【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种储能配电网可靠性评估方法及系统，电力系统调度控制。
技术介绍
1、近年来，储能正以越来越高的频率出现在国家能源发展战略、互联网+智慧能源、可再生能源等各类政策中。为适应电网向高质量目标发展，储能作为增强配电网灵活性、经济性和可靠性的重要手段，逐渐引入到配电网中。
2、储能配电网是分布式电源与电网的衔接入口，在电力系统中是继发电、输电后电力传输的最后一个环节，分配电力潮流并与用户直接相连供应电能。因此，当配电网由于故检修造成系统停运，将直接引发所在区域用户停电。电力运行经验表明，绝大对数的停电事故出于配电网的内部故障，配电网的可靠性对用户持续供电起到至关重要的作用。储能系统具有能量时移、快速响应及灵活布置等特点，是促进新能源消纳、提升新能源主动支撑能力的重要技术手段。近年来，新能源侧配置储能逐渐成为研究热点。储能作为促进能源革命的关键一环，能够有效解决高占比新能源接入、提高能源转化效率、稳定性和投资经济性。因此，如何充分表征储能特性和配电网故障恢复方式的拓扑变化，选取最佳的可靠性评估方法、建立全面的可靠性指标计算模型，制定出一套完善的含储能配电网可靠性评估方案，用以挖掘系统薄弱环节，为分布式电源规划提供理论基础，是现代电力系统含储能可靠性分析的热点。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种储能配电网可靠性评估方法及系统，本专利技术提供的储能配电网可靠性评估方法具有准确性高、全面性强、高效性和指导性强等优点，能够有效地评估含有新能源分
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
3、第一方面，本专利技术提供一种储能配电网可靠性评估方法，包括：
4、针对以新能源为主的分布式电源，分析风力、光伏及其储能系统的随机出力特性，构建分布式电源随机出力模型；
5、基于所述分布式电源随机出力模型，将瞬时故障纳入对系统可靠性评估过程中，构建瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型；
6、基于仿射最小路法，通过寻找每个负荷点的最短路径，将含分布式电源可靠性评估模型中可靠性参数映射到相应的最短路径内的节点，从而计算该最短路径内元件和节点的可靠性指标。
7、作为本专利技术进一步改进，所述针对以新能源为主的分布式电源，分析风力、光伏及其储能系统的随机出力特性，构建分布式电源随机出力模型，包括：
8、以新能源为主的分布式电源中，对属于间歇式能源的风能、太阳能分别构建反映风速变化特性的风力发电随机出力模型、反映光照变化特性的光伏发电随机出力模型。
9、作为本专利技术进一步改进，所述风力发电随机出力模型表示为：
10、
11、式中，psw妒为风机的实时出力，pr为风机的额定输出功率，swt是第t个小时的实时风速，参数a、b、c为风机输出特性曲线非线性部分的多项式拟合系数；
12、
13、
14、光伏发电随机出力模型通过储能系统的蓄电池的可持续充电功率峰值表示，具体为：
15、
16、其中，pckbm表示蓄电池充电特性条件，pmcr表示蓄电池的最大充电率条件，pmcc表示蓄电池的最大允许充电电流条件，pmasoc表示蓄电池最大容量条件，ηc表示蓄电池充电效率。
17、作为本专利技术进一步改进，所述基于所述分布式电源随机出力模型，将瞬时故障纳入对系统可靠性评估过程中，构建瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型，包括：
18、配电网可靠性指标以负荷与系统两个级别进行划分，涉及故障频率类与停电时间类；其中，负荷点可靠性指标代表具体每个负荷点所受电力供应的程度；系统可靠性指标代表储能配电网的综合供电能力；
19、负荷点的可靠性指标包括平均故障率，年平均停电时间以及平均停电持续时间；
20、负荷点的平均故障率：为单位时段的负荷点预期停电次数；
21、负荷点的年平均停电时间：为单位时段的负荷点预期停运持续时长；
22、负荷点的每次故障平均停电持续时间：为年平均停电时间与负荷点的平均故障率的比值。
23、作为本专利技术进一步改进，所述瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型表示为如下：
24、
25、
26、式中：y为年份；nd为储能配电网的节点数；ni为每个节点i的用户数；为第y年中节点i的停电次数；为第y年中节点i的停电时间；为第y年中节点i停电时负荷量；y为总年数；
27、其中，均可由节点i停电状态量计算得到，具体为：
28、
29、式中：为第y年节点i在t时刻的停电状态，其中1表示供电正常，0表示停电；t为一年中小时；算子max(a，0)表示若a>0取a，否则取0；为节点i在t时刻的负荷。
30、作为本专利技术进一步改进，所述基于仿射最小路法具体为：
31、对于最小路上的元件：一旦配电网内的元件发生故障，将导致负荷点停电，并将其原始参数纳入可靠性指标计算中；
32、对于配电网外且主馈线上装有分段装置的元件，当其发生故障时，该负荷点的停电时间计算为max{tg,tf}；其中，tg为形成孤岛所需的倒闸操作时间，tf为分段装置的操作时间；
33、对于非最小路上的元件：根据配电网的拓扑结构，通过串联等效法将元件的可靠性参数映射到相应的最小路内的节点。
34、作为本专利技术进一步改进，所述计算该最短路径内元件和节点的可靠性指标，包括：
35、计算负荷点i的可靠性指标需考虑主馈线和储能的二重故障，其故障停运率μi、平均故障修复时间σi和年平均停电时间折算公式如下：
36、
37、
38、式中：μd和σd分别为储能的故障率和故障平均停电持续时间；μs,k和σs,k分别为第k段馈线的故障率和故障平均停电持续时间；nd为位于储能及负荷点前面的主馈线数。
39、作为本专利技术进一步改进，所述基于仿射最小路法还包括引入区间数与区间运算的步骤，具体包括：
40、采用区间数表示所需要的元件原始参数，已知数对x，且r表示实数集，则存在有界闭集合：
41、
42、式中：x-为区间[x]的下界；为区间[x]的上界。
43、针对区间运算的过估计问题，采用仿射算法改进配电网可靠性计算过程。
44、定义一个量x的仿射型为：
45、<x>＝x0+x1ε1+x2ε2+…+xnεn(17)
46、式中：εi∈[-1,1]为相互独立且数值未知的噪声元，是仿射量〈x〉的所有不确定性元素之一；x0为〈x〉的中心值；xi∈r为对应于εi的偏增量，是相应的实系数。
47、区间型与仿射型可进行相互转换，将式(17)仿射型变换成区间型为：
48、[x]＝[x0-rx,x0+rx](18)
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【技术保护点】
1.一种储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述针对以新能源为主的分布式电源，分析风力、光伏及其储能系统的随机出力特性，构建分布式电源随机出力模型，包括：
3.根据权利要求2所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述风力发电随机出力模型表示为：
4.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述基于所述分布式电源随机出力模型，将瞬时故障纳入对系统可靠性评估过程中，构建瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型，包括：
5.根据权利要求4所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型表示为如下：
6.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述基于仿射最小路法具体为：
7.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述计算该最短路径内元件和节点的可靠性指标，包括：
8.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述基于仿射最小
9.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述计算该最短路径内元件和节点的可靠性指标，具体包括：
10.一种储能配电网可靠性评估系统，其特征在于，包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-9任一项所述储能配电网可靠性评估方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述储能配电网可靠性评估方法。
13.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令指示计算机执行权利要求1-9任一项所述储能配电网可靠性评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述针对以新能源为主的分布式电源，分析风力、光伏及其储能系统的随机出力特性，构建分布式电源随机出力模型，包括：
3.根据权利要求2所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述风力发电随机出力模型表示为：
4.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述基于所述分布式电源随机出力模型，将瞬时故障纳入对系统可靠性评估过程中，构建瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型，包括：
5.根据权利要求4所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述瞬时故障的含分布式电源可靠性评估模型表示为如下：
6.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述基于仿射最小路法具体为：
7.根据权利要求1所述的储能配电网可靠性评估方法，其特征在于，所述计算该最短路径内元件和节点的可靠性指标...
【专利技术属性】
技术研发人员：李相俊，张恩，李焓宁，陈金玉，晁武杰，全慧，李煜阳，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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