基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。該方法主要是通過(guò)有限數(shù)量的仿真，然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的極值理論對(duì)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)的尾部進(jìn)行建模，從而有效評(píng)估系統(tǒng)可能遭遇的具有較大影響的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)情況，該方法考慮了風(fēng)電、光伏等新能源預(yù)測(cè)誤差，負(fù)荷波動(dòng)等系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中可能遭遇的多種不確定因素，在模型上能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)運(yùn)行中可能遭遇的風(fēng)險(xiǎn)因素。另一方面由于該方法只依賴于有限的樣本，因此具有快速計(jì)算的特點(diǎn)，是一種實(shí)用的在線評(píng)估方法，可應(yīng)用在實(shí)際系統(tǒng)的在線安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，為系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供有意義的參考與指導(dǎo)。
【專利說(shuō)明】
基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于電網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，設(shè)及從電網(wǎng)運(yùn)行安全角度評(píng)估電網(wǎng)所面對(duì)的 風(fēng)險(xiǎn)，特別設(shè)及一種能夠基于有限的評(píng)估數(shù)據(jù)快速的對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近幾年來(lái)，隨著大規(guī)模新能源的接入，其裝機(jī)容量快速上升。大規(guī)模新能源的接入 給電網(wǎng)的安全運(yùn)行帶來(lái)了更多的不確定因素，同時(shí)電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，網(wǎng)架結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜， 電網(wǎng)運(yùn)行的潛在風(fēng)險(xiǎn)不斷加大。
[0003] 在線電網(wǎng)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估一直是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，一方面準(zhǔn)確刻畫(huà)數(shù)量眾多的 元件的隨機(jī)停運(yùn)特性，需要面對(duì)巨大的維數(shù)災(zāi)難，常常導(dǎo)致花費(fèi)難W想象的計(jì)算努力。另一 方面，新能源普遍具有能量密度低、分布廣、間歇性和波動(dòng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，運(yùn)給電網(wǎng)的安全運(yùn) 行帶來(lái)了許多潛在危險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，考慮運(yùn)些因素的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可W對(duì)備用設(shè)置、緊急情況 預(yù)警等情況提供參考意義，因此有必要研究如何快速高效完成對(duì)含大規(guī)模新能源復(fù)雜系統(tǒng) 的在線安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。
[0004] 目前對(duì)含大規(guī)模新能源復(fù)雜系統(tǒng)的在線安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法主要包括狀態(tài)枚舉法、 蒙特卡洛法等，運(yùn)些方法雖然可W較好地完成風(fēng)險(xiǎn)分析的任務(wù)，然而由于一般電力系統(tǒng)的 復(fù)雜性和巨大規(guī)模，若要準(zhǔn)確評(píng)估其風(fēng)險(xiǎn)，運(yùn)樣的分析常常不滿足時(shí)效性;另一方面，風(fēng)險(xiǎn) 的評(píng)估分析常常希望能夠準(zhǔn)確分析極端事件的影響，運(yùn)對(duì)于現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法又是一個(gè) 極大的挑戰(zhàn)。正是在線安全分析對(duì)快速評(píng)估的巨大需要，W及對(duì)于極端損失事件分析的需 求，亟需研究新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 針對(duì)現(xiàn)有評(píng)估方法的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于極值理論的電力系統(tǒng) 在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，該方法不但能夠在考慮新能源發(fā)電的不確定性、負(fù)荷預(yù)測(cè)的 不確定性等多種因素的前提下，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行快速求解，而且能夠?qū)ο到y(tǒng)面對(duì)的 極端風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量的評(píng)估。
[0006] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用了 W下技術(shù)方案：
[0007] 1)獲取蒙特卡洛仿真需要的系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)信息，包括系統(tǒng)的負(fù)荷、線路W及發(fā)電 機(jī)組信息，然后定義蒙特卡洛仿真樣本數(shù)目NmaxW及在指定的評(píng)估時(shí)間間隔Tl內(nèi)系統(tǒng)元件 的停運(yùn)替換率U、新能源出力的預(yù)測(cè)誤差Sw和負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差如，所述元件指線路和發(fā)電機(jī) 組;同時(shí)根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)和新能源出力預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)發(fā)電機(jī)組組合進(jìn)行安排；
[000引2)置仿真迭代次數(shù)n = 0;
[0009] 3)令n = n+l;然后根據(jù)所述停運(yùn)替換率U抽樣系統(tǒng)的狀態(tài)，并根據(jù)新能源出力的預(yù) 測(cè)誤差Sw和負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差Sl抽樣指定時(shí)刻的出力和負(fù)荷水平，所述指定時(shí)刻是指經(jīng)過(guò)所 述時(shí)間間隔化后的時(shí)刻，然后依據(jù)出力、負(fù)荷水平進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估，并對(duì)負(fù)荷損失情況進(jìn) 行統(tǒng)計(jì)，得到失負(fù)荷數(shù)據(jù)；
[0010] 4)判斷n是否達(dá)到Nmax，若達(dá)到，則轉(zhuǎn)至步驟5)，否則，轉(zhuǎn)至步驟3);
[0011] 5)對(duì)失負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后選取用于負(fù)荷損失闊值模型計(jì)算的數(shù)據(jù)樣本；
[0012] 6)利用所述數(shù)據(jù)樣本求解所述闊值模型的參數(shù)；
[0013] 7)經(jīng)過(guò)步驟6)后，利用所述闊值模型評(píng)估系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。
[0014] 所述在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法考慮電力系統(tǒng)運(yùn)行方式、新能源出力預(yù)測(cè)誤差， 負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差W及系統(tǒng)元件的隨機(jī)停運(yùn)對(duì)于系統(tǒng)在指定時(shí)間內(nèi)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的影響。
[0015] 所述新能源選自諸如風(fēng)電、光伏等間歇性能源中的一種或多種。
[0016] 所述系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估使用的狀態(tài)校正模型如下：
[0017]
[001 引
[0019]
[0020]
[0021]
[0022]
[0023]
[0024] 其中，D是節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷功率向量，P是節(jié)點(diǎn)的發(fā)電機(jī)注入功率，是各節(jié)點(diǎn)需要供 應(yīng)的負(fù)荷功率，Pmax是最大發(fā)電機(jī)向量，N是節(jié)點(diǎn)總數(shù)，PTDF是功率分布因子矩陣，京是線路 潮流容量上限，E是線路潮流容量下限，Pi和di分別是各節(jié)點(diǎn)的注入功率和負(fù)荷功率，Qo是 過(guò)負(fù)荷線路集合，fi是第i條線路潮流，Cl是第i條線路的線路容量。
[0025] 所述步驟5)具體包括W下步驟:從失負(fù)荷量的順序統(tǒng)計(jì)樣本.及中選出失負(fù)荷量大 于0的樣本，并形成新的順序統(tǒng)計(jì)樣本
，其中J = M 表示從玄中選出的所有失負(fù)荷量大于0的樣本的數(shù)目，根據(jù);^形成失負(fù)荷量超過(guò)闊值Su的 樣本^即用于負(fù)荷損失闊值模型計(jì)算的數(shù)據(jù)樣本，Su的選取依據(jù)為r=M^或者Su根 據(jù)平均超出圖選取
。
[0026] 所述闊值模型用W下負(fù)荷損失極值分布F(S)進(jìn)行表示：
[0027]
[0028] 其中，S指負(fù)荷損失，參數(shù)Ou利用所述^進(jìn)行求解。
[0029] 所述步驟7)具體包括W下步驟:根據(jù)求解得到的參數(shù)Ou計(jì)算系統(tǒng)在指定的超越概 率1-a處的負(fù)荷損失的化Ra值：
[0030]
[0031] 其中，a表示負(fù)荷損失分布的累積概率，VaRa值的含義為化內(nèi)負(fù)荷損失超過(guò)該值的 概率為1-a。
[0032] 所述在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法還包括W下步驟:將VaRa值作為系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用的 取值。
[0033] 本發(fā)明的有益效果體現(xiàn)在：
[0034] 該方法主要是通過(guò)有限數(shù)量的仿真，然后利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的極值理論對(duì)運(yùn)行安全風(fēng) 險(xiǎn)的尾部進(jìn)行建模，從而有效評(píng)估系統(tǒng)可能遭遇的具有較大影響的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)情況，該方法 利用有限的數(shù)據(jù)可W對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行面對(duì)的極端風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行快速評(píng)估分析，可為運(yùn)行人員在備用 安排、緊急預(yù)警等方面提供參考建議。由于該方法只依賴于有限的樣本，因此具有快速計(jì)算 的特點(diǎn)，是一種實(shí)用的在線電力系統(tǒng)運(yùn)行極端風(fēng)險(xiǎn)分析、評(píng)估方法，可應(yīng)用在實(shí)際系統(tǒng)的在 線安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，為系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供有意義的參考與指導(dǎo)。
[0035] 進(jìn)一步的，該方法考慮了風(fēng)電、光伏等新能源出力預(yù)測(cè)誤差，W及負(fù)荷波動(dòng)等系統(tǒng) 運(yùn)行過(guò)程中可能遭遇的多種不確定因素，在模型上能夠準(zhǔn)確刻畫(huà)運(yùn)行中可能遭遇的風(fēng)險(xiǎn)因 素。
[0036] 進(jìn)一步的，本發(fā)明建立了基于極值理論的在線安全運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架，考慮了運(yùn) 行方式變化，負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差，新能源出力預(yù)測(cè)誤差，發(fā)電機(jī)組出力安排，元件故障等系統(tǒng)中 隨時(shí)間變化的因素，可為運(yùn)行人員提供系統(tǒng)短期運(yùn)行所面對(duì)的極端風(fēng)險(xiǎn)等評(píng)價(jià)指標(biāo)，并提 供備用安排建議，相比之前的評(píng)估方法計(jì)算更加高效、考慮因素更加全面。
[0037] 進(jìn)一步的，本發(fā)明將用于可靠性評(píng)估、W最小切負(fù)荷為目標(biāo)的狀態(tài)校正模型進(jìn)行 改進(jìn)，使其融合于運(yùn)種短期的評(píng)估中。
【附圖說(shuō)明】
[0038] 圖1為基于極值統(tǒng)計(jì)的在線安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程框圖；
[0039] 圖2為典型的二次分段風(fēng)機(jī)出力-風(fēng)速曲線；
[0040] 圖3為狀態(tài)評(píng)估過(guò)程流程框圖；
[0041 ]圖4為闊值數(shù)據(jù)模型圖；
[0042] 圖5為負(fù)荷損失極值分布圖。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做詳細(xì)說(shuō)明。
[0044] 參見(jiàn)圖1，本發(fā)明提供一種基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法， 包括蒙特卡洛仿真、極值統(tǒng)計(jì)W及結(jié)果分析=部分，W含風(fēng)電的電力系統(tǒng)為例：
[0045] 1)蒙特卡洛仿真:根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)和風(fēng)電預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)機(jī)組組合進(jìn)行安排，根據(jù)停運(yùn) 替換率抽樣在指定時(shí)間間隔內(nèi)系統(tǒng)元件的最終狀態(tài)，抽樣經(jīng)過(guò)指定時(shí)間間隔后時(shí)刻的風(fēng)電 出力和負(fù)荷水平。然后開(kāi)展?fàn)顟B(tài)評(píng)估、并記錄系統(tǒng)每次的仿真失負(fù)荷情況，形成系統(tǒng)安全評(píng) 估的失負(fù)荷(負(fù)荷損失)樣本集合。
[0046] 2)極值統(tǒng)計(jì):根據(jù)有限的失負(fù)荷樣本利用極值統(tǒng)計(jì)理論得到系統(tǒng)負(fù)荷損失的極值 分布，在該分布的基礎(chǔ)上得到運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的化R值的計(jì)算方法。
[0047] 3)結(jié)果分析:根據(jù)得到的極值分布，對(duì)系統(tǒng)所遭遇的尾部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理的分析，對(duì) 于備用設(shè)置（系統(tǒng)可靠性)等問(wèn)題給出合理的建議。同時(shí)，利用不同超越概率I-Q水平下的 化R值可W對(duì)系統(tǒng)備用設(shè)置的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行一定的分析。
[0048] 上述電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的具體步驟如下：
[0049] 1)輸入負(fù)荷、線路、傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組信息等原始數(shù)據(jù)，根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)和風(fēng) 電預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)機(jī)組組合進(jìn)行安排，定義蒙特卡洛仿真樣本數(shù)目Nmax、指定的評(píng)估時(shí)間間隔化 W及未來(lái)化時(shí)間內(nèi)風(fēng)電出力的預(yù)測(cè)誤差Sw、負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差扣，W及各元件的停運(yùn)替換率U， W及超越概率I-Q，〇為負(fù)荷損失分布的累積概率。
[0050] 2)置仿真迭代次數(shù)n = 0;
[0051] 3)n = n+l。蒙特卡洛仿真評(píng)估，主要可W劃分為3個(gè)階段:狀態(tài)抽樣、狀態(tài)評(píng)估、結(jié) 果統(tǒng)計(jì)。
[0052] a)狀態(tài)抽樣:考慮所有的元件均為兩狀態(tài)模型，即對(duì)于第i個(gè)元件有：
[0化3]
(2-!)
[0054] 0是一個(gè)[0，1]空間均勻分布的隨機(jī)數(shù)，Ui是第i個(gè)元件的停運(yùn)替換率。Xi是第i個(gè)元 件的狀態(tài)，1表不正常工作，0表不故障。一個(gè)綜合系統(tǒng)中如果有輸電線路化條，發(fā)電機(jī)化臺(tái)， 其狀態(tài)分別用XLi和拍i表示，下標(biāo)G表示發(fā)電機(jī)，下標(biāo)L表示線路，對(duì)發(fā)電機(jī)而言：
[0化5] (2-2)
[0化6]
[0化7] (2-3)
[0化引抽樣負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差扣，一般而言負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差Sl服從N(0，S2)，基于此，經(jīng)過(guò)化 后時(shí)刻的實(shí)際負(fù)荷Ai可W按下式計(jì)算：
[0化9]
(2-4)
[0060] 其中，L為預(yù)測(cè)的負(fù)荷；
[0061] 風(fēng)電出力的計(jì)算中，認(rèn)為風(fēng)速Vt遵循一個(gè)兩參數(shù)的weibull分布，出力與風(fēng)速之間 按照風(fēng)速一出力轉(zhuǎn)換曲線轉(zhuǎn)換，該風(fēng)速一出力轉(zhuǎn)換曲線如圖2所示。如果計(jì)算光伏出力，貝U 采用類似方法，只是參考的分布為光照的分布，W及光照一出力轉(zhuǎn)換曲線。
[0062] 運(yùn)里風(fēng)速遵循的兩參數(shù)weibull分布可W表示為：
[0063]
(2-5)
[0064] 式中；
[0065] a一一威布爾分布的尺度參數(shù)，反映了平均風(fēng)速；
[0066] b--威布爾分布的形狀參數(shù)，反映了威布爾分布的偏斜度；
[0067] V--給定的風(fēng)速值/m ? s^。
[0068] 風(fēng)速一出力轉(zhuǎn)換曲線的解析數(shù)學(xué)表達(dá)式為：
[0069]
(2-6)
[0070] 其中Pr為風(fēng)電出力額定裝機(jī)容量，Vci為切入風(fēng)速，Vr為額定風(fēng)速，Vc。為切出風(fēng)速， A、B、C為固定參數(shù);P表示風(fēng)電出力；
[0071] 風(fēng)電實(shí)際出力可W按照下式計(jì)算：
[0072] Pw,a=(1+5w)Pw,f (2-7)
[0073] 式中；
[0074] Pw, A一一經(jīng)過(guò)化后時(shí)刻風(fēng)電出力的實(shí)際值；
[0075] Pw, F一一經(jīng)過(guò)化后時(shí)刻風(fēng)電出力的預(yù)測(cè)值。
[0076] b)狀態(tài)評(píng)估:主要評(píng)估系統(tǒng)在化的指定時(shí)間內(nèi)是否會(huì)因?yàn)檩旊娙萘肯拗?、系統(tǒng)解 列、發(fā)電容量不足等原因?qū)е碌南到y(tǒng)切負(fù)荷，并計(jì)算系統(tǒng)負(fù)荷損失。具體按照?qǐng)D3所示的過(guò) 程進(jìn)行：
[0077] bl首先判斷線路是否停運(yùn)(故障），若有線路停運(yùn)，則進(jìn)入解列分析模塊;若無(wú)線路 停運(yùn)，則輸出結(jié)果。
[0078] b2分析系統(tǒng)是否解列，若系統(tǒng)解列，則在各個(gè)解列塊內(nèi)進(jìn)行功率平衡分析，統(tǒng)計(jì)各 解列塊內(nèi)的失負(fù)荷量;如果沒(méi)有解列，則進(jìn)入潮流分析模塊b3。
[0079] b3判斷系統(tǒng)是否有孤立節(jié)點(diǎn)，有孤立節(jié)點(diǎn)，則去除孤立節(jié)點(diǎn)再形成導(dǎo)納矩陣;然后 計(jì)算線路潮流;若無(wú)過(guò)負(fù)荷，結(jié)束評(píng)估，若有過(guò)負(fù)荷，進(jìn)入狀態(tài)校正環(huán)節(jié)評(píng)估是否有失負(fù)荷，
統(tǒng)計(jì)失A視縣仕擊4巫化媒太抗TP蠟嗎如下：
[0080；
[0081；
[0082；
[0083；
[0084；
[0085；
[0086；
[0087] 式中D是節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷功率向量，P是節(jié)點(diǎn)的發(fā)電機(jī)注入功率，N是節(jié)點(diǎn)總數(shù)，PTDF是 功率分布因子矩陣，是各節(jié)點(diǎn)需要供應(yīng)的負(fù)荷功率，pmax是發(fā)電機(jī)最大發(fā)電向量，J是線 路潮流容量上限，g是線路潮流容量下限。Pi和di分別是各節(jié)點(diǎn)的注入功率和負(fù)荷功率，是決 策變量。該狀態(tài)校正模型的目標(biāo)函數(shù)是系統(tǒng)總的失負(fù)荷量最小。
[0088] 相較于傳統(tǒng)的最小切負(fù)荷模型，由于是在指定時(shí)間化中很難有足夠的時(shí)間完成發(fā) 電再調(diào)度，因此運(yùn)里的狀態(tài)校正模型只有切負(fù)荷模型，為了反映運(yùn)種限制，式2-8中的最后 一個(gè)約束即反映了該情況。其中，Q O是過(guò)負(fù)荷線路集合，fi是第i條線路潮流，Cl是第i條線 路的線路容量。
[0089] C)結(jié)果統(tǒng)計(jì):根據(jù)此次評(píng)估的結(jié)果記錄評(píng)估的失負(fù)荷量Sn。
[0090] 4)判斷是否達(dá)到樣本數(shù)量Nmax，如果達(dá)到的話，掉擊驢巧則.掉擊驢3)。
[0091] 5)按照升序形成失負(fù)荷量的順序統(tǒng)計(jì)量樣本
如圖4所示，首先選出失負(fù)荷量大于0的所有樣本(共計(jì)M個(gè)），然后將運(yùn)些樣本形成新的順序 統(tǒng)計(jì)樣4
。最后形成超過(guò)闊值Su的樣本，即
[0092]
[0093] 在一般情況下，取r=M心3。
[0094] 6)根據(jù)如下的極值定理:如果F(X)是X的分布，那么超過(guò)闊值Xu的變量的條件分布 如下：
[0095]
(2-9)
[0096] 上面的分布表示隨機(jī)變量X在已知大于Xu的情況下，小于X的概率。
[0097] 運(yùn)里的Fu(X)被認(rèn)為服從下面的分布：
[009引
（2-10)
[0099] 如果研究負(fù)荷損失S，由此可W得到其POT模型的極值分布Fu(S)為：
I:
[0100] 巧-11) 、 [f'
[0101] 利用得到的數(shù)據(jù)(也就是^ )，通過(guò)極大似然估計(jì)的方法估計(jì)得到參數(shù)曰U。
[0102] 則負(fù)荷損失極值分布F( S)為：
[0103]
(2-12)
[0104] 在運(yùn)里，對(duì)于失負(fù)荷量而言，超越概率為1-a處的負(fù)荷損失值為分布F(S)超越概率 為1-a處的風(fēng)險(xiǎn)值化Ra; (2-13)
[0105]
[0106] 即利用POT模型數(shù)據(jù)樣本對(duì)POT模型的模型參數(shù)進(jìn)行求解，也就是對(duì)(2-12)中的負(fù) 荷損失極值分布參數(shù)Ou進(jìn)行求解，然后利用（2-13)求解損失的化R值。
[0107] 7)如圖5所示，對(duì)于給定的不同超越概率I-Qi，1-日2，1-日3,利用式2-13可得到對(duì)應(yīng) 的負(fù)荷損失的相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值即化R值。
[0108] 8)對(duì)于圖5中所給的負(fù)荷損失極值分布，比如運(yùn)行人員一般被建議滿足99%的 化Ra值，運(yùn)時(shí)需要的備用Ro.99可W按如下方式計(jì)算：
[0109] R〇.99 = ^Ro.99(2-14)
[0110] 顯然運(yùn)里的備用設(shè)置并沒(méi)有考慮電力系統(tǒng)的輸電容量限制，運(yùn)是可W理解的，因 為極值理論評(píng)價(jià)的本身是系統(tǒng)的極端情況，不考慮輸電限制雖然會(huì)使得評(píng)估結(jié)果變得樂(lè) 觀，但是由于極值理論本身偏向于最壞的情況，所W運(yùn)樣忽略輸電限制的評(píng)估是合理的。
[0111] Nmax-般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，一般可靠的系統(tǒng)取10000,高度可靠的系統(tǒng)樣本取為100000。該 方法借助統(tǒng)計(jì)學(xué)方法估計(jì)負(fù)荷損失的尾部情況，避免了蒙特卡洛仿真方法抽樣尾部情況時(shí) 需要耗費(fèi)大量樣本的情況，可W顯著提高在線評(píng)估的速度，保證在線評(píng)估的時(shí)間要求，并且 能夠利用該損失分布對(duì)備用選取的可靠性和經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行概率性的權(quán)衡分析。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于:包括以下 步驟： 1) 獲取蒙特卡洛仿真需要的系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)信息，包括系統(tǒng)的負(fù)荷、線路以及發(fā)電機(jī)組 信息，然后定義蒙特卡洛仿真樣本數(shù)目Nmax以及在指定的評(píng)估時(shí)間間隔IY內(nèi)系統(tǒng)元件的停 運(yùn)替換率u、新能源出力的預(yù)測(cè)誤差3|和負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差心，所述元件指線路和發(fā)電機(jī)組;同 時(shí)根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)和新能源出力預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)發(fā)電機(jī)組組合進(jìn)行安排； 2) 置仿真迭代次數(shù)n = 0; 3) 令n = n+l;然后根據(jù)所述停運(yùn)替換率u抽樣系統(tǒng)的狀態(tài)，并根據(jù)新能源出力的預(yù)測(cè)誤 差心和負(fù)荷的預(yù)測(cè)誤差心抽樣指定時(shí)刻的出力和負(fù)荷水平，所述指定時(shí)刻是指經(jīng)過(guò)所述時(shí) 間間隔?Υ后的時(shí)刻，然后依據(jù)出力、負(fù)荷水平進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估，并對(duì)負(fù)荷損失情況進(jìn)行統(tǒng) 計(jì)，得到失負(fù)荷數(shù)據(jù)； 4) 判斷η是否達(dá)到Nmax，若達(dá)到，則轉(zhuǎn)至步驟5)，否則，轉(zhuǎn)至步驟3); 5) 對(duì)失負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后選取用于負(fù)荷損失閾值模型計(jì)算的數(shù)據(jù)樣本； 6) 利用所述數(shù)據(jù)樣本求解所述閾值模型的參數(shù)； 7) 經(jīng)過(guò)步驟6)后，利用所述閾值模型評(píng)估系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法考慮電力系統(tǒng)運(yùn)行方式、新能源出力預(yù)測(cè)誤差，負(fù)荷 預(yù)測(cè)誤差以及系統(tǒng)元件的隨機(jī)停運(yùn)對(duì)于系統(tǒng)在指定時(shí)間內(nèi)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的影響。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述新能源選自間歇性能源中的一種或多種。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述系統(tǒng)狀態(tài)評(píng)估使用的狀態(tài)校正模型如下：共中，U是節(jié)點(diǎn)的貨何功卒冋重，P是節(jié)點(diǎn)的友電機(jī)注入功率，Dmax是各節(jié)點(diǎn)需要供應(yīng)的 負(fù)荷功率，Pmax是最大發(fā)電機(jī)向量，N是節(jié)點(diǎn)總數(shù)，PTDF是功率分布因子矩陣，歹是線路潮流 容量上限f是線路潮流容量下限，Pi和cU分別是各節(jié)點(diǎn)的注入功率和負(fù)荷功率，Ω 〇是過(guò)負(fù) 荷線路集合，fi是第i條線路潮流，Ci是第i條線路的線路容量。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述步驟5)具體包括以下步驟:從失負(fù)荷量的順序統(tǒng)計(jì)樣本f中選出失負(fù)荷量大于O 的樣本，并形成新的順序統(tǒng)計(jì)樣本？"=#；：?, ^ ，其中，$=心,""s， M表示從友中選出的所有失負(fù)荷量大于O的樣本的數(shù)目，根據(jù);形成失負(fù)荷量超過(guò)閾值& 的樣本f , f即用于負(fù)荷損失閾值模型計(jì)算的數(shù)據(jù)樣本，Su的選取依據(jù)為r=M2/3或者 Su 根據(jù)平均超出圖選?。?. 根據(jù)權(quán)利要求5所述基于極值理論的電力糸統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述閾值模型用以下負(fù)荷損失極值分布F(S)進(jìn)行表示：其中，s指負(fù)荷損失，參數(shù)〇11利用所述f進(jìn)行求解。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述步驟7)具體包括以下步驟:根據(jù)求解得到的參數(shù) 〇u計(jì)算系統(tǒng)在指定的超越概率 1 _α處的負(fù)荷損失的VaRa值：其中，α表示負(fù)荷損失分布的累積概率，VaRa值的含義為IY內(nèi)負(fù)荷損失超過(guò)該值的概率 為 1-α〇8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述基于極值理論的電力系統(tǒng)在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征 在于:所述在線運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法還包括以下步驟:將VaR a值作為系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用的取 值。
【文檔編號(hào)】G06Q50/06GK106022594SQ201610323772
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年5月16日
【發(fā)明人】別朝紅, 嚴(yán)超, 秦鵬, 李更豐, 丁濤
【申請(qǐng)人】西安交通大學(xué)