CN105913336A - 基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法 - Google Patents

基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105913336A
CN105913336A CN201610237559.5A CN201610237559A CN105913336A CN 105913336 A CN105913336 A CN 105913336A CN 201610237559 A CN201610237559 A CN 201610237559A CN 105913336 A CN105913336 A CN 105913336A
Authority
CN
China
Prior art keywords
reliability
perturbed
uncertain
stochastic
intelligent substation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610237559.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105913336B (zh
Inventor
陈艳波
张籍
谢瀚阳
苏晨
刘洋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, Economic and Technological Research Institute of State Grid Hubei Electric Power Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN201610237559.5A priority Critical patent/CN105913336B/zh
Publication of CN105913336A publication Critical patent/CN105913336A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105913336B publication Critical patent/CN105913336B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明公开了属于电力***可靠性分析技术领域的一种基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法。该分析方法包括将智能变电站主接线***转化为不确定随机***逻辑图,计算***的最小路集;根据可靠性判据得到该不确定随机***结构函数;计算不确定随机***的可靠度。算例分析表明,本发明在智能变电站新型设备可靠性指标统计缺乏时,仍能给出贴近实际的智能变电站可靠性描述,适宜于实际工程应用。

Description

基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法
技术领域
本发明属于电力***可靠性分析技术领域。特别涉及一种基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法。
背景技术
智能变电站是一项***工程,是对现有智能变电站的继承与突破。智能变电站集中体现了创新的设计理念、设备技术和建设模式,强调在先进的设计理念的指导下,解放工程设计人员的思想,实现由传统分专业设计向整体集成设计模式的转变,通过顶层设计,确定近期、远期概念,引导未来变电技术、设备制造的发展方向。
按照顶层设计围绕变电站整体效果最优的目标的理念,近期已有很多新型设备应用到智能变电站设计中。在智能变电站电气主接线优化的环节中,针对优化设计对设备的要求,多种新型智能一次设备如智能变压器、智能GIS、隔离式断路器等已应用于变电站设计。但在研究含新型设备的智能变电站主接线可靠性时,由于新型设备的可靠性指标统计的缺乏,对于新型设备的可靠性指标,均采用近似等于替代传统设备中可靠性水平较高的指标来代表设备性能提高的趋势,显然,这种处理方法具有经验性,不能客观描述新型设备对智能变电站主接线设计可靠性的影响。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤A:将智能变电站主接线***转化为不确定随机***逻辑图,计算***的最小路集;
步骤B:进行可靠性判据,得到该不确定随机***结构函数;
步骤C:计算不确定随机***的可靠度。
所述步骤A是将电气主接线图转化为不确定随机***逻辑框图,以断路器为边界对主接线中的传统元件(如传统断路器、隔离开关、母线、传统变压器等)和新设备(如隔离式断路器(DCB),智能变压器等)分别进行模块划分;将模块内所有元件看作串联关系,得到用于可靠性计算的逻辑框图;其中,传统元件作为随机变量,新设备作为不确定变量,串联关系不能简单计算,因此不能划分在同一个模块里;设***里有m个传统元件和n个新设备,传统元件作为逻辑框图的随机变量元素η12…ηm,可靠度为a1,a2…am;设新设备作为逻辑框图的不确定元素ξ12…ξn,可靠度为b1,b2…bm;其中传统元件包括传统断路器、隔离开关、母线和传统变压器;新设备包括隔离式断路器(DCB)和智能变压器。
所述步骤B中的不确定随机***结构函数f由步骤A中的最小路集以并联关系表述:
其中,k=1,2…l,有即第k条最小路中所有元素的逻辑交,包括随机元素的交和不确定元素的交
所述步骤C的***可靠度计算方法,由不确定随机***可靠度计算公式给出:
其中:
Z ( y 1 , y 2 ... , y m ) = sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) i f sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) < 0.5 1 - sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) i f sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) &GreaterEqual; 0.5
其中,对于所有(y1,y2…ym)∈{0,1}的状态下,为该状态下随机***发生的概率,即该状态下每一个随机元素yi概率μi(yi)的累乘;Z(y1,y2…,ym)为该状态下,使得***可靠f(y1…,ym,z1…,zn)=1的不确定测度,即每一个不确定元素zj的不确定测度υi(zj)取最小值的上确界,若此不确定测度大于0.5,则取1减去使***不可靠f(y1…,ym,z1…,zn)=0的不确定测度。
其计算步骤包括:
步骤C1:首先剥离不确定元素ξ12,…,ξn,就随机元素η12,…,ηm的所有状态进行枚举,得到每一状态下发生的概率
步骤C2:然后在随机***这一状态发生的条件下,计算不确定***的不确定可靠度,即将随机元素η12,…,ηm用随机***的某一状态的0或1代替,再按照不确定测度的运算规则和结构函数f将不确定元素ξ12,…,ξn进行计算,求得当前状态的***可靠的不确定测度Z(y1,y2…,ym);
步骤C3:最后累加所有状态下的随机***发生的概率与其当前状态下***可靠的不确定测度的乘积,得到不确定随机***的可靠度。
本发明有益效果是将智能变电站主接线视作不确定随机***,并对其进行可靠性分析,以达到在设备可靠性指标统计缺乏时,仍能给出贴近实际、包含不确定信息的可靠性描述的目的。至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。
附图说明
图1为智能变电站主接线可靠性分析方法流程图。
图2为算例不确定随机***逻辑框图。
图3为典型设计方案主接线形式示意图。
图4为一种含DCB的双母线接线示意图。
图5为另一种含DCB的双母线接线示意图。
具体实施方式
本发明提出一种基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,下面结合附图和实施例详细描述本发明。
如图1所示,基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法包括下列步骤:
步骤A:将智能变电站主接线***转化为不确定随机***逻辑图,计算***的最小路集;
最小路集的形成与传统变电站主接线可靠性分析方法相同,不再赘述。具体地,如图2所示,给出一个不确定随机***逻辑图算例,其中包含可靠度为a1,a2的随机元素ξ12和可靠度为b1,b2的不确定元素η12
若此***可靠的判据是保证入口到出口的通路,可以得到表1所示的最小路集:
步骤B:根据可靠性判据得到该不确定随机***结构函数。
由最小路集可以将***拓扑串并联关系描述为***结构函数f:
表1 最小路集
如图2所示,ξ11并联,ξ22并联,然后再进行串联,也就是说要使***可靠,只需保证ξ11中有一个可靠,和ξ22中一个可靠即可,由此排列组合,得到4组路集,进而形成结构函数。
步骤C:计算不确定随机***的可靠度。
Re l i a b i l i t y = Pr { &xi; 1 = 1 , &xi; 1 = 1 } &CenterDot; Z ( 1 , 1 ) + Pr { &xi; 1 = 1 , &xi; 1 = 0 } &CenterDot; Z ( 1 , 0 ) + Pr { &xi; 1 = 0 , &xi; 1 = 1 } &CenterDot; Z ( 0 , 1 ) + Pr { &xi; 1 = 0 , &xi; 1 = 0 } &CenterDot; Z ( 0 , 0 ) = a 1 a 2 &CenterDot; Z ( 1 , 1 ) + a 1 ( 1 - a 2 ) &CenterDot; Z ( 1 , 0 ) + ( 1 - a 1 ) a 2 &CenterDot; Z 0 ( 1 , 1 ) + ( 1 - a 1 ) ( 1 - a 2 ) &CenterDot; Z ( 1 , 1 )
其中
因此该主接线***的可靠度可以表示为:
Reliability=a1a2+a1(1-a2)b2+(1-a1)a2b1+(1-a1)(1-a2)(b1∧b2)
为更好地理解本发明以及了解本发明相对现有技术的优点,下面结合具体实施例进行进一步的阐释。
以《国家电网公司220kV变电站典型设计技术导则》典型设计方案220-A-1中220kV侧为例,对考虑建设智能变电站采用新设备隔离式断路器(DCB)后,220kV侧主接线的可靠性计算。220-A-1方案220kV侧为双母线接线为主,变压器容量2×120MVA,双母线接线,出线4回。对于应用DCB对智能变电站主接线进行优化设计时,主要考虑典型设计方案采用DCB后,可靠性的对比以及在保证可靠性的前提下,是否能由原来的双母线接线简化为单母线分段接线,如图3,图4,图5所示,其中图3为使用传统断路器(CB)和隔离开关(DS)的典型接线形式,图4和图5为使用新设备隔离式断路器(DCB)的智能变电站主接线形式。
其中220kV侧采用DCB的双母线接线形式的主接线,取消线路侧及变压器侧隔离开关,保留母线侧隔离开关;而采用DCB的单母线分段接线形式的主接线则取消所有隔离开关配置。
计算主接线的各元件数据由下表给出,其中变压器,母线,隔离开关,断路器参***运行的历史统计数据。而DCB是新设备,对于DCB的研究虽然已经进行了一段时间,但由于缺乏大量的实际运行经验,国内尚无DCB可靠性水平的历史统计数据。由隔离式断路器的设备技术可认为,DCB设备可靠性较高,接近于GIS设备的可靠性水平,维护周期与现有断路器相当,在统计数据缺乏的情况下,将DBC看做主接线***中的不确定元素,服从介于GIS设备和断路器可靠性指标的线性分布。
对采用常规设备的双母线接线和采用隔离式断路器的双母线和单母线分段两种接线形式,均采用保证所有出线持续供电的可靠性判据,以此进行可靠性计算,结果如表3所示。为清楚比较可靠性指标,取各接线方式计算结果的期望制成表4。
表2 元件可靠性参数
表3 可靠性计算结果
表4 可靠性计算结果(期望表示)
从表4中可以看出,电气主接线的可靠性指标是在一定置信度下用区间给出,部分指标由不确定期望值给出。
可以看出,含DCB的双母线接线(如图4所示)和含DCB的单母线分段接线(如图5所示)的可用率分布在(0.998508,0.999239)和(0.998432,0.999169)两个区间内的可能性大小为1.0,也就是说可以相信含DCB的双母线接线和含DCB的单母线分段接线的主接线***可用率相较于典型接线的可用率高,采用DCB设备使可靠性有明显提升。
采用含DCB的双母线接线的停电次数,故障频率采用不确定期望的形式表示,与典型接线的停电次数,故障频率相比,下降了接近14%;修复率和平均持续供电时间分别提高了45%和16%,供电可靠性提高显著。
采用含DCB的单母线分段接线的停电次数、故障频率和平均持续供电时间期望与典型接线相比相差不到3%,修复率提高近1倍,在置信度为0.44的情况下,甚至可以认为含DCB的单母线分段接线的可靠性优于典型接线。因此可以认为采用含DCB的单母线分段的接线形式基本可以满足变电站220kV侧可靠性,而可以考虑采用含DCB的单母线分段的接线形式来简化智能变电站主接线设计以达到减少设备数目,减少占地面积的经济性要求。
由上实施例所述,本发明提出的基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,在智能变电站新型设备可靠性指标统计缺乏时,仍能给出贴近实际的智能变电站可靠性描述,适宜于实际工程应用。

Claims (4)

1.一种基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤A:将智能变电站主接线***转化为不确定随机***逻辑图,计算***的最小路集;
步骤B:进行可靠性判据,得到该不确定随机***结构函数;
步骤C:计算不确定随机***的可靠度。
2.根据权利要求1所述基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,其特征在于,所述步骤A是将电气主接线图转化为不确定随机***逻辑框图,以断路器为边界对主接线中的传统元件和新设备分别进行模块划分;将模块内所有元件看作串联关系,得到用于可靠性计算的逻辑框图;其中,传统元件作为随机变量,新设备作为不确定变量,串联关系不能简单计算,因此不能划分在同一个模块里;设***里有m个传统元件和n个新设备,传统元件作为逻辑框图的随机变量元素η12…ηm,可靠度为a1,a2…am;设新设备作为逻辑框图的不确定元素ξ12…ξn,可靠度为b1,b2…bm;其中,传统元件包括传统断路器、隔离开关、母线和传统变压器等;新设备包括隔离式断路器(DCB)和智能变压器。
3.根据权利要求1所述基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,其特征在于,所述步骤B中,若不确定随机***含有m个随机元素和n个不确定元素,形成l个最小路P1,P2…,Pl,结构函数f由步骤A中的最小路集以并联关系表述如下,
f(η12…ηm12…ξn)=P1∨P2…∨Pl
其中,k=1,2…l,有Pk=[∧(ηi)]∧[∧(ξi)],即第k条最小路中所有元素的逻辑交,包括随机元素的交[∧(ηi)]和不确定元素的交[∧(ξi)];
所述步骤C的***可靠度计算方法,由不确定随机***可靠度计算公式给出:
Re l i a b i l i t y = &Sigma; ( y 1 , ... , y m ) &Element; { 0 , 1 } ( &Pi; i = 1 m &mu; i ( y i ) ) &CenterDot; Z ( y 1 , y 2 ... , y m )
其中:
Z ( y 1 , y 2 ... , y m ) = sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) i f sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) < 0.5 1 - sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) i f sup f ( y 1 ... , y m , z 1 ... , z n ) = 1 min 1 &le; j &le; n &upsi; i ( z i ) &GreaterEqual; 0.5
其中,对于所有(y1,y2…ym)∈{0,1}的状态下,为该状态下随机***发生的概率,即该状态下每一个随机元素yi概率μi(yi)的累乘;Z(y1,y2…,ym)为该状态下,使得***可靠f(y1…,ym,z1…,zn)=1的不确定测度,即每一个不确定元素zj的不确定测度υi(zj)取最小值的上确界,若此不确定测度大于0.5,则取1减去使***不可靠f(y1…,ym,z1…,zn)=0的不确定测度。
4.根据权利要求3所述基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法,其特征在于,所述不确定随机***的可靠度计算包括如下步骤:
步骤C1:首先剥离不确定元素ξ12,…,ξn,就随机元素η12,…,ηm的所有状态进行枚举,得到每一状态下发生的概率
步骤C2:然后在随机***这一状态发生的条件下,计算不确定***的不确定可靠度,即将随机元素η12,…,ηm用随机***的某一状态的0或1代替,再按照不确定测度的运算规则和结构函数f将不确定元素ξ12,…,ξn进行计算,求得当前状态的***可靠的不确定测度Z(y1,y2…,ym);
步骤C3:最后累加所有状态下的随机***发生的概率与其当前状态下***可靠的不确定测度的乘积,得到不确定随机***的可靠度。
CN201610237559.5A 2016-04-15 2016-04-15 基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法 Active CN105913336B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610237559.5A CN105913336B (zh) 2016-04-15 2016-04-15 基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610237559.5A CN105913336B (zh) 2016-04-15 2016-04-15 基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105913336A true CN105913336A (zh) 2016-08-31
CN105913336B CN105913336B (zh) 2020-06-19

Family

ID=56747193

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610237559.5A Active CN105913336B (zh) 2016-04-15 2016-04-15 基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105913336B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107065555A (zh) * 2017-04-27 2017-08-18 成都理工大学 模糊随机大***的稳定性分析方法
CN108364115A (zh) * 2018-01-04 2018-08-03 浙江大学 一种快速多状态电力***可靠性计算方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040267513A1 (en) * 2002-08-14 2004-12-30 Abb Technology Ag Automatic creation of a design for a high or medium voltage power transmission network
CN101251835A (zh) * 2008-04-07 2008-08-27 昆明理工大学 一种±800kV换流站主接线可靠性评估方法
CN102255307A (zh) * 2011-06-09 2011-11-23 重庆大学 一种配电网可靠性评估的分层等值方法
CN102682407A (zh) * 2012-04-06 2012-09-19 广东电网公司电力科学研究院 一种500kV终端变电站的综合可靠性评估方法
CN103633647A (zh) * 2013-12-05 2014-03-12 国家电网公司 一种基于电网拓扑的电力***可靠度计算方法
CN104063757A (zh) * 2014-06-12 2014-09-24 国家电网公司 一种适应电网不同发展阶段的变电站电气主接线评估方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040267513A1 (en) * 2002-08-14 2004-12-30 Abb Technology Ag Automatic creation of a design for a high or medium voltage power transmission network
CN101251835A (zh) * 2008-04-07 2008-08-27 昆明理工大学 一种±800kV换流站主接线可靠性评估方法
CN102255307A (zh) * 2011-06-09 2011-11-23 重庆大学 一种配电网可靠性评估的分层等值方法
CN102682407A (zh) * 2012-04-06 2012-09-19 广东电网公司电力科学研究院 一种500kV终端变电站的综合可靠性评估方法
CN103633647A (zh) * 2013-12-05 2014-03-12 国家电网公司 一种基于电网拓扑的电力***可靠度计算方法
CN104063757A (zh) * 2014-06-12 2014-09-24 国家电网公司 一种适应电网不同发展阶段的变电站电气主接线评估方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
戴苏平: "发电厂电气主接线可靠性比较分析", 《电气技术》 *
梁威: "《中国优秀硕士学位论文全文数据库》", 31 December 2011 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107065555A (zh) * 2017-04-27 2017-08-18 成都理工大学 模糊随机大***的稳定性分析方法
CN108364115A (zh) * 2018-01-04 2018-08-03 浙江大学 一种快速多状态电力***可靠性计算方法
CN108364115B (zh) * 2018-01-04 2020-07-10 浙江大学 一种快速多状态电力***可靠性计算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105913336B (zh) 2020-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Martins et al. Active distribution network integrated planning incorporating distributed generation and load response uncertainties
CN110490376B (zh) 面向配电网可靠性和经济性提升的智能软开关规划方法
CN109146124B (zh) 一种基于时变失效率的配电终端改造决策方法
CN106054019B (zh) 基于故障辅助因子的配电网高容错性在线故障定位方法
CN103632207B (zh) 一种电源电网综合优化方法
CN105356610A (zh) 智能配电网的配电自动化终端配置方法
CN110210095A (zh) 一种基于混合整数线性规划的配电网可靠性指标计算方法
CN102437573A (zh) 基于模糊建模的配电网可靠性评估调控方法及其***
CN105932708B (zh) 基于通用生成函数的高压直流输电***可靠性计算方法
CN111049266B (zh) 一种面向调控业务的智能化秒级复电方法和***
EP3116084B1 (en) Electricity distribution network
CN102682407A (zh) 一种500kV终端变电站的综合可靠性评估方法
CN104281892A (zh) 一种配电网主要设备新建与改造规划协同优化方法
CN105654393A (zh) 配电网园区能效管理服务***
Li et al. ADMM-based decentralized demand response method in electric vehicle virtual power plant
Gracheva et al. Calculating probability of faultless work of shop nets with the help of coefficients of ratio
CN103714491A (zh) 一种基于风险的电网调度操作票最佳序列生成方法
Lei et al. Design of energy storage control strategy to improve the PV system power quality
CN107453354A (zh) 一种配电网的薄弱环节识别方法
CN104680239A (zh) 一种基于元件失效模型的配电网检修方案优化方法及装置
CN105913336A (zh) 基于不确定随机***的智能变电站主接线可靠性分析方法
CN105703356A (zh) 电力***多重故障后恢复***安全的调度方法
Garau et al. ICT reliability modelling in co-simulation of smart distribution networks
CN102682346B (zh) 一种配电网层次负荷预测模型的修正方法
CN105391030A (zh) 基于网络拓扑结构负荷逐渐加载聚合的计划孤岛划分方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant