[发明专利]基于负荷不确定性建模的电网静态电压稳定风险评估方法

摘要

本发明涉及电网的静态电压稳定性风险评估方法，具体是一种基于负荷不确定性建模的电网静态电压稳定风险评估方法。本发明解决了现有静态电压稳定性风险评估方法评估结果不准确的问题。基于负荷不确定性建模的电网静态电压稳定风险评估方法，该方法是采用如下步骤实现的：1)建立负荷不确定性模型；2)建立潮流运算模型；3)建立风险评估指标，并运用风险指标识别电网中的高运行风险区域。本发明适用于电网的静态电压稳定性风险评估。

主权项

1.一种基于负荷不确定性建模的电网静态电压稳定风险评估方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：/n1)建立负荷不确定性模型；所述负荷不确定性模型包括：初荷波动概率分布模型、负荷出现增长的节点群识别模型、负荷随机增长模型；/n2)建立潮流运算模型：首先根据负荷出现增长的节点群识别模型确定电网中出现负荷增长的节点编号，之后基于蒙特卡罗仿真方法分别采集初荷波动概率分布模型中的初荷耗量样本和负荷随机增长模型中的负荷增量样本，最后基于样本值进行计及综合负荷特性的连续潮流运算；/n3)建立风险评估指标，并运用风险指标识别电网中的高运行风险区域；所述风险评估指标包括网络极限载荷水平风险指标、节点低压载荷风险指标、线路传输功率占比风险指标、线路极限传输裕度风险指标；/n所述步骤1)中，/n建立初荷波动概率分布模型的方法具体包括如下步骤：/n1.1)取聚类数目为2，随机生成一组隶属矩阵元素的初值；/n1.2)对历史负荷数据进行第一次模糊C均值聚类；/n1.3)计算评价该次聚类结果的类间类内划分指标BWP；具体计算公式如下：/n /n /n /n式(1)-(3)中：BWP(j,i)为类间类内划分指标；b(j,i)为第j类第i个样本的最小类间距离；w(j,i)为第j类第i个样本的类内距离；j和k为类标；i、p和q为样本标号；m为聚类数目；n_k为第k类中的样本个数；n_j为第j类的样本个数；为第k类第p个样本；为第j类第i个样本；为第j类第q个样本；/n1.4)再次随机产生一组隶属矩阵元素初值，重复步骤1.2)-1.3)，直到聚类次数达到历史负荷数据长度的1/2为止；/n1.5)令聚类数目加1，随机生成一组隶属矩阵元素的初值，重复步骤1.2)-1.4)，直到聚类数目达到历史负荷数据长度的开方值为止；/n1.6)统计全部类间类内划分指标；选择类间类内划分指标最大即为BWP_opt时对应的聚类结果，作为对负荷功耗时间曲线的时段划分方式：/n /n式(4)中：BWP_opt为对应最优聚类结果的类间类内划分指标；n为样本总数；Csize为负荷样本总长度的开方值；/n1.7)对每类负荷功耗时段，计算全网所有载荷节点功耗的相关系数并形成相关系数矩阵；/n1.8)利用Cholesky方法分解步骤1.7)中每类负荷功耗时段对应的相关系数矩阵，得到服从多维正态分布的负荷功耗样本；至此，初荷波动概率分布模型建模完毕；/n负荷出现增长的节点群识别模型具体表示如下：/n /n /n式(5)-(6)中：ρ_xy为x和y的相关系数；I_xy为x和y的互信息量；cov(x,y)为x和y的协方差；D(x)和D(y)分别为x、y的方差；p(x)和p(y)分别为x、y的边缘概率密度；p(x,y)为x和y的联合概率密度；/n负荷随机增长模型具体表示如下：/n /n /n /n式(7)-(9)中：D0为负荷增长的参考方向；D1为负荷实际增长方向；(S₁,S₂,...,S_Nload)为由各载荷节点视在功率组成的一维向量；Nload为载荷节点个数；为第i个载荷点的功率因数，1≤i≤Nload；S_Δbase为系统的功率基准值；k_Li为负荷增长系数，k_Li取值的集合由步骤1)所述的方法确定；/n所述步骤2)中，/n首先，依据给定的阈值ρ₁、ρ₂和I₁、I₂，确定电网中出现负荷增长的节点编号：/nρ₁≤ρ_xy≤ρ₂ (10)；/nI₁≤I_xy≤I₂ (11)；/n式(10)-(11)中：x和y均为节点编号；ρ₁和ρ₂分别为相关系数的下限和上限；I₁和I₂分别为互信息量的下限和上限；/n之后，利用步骤1)介绍的方法，求得初荷波动概率分布模型中的初荷耗量样本和负荷随机增长模型中的负荷增量样本，确定k_Li的取值集合；/n潮流运算模型具体表示如下：/n /n /n式(12)-(13)中：λ为负荷量的持续增长因子；P_Li0、Q_Li0分别为节点i的初始有功、无功功率负荷量；为节点i的功率因数；δ_ij为节点i和j电压的相角差；当i＝j时，Y_ii＝G_ii+jB_ii为节点自导纳；当i≠j时，Y_ij＝G_ij+jB_ij为节点互导纳；S_Δbase为系统的功率基准值；k_Li为负荷增长系数，k_Gi为与发电调度策略有关的出力增长系数；综合负荷模型采用恒电流、恒阻抗、恒功率型负荷及感应电动机的静态等效模型表示，计及综合负荷模型时，节点导纳矩阵的构造方法为：/nY_ij＝Y_In+Y_Zn+Y_Mn (14)；/nY_In＝I_n0/V_n0 (15)；/nY_Zn＝1/Z_n (16)；/nY_Mn＝1/(R+jX) (17)；/n /n /nZ_2m＝(r_m+r₂/s)²+(x_m+x₂)² (20)；/nT_m＝l·(α+(1-α)(1-s)^p) (21)；/n /n式(14)-(22)中：Y_In、Y_Zn和Y_Mn分别为恒电流型、恒阻抗型和感应电动机负荷的等效导纳值；s、r_m+jx_m和r₂/s+jx₂分别为感应电动机的转差率、励磁阻抗和副边等效阻抗；V_i为节点i的电压幅值；l、α和p分别为感应电动机负荷率、静止阻力矩和机械负荷特性指数；/n基于步骤1)建立的负荷不确定性模型，利用蒙特卡罗方法每采集一组负荷样本，之后应用计及综合负荷的潮流运算模型进行计算，直到采集完全部负荷样本为止；/n所述步骤3)中，/n网络极限载荷水平风险指标具体表示如下：/n /n /n式(23)-(24)中：m为总模拟次数；P_Ltotal(M_i)和p(M_i)分别为第i种负荷场景的系统极限载荷量及其出现的概率；/n节点低压载荷风险指标具体表示如下：/n /n /n式(25)-(26)中：为i节点电压为全网最低的事件集合；p(*)为事件A_ij发生时系统崩溃的概率；事件结果res(*)为经极限载荷期望值归一化处理后的系统最大载荷量；/n线路传输功率占比风险指标具体表示如下：/n /n /n式(27)-(28)中：为全网中线路l的极限传输功率与系统载荷量之比最高的事件集合；p(*)为事件L_lk发生时系统崩溃的概率；(p_transfer)_lk和(pcollapse)_k分别为事件k发生时线路l上传送的有功功率及系统极限载荷量；/n线路极限传输裕度风险指标具体表示如下：/n /n /n式(29)-(30)中：p(*)为事件L_lM发生时系统崩溃的概率；(L_s-1)为线路传输极限裕度；P_t为线路送端功率传输量；S_base为功率基准值。/n