【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微电网，具体涉及一种随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法。
技术介绍
1、微电网通常情况下可分为并网型微电网以及离网型微电网这两种类型。并网型微电网中，市网通常不稳定，为了保证供电的连续性，需增加发电机组作为备用电源，组成“市网+发电机组”电力系统，在该系统中，增加光伏系统和储能系统可以节约市电或者是发电机组的燃油消耗。通常，该类型微电网工作模式分为三种，负载可通过三部分电力来源带动负载：光伏带载、储能系统带载、电网系统带载。优先使用光伏发电给系统负载供电；光伏发电电能不足时，储能系统配合光伏电能给系统负载供电；光伏电能与储能电能均不充足时，电网配合光伏储能系统给负载供电。
2、微电网具有可普遍适配于城镇社区，商业园区，海岛系统，农业养殖区等区域的通用性，在一定范围内可以平衡供需，降低能源供应和传输代价，提高供电可靠性。随着微电网的广泛应用，对微网离网运行可靠性的要求日益迫切，直接根据微网负荷配置发电机组的方式未能充分考虑发电机组故障停运时系统可靠性，若高于微网负荷配置发电机组则造成资源浪费，因此如何有效评估微网系统运行的可靠性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提供一种随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，通过电量不足期望表征系统可靠性，从而对微网系统的可靠性进行评估，可根据评估结果和该区域对于负荷要求进行自主化的配置，实现保障系统运行经济性和可靠性的最优运行方式。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供的技术方
3、一种随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，包括如下步骤：
4、构建考虑风光随机性的风光机组出力预测模型；
5、基于风光机组出力预测模型，得到考虑消纳风光可再生能源的净持续负荷曲线；
6、采用随机生产模拟，将考虑消纳风光可再生能源的净持续负荷曲线转化为基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线；
7、基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线进行微网系统可靠性评估。
8、进一步的，考虑风光随机性的风光机组出力预测模型基于考虑风速随机性的风速分布概率预测模型和考虑光照度随机性的光照度分布概率预测模型得到，两个概率预测模型分别如下：
9、考虑风速随机性的风速分布概率预测模型：
10、
11、式中，v为风速值，k为形状参数，c为尺度参数；
12、考虑光照度随机性的光照度分布概率预测模型：
13、
14、式中，r和rmax分别为实际光照度和对应研究时段内最大光照度；a、b分别为形状参数，γ为gamma函数。
15、进一步的，考虑风光随机性的风光机组出力预测模型中包括风电机组出力模型，风电机组出力模型具体如下：
16、
17、式中，pvn、vn为风机额定功率、额定风速；v0、vc为风机对应的切入、切出风速；p(vi)表示风机的出力形式为分时段风速vi的分段函数，分别对应风速小于v0时不输出、大于v0小于vn时的二次型特性输出、大于vn小于vc时风机额定输出，大于vc时风机切出，α、β、γ分别为表征二次特性模型的功率参数。
18、进一步的，考虑风光随机性的风光机组出力预测模型中还包括光伏机组出力模型，光伏机组出力模型具体如下：
19、p(ri)＝rimδ
20、式中，ri为对应i时刻下的光照强度；m为光伏电站光伏电池列阵面积；δ为光伏电池的光电转换率；p(ri)为对应i时刻下光伏电站的输出功率。
21、进一步的，风电机组出力模型和光伏机组出力模型还需要根据风光预测的误差进行修正，具体如下：
22、pcat(ri)＝p(ri)+ξ(ri)
23、pcat(vi)＝p(vi)+ξ(vi)
24、式中，pcat(ri)、pcat(vi)分别表示光、风实际出力；ξ(ri)、ξ(vi)分别表示对应i时刻下光、风预测出力误差。
25、进一步的，考虑消纳风光可再生能源的净持续负荷曲线是通过考虑消纳风光预测出力后的各时段时序负荷曲线等效获得的，用于表征时序周期内不同负荷值的可持续时间。
26、进一步的，基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线是充分考虑消纳风光预测误差修正的风光机组出力的等效持续负荷曲线，等效持续负荷曲线是持续负荷曲线将负荷的随机变化与发电机组的随机停运进行结合后得到的。
27、进一步的，等效持续负荷曲线的卷积公式为：
28、fi(x)＝(1-qi)fi-1(x)+qifi-1(x-ci)
29、式中，fi(x)为第i台发电机发生故障的等效持续负荷曲线，ci为第i台发电机组的容量，qi为强迫停运率，x为负荷值。
30、进一步的，在基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线进行微网系统可靠性评估中，充分考虑了机组的故障停运后缺失电量和微网电量不足期望当配置机组容量为x时，具体表达式如下：
31、
32、plolp＝fn(x)
33、式中，fn(x)为考虑所有机组故障停运逐步卷积后的等效持续负荷曲线，emiss为缺失电量，plolp为系统电量不足期望。
34、进一步的，在基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线进行微网系统可靠性评估中，缺失电量的值越低则系统因机组强迫停运缺失电力越小，系统电量不足期望的值越低，则系统运行可靠性越高。
35、综上，本专利技术提供了一种随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，包括如下步骤：构建考虑风光随机性的风光机组出力预测模型；基于风光机组出力预测模型，得到考虑消纳风光可再生能源的净持续负荷曲线；采用随机生产模拟，将考虑消纳风光可再生能源的净持续负荷曲线转化为基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线；基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线进行微网系统可靠性评估。本专利技术采用随机生产模拟通过将时序负荷曲线转化为持续负荷曲线，在利用等效思想将发电机组停运等效为负荷，充分考虑所有机组设备停运的可能性，将持续负荷曲线转化为等效持续负荷曲线，使得分析微网可靠性更契合实际更有参考性。
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1.一种随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑风光随机性的风光机组出力预测模型基于考虑风速随机性的风速分布概率预测模型和考虑光照度随机性的光照度分布概率预测模型得到，两个概率预测模型分别如下：
3.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑风光随机性的风光机组出力预测模型中包括风电机组出力模型，所述风电机组出力模型具体如下：
4.根据权利要求3所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑风光随机性的风光机组出力预测模型中还包括光伏机组出力模型，所述光伏机组出力模型具体如下：
5.根据权利要求4所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述风电机组出力模型和所述所述光伏机组出力模型还需要根据风光预测的误差进行修正，具体如下：
6.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑消纳风光可再生能源的净持续负
7.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述基于随机生产模拟的净等效持续负荷曲线是充分考虑消纳风光预测误差修正的风光机组出力的等效持续负荷曲线，所述等效持续负荷曲线是持续负荷曲线将负荷的随机变化与发电机组的随机停运进行结合后得到的。
8.根据权利要求7所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述等效持续负荷曲线的卷积公式为：
9.根据权利要求1或8所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，在基于所述随机生产模拟的净等效持续负荷曲线进行微网系统可靠性评估中，充分考虑了机组的故障停运后缺失电量和微网电量不足期望当配置机组容量为x时，具体表达式如下：
10.根据权利要求9所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，在基于所述随机生产模拟的净等效持续负荷曲线进行微网系统可靠性评估中，所述缺失电量的值越低则系统因机组强迫停运缺失电力越小，所述系统电量不足期望的值越低，则系统运行可靠性越高。
...【技术特征摘要】
1.一种随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑风光随机性的风光机组出力预测模型基于考虑风速随机性的风速分布概率预测模型和考虑光照度随机性的光照度分布概率预测模型得到，两个概率预测模型分别如下：
3.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑风光随机性的风光机组出力预测模型中包括风电机组出力模型，所述风电机组出力模型具体如下：
4.根据权利要求3所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑风光随机性的风光机组出力预测模型中还包括光伏机组出力模型，所述光伏机组出力模型具体如下：
5.根据权利要求4所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述风电机组出力模型和所述所述光伏机组出力模型还需要根据风光预测的误差进行修正，具体如下：
6.根据权利要求1所述的随机生产模拟的离网型微网可靠性评估方法，其特征在于，所述考虑消纳风光可再生能源的净持续负荷曲线是通过考虑消纳...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵振，李敏如，余小强，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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