[发明专利]电力系统薄弱点识别方法及薄弱点电压分布特性分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于电压分布特性的计及负荷随机波动的电力系统薄弱点分析及识别方法。

背景技术

电力系统运行过程中存在很多不确定因素，如发电系统可用性、线路传输容量限制、配电网可用性、负荷随机波动等，随着新能源渗透率的增加以及电力市场运行机制的改革，电力系统运行的不确定性将进一步增大。负荷波动会造成发电机发出功率及系统元件工作状态的变化，是系统运行中最根本、发生最频繁的不确定因素之一。因此，正确评估负荷随机波动的影响对于电力系统运行与规划至关重要。

概率潮流计算是分析电力系统不确定性因素的重要基础，具体可以分为模拟法概率潮流、近似法概率潮流和解析法概率潮流三类。其中，模拟法概率潮流可精确地获得状态电压和支路潮流的概率描述。模拟法的代表是蒙特卡洛模拟法，它在进行大型电力系统的可靠性评估时具有很强的灵活性，但同时需要大规模的模拟采样才能得出较为精确的计算结果，存在计算量大、耗时长的缺陷。因此，在保证计算精度及提高计算速度方面有待进一步研究。

另外，传统的电力系统薄弱点识别方法主要包括灵敏度分析法、奇异值分解法、特征值分析法、模态分析法、连续潮流法、直接法和非线性规划法等。其中，灵敏度分析法以潮流方程为基础，利用系统中某些物理量的变化关系，即它们之间的微分关系来研究系统的稳定性。灵敏度分析法不能将发电机某些变量约束和负荷变化反映在方程中，因而在分析中存在一定的局限性；奇异值分解法、特征值分析法、模态分析法是通过潮流雅可比矩阵分析系统的某些特征，进而得出系统薄弱点存在计算量较大的问题；连续潮流法、直接法和非线性规划法则是通过计算电压崩溃临界点附近的电压幅值及变化率等特征进行系统薄弱点识别。这类方法往往基于某几种特定的运行方式，结合不同的负荷增长规律进行分析。因此，提出一种物理意义明确、计算简便、并能够准确、快速识别薄弱点的分析方法，对于电力系统静态稳定性评估具有重要意义。

发明内容

为了克服蒙特卡洛模拟法考虑负荷随机变化时计算量大、耗时长的缺陷以及现有薄弱点识别方法需要通过大量抽样状态才能得到确信结果的问题，提供一种基于电压分布特性的计及负荷随机波动的系统薄弱点识别方法。

本发明的技术方案：

电力系统薄弱点识别方法，其特征在于根据节点崩溃电压均值、节点崩溃电压均方差来判断电力系统薄弱点，节点崩溃电压均值越低且节点崩溃电压均方差越大，则节点越薄弱。

所述电力系统薄弱点识别方法包括如下内容：

1.获取电力系统运行参数；

2.电力系统薄弱点电压分布特性分析；

3.基于电压分布特性的电力系统薄弱点识别方法。

所述电力系统薄弱点电压分布特性分析方法：包括(1)即用正态概率纸检验法分析节点崩溃电压分布类型；

(2)通过节点崩溃电压概率密度曲线分析电力系统薄弱点电压分布特性分析。

所述基于电压分布特性的电力系统薄弱点识别方法，包括(1)根据电力系统节点崩溃电压分布规律提出薄弱点识别指标——崩溃电压均值指标和崩溃电压均方差指标；

所述节点崩溃电压均值指标

所述节点崩溃电压均方差指标

k表示系统节点；l表示系统运行状态，L为系统传输线路总数；正常运行状态时l计为0，一阶线路故障状态表示为l，1<l<L；P_l为运行状态l时系统的状态概率，

r表示系统元件，1<r<R；

R为系统元件总数；

λ_r为系统中元件r的故障率；

MU_bplk是采用改进Bootstrap方法对某一系统运行状态l情况下，负荷随机波动时节点k的崩溃电压进行抽样得出的节点崩溃电压均值；SIGMA_bplk是采用改进Bootstrap方法对某一系统运行状态l情况下，负荷随机波动时节点k的崩溃电压进行抽样得出的节点崩溃电压均方差。

(2)逐一断开系统传输线路，形成不同的系统一阶故障结构。分别在正常网架结构及一阶故障结构情况下，计算系统崩溃电压：

即将拉丁超立方抽样法与BP神经网络相结合获取系统随机负荷状态；通过改进二分法计算系统崩溃情况下节点电压；

(3)采用改进Bootstrap方法进行重抽样，计算系统薄弱点识别指标，并进行排序。

本发明的有益效果: