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一种基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法技术

技术编号:26690153 阅读:40 留言:0更新日期:2020-12-12 02:40
本发明专利技术公开了一种基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,它包括:采集系统气候环境数据及历史负荷、光伏出力的样本数据,利用粒子群算法结合相关向量机算法预测出系统的负荷和光伏出力短期概率分布;分别采用蒙特卡洛法、半不变量结合Gram‑Charlier级数展开法或三点估计法计算系统正常运行下的概率潮流;再将这三种概率潮流计算方法与切负荷计算方法结合进行优缺点分析,选择最合适的方法计算可靠性评估过程中的概率潮流;采用解析法评估计算系统可靠性指标的短期序列,从而得到指标的时序概率分布及置信范围;解决了现有技术针对电网短期可靠性评估采用传统可靠性评估方法不能满足短期可靠性评估的要求等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法
本专利技术属于电力系统可靠性评估
,尤其涉及一种基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法。
技术介绍
电力系统本质运行在不确定的环境中,系统的一次设备(发电机、输电线路以及变压器等)的随机故障和负荷波动均会引起系统的潮流转移,此外,外界气候环境的恶劣变化也会造成元件故障率增加,进一步加大了发生大停电事故的可能性。近几年来,不断地有发生由系统关键设备故障和恶劣气候因素导致的大规模停电事故,这些停电事故对经济发展、社会生产及人们的日常生活造成了十分恶劣的影响。大面积停电事故经验教训证明,系统受到各种随机因素的影响而发生停电,事故由起因到发生、发展、直至电网崩溃,往往是一个连锁并且短期的过程。这种类型的连锁事故在短期间虽然发生概率低,但对系统所造成的影响极大,因此,在形成可靠性预想故障集时,需要基于系统当前运行状态,预测系统在未来短期可能发生的连锁故障,将其作为一种故障状态考虑进去,以对停电事故进行预警、预防,从而提高系统的安全稳定运行水平。随着大规模新能源如光伏、风电等接入电网,由于这些接入的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,它包括:/n步骤S1:采集系统气候环境数据及历史负荷、光伏出力的样本数据,利用粒子群算法结合相关向量机算法即PSO-RVM算法预测出系统的负荷和光伏出力短期概率分布;/n步骤S2:分别采用蒙特卡洛法、半不变量结合Gram-Charlier级数展开法或三点估计法计算系统正常运行下的概率潮流;再将这三种概率潮流计算方法与切负荷计算方法结合进行优缺点分析,选择最合适的方法计算可靠性评估过程中的概率潮流;/n步骤S3:采用解析法评估计算系统可靠性指标的短期序列,从而得到指标的时序概率分布及置信范围。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,它包括:
步骤S1:采集系统气候环境数据及历史负荷、光伏出力的样本数据,利用粒子群算法结合相关向量机算法即PSO-RVM算法预测出系统的负荷和光伏出力短期概率分布;
步骤S2:分别采用蒙特卡洛法、半不变量结合Gram-Charlier级数展开法或三点估计法计算系统正常运行下的概率潮流;再将这三种概率潮流计算方法与切负荷计算方法结合进行优缺点分析,选择最合适的方法计算可靠性评估过程中的概率潮流;
步骤S3:采用解析法评估计算系统可靠性指标的短期序列,从而得到指标的时序概率分布及置信范围。


2.根据权利要求1所述的基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,其特征在于:步骤S1所述预测出系统的负荷和光伏出力短期概率分布的具体步骤包括:
步骤S11:对系统气候环境数据以及原始样本数据进行归一化,采用模糊聚类提取相似日,然后根据负荷、光伏出力特性和相似日构造数据样本;
步骤S12:计算系统发生N-1阶故障下的系统初始可靠性指标LOLP、ELC;
步骤S13:采用db4小波分解出不同数据样本的低频周期分量以及高频波动分量;
步骤S14:使用粒子群算法结合相关向量机算法分别对低频周期分量以及高频波动分量进行预测,将各分量预测结果叠加,并分别获取负荷、光伏出力的时序概率分布。


3.根据权利要求2所述的基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,其特征在于:
所述归一化方法为:



式中:xmax、xmin分别为样本数据中的最大值、最小值;xi、分别为归一化前后的数据;
所述采用模糊聚类提取相似日的步骤为:
A.设样本数为X,分级数为NC,按Sturges公式确定最大分类数为NH=1+log(X)/log(2),最小分类数NL=1;
B.按照二分法原则,令NZ=(NL+NH)/2,分别取NC=NZ-1、NZ、NZ+1,进行聚类分析得到各分类数下的分析结果,同时得到不同分类数下的相似度水平U1、U2、U3,选择最优聚类方案;采用相似度水平U=d0/σl,其中d0为各聚类中心Ci间最小距离,即d0=min(|Ci-Ci+1|);σl为每个分类中各样本Ai={ai1…ail}与该类中心的最大距离,即
C.若U2≥U1且U2≥U3,则转(D);若U1≤U2≤U3,则取NL=NZ;若U3≤U2≤U1,则取NH=NZ;若NL=NH,则转(D),否则转(B);
D.计算完成,相似度水平U2下对应的方案为最优聚类方案。


4.根据权利要求2所述的基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,其特征在于:
所述预测负荷、光伏出力的概率分布的公式为:



y*=μTΦ(x*)



式中:t是待测数据,t*是待测数据x*的预测值,αMP、为通过最大化边缘似然场分布求取的权值最大后验估计,服从所示的高斯分布,Φ为所有基函数对输入x*的响应矩阵,y*为预测均值,可视为t*的预测值,为t*的预测方差。


5.根据权利要求1所述的基于概率潮流法的电网短期可靠性评估方法,其特征在于:所述采用蒙特卡洛法计算系统的概率潮流的方法为:
A.建立系统各节点发电机、负荷以及光伏电...

【专利技术属性】
技术研发人员:熊炜李卓袁旭峰邹晓松
申请(专利权)人:贵州大学
类型:发明
国别省市:贵州;52

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