一种电力系统网络的风险评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种电力系统网络的风险评估方法，属于数据处理技术领域。
【背景技术】
[0002] 传统的电力系统规划和运行是从集中控制的角度来完成的。少量的大容量电厂生 产电能，然后通过输电线路和配电线路分配给遥远的负荷中心。这些电厂大多使用化石燃 料、核能或者有调节水库的水能来获得机械能去驱动同步电机。发电机与网络结构的输电 系统相连，而用户则直接和配电网相连。这个自上而下的纵向结构保证了发电的可调度性 和电力系统运行的可靠性。
[0003] 然而在可持续发展的全球背景下，越来越多的环境友好型能源在电力系统的生产 中得到应用。DG大多采用新能源，其相应的一次能源原动力不可控，故其每个时刻的出力完 全取决于它们的一次能源的可使用程度，降低了发电调度的能力。DG是随机性发电机。虽 然一些DG单元使用电力电子技术来提供有效的能量控制，但是它们还是和传统的发电技 术相差很多。
[0004] DG主要和配电网相连接。这种非常规的发电单元在配电网内大范围的部署，使得 传统的按电压等级划分的纵向结构向横向运行模式转移。横向运行模式中分布式电网同时 包含随机电源和随机负荷这两类随机功率单元。这将导致潮流计算中出现大量随机性的系 统输入，并在系统分析过程中需要考虑它们之间复杂的相关性，从而带来经济和技术上的 挑战。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提出一种用于适应先行及未来 电力系统网络环境的电力系统网络的风险评估方法，能够更好的为电力系统网络的规划设 计及安全保证提供参考和帮助。
[0006] 本发明为解决上述技术问题提出的技术方案是：一种电力系统网络的风险评估方 法，执行如下步骤：
[0007] 1)在所述电力系统网络已划分的各区域内，将所述区域内的总负荷值以一个集中 负荷a表示，将所述区域内的所有分布式电源定义为随机变量集合A，所述区域内的；
[0008] 2)根据所述区域内的负荷以及分布式电源之间的相关性划分所述区域的边界条 件；
[0009] S1、各区域内的各分布式电源及集中负荷完全不相关；
[0010] S2、在S1的基础上，各区域内的各分布式电源按分布式电源的类型进行相关，各 区域之间相互独立；
[0011] S3、在S2的基础上，各区域内的分布式电源全部相关；
[0012] S4、在S3的基础上，所有区域的集中负荷均相关；
[0013] S5、在S4的基础上，所有区域的分布式电源均正相关；
[0014] S6、所有区域内的各分布式电鱼以及集中负荷均相关；
[0015] 3)根据步骤2)确定的边界情况对所述电力系统网络，并确定所述电力系统网络 的结构；
[0016] 4)获取步骤2)中六种边界条件的各变量的历史时序数据，并按照时间顺序编号， 形成以编号及功率数值为标签的数据对；
[0017] 5)利用蒙特卡洛法分别计算步骤2)中的六种边界情况下的电力系统潮流方程， 以此来获取所述电力系统网络的状态变量的统计信息，并根据所述统计信息确定在极限情 况下所述电力系统网络的状态变量值，根据极限状态下的状态变量值，为所述电力系统网 络的风险进行评估。
[0018] 本发明采用上述技术方案的有益效果是：由于输电网和有DG接入的配电网间的 潮流可能不再是单向流动，而可能是双向流动。为了满足总的负荷需求，可调度的功率单元 要在考虑系统限制条件下，适应不可调度的功率单元的变化。由于DG出力大多具有随机 性，仅仅采用确定性分析方法是不足的。而且也需要考虑某些特定区域内相同类型随机性 DG的原动力之间的相关性。
[0019] 随机性发电机大范围接入系统对考虑这些功率单元内在不确定性的的新型电力 系统运行规划建模方法提出了要求。除了不可调度的DG和它们之间的相关性，负荷也需要 依据它们的随机性行为进行建模。因而在这种新型的电力系统结构分析问题中引入了大量 的随机变量和系统输入量之间复杂的相关性。
[0020] 为了在作为分析手段之一的潮流计算中考虑这些功率单元的随机性和相关性，本 发明利用了随机边界法的思想，针对多类型DG接入的情况设定了 6种边界场景，并制定了 相应场景下的随机注入功率采样值的获取方法。结合蒙特卡洛法和牛顿-拉夫逊法，实现 随机性潮流计算。计算结果经过统计学处理后，能够在分析得到可能危害系统安全的各状 态量的极限情况，为系统规划时的风险评估和措施制定提供依据。
[0021] 上述技术方案的改进是：步骤3)将每个区域用一个简化PQ节点表示，所述PQ节 点不考虑区域内部接线。
[0022] 上述技术方案的改进是：步骤4)根据所述数据对中的功率数值从小到大进行排 列，统计不同的功率数值的采样个数，在对所述功率数值进行累加和归一化，形成关于所述 数据对的累积分布函数。
[0023] 上述技术方案的改进是：利用PQ节点注入功率向量作为节点注入功率信息，根据 牛顿-拉夫逊法求解电力系统潮流方程求解六种情况下，计算每种情况下的数字特征，所 述数字特征包括PQ节点电压、所述电力系统网络的支路功率的期望和标准差。
【附图说明】
[0024] 下面结合附图对本发明作进一步说明：
[0025] 图1是本发明实施例的流程示意图。
[0026]图2是本发明实施例的5节点/7支路系统的网络拓扑图。
【具体实施方式】
[0027] 实施例
[0028] 本实施例的一种电力系统网络的风险评估方法，如图1所示，执行如下步骤：
[0029] 1)在电力系统网络已划分的各区域内，将区域内的总负荷值以一个集中负荷a表 示，将区域内的所有分布式电源定义为随机变量集合A，区域内的；
[0030] 2)根据区域内的负荷以及分布式电源之间的相关性划分区域的边界条件；
[0031] S1、各区域内的各分布式电源及集中负荷完全不相关；
[0032]S2、在S1的基础上，各区域内的各分布式电源按分布式电源的类型进行相关，各 区域之间相互独立；
[0033] S3、在S2的基础上，各区域内的分布式电源全部相关；
[0034] S4、在S3的基础上，所有区域的集中负荷均相关；
[0035]S5、在S4的基础上，所有区域的分布式电源均正相关；
[0036] S6、所有区域内的各分布式电鱼以及集中负荷均相关；
[0037] 3)根据步骤2)确定的边界情况对电力系统网络，并确定电力系统网络的结构；
[0038] 4)获取步骤2)中六种边界条件的各变量的历史时序数据，并按照时间顺序编 号，形成以编号及功率数值为标签的数据对；
[0039] 5)利用蒙特卡洛法分别计算步骤2)中的六种边界情况下的电力系统潮流方程， 以此来获取电力系统网络的状态变量的统计信息，并根据统计信息确定在极限情况下电力 系统网络的状态变量值，根据极限状态下的状态变量值，为电力系统网络的风险进行评估。 [0040] 本实施例的法流程如图1所示，包括：
[0041] 步骤A1，根据地理位置，确定6种边界情况下随机功率单元相关性结构，随之确定 每种情况下随机变量个数；
[0042] 步骤A2,确定电力系统网络结构和蒙特卡洛法的仿真次数m;
[0043] 步骤A3,获取各随机变量在仿真周期内的历史时序数据，统计得到其累积分布函 数；
[0044] 步骤A4,针对6种不同边界情况下的相关性结构，分别获取各随机变量的采样