[发明专利]基于分布式监测和多源信息融合的主动配电网态势感知系统和方法在审
申请号: | 201710686304.1 | 申请日: | 2017-08-11 |
公开(公告)号: | CN107274115A | 公开(公告)日: | 2017-10-20 |
发明(设计)人: | 陈亮;贾萌萌;袁晓冬;周前;袁宇波;李虎成 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力公司电力科学研究院;国家电网公司;江苏省电力试验研究院有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/00;H02J3/06;H02J13/00 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 分布式 监测 信息 融合 主动 配电网 态势 感知 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及主动配电系统运行控制技术领域,特别是一种基于分布式监测和多元信息融合的主动配电网态势感知系统。
背景技术
随着大规模分布式电源、电动汽车、柔性负荷及储能设备高密度接入配电网,配电网由“无源”变为“有源”,潮流由“单向”变为“多向”,这给配电网运行都带来不确定性风险,加快配电网智能化和主动化转型的升级任务非常紧迫,主动配电网技术的出现为解决上述问题提供了可能。
由于缺乏源网荷的全局感知和时间尺度的态势预警,目前的配电网运行不能达到主动配电网的要求协调运行、主动控制和主动管理。实现主动配电网的网源荷协调运行和主动控制的前提条件是保证配电网的可观测性,然而目前配电自动化系统仅对整条馈线的运行状况进行监控,全场景监测数据较少,并且随着分布式可再生能源和电动汽车的大量接入,其随机性和间歇性给配电网运行带来诸多风险,这要求具有一定时间尺度上的可观性。构建有效的主动配电网态势感知系统,增强对主动配电系统的态势感知能力已成为当前热点。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于分布式监测和多源信息融合的主动配电网态势感知系统,通过分布式监测技术实现配电网非电量信息(设备运行状态、环境参数等)、分布式电源和多元化负荷运行状态的空间全面感知,并基于多源信息融合技术的配电网态势感知,实现对电网当前安全态势的准确掌握,并对未来风险进行预警,进而实现对配电网时空多维运行状态全景感知和配电网态势预警,提升主动配电网运行状态的感知能力和风险预警能力。
本发明采取的技术方案为:一种基于分布式监测和多源信息融合的主动配电网态势感知系统,包括多源信息融合单元、源荷预测单元、配网潮流分析单元、配电网状态估计单元、配电网风险分析及预警单元,和态势呈现可视化单元;
多源信息融合单元通过分布式监测体系采集配电网、分布式电源和可调可控负荷的运行信息,通过数据交互总线获取包括配电自动化系统、营销负控系统、用电信息采集系统、EMS系统、DMS系统、PMS系统、电网气象系统和GIS系统的运行信息;多源信息融合单元将获取到的信息数据进行融合,得到融合后的配电网、分布式电源和可调可控负荷的运行信息,并输出至状态估计单元和源荷预测单元;
源荷预测单元包括分布式电源预测模块和馈线级负荷预测模块;分布式电源预测模块基于融合后的网源荷运行信息中的电网气象系统信息、分布式电站微气象信息和分布式电源的历史与实时出力信息,预测得到分布式电源在未来设定时间段的发电能力预测数据;馈线级负荷预测模块利用数据挖掘算法从融合后网源荷运行信息中,提取与用户行为因素有关的馈线负荷变化量,进而建立考虑用户行为因素的馈线负荷预测模型,并利用建立的馈线负荷预测模型进行负荷预测;
源荷预测单元将负荷预测结果数据与分布式电源发电能力预测数据输出至配网潮流分析单元和状态估计单元;
状态估计单元基于接收到的融合后源荷网运行信息、负荷预测结果数据以及分布式电源发电能力预测数据,进行配电网状态估计,得到配电网状态评估结果,输出至配网潮流分析单元以及态势呈现可视化单元;
配网潮流分析单元基于接收到的数据进行配网潮流分析,将分析结果输出至风险分析及预警单元以及态势呈现可视化单元;
风险分析预警单元基于获取到的数据,采用基于Vague模糊集的多属性风险评价方法,对主动配电网的当前态和未来态进行评估,并(通过比对动态预案故障集)对各类运行场景的风险进行定量分析,然后根据分析结果对配电网的薄弱环节进行预警;
态势呈现可视化单元将接收到的数据予以显示。
优选的,所述配电网中可控可调负荷对象包括上级电源、分布式电源、微电网、储能、出线开关、分段/联络开关、无功电压调节器、公变/专变和电动汽车充电设施。
优选的,源荷预测单元中的分布式电源预测模块输出的发电能力预测数据包括未来72小时短期预测数据和0-4小时超短期预测数据。
优选的,源荷预测单元利用并行随机森林算法建立考虑用户行为因素的馈线负荷预测模型,以进行负荷预测。
优选的,源荷预测单元中的馈线级负荷预测模块利用馈线负荷预测模型预测的馈线负荷,包括未来72小时短期系统负荷预测、未来72小时短期母线负荷预测、0-4小时超短期系统负荷预测以及0-4小时超短期母线负荷预测。
优选的,状态估计单元基于接收到的融合后源荷网运行信息、负荷预测结果数据以及分布式电源发电能力预测数据,利用卡尔曼滤波算法进行配电网状态估计。得到的配电网状态评估结果包括配电网可靠运行、潜在风险、趋势预测等方面结果。
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G06Q10-00 行政;管理
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