[发明专利]一种计及高铁冲击负荷作用下的电网脆弱线路辨识方法

说明书

一种计及高铁冲击负荷作用下的电网脆弱线路辨识方法，其步骤是：(1)考虑高铁负荷的随机波动特性，利用正态分布和二项分布的组合建立高铁负荷的概率模型，然后在IEEE39节点系统中进行N‑1概率潮流计算；(2)根据N‑1概率潮流计算结果建立电力系统的相关性网络；(3)在相关性网络的基础上采用加权K核分解方法辨识电力系统中的脆弱线路。本发明对高铁负荷进行等效描述，建立的相关性网能兼顾考虑电力系统的拓扑结构特点和运行状态特性，能精确的辨识系统中的脆弱线路。本发明在我国大规模高铁接入电网的背景下，针对其负荷剧烈波动、冲击特性，提出一种以蒙特卡洛模拟为基础的加权K核分解方法，以辨识电网中的脆弱线路。

技术领域

本发明涉及电网脆弱性分析中脆弱线路辨识方法，对阻止电网连锁故障的传播、预防电网大停电的发生起着关键的作用。

背景技术

近年来，世界范围内的大停电事故频繁发生。对国家和社会造成了巨大的经济损失和严重的社会影响，引起了人们对电力系统可靠性的再次强烈关注。研究表明，一般电网大停电的发生是由个别元件故障开始，在潮流转移过程中引发连锁故障，最终导致系统崩溃，其中极少数关键线路对大停电范围的扩散起到推波助澜的作用。因此，如何辨识这些关键线路具有重要的理论研究和实际应用价值。

现有的技术按照建模的出发点不同主要可以分为两大类。第一类基于电力系统状态特性，以潮流计算为核心，立足于电力系统的静动态特性，用概率或确定性的方法来描述电网的连锁故障传播过程，运用了熵理论法、风险评估法、能量函数法以及连锁故障模拟法，从而达到脆弱线路辨识的目的。上述方法主要考虑了电网扰动下的线路潮流转移和分布特性、节点电压偏移、虚拟注入功率扰动、系统失负荷等方面。第二类基于复杂网络理论，以电网的拓扑结构为核心。利用网络结构中的度值和介数等指标对脆弱线路进行辨识，包括电气介数、潮流介数、功率介数以及混合流介数等指标。此外，基于K核分解、PageRank、最大流的辨识方法相继被提出。上述方法充分利用了电网的物理属性和静态参数以及扰动下的功率转移等特性，但主要是针对传统的负荷，并且算例都是在确定性负荷的情况进行分析。考虑到我国高速铁路的快速发展，高铁负荷占比逐渐增大。高铁负荷具有强烈的冲击性和随机性，对电网有着不可忽略的影响。上述辨识方法鲜有考虑高速铁路负荷的作用。

发明内容

本发明目的是提供一种计及高铁冲击负荷作用下的电网脆弱线路辨识方法，旨在基于实测高铁负荷数据，建立高铁负荷的概率模型，利用概率潮流计算中的蒙特卡洛模拟方法，采用改进的加权K核指标，考虑高铁负荷作用下对脆弱线路进行辨识。

本发明的目的是这样实现的，

步骤1：高铁负荷特性建模

首先，根据高铁负荷剧烈波动、冲击特性及其概率密度分布，如图1所示，利用正态分布和二项分布的组合建立了高铁负荷的概率模型。

步骤2：计算考虑高铁负荷特性的N-1蒙特卡洛概率潮流

结合高铁负荷的概率模型，以IEEE39作为分析对象，如图2所示，将其中的几个关键负荷(红色箭头)替换成高铁负荷。然后利用蒙特卡洛模拟法对系统进行5000次N-1概率潮流计算，得到5000组支路功率，再利用概率统计方法求出其数学期望。

步骤3：根据支路功率耦合关系构建电力网络的相关性网络

为了兼顾考虑电网的拓扑结构特点及系统运行的状态特性，建立了电力系统的相关性网络，如图3所示。该相关性网络的建立以步骤1中N-1概率潮流计算为基础，以原电网中的输电线路为节点，以该线路开断后引起的其他线路的潮流增加为边构建了一个新的网络，称该网络为原电力系统的相关性网络。相关性网络的构建不仅考虑了线路与线路之间的拓扑连接结构，而且量化了线路与线路之间的状态联系。于是，脆弱线路的辨识就转化成了脆弱节点的辨识。

步骤4：利用加权K核分解法辨识脆弱线路