【技术实现步骤摘要】
基于改进拟蒙特卡洛法的配电网风险评估方法
本专利技术电力系统技术，具体涉及一种基于改进拟蒙特卡洛法的配电网风险评估方法。
技术介绍
随着分布式电源的大规模接入，现代配电网的结构越来越复杂，快速准确地评估配电网的风险水平对维持配电网的稳定运行有重要的意义。蒙特卡洛(MonteCarlo，MC)方法以其独特的优越性(实现简单、误差与系统规模无关等)在配电网的风险评估中应用广泛，但是MC方法本身具有不确定性，其评估的准确性随着样本数目的增加而增加，在传统的配电网风险评估中，通常通过设定非常大的仿真时间来规避MC方法的随机性，这会导致仿真时间过长，效率很低。提高MC方法效率的研究一直以来都是国内外学者关注的重点，近些年发展起来的拟蒙特卡洛(Quasi-MonteCarlo，MC)方法从减小MC方法抽样误差的角度出发，显著提高了结果的精确度。但是QMC方法中的低偏差序列是固定序列，在抽样次数一定时，最终得到的结果即为固定值，因此无法应用到概率潮流计算中，从而无法对配电网的电压越限风险和潮流越限风险进行评估。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于改进拟蒙特卡洛法的配电网风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：构造Halton低偏差序列，并进行随机化；/n步骤2：利用改进的Halton序列得到分布式电源出力和负荷样本；/n步骤3：在各组样本点下进行确定性潮流计算，统计电压和潮流的概率分布情况；/n步骤4：评估配电网的电压越限风险和潮流越限风险。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于改进拟蒙特卡洛法的配电网风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：构造Halton低偏差序列，并进行随机化；
步骤2：利用改进的Halton序列得到分布式电源出力和负荷样本；
步骤3：在各组样本点下进行确定性潮流计算，统计电压和潮流的概率分布情况；
步骤4：评估配电网的电压越限风险和潮流越限风险。
2.根据权利要求1所述的基于改进拟蒙特卡洛法的配电网风险评估方法，其特征在于，步骤1中，构造Halton低偏差序列并进行随机化的具体方法为：
步骤1.1：构造Halton低偏差序列；
Halton序列是通过将一系列整数表示成某个基的数位的形式，再将这些数位按反序排列，然后在前面加上小数点得到的新的值，能够表示成x1,x2,…,xn,…,xN，其中xn＝(xnDG1，xnDG2，…，xnLoad1，xnLoad2，…)，是一个S维向量，在配电网的风险评估中，S表示分布式电源数量和负荷数量的总和，S维Halton序列构造过程如下：
首先，选择S个基b1,b2,…,bS，将任意整数m用第j个基bj来表示：
式中，tj是满足以下条件的最小整数：对于kj>tj，
然后，将数位按反序排列并在前面加上小数点后得到新的值：
式中，hij表示生成的第i组第j维随机数
接着，置m＝m+1，重复以上步骤N次，则构造的Halton序列为一个N×S的矩阵HN×S，表示N组分布式电源和负荷的采样点序列；
步骤1.2：采用MATLAB中的randperm函数对步骤1.1中得到的HN×S序列中每一列的元素顺序分别进行随机排列，randperm函数的语法格式如下：
H′N×S＝randperm(HN×S)
式中，H′N×S为随机排列后的Halton序列。
3.根据权利要求1所述的基于改进拟蒙特卡洛法的配电网风险评估方法，其特征在于，步骤2中，确定分布式电源出力和负荷样本的具体过程为：
步骤2.1：以改进的Halton序列H′N×S为抽样点，对于H′N×S中的第n行，分别按照S个风速、光照和负荷的概率分布模型生成对应的风速随机数v、光照随机数r和负荷随机数p，风速、光照和负荷的概率模型分别建立如下：
对于风力发电，以威布尔分布作为风速概率模型，其概率分布为：
式中，k和c分别为威布尔分布的形状参数与规模参数；v为风速；
对于光伏发电，以贝塔分布作为光照概率模型，其概率分布为：
式中，r为日照强度；rmax为统计时间段内的最大日照强度值，单位为W/m2；α和β为贝塔分布的形状参数；
以正态分布作为负荷的概率模...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮思洁，张俊芳，朱肖镕，李娜，徐洲，杨振宁，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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