基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法技术

本发明专利技术公开了基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，该方法包括以下步骤：构建配电网电压灵敏度模型，且对观测节点电压受到节点功率波动产生的影响进行量化，同时对观测节点电压变化的概率分布函数进行计算；确定分布式新能源功率注入渗透率范围，并对配电网电压波动性受到不同渗透率的分布式新能源的影响进行分析；对第一次电压越限时对应接入的分布式新能源的渗透率进行记录。可以量化地分析新能源出力随机波动时，系统节点电压越限的概率及配电源能接纳可再生新能源的最大容量；对于分布式新能源在配网中的规划和运行具有重要的价值，可有效评估表征配电网电压运行状态的概率分布和配电网接入新能源的最大容量。的概率分布和配电网接入新能源的最大容量。的概率分布和配电网接入新能源的最大容量。

【技术实现步骤摘要】
基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法


[0001]本专利技术涉及配电网控制、运行和优化领域，具体来说，涉及基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法。

技术介绍

[0002]分布式光伏和风电等新能源，它们在配电网中的渗透率正在逐步提升，这意味着电力系统正从传统的集中式结构转变为更环保、更高效的分布式结构。分布式光伏和风电等新能源不仅能够有效减少对燃煤电力的依赖，降低碳排放，而且还能够提供稳定、可靠的电力供应，满足日益增长的电力需求。此外，分布式新能源还可以通过电网互联，优化电力资源分布，增强电力系统的韧性，应对各种未知的电力风险。
[0003]随着分布式光伏、风电等分布式新能源在配电网中渗透率的逐步提升，可再生分布式新能源的输出功率注入配电网，可能引起配网中的功率倒送、抬高可再生分布式电源接入节点电压等问题。此外，分布式新能源输出功率具有一定的随机性，对配电网电压分布的分析带来困难。因此现亟需基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法来解决上述问题。
[0004]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]针对相关技术中的问题，本专利技术提出基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0006]为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
[0007]基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，该方法包括以下步骤：
[0008]S1、构建配电网电压灵敏度模型，且对观测节点电压受到节点功率波动产生的影响进行量化，同时对观测节点电压变化的概率分布函数进行计算。
[0009]S2、确定分布式新能源功率注入渗透率范围，并对配电网电压波动性受到不同渗透率的分布式新能源的影响进行分析。
[0010]S3、对第一次电压越限时对应接入的分布式新能源的渗透率进行记录。
[0011]优选地，所述构建配电网电压灵敏度模型包括以下步骤：
[0012]配置节点n的复功率变化时，节点m的复电压变化模型；
[0013]配置电压的实虚部模型、功率模型及阻抗模型；
[0014]通过电压的实虚部模型、功率模型及阻抗模型构建节点m的实虚部模型。
[0015]优选地，所述节点m的实虚部模型采用极坐标形式并进行简化，同时将所述节点m的实虚部模型转化为矩阵模式的模型。
[0016]优选地，所述节点m的电压变化模型配置为基于高斯分布的功率变化模型，且将包含功率变化与基电压恒定比值项的向量ΔS表示为高斯随机向量，同时根据实际线路阻抗数据对节点m对应的电阻以及电抗的均值、方差及协方差进行估算。
[0017]优选地，所述对观测节点电压受到节点功率波动产生的影响进行量化包括以下步骤：
[0018]计算单个参与者节点引起的节点m电压变化的实部及虚部的均值和方差；
[0019]计算节点m电压变化的实部及虚部之间的协方差；
[0020]计算不同参与者节点n1和n2引起的电压实虚部变化及之间的协方差；
[0021]计算若干参与者节点引起的节点m电压变化的实部及虚部的均值和方差。
[0022]优选地，所述对观测节点电压变化的概率分布函数进行计算包括以下步骤：
[0023]将包含功率变化与基电压恒定比值项的向量ΔS转化为高斯随机向量；
[0024]将节点电压变化的实部和虚部转换为向量ΔS的元素加权和，且所述向量ΔS的元素加权和在分布上收敛于高斯随机变量；
[0025]根据高斯随机变量的平方服从卡方分布，且相关的服从卡方分布的变量之和服从卡方分布，得到|ΔV
mn
|2的分布。
[0026]优选地，所述确定分布式新能源功率注入渗透率范围包括以下步骤：
[0027]固定渗透水平，并按照预先设定的增量提高渗透水平；
[0028]计算每个渗透水平需要集成的DG单元数。
[0029]优选地，所述对配电网电压波动性受到不同渗透率的分布式新能源的影响进行分析包括以下步骤：
[0030]将功率注入引起的电压变化加至基电压中，并得到当前电压分布；
[0031]将电压变化的实部平均值及虚部平均值分别与基础电压的实部及虚部相加，得到当前电压的平均值；
[0032]根据当前电压的平均值，计算得到所有节点的电压分布，并获得不同渗透率的分布式新能源对配电网电压波动性的影响。
[0033]优选地，所述对第一次电压越限时对应接入的分布式新能源的渗透率进行记录时，若电压违规的概率大于0.5时，则记为电压越限；
[0034]对新能源容量的增加量进行递增，并对某一阶段渗透率下功率变化的均值和方差进行计算，同时采用配电网概率电压灵敏度计算方法计算节点电压。
[0035]优选地，所述对第一次电压越限时对应接入的分布式新能源的渗透率进行记录时，该分布式新能源的渗透率为配电网接纳分布式新能源的承载力。
[0036]本专利技术的有益效果为：
[0037]本专利技术的配电网承载力估计方法能反映不确定源对节点电压波动作用的概率特征，即对于高渗透率分布式新能源的配网，可以量化地分析新能源出力随机波动时，系统节点电压越限的概率及配电源能接纳可再生新能源的最大容量。对于分布式新能源在配网中的规划和运行具有重要的价值，可有效评估表征配电网电压运行状态的概率分布和配电网接入新能源的最大容量，将对“双碳”目标下的新型配电系统分布式新能源接纳能力的研究提供重要参考，市场应用前景广阔，且有利于发挥电网公司社会价值，推进落实国家“能源独立”和“双碳”目标。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是根据本专利技术实施例的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法的流程图。
具体实施方式
[0040]为进一步说明各实施例，本专利技术提供有附图，这些附图为本专利技术揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本专利技术的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
[0041]根据本专利技术的实施例，提供了基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法。将电压波动情况作为配电网接入分布式新能源的主要考虑情况。
[0042]现结合附图和具体实施方式对本专利技术进一步说明，如图1所示，根据本专利技术实施例的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，该方法包括以下步骤：
[0043]S1、构建配电网电压灵敏度模型，且对观测节点电压受到节点功率波动产生的影响进行量化，同时对观测节点电压变化的概率分布函数进行计算。
[0044]在进一步的实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、构建配电网电压灵敏度模型，且对观测节点电压受到节点功率波动产生的影响进行量化，同时对观测节点电压变化的概率分布函数进行计算；S2、确定分布式新能源功率注入渗透率范围，并对配电网电压波动性受到不同渗透率的分布式新能源的影响进行分析；S3、对第一次电压越限时对应接入的分布式新能源的渗透率进行记录。2.根据权利要求1所述的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，其特征在于，所述构建配电网电压灵敏度模型包括以下步骤：配置节点n的复功率变化时，节点m的复电压变化模型；配置电压的实虚部模型、功率模型及阻抗模型；通过电压的实虚部模型、功率模型及阻抗模型构建节点m的实虚部模型。3.根据权利要求2所述的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，其特征在于，所述节点m的实虚部模型采用极坐标形式并进行简化，同时将所述节点m的实虚部模型转化为矩阵模式的模型。4.根据权利要求3所述的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，其特征在于，所述节点m的电压变化模型配置为基于高斯分布的功率变化模型，且将包含功率变化与基电压恒定比值项的向量ΔS表示为高斯随机向量，同时根据实际线路阻抗数据对节点m对应的电阻以及电抗的均值、方差及协方差进行估算。5.根据权利要求3或4所述的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估计方法，其特征在于，所述对观测节点电压受到节点功率波动产生的影响进行量化包括以下步骤：计算单个参与者节点引起的节点m电压变化的实部及虚部的均值和方差；计算节点m电压变化的实部及虚部之间的协方差；计算不同参与者节点n1和n2引起的电压实虚部变化及之间的协方差；计算若干参与者节点引起的节点m电压变化的实部及虚部的均值和方差。6.根据权利要求5所述的基于概率电压灵敏度的配电网承载力估...

【专利技术属性】
技术研发人员：张铭泽，华晟辉，纪元，夏敏浩，李新聪，黄阮明，邢昕，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：