，许道强，刘玙，余磊，陆伟伟，
申请(专利权)人：合肥工业大学，国家电网公司，国网江苏省电力公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34