[发明专利]一种考虑动态特性的综合能源系统可靠性评估方法有效
申请号: | 201910783249.7 | 申请日: | 2019-08-23 |
公开(公告)号: | CN110518583B | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | 肖小兵;付宇;李欢;张锐锋;龙秋风;何洪流;郑友卓;刘安茳;吴鹏;文忠进;王冕;李前敏;王宇;李华鹏;何肖蒙;徐梅梅;何荣卜;曾鹏;代州;刘璐;古庭赟;刘兵;杨忠;范强;张历;辛明勇;刘斌;代奇迹;陈敦辉;汪明媚;孟令雯;陈宇;黄如云;柏毅辉;李忠;安波 | 申请(专利权)人: | 贵州电网有限责任公司 |
主分类号: | H02J3/00 | 分类号: | H02J3/00;H02J3/06;H02J3/38;G06Q50/06;G06Q10/06 |
代理公司: | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人: | 商小川 |
地址: | 550002 贵*** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 考虑 动态 特性 综合 能源 系统 可靠性 评估 方法 | ||
1.一种考虑动态特性的综合能源系统可靠性评估方法,它包括:
步骤S110、将综合能源系统中的元件分为一般元件、产能元件和耦合元件;一般元件是指与系统中能量的产生或转换无关的元件,产能元件和耦合元件是指与系统中能量的产生或转换有关的元件;
步骤S120、系统中的产能元件分为传统发电机组和可再生能源发电机组;针对传统发电机组利用多状态马尔科夫模型计算发电功率对应的概率;针对可再生能源发电机组,利用参数估计方法计算其一次能源分布和发电功率;
步骤S120所述针对传统发电机组利用多状态马尔科夫模型计算发电功率对应的概率的方法为:利用设备参数和历史运行数据得到发电机组功率的N个状态,每个状态i即是一个具体的发电功率Pi,CG,对应的概率设为pi,CG;通过统计发电机每个状态i的运行时间Ti,CG和从i状态转移到任意状态j的次数kij,得到状态转移密度aij和aii,
通过状态转移密度aij和aii得到状态转移密度矩阵A=(aij)N×N;设发电功率对应的概率向量为p=(pi,CG)1×N,解方程组pA=0得到每个发电功率对应的概率;
步骤S120所述利用参数估计方法计算其一次能源分布和发电功率的方法为:利用历史气象数据得到当地太阳辐射和风速数据,再通过参数估计方法估计当地太阳辐射和风速分布;太阳辐射由Beta分布描述;通过Weibull,Rayleigh,inverse Gaussian,gamma或lognormal描述风速分布;根据数据确定一定置信水平下的最佳拟合分布;再通过可再生能源发电机组的一次能源与发电功率的关系可得发电机输出功率的大小;
步骤S130、系统中的耦合元件是联系不同能源系统的元件,包括热电联产机组、电转气设备和热泵;根据能源集线器的概念建立耦合元件输入与输出功率的关系;
步骤S130所述根据能源集线器的概念建立耦合元件输入与输出功率的关系的表达式为:
n是系统中第i个耦合元件的输入端子个数,m是系统中第i个耦合元件的输出端子个数,Lcoupling表示端子输出功率,Pcoupling表示端子输入功率,是能源转换系数,表示了耦合元件i的能源转换效率,可从设备额定参数和实际运行参数中得到;
步骤S140、针对系统中各种形式的负荷利用智能算法进行负荷预测;
步骤S140利用智能算法进行负荷预测,智能算法采用支持向量回归模型,其表达式为:
设负荷估计函数f为:
其中K(xi,x)为核函数,αi、为拉格朗日系数,可求解如下优化过程求得:
其中常数C为惩罚参数,ε为不敏感损失函数;
步骤S150、建立综合能源系统的多能量流模型:使用交流潮流方程描述电力系统,使用动态模型描述燃气系统和热力系统;
步骤S150所述使用交流潮流方程描述电力系统,所述交流潮流方程为
其中Pi和Qi为节点i的有功功率和无功功率,ΔPi和ΔQi为功率差,Vi和Vj为节点i和j的电压,θij为i和j的相角差,Gij和Bij是节点i和j之间的电导值和电纳值
步骤S150所述使用动态模型描述燃气系统和热力系统,所述动态模型为
式中:A表示关联矩阵,表示管道流速向量,表示节点注入物质流速向量,B表示回路矩阵,hp表示管道压力向量,K表示管道的阻力系数矩阵,||代表向量模长,q表示管存量,min和mout分别表示管道首端和末端压力,t表示时刻,Δt表示时间间隔;根据物理性质的不同,Δt在燃气系统中取值为分钟级,在热力系统中取值为小时级;
步骤S160,采用蒙特卡洛法计算综合能源系统的可靠性指标;
步骤S160根据S110-S150的模型或结果,采用蒙特卡洛法计算综合能源系统的可靠性指标的方法包括:
(1)模拟所有元件的状态,包括状态持续时间、负荷值和发电机输出,然后累积当前的模拟时间;
(2)找到故障元件并计算故障状态下的多能量流,如果能量流结果表明电压越限、气压越限或能量流不收敛则采用负荷削减优化模型来重新确定系统的运行状态;负荷削减优化模型旨在最小化电、气、热负荷削减的经济成本和冗余的弃风或弃光成本,目标函数如下:
式中cost表示负荷削减和弃风弃光总成本,βi表示负荷i的削减成本,Ci表示负荷i的削减量,M1表示负荷总数,γj表示可再生能源发电机j的削减成本,ΔPsus,j表示可再生能源发电机j的削减功率,M2表示可再生能源发电机总数;
约束条件则是步骤S110-S150所建立模型或所得结果中加入负荷削减量和弃风或弃光量;
(3)系统可靠性指标计算:除了传统的可靠性指标之外,还包括热负荷或气负荷的供能中断概率,为P(hphp,min),其中hp是热负荷或气负荷的当前压力,hp,min是最低可接受压力,此指标反映加热力或燃气中断的延迟效应;
(4)如果模拟时间超过预设时间,则模拟过程结束;否则,该过程返回到(1)并继续。
2.根据权利要求1所述的一种考虑动态特性的综合能源系统可靠性评估方法,其特征在于:
风机功率具体描述为:
其中PWTG为风机功率,Pmax,WTG为最大功率,vci、vr和vco分别为切入风速、额定风速和切出风速;
光伏功率具体描述为:
其中Psolar,t为t时刻光伏功率,Pmax,solar为光伏最大功率,Ht为t时刻太阳辐照强度,Hmax为最大太阳辐照强度,为Beta分布变量。
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