基于状态空间组合和聚类简化的风火系统的可靠性灵敏度分析方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于状态空间组合和聚类简化的风火系统可靠性灵敏度分析方法，其步骤包括：1建立NWF台风电机组的状态空间模型并进行组合得到风电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；2建立NFF台火电机组的状态空间模型并进行组合得到火电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；3将风电子系统的状态空间模型和火电子系统的状态空间模型组合得到风火系统的状态空间模型并进行聚类简化；4计算风火系统可靠性指标以及风火系统可靠性指标对风电机组故障率的灵敏度。本发明专利技术能更为清楚完整地描述风火系统结构，从而降低风火系统状态空间的规模，并量化风电机组故障率对风火系统可靠性的影响，进而为风电机组选型和检修提供参考依据。

【技术实现步骤摘要】
基于状态空间组合和聚类简化的风火系统的可靠性灵敏度分析方法
本专利技术涉及电力系统安全运行分析与规划领域，具体涉及一种基于状态空间组合和聚类简化的风火系统可靠性灵敏度分析方法。
技术介绍
随着经济发展，电网的规模不断扩大，风电场等新能源大量并网，用电负荷也不断增加，电力系统安全运行变得尤为重要，评估电网各个部分的可靠性水平及其灵敏度，对于电力系统安全运行的分析与规划具有重要意义。电力系统可靠性是指电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电力用户供应电力和电能的能力量度。祝锦舟,张焰,杨增辉,苏运在《一种含风电场的发电系统可靠性解析计算方法》(中国电机工程学报,2017,37(16):4671-4679+4892)中基于马尔科夫链对多状态时序随机变量进行建模。由于风火系统的状态数太多，现有多状态模型做了近似处理，不够精确。多个多状态模型的状态空间进行组合，华玉婷在《一种适用于组合状态空间模型转移率矩阵的计算方法》中提出了状态空间对应的转移率矩阵组合的方法，状态空间中每个状态对应的有功出力组合的方法未涉及。灵敏度量化了参数对可靠性的影响程度。目前，风火系统可靠性指标对风电机组故障率的灵敏度也受限于风火系统可靠性模型，有待于进一步精确化。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述技术的不足之处，提出一种基于状态空间组合和聚类简化的风火系统可靠性灵敏度分析方法，以期能更为清楚完整地描述风火系统结构，从而降低风火系统状态空间的规模，并量化风电机组故障率对风火系统可靠性的影响，进而为风电机组选型和检修提供参考依据。本专利技术为解决技术问题采用如下技术方案：本专利技术一种基于状态空间组合和聚类简化的风火系统的可靠性灵敏度分析方法，所述风火系统包括：风电子系统和火电子系统；所述风电子系统包括NWF台风电机组，并将任意一台风电机组的编号记为i，i＝1,…,NWF；所述火电子系统包括NFF台火电机组，并将任意一台火电机组的编号记为o，o＝1,…,NFF；其特点在于，所述可靠性灵敏度分析方法是按如下步骤进行：步骤S1：建立NWF台风电机组的状态空间模型并进行组合得到风电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S2：建立NFF台火电机组的状态空间模型并进行组合得到火电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S3：将风电子系统的状态空间模型和火电子系统的状态空间模型组合得到风火系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S4：计算风火系统的可靠性指标以及风火系统的可靠性指标对风电机组故障率的灵敏度。本专利技术所述可靠性灵敏度分析方法的特点也在于，所述步骤S1是按如下步骤进行：步骤S1.1：获取第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵、有功出力和状态概率：步骤S1.1.1：将考虑随机故障的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AW.i.fault，且其中，μW.i表示第i台风电机组的修复率，λW.i表示第i台风电机组的故障率；步骤S1.1.2：考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型中包含的状态总数为Nvs，其中，任意一个状态编号为qvs，qvs＝1,2,...,Nvs；步骤S1.1.3：将考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AW.i.vs，且是考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵中第bvs行第cvs列元素，1≤bvs,cvs≤Nvs；步骤S1.1.4：将考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的有功出力记为PW.i.vs，且其中，为考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型中第qvs个状态对应的有功出力；步骤S1.1.5：将考虑随机故障的第i台风电机组的状态空间模型和考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型组合，得到考虑随机故障与风速变化的第i台风电机组的状态空间模型，记为第i台风电机组的状态空间模型，且第i台风电机组的状态空间模型共有2·Nvs个状态，其中，任意一个状态编号为qW.i，qW.i＝1,2,...,2·Nvs；步骤S1.1.6：将考虑随机故障的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵和考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵组合得到的转移率矩阵记为CW.i，且其中，I2×2为二阶单位矩阵；将第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AW.i，将CW.i的所有对角线元素置为对应行除对角线元素外的所有元素之和的相反数，得到AW.i；步骤S1.1.7：利用式(1)得到第i台风电机组的状态空间模型中第qW.i个状态对应的状态概率从而第i台风电机组的状态空间模型对应的状态概率记为步骤S1.1.8：将第i台风电机组的状态空间模型对应的有功出力记为PW.i，且步骤S1.2：所述第i台风电机组的状态空间模型的等值简化：步骤S1.2.1：将所述第i台风电机组的状态空间模型进行等值简化，得到等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型，且所述等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型共有NWS＝Nvs+1个状态，其中，任意一个状态编号为q′W.i，q′W.i＝1,2,...,NWS；步骤S1.2.2：将等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为A′W.i，且是等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵中第bWS行第cWS列的元素，1≤bWS,cWS≤NWS；步骤S1.2.3：利用式(2)得到等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i，从而得到NWF台风电机组的状态空间模型对应的NWF个转移率矩阵式(2)中，表示等值前后的对应关系矩阵，且对应关系矩阵是对2·Nvs阶单位矩阵的偶数行累加到最后一行，然后删去除最后一行之外的其他偶数行而得到；步骤S1.2.4：将等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的有功出力记为其中，步骤S1.3：NWF台风电机组的状态空间模型的组合：步骤S1.3.1：NWF台风电机组的状态空间模型组合得到风电子系统的状态空间模型，所述风电子系统的状态空间模型中包含的状态总数为qw为所述风电子系统的状态空间模型中任意一个状态编号，且初始化i＝1；步骤S1.3.2：利用式(3)将所述第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i和所述第i+1台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i+1进行组合，获得组合后的转移率矩阵CW.i,i+1：式(3)中，α为所述第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i的阶数；Iα×α为α阶单位矩阵；β为所述第i+1台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i+1的阶数；步骤S1.3.3：将所述组合后的转移率矩阵CW.i,i+1赋值给所述第i+1个转移率矩阵A′W.i+1；再将i+1的值赋值给i；判断i≥NWF是否成立，若成立，则表示完成NWF个转移率矩阵的组合，将CW.i-1,i的所有对角线元素置为对应行除对角线元素外的所有元素之和的相反数，得到所述风电子系统的状态空间模型对应的转移率矩阵AW；否则返回步骤S1.3.2执行；步骤S1.3.4：利用式(4)得到所述风电子系统的状态空间模型中第qw个状态对应的状态概率从而得到所述风电子系统的状态空间模型对应的稳态概率步骤S1.3.5：将NWF赋值给i，将qW-1赋值给qW本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于状态空间组合和聚类简化的风火系统的可靠性灵敏度分析方法，所述风火系统包括：风电子系统和火电子系统；所述风电子系统包括NWF台风电机组，并将任意一台风电机组的编号记为i，i＝1,…,NWF；所述火电子系统包括NFF台火电机组，并将任意一台火电机组的编号记为o，o＝1,…,NFF；其特征在于，所述可靠性灵敏度分析方法是按如下步骤进行：步骤S1：建立NWF台风电机组的状态空间模型并进行组合得到风电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S2：建立NFF台火电机组的状态空间模型并进行组合得到火电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S3：将风电子系统的状态空间模型和火电子系统的状态空间模型组合得到风火系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S4：计算风火系统的可靠性指标以及风火系统的可靠性指标对风电机组故障率的灵敏度。

【技术特征摘要】
1.一种基于状态空间组合和聚类简化的风火系统的可靠性灵敏度分析方法，所述风火系统包括：风电子系统和火电子系统；所述风电子系统包括NWF台风电机组，并将任意一台风电机组的编号记为i，i＝1,…,NWF；所述火电子系统包括NFF台火电机组，并将任意一台火电机组的编号记为o，o＝1,…,NFF；其特征在于，所述可靠性灵敏度分析方法是按如下步骤进行：步骤S1：建立NWF台风电机组的状态空间模型并进行组合得到风电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S2：建立NFF台火电机组的状态空间模型并进行组合得到火电子系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S3：将风电子系统的状态空间模型和火电子系统的状态空间模型组合得到风火系统的状态空间模型并进行聚类简化；步骤S4：计算风火系统的可靠性指标以及风火系统的可靠性指标对风电机组故障率的灵敏度。2.根据权利要求1所述可靠性灵敏度分析方法，其特征在于，所述步骤S1是按如下步骤进行：步骤S1.1：获取第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵、有功出力和状态概率：步骤S1.1.1：将考虑随机故障的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AW.i.fault，且其中，μW.i表示第i台风电机组的修复率，λW.i表示第i台风电机组的故障率；步骤S1.1.2：考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型中包含的状态总数为Nvs，其中，任意一个状态编号为qvs，qvs＝1,2,...,Nvs；步骤S1.1.3：将考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AW.i.vs，且是考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵中第bvs行第cvs列元素，1≤bvs,cvs≤Nvs；步骤S1.1.4：将考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的有功出力记为PW.i.vs，且其中，为考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型中第qvs个状态对应的有功出力；步骤S1.1.5：将考虑随机故障的第i台风电机组的状态空间模型和考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型组合，得到考虑随机故障与风速变化的第i台风电机组的状态空间模型，记为第i台风电机组的状态空间模型，且第i台风电机组的状态空间模型共有2·Nvs个状态，其中，任意一个状态编号为qW.i，qW.i＝1,2,...,2·Nvs；步骤S1.1.6：将考虑随机故障的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵和考虑风速变化的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵组合得到的转移率矩阵记为CW.i，且其中，I2×2为二阶单位矩阵；将第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AW.i，将CW.i的所有对角线元素置为对应行除对角线元素外的所有元素之和的相反数，得到AW.i；步骤S1.1.7：利用式(1)得到第i台风电机组的状态空间模型中第qW.i个状态对应的状态概率从而第i台风电机组的状态空间模型对应的状态概率记为步骤S1.1.8：将第i台风电机组的状态空间模型对应的有功出力记为PW.i，且步骤S1.2：所述第i台风电机组的状态空间模型的等值简化：步骤S1.2.1：将所述第i台风电机组的状态空间模型进行等值简化，得到等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型，且所述等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型共有NWS＝Nvs+1个状态，其中，任意一个状态编号为q′W.i，q′W.i＝1,2,...,NWS；步骤S1.2.2：将等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为A′W.i，且是等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵中第bWS行第cWS列的元素，1≤bWS,cWS≤NWS；步骤S1.2.3：利用式(2)得到等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i，从而得到NWF台风电机组的状态空间模型对应的NWF个转移率矩阵式(2)中，表示等值前后的对应关系矩阵，且对应关系矩阵是对2·Nvs阶单位矩阵的偶数行累加到最后一行，然后删去除最后一行之外的其他偶数行而得到；步骤S1.2.4：将等值简化后的第i台风电机组的状态空间模型对应的有功出力记为其中，步骤S1.3：NWF台风电机组的状态空间模型的组合：步骤S1.3.1：NWF台风电机组的状态空间模型组合得到风电子系统的状态空间模型，所述风电子系统的状态空间模型中包含的状态总数为qw为所述风电子系统的状态空间模型中任意一个状态编号，且初始化i＝1；步骤S1.3.2：利用式(3)将所述第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i和所述第i+1台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i+1进行组合，获得组合后的转移率矩阵CW.i,i+1：式(3)中，α为所述第i台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i的阶数；Iα×α为α阶单位矩阵；β为所述第i+1台风电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W.i+1的阶数；步骤S1.3.3：将所述组合后的转移率矩阵CW.i,i+1赋值给所述第i+1个转移率矩阵A′W.i+1；再将i+1的值赋值给i；判断i≥NWF是否成立，若成立，则表示完成NWF个转移率矩阵的组合，将CW.i-1,i的所有对角线元素置为对应行除对角线元素外的所有元素之和的相反数，得到所述风电子系统的状态空间模型对应的转移率矩阵AW；否则返回步骤S1.3.2执行；步骤S1.3.4：利用式(4)得到所述风电子系统的状态空间模型中第qw个状态对应的状态概率从而得到所述风电子系统的状态空间模型对应的稳态概率步骤S1.3.5：将NWF赋值给i，将qW-1赋值给qW；步骤S1.3.6：利用式(5)得到所述第i台风电机组所处的状态式(5)中，f(·)为取整函数；步骤S1.3.7：令所述风电子系统的状态空间模型中第qW个状态下第i台风电机组的有功出力为步骤S1.3.8：将i-1赋值给i，将赋值给qW；若i＜1，则执行步骤S1.3.9；否则返回步骤S1.3.6执行；步骤S1.3.9：利用式(6)得到所述风电子系统的状态空间模型中第qW个状态对应的有功出力为从而得到风电子系统的状态空间模型对应的有功出力步骤S1.4：风电子系统的状态空间模型的聚类简化：步骤S1.4.1：将所述风电子系统的状态空间模型的个状态任意均分为KW类，KW为所述聚类简化后的风电子系统的状态空间模型中包含的状态总数；kW为所述聚类简化后的风电子系统的状态空间模型的任意一个状态编号，且kW＝1,2,...,KW，统计每类中状态个数赋值给初始化k＝1、步骤S1.4.2：利用式(7)得到第kW类类中心式(7)中，sW表示每类中任意一个状态，且步骤S1.4.3：重复步骤S1.4.2，从而得到KW类类中心：步骤S1.4.4：利用式(8)得到所述风电子系统的状态空间模型中第qW个状态对应的有功出力和第kW类类中心的距离步骤S1.4.5：重复步骤S1.4.4，从而得到个状态与KW类类中心的距离且距离中包含个子集，所述风电子系统的状态空间模型中第qW个状态对应第qW个子集步骤S1.4.6：利用式(9)得到分类总误差步骤S1.4.7：选取第qW个状态分别与KW类类中心的距离的最小值，并将第qW个状态划入最小值所对应的类中；从而将个状态划入相应最小值所对应的类中，并统计每类中状态个数相应赋值给步骤S1.4.8：若成立，则执行步骤S1.4.9；否则，将k+1赋值给k，返回步骤S1.4.2执行；步骤S1.4.9：利用式(10)得到聚类简化后的风电子系统的状态空间模型中第kW个状态对应的有功出力从而得到所述聚类简化后的风电子系统的状态空间模型对应的有功出力步骤S1.4.10：将聚类简化后的风电子系统的状态空间模型对应的转移率矩阵记为A′W；且是聚类简化后的风电子系统的状态空间模型对应的转移率矩阵中第bW行第cW列的元素，1≤bW,cW≤KW；步骤S1.4.11：利用式(11)得到述聚类简化后的风电子系统的状态空间模型对应的转移率矩阵A′W：式(11)中，表示聚类简化前后的对应关系矩阵；对应关系矩阵是通过逐行逐列判断的方式得到，若第qW个状态聚类后划入第kW类，则令第kW行第qW列的元素为1，否则为0；步骤S1.4.12：利用式(13)得到所述聚类简化后的风电子系统的状态空间模型中第kW个状态对应的状态概率从而得到所述聚类简化后的风电子系统的状态空间模型对应的稳态概率3.根据权利要求1所述的基于状态空间组合和聚类简化的风火系统可靠性灵敏度分析方法，其特征在于：所述步骤S2是按如下步骤进行：步骤S2.1：获取第o台火电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵、有功出力和状态概率：步骤S2.1.1：将第o台火电机组的状态空间模型对应的转移率矩阵记为AF.o，且其中，μF.o表示第o台火电机组的修复率，λF.o表示第o台火电机组的故障率；从而得到NFF台火电机组的状态空间模型对应的NFF个转移率矩阵步骤S2.1.2：所述第o台火电机组的状态空间模型中2个状态对应的有功出力分别记为ASF.o.1和ASF.o.2，所述第o台火电机组的状态空间模型对应的有功出力记为PF.o，且步骤S2.1.3：利用式(14)得到第o台火电机组的状态空间模型中两个状态对应的状态概率EPF.o.1和EPF.o.2，从而得到第o台火电机组的状态空间模型对应的状态概率pF.o＝[EPF.o.1EPF.o.2]：步骤S2.2：将NFF台火电机组的状态空间模型的组合：步骤S2.2.1：将NFF台火电机组的状态空间模型组合得到火电子系统的状态空间模型，所述火电子系统的状态空间模型中包含的状态总数为qF为所述火电子系统的状态空间模型中任意一个状态编号，且初始化o＝1；步骤S2.2.2：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李生虎，于新钰，薛婧，张浩，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：安徽,34