[发明专利]基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的光伏电站可靠性评估方法

摘要

本发明公开了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的光伏电站可靠性评估方法，用于由N个发电单元组成的集中式光伏电站，所述各发电单元包括以下四个部件：光伏阵列、直流汇流箱、光伏逆变器、变压器，最后汇入交流电网；包括以下步骤：建立各元件马尔科夫链模型，状态抽样，运行过程模拟，判断算法收敛。本发明具有良好的稳定性，在大型光伏电站的可靠性评估中有着良好的正确性和优越性。

主权项

1.一种基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的光伏电站可靠性评估方法，用于由N个发电单元组成的集中式光伏电站，所述各发电单元包括以下部件：光伏阵列、直流汇流箱、光伏逆变器、变压器；其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立各元件马尔科夫链模型：筛选与光伏电站可靠性相关的元件为光伏阵列、直流汇流箱、光伏逆变器、变压器；所述直流汇流箱、光伏逆变器和变压器采用第一类马尔科夫链模型；所述光伏阵列采用第二类马尔科夫链模型；随机变量的序列{X(0),X(1),…,X(t)}表示元件在时刻0至时刻t的状态，下一时刻状态X(t+1)由当前时刻状态X(t)的条件分布P(X(t+1)|X(t))决定，与{X(0),X(1),…,X(t‑1)}无关；所述第一类马尔科夫链模型为：所述直流汇流箱、光伏逆变器和变压器均有两个相互独立的状态：故障停运和正常运行；所述直流汇流箱、光伏逆变器和变压器的状态相互独立；t时刻状态X(t)为：第一类马尔科夫链模型中元件的一步转移矩阵A1为：其中，λ为元件的故障率，μ为元件的修复率；所述第一类马尔科夫链模型的稳态概率分布p*为：所述第二类马尔科夫链模型为：当前时刻状态X(t)为：第二类马尔科夫链模型中元件的一步转移矩阵A2为：λ4,λ3,λ2,λ1分别为状态间的转化率，μ为元件的修复率；所述第二类马尔科夫链的稳态分布概率为：步骤2：状态抽样：一个包含了l个元件的系统，其状态可用向量S＝(S1,S2,…,Sl)来表示：对于采用第一类马尔科夫链模型的元件，其状态确定方法为：其中，u为一个均匀分布在[0,1]区间的随机数，p0和p1分别为故障状态和正常状态下第i个元件下次抽样状态改变概率，由所述马尔科夫链模型确定；对于采用第二类马尔科夫链模型的元件，其状态确定方法为：其中，u为一个均匀分布在[0,1]区间的随机数，p0、p1、p2、p3和p4分别为故障状态和正常状态下第i个元件下次抽样状态改变概率，由所述马尔科夫链模型确定；步骤3：利用步骤1中的马尔科夫链作为光伏电站的元件状态样本，重复步骤2的状态抽样过程，进行光伏电站的运行状态模拟，从而统计出所需数据，进行大型光伏电站的可靠性指标评估与分析；步骤4：判断样本是否足够，如果是，输出可靠性评估指标，否则，转向步骤2；所述判断样本是否足够的判据为：其中，f为所求的可靠性评估指标，V(f)表示其估计值，为E(f)的估计值，E(f)为可靠性评估指标的期望，β为方差系数，其表达是为：其中为的估计值。