[发明专利]一种高比例可再生能源接入下的电网脆弱性评估方法

权利要求书

1.一种高比例可再生能源接入下的电网脆弱性评估方法，其特征在于，包括步骤：

S100借助多场景技术中的场景缩减技术，采用聚类算法，对目标地区电网高比例可再生能源出力数据聚类，得到高比例可再生能源出力的多场景时序分布模型；

所述步骤S100包括：

S110采用模糊C均值聚类算法，每组时间序列针对每个聚类中心都有相应的隶属度，用[0，1]之间的任意数值来表示隶属关系，每一个地区风光功率数据都被划分到多个场景中；

S120从多个场景中选取出场景集，建立多场景时序分布模型；通过地区风光出力数据进行场景集的选取，包括：

S121连续n天，每天m个等时间间隔采集得到地区风光出力数据表示为：

其中，采样天数a＝1,2,...,n，采样时刻b＝1,2,...,m；

S122随机初始化聚类中心：

将待处理的风光出力数据集X_W＝[x_a,b]划分为c类，其中V＝{v₁,v₂,...v_c}代表各类簇聚类中心的集合，预选c个聚类中心V^(b)＝{v₁,v₂,...v_c}，2≤c≤n；迭代次数b＝0；

S123求取隶属度矩阵U：

引入隶属度函数μ_ij表示该地区第i天风光出力数据样本隶属于第j类簇的概率；随机选取[0,1]间的数，使其满足，0≤μ_ij≤1，隶属度μ_ij的计算公式为：

S124求解目标函数值

d_ij＝||x_i-x_j||

式中，J(X_W,V)表示地区各日风光出力数据样本到聚类中心的距离，加权指数s∈[1,+∞)；d_ij＝||x_i-x_j||为第i个数据点与第j个聚类中心间的欧几里得距离；

S125计算更新隶属度矩阵U^(b)，聚类中心v^(b+1)：

若，则μ_ij^(b)＝1，否则μ_ij^(b)＝0

S126目标函数最小值判据：

当||J^(b)-J^(b+1)||＜ε时表示算法收敛，算法计算完毕；否则令b＝b+1，进入步骤S123，重复迭代计算；

S200根据节点抗干扰能力、节点影响力，得到基于DEAHP的电网脆弱性评估指标，建立DEAHP的脆弱性指标体系，在各典型场景下运用基于DEAHP的脆弱性指标体系对多场景时序分布模型的元件脆弱性进行评估，得到随高比例可再生能源出力变化而变化的脆弱性时序评估结果；所述基于DEAHP的脆弱性评估指标Z_n：

v_i与u_j分别为DEAHP模型确定的权重，其中，i＝1,2,3且j＝1,2，B_e(i)为节点i的电气介数，H_D(i)为分布特性量化，为节点能量裕度，为节点脆弱灵敏度，为故障下节点抗干扰能力；

S300根据多场景时序分布模型的概率因子与脆弱性时序评估结果，对基于加权熵的电网脆弱元件进行识别，得到电网节点的综合脆弱性评估结果；

对每一个节点N_i，特征场景s某一断面时刻t下节点的脆弱大小计算结果为，场景s发生的概率为P_s；节点综合脆弱性的指标如下：

其中，s(s＝1,2,3,4)代表场景数目，t(t＝1,2,...,24)代表一天24小时。