基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法与流程

文档序号:13761102阅读:来源:国知局
基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法与流程

技术特征:

1.基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法,其特征在于:包括以下步骤:

S1:获取电网基础数据,根据考虑灵敏度一致性和与元件类型全面性的静态等值方法建立等值网络,并计算所有等值网络参数;构建等值网络;

S2:设定抽样次数,运用非序贯蒙特卡洛法对各元件运行状态随机抽样,进而得到内网系统随机状态;

S3:判断该内网系统随机状态的拓扑结构是否解列,如果是,则甩去较小部分网络,保留大的网络;

S4:如果否,则进入下一步骤S5;

S5:运用牛顿-拉夫逊法进行潮流计算;

S6:判断潮流是否收敛,如果是,则判断该系统随机状态下节点电压和支路功率是否越限并存储数据;

S7:如果否,则计算系统潮流不收敛的概率;

S8:判断是否抽样完毕,如果否,则返回步骤S1重新进行;

S9:如果是,则计算可靠性评估指标。

2.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法,其特征在于:所述电网基础数据包括全网电力一次设备参数和拓扑结构;所述全网电力一次设备参数包括全部线路的阻抗、对地电纳及其传输功率约束条件、变压器的阻抗、对地导纳、变比及传输功率约束条件、全部节点的对地导纳及连接负荷功率、发电机出力及出力约束条件;所述拓扑结构包括电网分区情况及电网中各节点的连接关系;所述电网中各节点包括外网节点集合E、边界节点集合B和内网节点集合I。

3.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法,其特征在于:所述等值网络采用基于灵敏度一致性和元件类型全面性的静态等值方法来计算等值网络的等值参数,所述等值参数包括表征原外网线路与发电机在边界节点等值的边界节点间等值支路阻抗边界节点与等值发电机节点间等值支路阻抗等值发电机节点间的等值支路阻抗和表征原外网对地支路在边界节点等值的等值对地支路导纳表征原外网负荷在边界节点等值的等值负荷表征原外网发电机对内网功率支撑的等值发电机出力SeqGi

4.如权利要求1所述的基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法,其特征在于:所述内网系统随机状态计算具体步骤如下:

状态选择:对每个元件的运行状态抽样,按照以下公式组合所有元件的随机状态得到系统的随机状态;

<mrow> <msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>0</mn> <mo>&lt;</mo> <msub> <mi>r</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&le;</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>;</mo> </mrow>

X=[x1,x2,…,xN];

式中,ri为元件i模拟得到的随机数,pi为元件i的不可用率;X为系统状态向量;xi为任意元件i所处状态。

5.如权利要求4所述的基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法,其特征在于:所述内网系统处于状态的概率采用以下公式计算:

<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>S</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>s</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msub> <mi>M</mi> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>

式中,M为抽样总数,m(s)为状态s出现的次数。

6.如权利要求5所述的基于蒙特卡洛的等值可靠性评估方法,其特征在于:所述内网系统的可靠性评估指标按照以下公式进行计算:

<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <munder> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>&Element;</mo> <mi>j</mi> </mrow> </munder> <msub> <mi>P</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>;</mo> </mrow>

式中,j表示系统或元件处于某状态的集合;Pk表示系统或元件处于第k次抽样状态的概率;Pj表示系统或元件处于某状态j的概率。

当前第2页1 2 3 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1