[发明专利]一种微网供电系统可靠性的模拟评估方法

摘要

本发明公开一种微网供电系统可靠性的模拟评估方法，其特征是包括三个步骤S1确定评估模型；S2元件状态抽样；S3进行系统评估。本发明运用各类设备的历史运行数据作为基础，引入分布式电源故障点、故障时间序列进行系统供电可靠性的分析，对系统分布式电源设备的运行状态进行模拟，充分考虑了因设备自身性能发生故障对系统供电可靠性的影响，其分析结果能够较真实的反映微网系统的供电可靠性。

主权项

一种微网供电系统可靠性的模拟评估方法，其特征是包括以下步骤：S1确定评估模型；S2元件状态抽样；S3进行系统评估；所述的步骤S1包括以下子步骤：S1‑1建立风机模型式中，Pw为风机的实时出力，单位为kW，参数A、B、C为风机出力曲线非线性部分的多项式拟合系数，SWt为第t个小时的实时风速，单位为m/s，Vci为启动风速，Vr为额定风速，Vco为切除风速；其中SWt的实时出力序列采用自回归滑动平均模型产生：SWt＝μt+σtyt；                                        (2)yt＝φ1yt‑1+φ2yt‑2+…φnyt‑n+αt‑αt‑1θ1‑αt‑2θ2‑…‑αt‑mθm；      (3)μt为某地区的历史平均风速，σt为风速分布的标准差，yt为时间序列，φi,i＝1,…n为自回归系数，θj,j＝1,…m为滑动平均系数，αt为白噪声系数，服从均值为0、方差为的独立正态分布；通过公式(1)、(2)、(3)，获得全年中每一小时的风速值，进而求得全年中每一小时的风机实时出力序列；S1‑2建立光伏模型式中，Pb为光伏的实时出力，单位为kW；Psn为光伏的额定功率，表示在标准测试条件下单位光强所能产生的功率；Gstd为额定光照强度，单位为kW/m2；Rc为某一特 定光照强度，在该光照强度下光伏出力与光照强度的关系开始由非线性变为线性；Gbt为第t个小时的实时光照强度，单位为kW/m2；Gbt的实时光照强度通过对历史光强的概率分布统计的抽样得到；S1‑3建立蓄电池模型式中，ΔWt为t时段内蓄电池外部充放电电量，其等于充放电功率与时段t的乘积；Bt为充放电前蓄电池的剩余容量，Bt＝Bnorm×Soc(t)，其中Bnorm为蓄电池额定容量，Soc(t)为充放电前的荷电状态，Bt+1为充放电结束后蓄电池的剩余容量；Bmin、Bmax分别为蓄电池的最大、最小容量；S1‑4建立负荷模型Lt＝Lp×Pw×Pd×Ph(t)；式中，Lp为年负荷峰值，Pw为与第t个小时对应的年‑周负荷曲线中的值，Pd为与第t个小时对应的周‑日负荷曲线中的值，Ph(t)为与第t个小时对应的日‑小时负荷曲线中的值；Lt为t时负荷值；所述的步骤S2包括以下子步骤：S2‑1求元件失效前平均运行时间和平均修复时间在微网系统中，绝大部分元件为可修复元件，其状态变化情况可通过稳态的“运行‑停运‑运行”的循环过程来模拟，元件的参数满足如下关系式：式中，MTTF为元件失效前平均运行时间，MTTR为元件的平均修复时间，分别是TTF和TTR的均值；λ为失效率，即失效次数/年，μ为修复率，即修复次数/年，TTF为失效前运行时间，即无故障工作时间，TTR为修复时间，即失效时间；S2‑2求元件的失效前运行时间与修复的时间在对微网系统进行可靠性分析时，认为元件的下次故障与前次故障无关，即元件故障具有无记忆性；因此，认为元件的失效前运行时间与修复的时间均服从指数分布，其概率密度函数为：式中，f(t)表示元件在t时刻发生故障的概率；g(t)表示元件在t时刻被修复完成的概率；f(t)与g(t)的概率分布函数为：式中，F(t)表示元件故障时刻小于t的概率；G(t)表示元件修复时刻小于t的概率；对上式稍作变化，得：其中，F′(t)表示元件的无故障工作时间为t的概率；G′(t)表示元件的修复时间为t的概率；如此，F′(t)和G′(t)均为区间[0,1]内的数；因此，通过产生位于[0,1]之间的随机数的方式，反过来抽样元件的无故障工作时间和修复时间，其抽样公式为：式中，R1、R2均为[0,1]间均匀分布的随机数；采用上述方法，对TTF和TTR分别交替抽样。