[发明专利]一种电力系统小概率事件可靠性评估的方法

说明书

本发明提出了一种电力系统小概率事件可靠性评估的方法。本发明通过最小化负荷消减模型设计最小化虚拟负荷消减比模型，并构建电力系统渐进等级指标；根据电力系统渐进等级指标建立中间失效事件序列；通过标准蒙特卡洛模拟计算中间失效事件概率，通过马尔可夫链蒙特卡罗模拟对中间失效事件序列进行抽样，计算中间失效事件序列概率；通过渐进子集模拟的思想，根据中间失效事件概率和中间失效事件序列概率来计算失效概率；根据抽样结果计算电力不足概率以及电量不足期望值。本发明方法高效可靠且算法收敛速度快。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种电力系统小概率事件可靠性评估的方法。

背景技术

在大电网和智能电网的发展背景下，电力系统可靠性评估对于保证电力系统可靠、稳定和安全运行具有重要意义。针对电力系统可靠性评估的算法研究由来已久，解析法和蒙特卡洛模拟是电力系统可靠性算法中的基本方法。解析法依赖于数学方法从数学模型中对可靠性指标进行评估，其优点是物理概念清晰且精确度高，广泛应用于小型电力系统可靠性评估，其固有缺陷是无法适应系统规模的增大，且不易模拟实际的校正控制策略。由于具有处理所有序列中突发事件的能力和对问题维数的较强鲁棒性，且可以灵活适应电力系统模型及其运行模式，蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性算法中被广泛使用，但该方法的固有缺陷是无法灵活地对电力系统中的小概率事件进行估计。

子集逐渐模拟是一种高效计算小失效概率的适应性随机模拟方法。其基本原理是利空一些中间失效事件，将较小的概率表示为较大的概率事情的乘积。这样就可以将一个小概率事件的模拟变为一系列较大概率事件的模拟。在模拟过程中，条件样本通过某种经过设计的马尔科夫链产生，使得其极限稳态分布为一些自适应选择的失效事件的目标条件分布；通过这样的方式，条件样本逐步地充满那些相连的中间失效区域并最终达到目标的失效区域。

发明内容

为了解决现有技术所存在的技术问题，本发明提供了一种电力系统小概率事件可靠性评估的方法。

本发明的技术方案为一种电力系统小概率事件可靠性评估的方法，包括以下步骤：

步骤1：通过最小化负荷消减模型设计最小化虚拟负荷消减比模型，并构建电力系统渐进等级指标；

步骤2：根据电力系统渐进等级指标建立中间失效事件序列；

步骤3：通过标准蒙特卡洛模拟计算中间失效事件概率，通过马尔可夫链蒙特卡罗模拟对中间失效事件序列进行抽样，计算中间失效事件序列概率；

步骤4：通过渐进子集模拟的思想，根据中间失效事件概率和中间失效事件序列概率来计算失效概率；

步骤5：根据抽样结果计算电力不足概率以及电量不足期望值。

作为优选，步骤1中所述最小化负荷消减模型为：

其中，θ_j为系统状态j，L_C(θ)为负荷消减，N_b为母线的总数，i_b为母线的序号，为母线i_b负荷供给量，为母线i_b负荷供给量的最大值；

步骤1中所述最小化负荷消减模型约束函数为：

其中，为母线i_b发电量，为母线i_b发电量最小值，为母线i_b发电量最大值，为母线i_b支路潮流上限，为母线i_b支路潮流下限，Γ为直流潮流函数。