[发明专利]一种考虑不同设备耐受特性的电压暂降严重程度计算方法有效

专利信息
申请号: 201911087353.9 申请日: 2019-11-08
公开(公告)号: CN110929999B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 周凯;王勇;许中;马智远;饶毅;栾乐;张群峰;曲烽瑞 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司广州供电局
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 刘羚
地址: 510620 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 考虑 不同 设备 耐受 特性 电压 严重 程度 计算方法
【权利要求书】:

1.一种电压暂降量化方法,其特征在于,所述方法包括:

获取待量化电力设备的不确定区域;所述不确定区域表示对所述待量化电力设备造成的影响力度不确定的电压下降幅值所在的区域;

根据压降分布模型表,获取所述不确定区域的目标概率分布模型;所述压降分布模型表中预先存储了多种类型电力设备的不确定区域与概率分布模型的对应关系;所述压降分布模型表的建立过程包括:获取多种类型电力设备的不确定区域;分析各所述不确定区域中电压下降幅值的分布密度规律;根据所述分布密度规律,确定各所述不确定区域对应的概率分布模型;将各所述不确定区域与对应的概率分布模型存储至所述压降分布模型表;

根据所述目标概率分布模型,确定所述待量化电力设备的期望耐受曲线;

根据所述期望耐受曲线,确定所述待量化电力设备的电压暂降量化值;所述电压暂降量化值包括电力设备在发生电压暂降时产生的电压下降幅值。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若一个电力节点包括多个敏感电力设备和多个一般电力设备,所述方法还包括:

分别获取各所述敏感电力设备和各所述一般电力设备的电压暂降量化值、以及各所述敏感电力设备和各所述一般电力设备对应的权重;

将各所述敏感电力设备和各所述一般电力设备的电压暂降量化值,与对应的权重的加权和,确定为所述电力节点的电压暂降量化值。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,若一个电力设备的不确定区域包括多个子区域;一个子区域对应一个概率分布模型。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述概率分布模型至少包括正态分布模型、均匀分布模型、指数分布模型。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标概率分布模型,确定所述待量化电力设备的期望耐受曲线,包括:

根据所述不确定区域边界所对应的电压下降幅值,和所述不确定区域对应的概率分布模型,获取所述不确定区域的电压下降幅值的期望值;

根据所述不确定区域边界所对应的持续时长,和所述不确定区域对应的概率分布模型,获取所述不确定区域的持续时长的期望值;

根据所述电压下降幅值的期望值和所述持续时长的期望值,确定所述期望耐受曲线。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述期望耐受曲线,确定所述待量化电力设备的电压暂降量化值,包括:

获取所述待量化电力 设备的实际电压下降幅值和实际持续时长;

获取所述实际持续时长在所述期望耐受曲线上对应的期望电压下降幅值;

根据所述实际电压下降幅值和所述期望电压下降幅值,确定所述电压暂降量化值。

7.一种电压暂降量化装置,其特征在于,所述装置包括:

不确定区域获取模块,用于获取待量化电力设备的不确定区域;所述不确定区域表示对所述待量化电力设备造成的影响力度不确定的电压下降幅值所在的区域;

目标概率模型获取模块,用于根据压降分布模型表,获取所述不确定区域的目标概率分布模型;所述压降分布模型表中预先存储了多种类型电力设备的不确定区域与概率分布模型的对应关系;还用于获取多种类型电力设备的不确定区域;分析各所述不确定区域中电压下降幅值的分布密度规律;根据所述分布密度规律,确定各所述不确定区域对应的概率分布模型;将各所述不确定区域与对应的概率分布模型存储至所述压降分布模型表;

期望耐受曲线确定模块,用于根据所述目标概率分布模型,确定所述待量化电力设备的期望耐受曲线;

电压暂降量化值确定模块,用于根据所述期望耐受曲线,确定所述待量化电力设备的电压暂降量化值;所述电压暂降量化值包括电力设备在发生电压暂降时产生的电压下降幅值。

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