电力系统实时概率潮流在线的计算方法
【专利摘要】电力系统实时概率潮流在线的计算方法，属于大规模风、光等间歇性电源接入背景下电网安全运行【技术领域】，本发明为解决现有概率潮流在线计算方法的计算结果不够准确、实际规模电力系统数量多的网络节点造成“维数灾”、计算过程复杂、硬软件投资成本过大等问题。具体过程为：建立负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布模型，获取特征量间的联合概率分布，对联合概率分布进行抽样，获得抽样样本集；建立间歇性电源侧运行模式特征量间的联合概率分布模型，获取联合概率分布，对联合概率分布进行抽样，获取抽样样本集；利用关键节点和关键线路的潮流高维模型计算电网下一时段的概率潮流分布及其主要分布特征，获得电网运行状态。本发明应用于电力系统。
【专利说明】电力系统实时概率潮流在线的计算方法
【技术领域】
[0001]本发明属于大规模风、光等间歇性电源接入背景下电网安全运行【技术领域】。
【背景技术】
[0002]电力系统在外部环境变化不大和人类生产与生活的规律性比较稳定的条件下，不同运行日的电网调度计划和运行状态指标往往表现出较强的相似性，为此，电网公司通常将某些具有典型外部特征(如特定节气、节假日、负荷高峰期)的调度方案与调控策略归纳为一种运行方式，在某些特定外部环境下，参考与该外部环境相似的运行方式制定调度计划。运行方式对保证电网安全运行具有至关重要的作用，一般需要经过比较严格的安全校核。传统意义上的运行方式安全校核，常考虑典型场景、通过离线方式、借助普通的电力系统潮流计算与安全分析工具完成。当把运行方式的离线安全校核功能拓展至在线实时情况下的安全运行风险评估时，就需要快速掌握考虑多种不确定性因素概率分布条件下的电网潮流信息——在线概率潮流信息。这实际上是要求将传统具有确定性意义上的在线调度员潮流能够升级到考虑不确定性因素的在线调度员概率潮流水平。与确定性调度员潮流计算具有任务相对单一和工作量较小相比，如果将一般的离线概率潮流计算方式照搬到在线实时运行环境，则调度员概率潮流将会因大规模样本带来巨大的计算量而使实时性难以得到保证。如何比较准确而快速地在线获得实时运行状态下的概率潮流分布及其主要分布特征，并同时控制因巨大计算量带来的巨额硬软件投资，亟需研发新的方法或技术方案，以实现概率潮流的在线计算功能。
[0003]在对运行方式进行安全风险评估时，为简化分析，一般假设各节点注入功率(包括负荷和发电功率)互为独立。然而，由大量电网运行实际情况分析表明，电网各节点的注入功率并不是完全独立的。由于人们的生活、生产过程具有很强的规律性，同一个地区的各个节点的负荷往往具有不同程度地同时增大或减小的趋势；地理位置邻近的各间歇性电源或电源群，由于风速、光照等变化特性比较相近，它们的输出功率也会表现出一定程度的类似现象。如果忽略各节点注入功率之间的相关性，就极有可能过于乐观地估计系统的运行态势，甚至可能遗漏比较严重的风险事件，从而使运行方式的安全评估发生较大偏差。在电网以该运行方式制定调度计划时，某些遗漏的风险事件就有可能发生，并对电网安全运行造成严重威胁。因此，在进行电网概率潮流计算时，有必要采取合理的方式计及负荷侧和间歇性电源侧各节点注入功率之间的相关性。
[0004]虽然目前已有一些相关技术在概率潮流算法中考虑到节点注入功率的相关性，并取得了不错的效果。然而就总体而言，考虑节点注入功率相关性基础上的概率潮流计算问题，还存在较多技术缺陷。举例而言，由于需要计及负荷侧和间歇性电源侧各节点注入功率的相关性，目前常用技术方法一般需要首先由历史数据统计出各节点注入功率的联合概率分布模型，然后再基于此模型进行Monte Carlo抽样以计算概率潮流。然而实际规模的电力系统具有数量众多的网络节点，若直接考虑它们的相关性并建立所有节点注入功率的联合概率模型，势必会造成“维数灾”的问题，这是传统方法在联合概率分布生成过程中一直存在的技术障碍。这一关键性技术难题至今尚未得到解决，直接限制了概率潮流方法在评估电网运行方式安全风险领域的应用。
[0005]在实际电力系统运行中，负荷侧与间歇性电源侧的相关性明显较弱，一般可认为负荷功率与间歇性电源功率的时间序列相互独立，即认为相关性近似为零。然而，负荷侧的各负荷节点功率之间的时序变化特性、某一区域内或相邻区域的间歇性电源输出功率之间的时序变化特性，却具有较强的相似性。这在概率潮流分析中的体现，就是负荷侧和间歇性电源侧的联合概率分布生成方法以及基于联合概率分布的抽样方法基本相同。
[0006]负荷侧和间歇性电源侧各节点注入功率间在存在高维数相关性的同时，还存在着明显的模式性。各节点之间的相关性尽管维数很高，但实际电力系统的运行模式数却是极其有限甚至是比较少量的。
[0007]尽管以运行模式特征量间的联合概率分布替代节点注入功率间的联合概率分布，可以解决在线应用过程中对样本抽样的“维数灾”问题，但为了尽可能高地保证概率潮流计算结果的可信度，理论上仍要求提供给电网潮流计算的样本数必须满足概率分布统计的基本需要，这实际上意味着如果不采用合适的简化运算方法，则在线调度员概率潮流进行的潮流计算次数，与离线方式下的概率潮流进行的潮流计算次数，仍然保持同等数量级的规模(对实际大型电力系统，规模量级达数万次，甚至数十或数百万次)。如果将如此庞大的潮流计算任务放到实时环境，并采取常规的牛顿法、PQ分解法等计算程序，要求其在分钟级甚至更短时间内就完成，实难胜任。目前解决这一难题的技术途径之一，就是对计算任务进行分解并采取并行算法，但这会明显增加计算过程的复杂性，并大幅增加硬软件投资成本。
【发明内容】
[0008]本发明目的是为了解决现有概率潮流在线计算方法的计算结果不够准确、实际规模的电力系统数量众多的网络节点造成“维数灾”、计算过程复杂、硬软件投资成本过大等技术缺陷问题，提供了一种电力系统实时概率潮流在线的计算方法。
[0009]本发明所述电力系统实时概率潮流在线的计算方法，该方法的具体过程为:
[0010]步骤一、根据负荷侧运行模式特征量的下一时段预测信息，建立负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布模型；
[0011]步骤二、根据步骤一获取的联合概率分布模型获取负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布；
[0012]步骤三、对步骤二获取的负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布进行抽样，获得抽样样本集；
[0013]步骤四、建立间歇性电源侧运行模式特征量间的联合概率分布模型，获取运行模式特征量间的联合概率分布，然后对联合概率分布进行抽样，获取间歇性电源侧的抽样样本集；
[0014]步骤五、对步骤三获得的负荷侧抽样样本集和步骤四获取的间歇性电源侧抽样样本集，利用关键节点和关键线路的潮流高维模型计算电网下一时段的概率潮流分布及其主要分布特征，获得电网运行状态。
[0015]本发明的优点:
[0016](I)适用于间歇性电源高渗透率电网运行方式的风险评估，模型建立过程中考虑了节点注入功率的相关性，使得基于联合概率分布模型的概率潮流计算结果更具可信度，能够更加全面地评估某一运行方式下电网的运行态势及薄弱环节，可有效减少电网因对运行方式评估不准确而造成的对节点和线路潮流越限或系统切负荷损失的误判程度，减少因电网调度员决策失误而带来的经济损失。
[0017](2)在考虑节点注入功率相关性的同时，采用了运行模式提供的层次化思想，以全系统总注入功率以及各层次注入功率之间的比值作为运行模式特征量和随机变量，极大地降低了联合概率分布模型的维数，避免了联合概率分布生成和抽样过程中的“维数灾”问题，显著降低了概率潮流计算的难度，为概率潮流方法在运行方式安全风险评估领域的实际应用提供了切实可行的技术途径；
[0018](3)以关键节点电压和关键线路功率的高维模型表达式替代常规潮流程序参与在线调度员概率潮流计算，可以极大地提高计算效率，降低计算成本，减少电网在计算概率潮流方面的大型计算机与工作站设备投入成本。
[0019](4)由于本发明有效避免和克服了联合概率分布生成过程中的“维数灾”问题和针对大量样本进行常规潮流计算带来的巨额计算负担问题，电网调度运行人员在普通工作站上即可在线完成大型电网运行方式的概率潮流状态计算，可将概率潮流计算耗时从传统方法的分钟级降低至目前的秒级，为概率潮流在线计算提供了技术基础。可使目前在线使用的电力调度员潮流从确定性分析步入概率分析时代，具有重要的工业实用价值。
【专利附图】
【附图说明】
[0020]图1是IEEE14节点仿真系统接线图；图2是选取节点10的电压幅值⑶F曲线图，其中:曲线a表示联合概率模型，曲线b表示独立概率模型；图3是选取节点13的电压幅值CDF曲线图，其中:曲线a表示联合概率模型，曲线b表示独立概率模型；图4是根据节点注入功率联合概率模型分别对各节点负荷和各风电场出力进行抽样时支路1-2潮流的CDF曲线图，其中:曲线a表示联合概率模型，曲线b表示独立概率模型；图5是根据节点注入功率联合概率模型分别对各节点负荷和各风电场出力进行抽样时支路6-13潮流的CDF曲线图，其中:曲线a表示联合概率模型，曲线b表示独立概率模型；图6是以高维模型表达式替代常规潮流程序进行概率潮流计算时支路1-2潮流的CDF曲线图，其中:曲线a表示常规潮流，曲线b表示高维模型；图7是以高维模型表达式替代常规潮流程序进行概率潮流计算时支路6-13潮流的CDF曲线图，其中:曲线a表示常规潮流，曲线b表示高维模型。
【具体实施方式】
[0021]【具体实施方式】一:下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述电力系统实时概率潮流在线的计算方法，该方法的具体过程为:
[0022]步骤一、根据负荷侧运行模式特征量的下一时段预测信息，建立负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布模型；
[0023]步骤二、根据步骤一获取的联合概率分布模型获取负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布；
[0024]步骤三、对步骤二获取的负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布进行抽样，获得抽样样本集；[0025]步骤四、建立间歇性电源侧运行模式特征量间的联合概率分布模型，获取运行模式特征量间的联合概率分布，然后对联合概率分布进行抽样，获取间歇性电源侧的抽样样本集；
[0026]步骤五、对步骤三获得的负荷侧抽样样本集和步骤四获取的间歇性电源侧抽样样本集，利用关键节点和关键线路的潮流高维模型计算电网下一时段的概率潮流分布及其分布特征，获得电网运行状态。
[0027]【具体实施方式】二:本实施方式对实施方式一作进一步说明，步骤一所述建立负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布模型的具体过程为:
[0028]将一个具有N个负荷节点的系统分为M个区域,第k个区域包含的负荷节点数为nk，全系统总负荷、区域负荷和节点负荷三个层次之间的关系为:
【权利要求】
1.电力系统实时概率潮流在线的计算方法，其特征在于，该方法的具体过程为: 步骤一、根据负荷侧运行模式特征量的下一时段预测信息，建立负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布模型； 步骤二、根据步骤一获取的联合概率分布模型获取负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布； 步骤三、对步骤二获取的负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布进行抽样，获得抽样样本集； 步骤四、建立间歇性电源侧运行模式特征量间的联合概率分布模型，获取运行模式特征量间的联合概率分布，然后对联合概率分布进行抽样，获取间歇性电源侧的抽样样本集; 步骤五、对步骤三获得的负荷侧抽样样本集和步骤四获取的间歇性电源侧抽样样本集，利用关键节点和关键线路的潮流高维模型计算电网下一时段的概率潮流分布及其分布特征，获得电网运行状态。
2.根据权利要求1所述电力系统实时概率潮流在线的计算方法，其特征在于，步骤一所述建立负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布模型的具体过程为: 将一个具有N个负荷节点的系统分为M个区域,第k个区域包含的负荷节点数为nk,全系统总负荷、区域负荷和节点负荷三个层次之间的关系为:
3.根据权利要求2所述电力系统实时概率潮流在线的计算方法，其特征在于，步骤二所述获取负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布的具体过程为: 步骤二一、将一个系统内N个负荷节点划分为M个区域，第k个区域内的负荷节点数为nk，获取第k个区域内第I个负荷节点在每一时段t的负荷功率Pkl(t)，(k=l, 2,…，M;1=1, 2，…，nk)； 步骤二二、计算系统在每一时段t的负荷功率总量P(t)、M个区域负荷功率与全系统负荷功率总量的比值向量R(t)、第k个区域内nk个负荷节点的负荷功率与第k个区域负荷功率总量的比值向量Tk⑴，(k=l,2, - ,Μ):
4.根据权利要求3所述电力系统实时概率潮流在线的计算方法，其特征在于，步骤三所述对负荷侧运行模式特征量间的联合概率分布进行抽样的具体过程为: 步骤三一、计算在当前时段t对第t+Ι时段系统负荷功率总量的预报值Pf，M个区域的负荷功率与系统负荷功率总量的比值向量的预报值Rf=[Rfl，Rf2,…，Rffl]T，第k个区域内nk个负荷节点的负荷功率与第k个区域负荷功率总量的比值向量的预报值.输J*
5.根据权利要求4所述电力系统实时概率潮流在线的计算方法，其特征在于，步骤五所述利用关键节点和关键线路的潮流高维模型计算电网下一时段的概率潮流分布及其主要分布特征，获得电网运行状态的具体 过程为: 将关键节点的电压和关键线路的输送功率，均采用高维模型表达方式进行表示，高维丰旲型表达关系为:
【文档编号】H02J3/00GK103887795SQ201410155434
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年4月17日 优先权日:2014年4月17日
【发明者】王松岩, 李碧君, 于继来, 徐泰山, 段炼, 刘强, 宋梦 申请人:哈尔滨工业大学, 南京南瑞集团公司, 国家电网公司, 江苏省电力公司