配电网供电能力分析系统、方法及计算机可读存储介质技术方案

本申请公开了一种配电网供电能力分析系统、方法及计算机可读存储介质，本申请建立电源侧光伏和风电的出力不确定性表征模型，同时对负荷侧固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷按照类别分类建立不确定性表征模型，再建立配电网供电能力评估模型，结合分布式电源接入以及不同负荷对配电网供电能力的影响，得到更为精准配电网的最大供电能力，综合考虑了分布式光伏风电接入配电网后的随机特性，建立准确、有效的配电网供电能力评估体系，有效保证后续供电质量和供电可靠性、提升网络运行的安全性和经济性。

Power supply capacity analysis system, method and computer readable storage medium of distribution network

The application discloses a power supply capacity analysis system, method and computer-readable storage medium of distribution network. The application establishes the output uncertainty representation model of photovoltaic and wind power on the power side, and the uncertainty representation model of fixed load, distributed energy storage load and electric vehicle load on the load side according to the classification, and then establishes the power supply capacity evaluation model of distribution network Combined with the influence of the access of distributed power supply and different loads on the power supply capacity of distribution network, the maximum power supply capacity of more accurate distribution network is obtained. Considering the random characteristics of distributed photovoltaic wind power after access to distribution network, an accurate and effective evaluation system of power supply capacity of distribution network is established to effectively ensure the quality and reliability of subsequent power supply, improve the safety and efficiency of network operation Economy.

【技术实现步骤摘要】
配电网供电能力分析系统、方法及计算机可读存储介质
本专利技术涉及配电网领域，特别涉及一种配电网供电能力分析系统、方法及计算机可读存储介质。
技术介绍
配电网作为电力系统的主要负荷中心，其作用是将输电网传输过来的功率以优质电能的形式提供给终端用户。随着经济的快速发展，地区用电负荷将继续不断攀升，例如，2016年7月11日，北京地区电网最大负荷达到1936.9万千瓦，突破历史最大负荷1856.6万千瓦，增长率达到4.3％；而相较于电力系统发电和输电环节，配电网的投资建设往往滞后于负荷的增长，造成城市配电网设备陈旧、网架结构薄弱以及供电可靠性差等不良后果，致使许多配电网络处在供电瓶颈状态，时刻威胁着电网的安全稳定运行，从而制约了当地投资环境和经济效益的提升。近年来，随着全球环境污染程度的逐渐恶化以及能源危机的不断加重，分布式光伏风电因其绿色环保、发电方式更加灵活，得到空前的发展。分布式光伏风电接入配电网虽然有效的提升了配电网的负荷供应能力，从而一定程度上缓解了配电网供电压力；但是分布式电源的随机性却对配电网造成了不确定性影响：(1)配电网中光伏风电的配置合理与否，直接影响系统的网损水平以及电压水平，从而间接影响供电能力评估模型的约束条件。(2)分布式电源的接入可能会改变系统中潮流的方向，从而增加线路的功率分点，影响潮流收敛性和误差以及继电保护转置的配置。(3)给配电网实际负荷预测造成较大误差，考虑分布式电源随机性后依据的是典型日负荷曲线扣除分布式电源出力后的净负荷曲线。为此，需要一种精准的配电网供电能力分析系统，能够得到更为精准的配电网供电能力，利于对配电网的供电调控。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种配电网供电能力分析系统、方法及计算机可读存储介质，得到精准的配电网的最大供电能力，有效保证后续供电质量和供电可靠性、提升网络运行的安全性和经济性。其具体方案如下：一种配电网供电能力分析系统，包括：半不变量计算模块，用于利用预先建立的风电概率密度函数、光伏概率密度函数、负荷不确定性表征模型、负荷经验分布函数和原点矩与半不变量的关系，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量；其中，所述风电概率密度函数为利用风机的额定风速、额定转矩、切入风速、切出风速和输出功率，建立的风电厂有功功率的概率密度函数；所述光伏概率密度函数为利用光伏发电机的光照强度的最大值和实际值，建立的光伏发电有功功率的概率密度函数；所述负荷不确定性表征模型为满足正态分布的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征模型；所述负荷经验分布函数为分布函数未知的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征函数；概率分布计算模块，用于利用固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布；供电能力计算模块，用于利用评估模型和固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布，得到所述配电网的最大供电能力；其中，所述评估模型为利用节点电压和支路功率建立以配电网的最大供电能力为目标的模型。可选的，所述风电概率密度函数为：式中，v表示当前的风速，vr表示风机的额定风速，单位m/s，Pr表示风机的额定转矩，单位N·m，vci、vco表示风机的切入和切出风速，单位m/s，系数a和b满足a＝Pr/(vr-vci)，b＝Pr·vci/(vci-vr)，f(Pwind)表示风电厂有功功率的概率密度函数，Pwind表示风机的输出功率，单位MW，c表示威布尔分布的尺度参数，k表示威布尔分布的形状参数，Mr表示威布尔分布的r阶原点矩，m表示0～r的自然数，Γ()表示Gamma函数。可选的，所述光伏概率密度函数为：式中，f(Ppv)表示光伏发电有功功率的概率密度函数，Ppv和Pmax分别表示该时段内光照强度的实际值和最大值，γ和β分别表示贝塔分布的两个形状参数，μ和σ分别表示该时段内光照强度实际值与最大值比值的期望值和标准差。可选的，所述负荷不确定性表征模型为：式中，f(x)表示负荷的概率密度函数，x表示输入变量组成的列向量。可选的，所述负荷经验分布函数为：式中，u表示分布函数的值，x为单个历史数据值，n表示历史数据的数量。可选的，所述评估模型为：其中，TSC0表示传统最大供电能力，TSC表示所述评估模型的最大供电能力，n表示系统节点总数，Pimax表示节点i的最大负荷，P(Sijmax)及P(uimin)分别表示全概率公式求得的累计概率分布函数中Sijmax和uimin对应的概率值，ui表示节点i的电压，uimax和uimin分别表示节点i的电压的上、下限，Sij表示支路i-j的功率，Sijmax和Sijmin分别表示支路i-j的功率的上、下限。可选的，所述原点矩与半不变量的关系式为：式中，αr为r阶原点矩，kr为r阶半不变量，为二项式系数，随着s和r的变化而变化。可选的，所述概率分布计算模块，包括：潮流计算单元，用于利用固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量，得到配电网各支路有功潮流的各阶半不变量；概率计算单元，用于对所述配电网各支路有功潮流的各阶半不变量，进行Cornish-Fisher级数展开，得到所述配电网各支路有功潮流的概率分布；其中，概率分布表达式为：本专利技术还公开了一种配电网供电能力分析方法，包括：利用风电概率密度函数、光伏概率密度函数、负荷不确定性表征模型、负荷经验分布函数和原点矩与半不变量的关系，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量；其中，所述风电概率密度函数为利用风机的额定风速、额定转矩、切入风速、切出风速和输出功率，建立的风电厂有功功率的概率密度函数；所述光伏概率密度函数为利用光伏发电机的光照强度的最大值和实际值，建立的光伏发电有功功率的概率密度函数；所述负荷不确定性表征模型为满足正态分布的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征模型；所述负荷经验分布函数为分布函数未知的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征函数；利用固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布；利用评估模型和固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布，得到所述配电网的最大供电能力；其中，所述评估模型为利用节点电压和支路功率建立以配电网的最大供电能力为目标的模型。本专利技术还公开了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种配电网供电能力分析系统，其特征在于，包括：/n半不变量计算模块，用于利用预先建立的风电概率密度函数、光伏概率密度函数、负荷不确定性表征模型、负荷经验分布函数和原点矩与半不变量的关系，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量；/n其中，所述风电概率密度函数为利用风机的额定风速、额定转矩、切入风速、切出风速和输出功率，建立的风电厂有功功率的概率密度函数；/n所述光伏概率密度函数为利用光伏发电机的光照强度的最大值和实际值，建立的光伏发电有功功率的概率密度函数；/n所述负荷不确定性表征模型为满足正态分布的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征模型；/n所述负荷经验分布函数为分布函数未知的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征函数；/n概率分布计算模块，用于利用固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布；/n供电能力计算模块，用于利用评估模型和固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布，得到所述配电网的最大供电能力；/n其中，所述评估模型为利用节点电压和支路功率建立以配电网的最大供电能力为目标的模型。/n...

【技术特征摘要】
1.一种配电网供电能力分析系统，其特征在于，包括：
半不变量计算模块，用于利用预先建立的风电概率密度函数、光伏概率密度函数、负荷不确定性表征模型、负荷经验分布函数和原点矩与半不变量的关系，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量；
其中，所述风电概率密度函数为利用风机的额定风速、额定转矩、切入风速、切出风速和输出功率，建立的风电厂有功功率的概率密度函数；
所述光伏概率密度函数为利用光伏发电机的光照强度的最大值和实际值，建立的光伏发电有功功率的概率密度函数；
所述负荷不确定性表征模型为满足正态分布的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征模型；
所述负荷经验分布函数为分布函数未知的固定负荷、分布式储能负荷和电动汽车负荷的不确定性表征函数；
概率分布计算模块，用于利用固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的各阶半不变量，得到固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布；
供电能力计算模块，用于利用评估模型和固定负荷、分布式储能负荷、电动汽车负荷、分布式光伏和分布式风电的概率分布，得到所述配电网的最大供电能力；
其中，所述评估模型为利用节点电压和支路功率建立以配电网的最大供电能力为目标的模型。


2.根据权利要求1所述的配电网供电能力分析系统，其特征在于，所述风电概率密度函数为：









式中，v表示当前的风速，vr表示风机的额定风速，单位m/s，Pr表示风机的额定转矩，单位N·m，vci、vco表示风机的切入和切出风速，单位m/s，系数a和b满足a＝Pr/(vr-vci)，b＝Pr·vci/(vci-vr)，f(Pwind)表示风电厂有功功率的概率密度函数，Pwind表示风机的输出功率，单位MW，c表示威布尔分布的尺度参数，k表示威布尔分布的形状参数，Mr表示威布尔分布的r阶原点矩，m表示0～r的自然数，Γ()表示Gamma函数。


3.根据权利要求2所述的配电网供电能力分析系统，其特征在于，所述光伏概率密度函数为：









式中，f(Ppv)表示光伏发电有功功率的概率密度函数，Ppv和Pmax分别表示该时段内光照强度的实际值和最大值，γ和β分别表示贝塔分布的两个形状参数，μ和σ分别表示该时段内光照强度实际值与最大值比值的期望值和标准差。


4.根据权利要求3所述的配电网供电能力分析系统，其特征在于，所述负荷不确定性表征模型为：



式中，f(x)表示负荷的概率密度函数，x表示输入变量组成的列向量。


5.根据权利要求4所述的配电网供电能力分析系统，其特征在于，所述负荷经验分布函数为：



式中，u表示分布函数的值，x为单个历史数...

【专利技术属性】
技术研发人员：白浩，于力，袁智勇，姜臻，史训涛，张斌，黄彦璐，徐全，郭志诚，陈光侵，叶琳浩，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44