本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)風(fēng)險評估領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮源荷不確定性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，新能源的廣泛應(yīng)用給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。特別是風(fēng)能和太陽能等可再生能源的出力具有高度的波動性和不確定性，這使得電力系統(tǒng)的源荷平衡更加復(fù)雜。與此同時，負(fù)荷側(cè)的不確定性，如電動汽車充電、分布式發(fā)電和需求響應(yīng)等新興負(fù)荷形態(tài)的增加，進(jìn)一步加劇了電力系統(tǒng)的不確定性。在此背景下，為了確保電力系統(tǒng)的安全、可靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，開展源荷不確定性下的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。它不僅有助于電力系統(tǒng)規(guī)劃者和運(yùn)營者及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，還可以為制定相應(yīng)的風(fēng)險管理措施提供科學(xué)依據(jù)。

2、盡管目前已有多種電力系統(tǒng)風(fēng)險評估方法被提出并應(yīng)用，如概率論方法、模糊理論方法等，但這些方法在處理源荷不確定性方面存在一定的局限性。傳統(tǒng)的概率論方法需要準(zhǔn)確的概率分布信息，而在實(shí)際電力系統(tǒng)中，由于數(shù)據(jù)的稀缺和復(fù)雜的系統(tǒng)環(huán)境，很難獲得精確的概率分布。此外，模糊理論方法雖然能夠處理不精確性信息，但在面對復(fù)雜的系統(tǒng)和多種不確定性源時，其表達(dá)能力和精度仍有限。這些方法往往無法全面反映電力系統(tǒng)在源荷不確定性影響下的真實(shí)風(fēng)險狀況，導(dǎo)致評估結(jié)果的可靠性和有效性受到質(zhì)疑。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提出一種考慮源荷不確定性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方法和系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、一種考慮源荷不確定性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方法，包括：

4、根據(jù)電力系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲取電力系統(tǒng)的場景概率分布，并構(gòu)建考慮源荷不確定性的若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)；

5、采用自適應(yīng)蜂群算法對所述若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)進(jìn)行模糊化，獲取各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)不同運(yùn)行風(fēng)險等級的模糊化閾值；

6、獲取對應(yīng)電力系統(tǒng)的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)的若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)及其對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級，根據(jù)ds證據(jù)融合框架，對各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級綜合評估，得到概率性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方案。

7、進(jìn)一步地，所述根據(jù)電力系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲取電力系統(tǒng)的場景概率分布的具體方法包括：

8、基于電力系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲取若干個典型場景，并按下式獲取電力系統(tǒng)的場景概率分布函數(shù)：

9、

10、式中，f(x)為電力系統(tǒng)特征變量x對應(yīng)的場景概率分布函數(shù)；f(x)為電力系統(tǒng)特征變量x在第i個典型場景scenei對應(yīng)的概率分布函數(shù)，所述電力系統(tǒng)特征變量x包括節(jié)點(diǎn)電壓v、潮流上限閾值pmax；x1,x2分別為累積概率分布區(qū)間上限和下限。

11、進(jìn)一步地，所述考慮源荷不確定性的若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)包括節(jié)點(diǎn)電壓越上限風(fēng)險指標(biāo)、節(jié)點(diǎn)電壓越下限風(fēng)險指標(biāo)和支路潮流越限風(fēng)險指標(biāo)。

12、進(jìn)一步地，所述節(jié)點(diǎn)電壓越上限風(fēng)險指標(biāo)為

13、

14、其中，v為節(jié)點(diǎn)電壓；rimax為節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)電壓越上限風(fēng)險最大值；vi,max為f(v)＝1時對應(yīng)的電壓；f(v)為節(jié)點(diǎn)電壓v對應(yīng)的場景概率分布函數(shù)；

15、所述節(jié)點(diǎn)電壓越下限風(fēng)險指標(biāo)可以表示為

16、

17、其中，為節(jié)點(diǎn)i的節(jié)點(diǎn)電壓越下限風(fēng)險；vi,min為節(jié)點(diǎn)i的電壓可能出現(xiàn)的最小值；

18、所述支路潮流越限風(fēng)險指標(biāo)可以表示為

19、

20、其中，rl為支路l潮流越限風(fēng)險；pmax為潮流上限閾值；f(pmax)為潮流上限閾值pmax對應(yīng)的場景概率分布函數(shù)；plmax為支路潮流可能出現(xiàn)的最大值；

21、進(jìn)一步地，所述采用自適應(yīng)蜂群算法對所述若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)進(jìn)行模糊化，獲取各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)不同運(yùn)行風(fēng)險等級的模糊化閾值的具體步驟包括：

22、s201，構(gòu)建辨識評估指標(biāo)模糊化集合xu＝{x1,x2,x3,x4,x5}；其中，xu為辨識評估指標(biāo)模糊化集合；x1,x2,x3,x4,x5為電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值，用于離散的評估電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險；x1,x2,x3,x4,x5對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級分別為{完全安全，基本安全，存在一定風(fēng)險，存在較大風(fēng)險，非常危險}；

23、s202，基于自適應(yīng)蜂群算法優(yōu)化電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值。

24、進(jìn)一步地，所述基于自適應(yīng)蜂群算法優(yōu)化電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值的具體方法包括：

25、s20201，初始化自適應(yīng)蜂群算法參數(shù)，包括：自適應(yīng)蜂群算法中的蜜蜂數(shù)量，最大蜜蜂尋找蜜源次數(shù)以及初始蜜源位置；其中，初始蜜源位置為待優(yōu)化的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值x1,x2,x3,x4,x5；

26、s20202，基于自適應(yīng)蜂群算法獲取蜜源位置含蜜量，蜜源位置含蜜量為當(dāng)前電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值對電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險的評估效果，具體為：

27、

28、其中，fb為對電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險的評估效果；nindex為電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)數(shù)量；為第i個評估指標(biāo)對應(yīng)電力系統(tǒng)風(fēng)險的評估值；為第i個評估指標(biāo)對應(yīng)電力系統(tǒng)風(fēng)險的實(shí)際值；

29、s20203，在當(dāng)前蜜源位置鄰域搜索新的蜜源位置，從而獲得新的電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值集合，具體為：

30、

31、其中，為鄰域蜜源位置；u(t)為自適應(yīng)蜂群算法的自適應(yīng)調(diào)節(jié)系數(shù)；k與j為不同于i的蜜源位置，對應(yīng)電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值集合,i,j,k的取值范圍均為[1，n]，n為蜜蜂數(shù)量；為當(dāng)前蜜源位置，對應(yīng)當(dāng)前電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值集合；分別為兩個任意蜜源位置；為當(dāng)前自適應(yīng)蜂群算法尋找得到的含蜜量最高的蜜源位置；

32、s20204，判斷自適應(yīng)蜂群算法尋找蜜源次數(shù)是否達(dá)到最大次數(shù)；若達(dá)到則輸出當(dāng)前選擇得到的蜜源位置，即當(dāng)前電力系統(tǒng)風(fēng)險評估指標(biāo)模糊化閾值集合；若未達(dá)到則返回步驟s20202。

33、進(jìn)一步地，所述根據(jù)ds證據(jù)融合框架，對各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級綜合評估，得到概率性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方案的具體步驟包括：

34、s301，定義ds證據(jù)融合框架的證據(jù)，即將第i個模糊化評估指標(biāo)定義為電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)si，并將第j個模糊化評估指標(biāo)定義為電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)sj；

35、s302，獲取電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)之間的特征距離，具體為

36、

37、其中，fds(·,·)為電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)之間的特征距離計(jì)算函數(shù)；

38、s303，基于電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)之間的特征距離判斷證據(jù)之間的相似度，具體為

39、

40、其中，為電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)之間的相似度計(jì)算函數(shù)；

41、s304，基于電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估證據(jù)之間的相似度判斷對證據(jù)i的支撐程度，具體為

42、

43、其中，為對證據(jù)i的支撐程度；n為證據(jù)個數(shù)；

44、s305，基于對證據(jù)i的支撐程度判斷證據(jù)i對電力系統(tǒng)風(fēng)險的評估權(quán)重，具體為

45、

46、其中，ξi為評估權(quán)重計(jì)算函數(shù)；

47、s306，基于證據(jù)對電力系統(tǒng)風(fēng)險的評估權(quán)重，獲取各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級綜合評估，得到概率性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方案。

48、一種考慮源荷不確定性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估系統(tǒng)，包括指標(biāo)構(gòu)建模塊、模糊化模塊、綜合評估模塊；

49、所述指標(biāo)構(gòu)建模塊，用于根據(jù)電力系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲取電力系統(tǒng)的場景概率分布，并構(gòu)建考慮源荷不確定性的若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)；

50、所述模糊化模塊，用于采用自適應(yīng)蜂群算法對所述風(fēng)險辨識評估指標(biāo)進(jìn)行模糊化，獲取風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)不同運(yùn)行風(fēng)險等級的模糊化閾值范圍；

51、所述綜合評估模塊，用于獲取對應(yīng)電力系統(tǒng)的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)的若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)及其對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級，根據(jù)ds證據(jù)融合框架，對各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級綜合評估，得到概率性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方案。

52、一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，該存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器用于調(diào)用并運(yùn)行所述存儲器中存儲的計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行如上任一項(xiàng)所述的方法。

53、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如上任一項(xiàng)所述方法的步驟。

54、相比于現(xiàn)有技術(shù)本發(fā)明具有如下有益效果：

55、本發(fā)明提出一種考慮源荷不確定性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方法和系統(tǒng)，該方法基于電力系統(tǒng)的場景概率分布，構(gòu)建了考慮源荷不確定性的若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)，這些風(fēng)險辨識評估指標(biāo)能夠有效地將源荷不確定性特征納入到電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估中，由此可以獲取準(zhǔn)確可靠的評估方案。

56、本發(fā)明方法利用自適應(yīng)蜂群算法對所述若干個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)進(jìn)行模糊化，獲取風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)不同運(yùn)行風(fēng)險等級的模糊化閾值，由此提升電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估指標(biāo)的有效性。

57、本發(fā)明方法根據(jù)根據(jù)ds證據(jù)融合框架，對各個風(fēng)險辨識評估指標(biāo)對應(yīng)的運(yùn)行風(fēng)險等級綜合評估，得到概率性的電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估方案，該評估方案結(jié)合了電力系統(tǒng)所具有的源荷不確定性特征，對電力系統(tǒng)風(fēng)險辨識評估指標(biāo)進(jìn)行綜合處理，從而實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險的有效評估。