System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法及系统技术方案_技高网

考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法及系统技术方案

技术编号:40185115 阅读:6 留言:0更新日期:2024-01-26 23:49
本发明专利技术属于风险评估技术领域,特别涉及考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法及系统。所述方法包括:获取待测地区的环境信息数据;获取负载概率模型,将环境信息数据输入负载概率模型,得到目标数据概率分布结果;将目标数据概率分布结果输入电网潮流模型中,得到潮流计算结果;利用DCNN深度神经网络模型对所述潮流计算结果进行分析,得到风险评估结果。本发明专利技术首先通过电网影响分析概率模型计算配电台区中的负荷和出力状态,其次计算精细场景划分下的台区内配电网潮流,最后通过DCNN深度神经网络进行多场景下的配电台区安全风险评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于风险评估,特别涉及考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法及系统


技术介绍

1、电动汽车是解决全球变暖的有力工具,在受到各国政府重视的情况下,渗透率正在逐年增加。而电动汽车(ev)和住宅光伏(pv)太阳能发电的出现将传统的配电模式从电网和消费者之间的单向交易转变为电网和产消者之间的动态双向互动。从整体发电向分布式灵活负载和发电机网络的转变,使传统设备(例如配电变压器)在面对新的需求时面临故障风险。

2、传统上,规划者可以根据现有信息设计住宅负荷配电系统,但是这种设计方式需要定期更新并且是可预测和难以更改的。而混合了电动汽车、光伏发电和其他分布式能源(der)的现代系统会带来前所未有的每日负荷变化水平以及系统负荷变化水平。除了配电系统计划的热、电能质量和保护限制约束之外,分布式能源采用的不确定性有可能影响输电和大容量电力系统。目前,已经有一些针对电动汽车和der对配电台区带来的影响的研究。李娟等人提出规模化电动汽车接入柔性配电台区馈线负载平衡方法,在保证线路负载率处于合理范围的前提下,通过分时电价引导电动汽车的充电行为,提升电动汽车的购电经济性。张博等人针对含光储充一体化电站的城市交直流混合配电台区,提出一种能够充分考虑柔性直流互联特性与调控能力的供电恢复策略。然而,确定性预测在制定长期配电系统规划和运营策略可靠性不足。

3、因此,在电动汽车和der大量接入的情况下,目前亟需一种根据实时数据进行风险预测的配电台区安全风险评估方法。


技术实现思路

1、针对上述问题,本专利技术提供考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,所述方法包括:

2、获取待测地区的环境信息数据;

3、获取负载概率模型,将环境信息数据输入负载概率模型,得到目标数据概率分布结果;

4、将目标数据概率分布结果输入电网潮流模型中,得到潮流计算结果;

5、利用dcnn深度神经网络模型对所述潮流计算结果进行分析,得到风险评估结果。

6、优选地,所述环境信息数据包括变压器容量、研究配网中的电动汽车数量、电动汽车充电平均功率、屋顶光伏的数量、平均尺寸和环境条件数据。

7、优选地,所述负载概率模型包括电动汽车负载概率模型、屋顶光伏概率模型和住宅负载概率模型。

8、优选地,所述目标数据概率分布结果包括电动汽车到达情况概率分布、住宅负载概率分布和太阳辐射的概率分布。

9、优选地,建立所述电动汽车负载概率模型,包括:

10、预设总电动汽车数量的平均值;

11、基于总电动汽车数量的平均值,确定配网内充电的电动汽车数量;

12、根据所述电动汽车数量确定电动汽车总负载函数。

13、优选地,建立所述屋顶光伏概率模型,包括:

14、获取太阳能光伏阵列尺寸和太阳能效率;

15、根据所述太阳能光伏阵列尺寸和所述太阳能效率确定屋顶太阳能发电量函数。

16、优选地,建立所述住宅负载概率模型,包括:

17、利用瑞利分布计算每小时住宅负荷的概率密度函数。

18、优选地,所述dcnn深度神经网络模型由卷积组件和全连接组件构成。

19、本专利技术还提出考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,所述系统包括:

20、第一获取模块,用于获取待测地区的环境信息数据;

21、第二获取模块,用于获取负载概率模型,将环境信息数据输入负载概率模型,得到目标数据概率分布结果;

22、输入模块,用于将目标数据概率分布结果输入电网潮流模型中,得到潮流计算结果;

23、分析模块,用于利用dcnn深度神经网络模型对所述潮流计算结果进行分析,得到风险评估结果。

24、优选地,所述第二获取模块用于获取负载概率模型,包括:

25、第二获取模块用于获取电动汽车负载概率模型、屋顶光伏概率模型和住宅负载概率模型。

26、优选地,所述目标数据概率分布结果包括电动汽车到达情况概率分布、住宅负载概率分布和太阳辐射的概率分布。

27、优选地,所述第二获取模块用于获取电动汽车负载概率模型,包括:

28、第二获取模块用于预设总电动汽车数量的平均值;

29、基于总电动汽车数量的平均值,确定配网内充电的电动汽车数量;

30、根据所述电动汽车数量确定电动汽车总负载函数。

31、优选地,所述第二获取模块用于获取屋顶光伏概率模型,包括:

32、第二获取模块用于获取太阳能光伏阵列尺寸和太阳能效率;

33、根据所述太阳能光伏阵列尺寸和所述太阳能效率确定屋顶太阳能发电量函数。

34、优选地,所述第二获取模块用于获取住宅负载概率模型,包括:

35、第二获取模块用于利用瑞利分布计算每小时住宅负荷的概率密度函数。

36、本专利技术还提出考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估电子设备,包括:

37、处理器以及存储器;

38、所述处理器调用所述存储器存储的计算机程序,以执行上述任一项所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法。

39、本专利技术还提出一种计算机可读存储介质,

40、所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器能够执行上述任一项所述的配电台区安全风险评估方法。

41、本专利技术具有以下有益效果:

42、本专利技术首先通过电网影响分析概率模型计算配电台区中的负荷和出力状态,其次计算精细场景划分下的台区内配电网潮流,最后通过dcnn深度神经网络进行多场景下的配电台区安全风险评估;本专利技术通过一个9总线、12户住宅的配电系统进行仿真验证,可以验证所提方法在不同ev渗透率和不同pv接入数量的情况下都能对配电台区安全风险做出准确预测。

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【技术保护点】

1.考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

3.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

5.根据权利要求3所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

6.根据权利要求3所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

7.根据权利要求3所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

8.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

9.考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,其特征在于,所述系统包括:

10.根据权利要求9所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,其特征在于,

11.根据权利要求9所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,其特征在于,

12.根据权利要求11所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,其特征在于,

13.根据权利要求11所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,其特征在于,

14.根据权利要求11所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估系统,其特征在于,

15.考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估电子设备,其特征在于,包括:

16.一种计算机可读存储介质,其特征在于,

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【技术特征摘要】

1.考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

3.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

4.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

5.根据权利要求3所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

6.根据权利要求3所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

7.根据权利要求3所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特征在于,

8.根据权利要求1所述的考虑光伏和电动汽车的配电台区安全风险评估方法,其特...

【专利技术属性】
技术研发人员:祖国强黄旭冯相为左鹏丁琪靳小龙魏炜胡益菲
申请(专利权)人:国网天津市电力公司电力科学研究院
类型:发明
国别省市:

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