CN109066659B - 微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备 - Google Patents
微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109066659B CN109066659B CN201810975630.9A CN201810975630A CN109066659B CN 109066659 B CN109066659 B CN 109066659B CN 201810975630 A CN201810975630 A CN 201810975630A CN 109066659 B CN109066659 B CN 109066659B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fault
- grid
- micro
- energy storage
- power
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 52
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 105
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 44
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 18
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 7
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 7
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 claims description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 101000908580 Homo sapiens Spliceosome RNA helicase DDX39B Proteins 0.000 description 4
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 4
- 102100021298 b(0,+)-type amino acid transporter 1 Human genes 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000013486 operation strategy Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/381—Dispersed generators
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
- H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
- H02J3/388—Islanding, i.e. disconnection of local power supply from the network
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明涉及计算机技术领域，提供了一种微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备。该方法包括：获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表；根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，分别对所述时间序列表中的各元件发生故障后微电网的运行状况进行分析，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间；计算各负荷节点的可靠性指标；根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。本发明能够提高含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行可靠性的评估准确度。
Description
技术领域
本发明涉及微电网运行可靠性评估技术领域，尤其涉及一种微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备。
背景技术
近些年，风电、光伏等清洁能源技术得到了迅猛发展，以分布式光伏为代表的分布式电源发展呈现出***式增长势头。大量微电网接入配电***将会是未来配电网的新形态，而这在一些大型工业园区将更为普遍。微电网技术的发展在很大程度上解决了清洁能源发电出力不稳定性对配电网的影响，同时也提高了电网调度中心对分布式电源的控制能力，有力促进了清洁能源发电的高渗透率接入。
电动汽车(Electric Vehicle，EV)的迅猛发展带来大量的EV充电设备接入配电网，EV充电设备随之成为微电网内部的新入元素。考虑到电动汽车与电网互动技术(Vehicle-to-grid，V2G)技术的应用，微电网的运行状况分析也变得更为复杂。
微电网运行方式主要为并网和孤岛两种模式。当微电网并网运行时，网内负荷由外电网和微电网内的分布式电源联合供电。此时，分布式电源出力的波动性对负荷的影响不大。储能***和EV充电站内的电动汽车均处于充电状态。当微电网孤岛运行时，网内负荷主要有网内分布式电源进行供电。由于分布式电源出力的波动性，以及用电负荷大小的随机性，源荷间的功率很难维持平衡，因此需要储能***来维持微电网***运行的稳定。
目前，在国内外针对微电网孤岛状态下的可靠运行评估方面已做了一定的研究，主要是从不同角度对孤岛运行状态下的微电网运行可靠性进行分析，但是现有的评估方法都没有计及电动汽车的接入情况，无法准确评估含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行的可靠性。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备，以解决目前评估方法无法准确评估含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行的可靠性的问题。
本发明实施例的第一方面提供了微电网孤岛运行可靠性评估方法，包括：
获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表；
根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，分别对所述时间序列表中的各元件发生故障后微电网的运行状况进行分析，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间；所述预设微点网功率互动策略为微电网内储能设备、电动汽车充电站设备和分布式电源联合的功率互动策略；
计算各负荷节点的可靠性指标，所述可靠性指标包括平均故障率、平均故障时间、平均停电时间中的至少一个；
根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。
本发明实施例的第二方面提供了微电网孤岛运行可靠性评估装置，包括：
获取模块，用于获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表；
处理模块，用于根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，分别对所述时间序列表中的各元件发生故障后微电网的运行状况进行分析，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间；所述预设微点网功率互动策略为微电网内储能设备、电动汽车充电站设备和分布式电源联合的功率互动策略；
第一计算模块，用于计算各负荷节点的可靠性指标，所述可靠性指标包括平均故障率、平均故障时间、平均停电时间中的至少一个；
第二计算模块，用于根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。
本发明实施例的第三方面提供了终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中的微电网孤岛运行可靠性评估方法。
本发明实施例的第四方面提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中的微电网孤岛运行可靠性评估方法。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例针对含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行模式，采用序贯蒙特卡洛模拟方法，根据储能设备联合EV充电站与微电网间的功率互动策略，以及微电网孤岛状态下内部发生故障后的故障隔离策略，对孤岛模式下的园区微电网的运行可靠性进行评估，能够提高含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行可靠性的评估准确度，提高微电网运行稳定性和新能源接纳能力，同时也有利于电网对分布式电源的统一调度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的微电网孤岛运行可靠性评估方法的实现流程图；
图2是本发明实施例提供的微电网孤岛运行可靠性评估方法中对时间序列表中的各元件发生故障后微电网的运行状况进行分析的实现流程图；
图3是本发明实施例提供的微电网孤岛运行可靠性评估方法中确定微电网内各负荷节点的停电时间；
图4是本发明实施例提供的一个实施示例的微电网馈线分区示意图；
图5是本发明实施例提供的微电网孤岛运行可靠性评估装置的示意图；
图6是本发明实施例提供的终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
图1为本发明实施例提供的微电网孤岛运行可靠性评估方法的实现流程图，详述如下：
在S101中，获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表。
在本实施例中，可以根据随机数以及各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间(time to failure，TTF)和故障修复时间(time to repair，TTR)，得到时间序列表。例如时间序列表可以表示为Tf＝[TTF1,TTF2,····,TTFn]，Tr＝[TTR1,TTR2,····,TTRn]。
作为本发明的一个实施例，S101可以包括：
根据第一计算公式、各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间；所述第一计算公式为：
其中，TTFi为第i个元件的无故障工作时间，λi为第i个元件的故障率；TTRi为第i个元件的故障修复时间，μi为第i个元件的故障修复率；u为(0,1)之间服从均匀分布的随机数。
在本实施例中，可以根据公式(1)分别计算网络中各元件的无故障工作时间和故障修复时间。
在S102中，根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，分别对所述时间序列表中的各元件发生故障后微电网的运行状况进行分析，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间；所述预设微点网功率互动策略为微电网内储能设备、电动汽车充电站设备和分布式电源联合的功率互动策略。
在本实施例中，可以根据含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行模式，确定微电网的预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略。再根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间。
作为本发明的一个实施例，如图2所示，S102可以包括：
在S201中，按照各元件的故障修复时间从小到大对所述时间序列表中各元件进行排序。
在S202中，依次选取排序后的各元件作为发生故障的元件。
在S203中，根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间。
在本实施例中，可以枚举故障。根据Tf中所有故障的故障修复时间，从小到大，依次枚举。再根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间。
作为本发明的一个实施例，如图3所示，S203可以包括：
在S301中，对于任一故障，判定所述任一故障在微电网中的故障点位置、故障类型及故障影响区域。
在S302中，根据预设故障隔离策略对所述任一故障进行故障隔离处理，并确定受所述任一故障影响的负荷节点。
在S303中，根据预设微电网功率互动策略对所述故障隔离处理后的微电网运行状况进行分析，确定微电网内各负荷节点在所述任一故障影响下的停电时间。
在本实施例中，以对一个故障的分析为例进行说明。对于选取出的一个故障，判断故障点位置及故障类型，分析受故障影响的区域。根据预设故障隔离策略进行故障隔离操作，确定受该故障影响的负荷节点。对隔离故障后的馈线区域进行运行状况分析，判断正常工作区域的功率平衡状况，并根据预设微电网功率互动策略，确定是否需进行负荷削减，并确定被削减的负荷节点。确定所有负荷节点在该故障影响下的停电时间。
作为本发明的一个实施例，所述预设故障隔离策略可以包括：
根据故障类型确定相应的故障隔离策略；
若故障类型为负荷区域故障，则将流入故障负荷区域的电流的上游方向断路器或智能开关断开，并断开故障影响区域的隔离开关，重合断路器和智能开关以使微电网无故障设备恢复正常运行；
若故障类型为分布式电源故障、储能设备故障或电动汽车充电站设备故障，则断开与故障电源相连的智能开关；
若故障类型为线路支路故障，则将流入故障线路支路区域的电流的上游方向断路器或智能开关断开。
在本实施例中，微电网内发生故障时，为尽可能保障其他无故障负荷的持续用电，将会利用网络线路中的开关来进行故障隔离。微电网内发生故障后的运行状况也受到不同类型开关开断特性以及开关设备配置在线路网络中位置的影响。如图4所示，以开关为边界将微电网馈线区域分级划分：
一级区域：内部不含任何类型开关装置的最小区域。包括：以隔离开关为边界的负荷区域，以智能开关为边界的分布式电源***，以及以智能开关为边界的储能设备区域和EV充电站区域。
二级区域：以断路器为边界，且区域内不再含有其他断路器。一般由多个一级区域组合而成的同一支路区域。
其中，分布式电源通过智能开关接入微电网***，当分布式电源出力为零或故障时，为防止功率倒流，智能开关动作切机。储能设备和EV充电站通过智能开关接入微电网，当设备故障时，智能开关具有断路器的特性开断故障；当储能设备或EV充电站作为电源特性放电时，下游负荷或线路发生故障，智能开关动作，阻断储能设备或EV充电站放电操作。
本实施例所考虑的园区微电网内可发生的故障类型可以包括以下至少一种：分布式电源故障、负荷故障、储能设备故障、EV充电站故障、线路设备故障等。其中，如图4所示，分布式电源、储能设备以及EV充电站是通过智能开关分散式接入微电网馈线的各二级区域，形成一个多电源不同接入点的低压电网***。因此，微电网内发生不同类型故障后，开关动作策略及该类故障对微电网其他负荷或设备运行的影响可做如下分析：
1)以隔离开关为边界的负荷区域内发生故障。以负荷点LP2发生故障为例，开关动作流程：
1step：流入负荷区域的电流的上游方向断路器或智能开关首先动作，即图4中的2、4号断路器以及DG1所连接的智能开关首先动作。若故障发生时，BAT1处于放电状态，则其连接的智能开关也同时断开。
2step：阻断电流流向故障点后，手动或自动开断故障区域的隔离开关隔离故障。
3step：重合断路器和智能开关，微电网无故障设备恢复正常运行。
该类故障对于其他二级区域不造成影响，而对故障点所在二级区域内的其他一级区域负荷和电力设备造成停电影响，停电时间为隔离开关开断时间。
2)以智能开关为边界的分布式电源故障、储能设备故障、EV充电站故障。只需断开故障电源相连的智能开关即可。如图4中的BAT1或DG1故障时，断开其所在一级区域的智能开关即可。
该类故障发生后，故障电源被切除，***总出力减少，为维持***功率平衡以及电压、频率的稳定，需按照功率互动策略重新对微电网运行进行分析。其中，若储能设备和EV充电站在故障发生时正在进行充电操作，则断开其所连接的智能开关即可。否则，按作微电网电源故障处理。
3)线路支路故障。运行策略与负荷点故障时基本相同，只是阻断电流后无需进行断开隔离开关的操作，以及断路器和智能开关不能再合上。如图4中的P点线路故障，则断开2、4号断路器，以及DG1所在一级区域的智能开关。若故障发生时BAT1处于放电状态，则同时断开其连接的智能开关。该类故障发生时，故障点所在二级区域的负荷全部停电，所有设备停止运行，停电时间为故障修复时间。
基于本实施例提出的预设故障隔离策略，故障发生后可将故障点所在二级区域与其他二级区域隔离，有效的限制了故障的影响范围，提高微电网的可靠运行。对于隔离故障后的区域，需利用本实施例提出的储能设备联合EV充电站与微电网的功率互动策略，对微电网无故障区域的运行状况进行分析，判断各区域是否需进行负荷削减，并进行相关操作。
作为本发明的一个实施例，所述预设微电网功率互动策略包括：
判定微电网孤岛运行所处的时段；
计算微电网孤岛运行时并网点交换功率Pph(t)；
若Pph(t)>0且微电网孤岛运行所处的时段为第一时段，则微电网对储能设备进行充电；若Pph(t)>0且微电网孤岛运行所处的时段为第二时段，则微电网首先向储能设备进行充电，当储能设备内的荷电量达到第一预设值SOCbat·sd或者Pph(t)-Pbat·ch·max>0时，对电动汽车充电站内的电动汽车进行充电；
若Pph(t)<0且微电网孤岛运行所处的时段为第一时段，则储能设备进行放电操作；若Pph(t)<0且微电网孤岛运行所处的时段为第三时段，则微电网首先使电动汽车充电站设备进行放电操作，当Pph(t)+PEV·dis(t)<0时使储能设备参与放电操作，当Pph(t)+PEV·dis(t)+Pbat·dis·max<0时对微电网进行负荷削减；
其中，Pbat·ch·max为储能设备的最大充电功率，Pbat·dis·max为储能设备的最大放电功率，PEV·dis(t)为电动汽车充电站设备的放电功率；
所述第一时段为电动汽车不参与微电网功率交互的时段；所述第二时段为电动汽车以充电模式参与微电网功率交互的时段；所述第三时段为电动汽车以放电模式参与微电网功率交互的时段。
在本实施例中，在微电网孤岛运行情况下，微电网内部可再生能源发电出力与负荷需求功率间的平衡状况，决定着EV充电站与微电网***间的功率流向。因此，微电网内源荷间的功率平衡状况可做如下分析：
Pph(t)＝PG(t)-PL(t) (2)
其中，PG(t)＝PWT(v)+PPV(t)；Pph(t)为微电网并网点交换功率，PG(t)为分布式电源的实时发电功率，PL(t)为微电网内的实时负荷功率；PWT(v)为风电发电机组发电功率，PPV(t)为光伏发电机组发电功率。
电动汽车接入微网***后，其与储能设备具有相同的特性，微电网孤岛运行时，配备储能设备与电动汽车组成的联合储能***，将平滑分布式能源出力，提高微电网稳定运行水平。微电网内分布式能源发电输出功率大于负荷需求时，***将对储能设备和EV进行充电；当发电功率不能满足负荷的需求时，储能设备和EV将进行放电操作，联合分布式电源一起向负荷供电。当储能、EV充电站联合分布式电源一起都无法满足负荷需求时，***将根据负荷的重要级别依次进行负荷的削减，直至***稳定运行。
通过对微电网内私家EV和电动班车行驶时间特性的分析，电动汽车参与微电网V2G主要分为充电时段Tch(即第二时段)和放电时段Tdis(即第三时段)两种模式，电动汽车不参与V2G时段为T1(即第一时段)。
在工作日的Tch和Tdis时段内微电网孤岛运行时，储能设备联合EV充电站共同与微电网进行功率互动。对于储能设备联合EV充电站与微电网间的功率互动情况分时段分析：
第一步：判定微电网孤岛运行的时段，即是否处于Tch或Tdis时段；
第二步：计算微电网孤岛运行时并网点交换功率，即计算Pph(t)的值；
第三步：若Pph(t)>0。在T1时段时，微电网将仅对储能设备进行充电。在Tch时段，微电网首先向储能设备进行充电，当储能设备内的荷电量达到某一设定值SOCbat·sd，(该值设定原则为：在尽量保证储能设备后续工作的前提下，兼顾电动汽车的充电需求)或Pph(t)-Pbat·ch·max>0，即满足储能设备的最大输入功率时仍有富裕功率，则对EV充电站内的电动汽车进行充电。其中，SOCbat·sd可以为储能设备在EV充电站无电动汽车时为维持后续***稳定所要保持的荷电状态。
第四步：若Pph(t)<0。在T1时段时，储能设备进行放电操作。在Tdis时段，微电网首先安排电动汽车进行放电操作。当Pph(t)+PEV·dis(t)<0，即EV充电站联合可再生能源也无法满足负荷需求时，则储能设备参与放电操作。若Pph(t)+PEV·dis(t)+Pbat·dis·max<0，即储能设备、EV充电站以及可再生能源联合出力都无法满足负荷需求时，需进行负荷削减。
可选地，所述预设微电网功率互动策略还可以包括：
建立储能设备的充放电功率计算模型；所述储能设备的充放电功率计算模型包括第二时段储能设备的充电功率计算模型、第二时段储能设备的放电功率计算模型、第三时段储能设备的充电功率计算模型及第三时段储能设备的放电功率计算模型；
所述第二时段储能设备的充电功率计算模型为：
所述第二时段储能设备的放电功率计算模型为：
所述第三时段储能设备的充电功率计算模型为：
所述第三时段储能设备的放电功率计算模型为：
其中，Pbat·dis(t)为储能设备的放电功率，Pbat·ch(t)为储能设备的充电功率，SOCbat(t)为储能设备的荷电状态。
在本实施例中，公式(3)至(6)表示园区微电网内储能设备在不同时段，微电网不同的运行状况下的充放电功率计算模型。
在S103中，计算各负荷节点的可靠性指标，所述可靠性指标包括平均故障率、平均故障时间、平均停电时间中的至少一个。
在本实施例中，可以根据各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间，计算各负荷节点的平均故障率λi，平均故障时间ri、年平均停电时间Ui等可靠性指标。
在S104中，根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。
本发明实施例针对含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行模式，采用序贯蒙特卡洛模拟方法，根据储能设备联合EV充电站与微电网间的功率互动策略，以及微电网孤岛状态下内部发生故障后的故障隔离策略，对孤岛模式下的园区微电网的运行可靠性进行评估，能够提高含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行可靠性的评估准确度，提高微电网运行稳定性和新能源接纳能力，同时也有利于电网对分布式电源的统一调度。
作为本发明的一个实施示例，利用本发明实施例提出的储能设备联合EV充电站与微电网间的功率互动策略，以及微电网孤岛状态下内部发生故障后的故障隔离策略，对孤岛下微电网的运行可靠性进行评估。具体评估流程可以为：
1)参数输入，设定模拟时钟的初始值T＝0，并假定所有元件均处于正常工作状态。
2)根据公式(1)分别计算网络中各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得出时间序列表。
3)枚举故障。根据Tf中所有故障的故障修复时间，从小到大，依次枚举。
4)对故障进行分析，判断故障点位置及故障类型，分析受故障影响的区域。
5)根据本文所提的故障后微电网运行分析方法和故障隔离策略进行故障隔离操作，确定受故障影响的负荷。
6)对隔离故障后的馈线区域进行运行状况分析，判断正常工作区域的功率平衡状况，并根据储能设备联合EV充电站与微电网功率互动策略，确定是否需进行负荷削减，并确定被削减的负荷节点。
7)确定所有负荷在该故障影响下的停电时间。
8)判断该故障是否为给定总时间内的最后一个故障，若否，则返回步骤3)；若是，则继续下一步。
9)计算各负荷点的平均故障率λi，平均故障时间ri、年平均停电时间Ui等可靠性指标。
10)根据各负荷点的可靠性指标计算***的各项可靠性指标。
本实施例创新提出了采用序贯蒙特卡罗算法对含有EV充电站的微电网孤岛运行可靠性评估方法，创新提出了含有EV充电站的园区微电网孤岛运行时，以开关为边界将微电网馈线区域划分为两级的分区方法，并且提出了一种园区微电网内的储能设备充、放电功率计算模型。
本发明实施例针对含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行模式，采用序贯蒙特卡洛模拟方法，根据储能设备联合EV充电站与微电网间的功率互动策略，以及微电网孤岛状态下内部发生故障后的故障隔离策略，对孤岛模式下的园区微电网的运行可靠性进行评估，能够提高含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行可靠性的评估准确度，提高微电网运行稳定性和新能源接纳能力，同时也有利于电网对分布式电源的统一调度。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的微电网孤岛运行可靠性评估方法，图5示出了本发明实施例提供的微电网孤岛运行可靠性评估装置的示意图。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参照图5，该装置包括获取模块51、处理模块52、第一计算模块53和第二计算模块54。
获取模块51，用于获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表。
处理模块52，用于根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，分别对所述时间序列表中的各元件发生故障后微电网的运行状况进行分析，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间；所述预设微点网功率互动策略为微电网内储能设备、电动汽车充电站设备和分布式电源联合的功率互动策略。
第一计算模块53，用于计算各负荷节点的可靠性指标，所述可靠性指标包括平均故障率、平均故障时间、平均停电时间中的至少一个。
第二计算模块54，用于根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。
可选地，所述获取模块51用于
根据第一计算公式、各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间；所述第一计算公式为：
TTFi＝-(1/λi)·lnu
TTRi＝-(1/μi)·lnu
其中，TTFi为第i个元件的无故障工作时间，λi为第i个元件的故障率；TTRi为第i个元件的故障修复时间，μi为第i个元件的故障修复率；u为(0,1)之间服从均匀分布的随机数。
可选地，所述处理模块52用于：
按照各元件的故障修复时间从小到大对所述时间序列表中各元件进行排序；
依次选取排序后的各元件作为发生故障的元件；
根据预设故障隔离策略和预设微电网功率互动策略，确定各故障发生后微电网内各负荷节点的停电时间。
可选地，所述处理模块52用于：
对于任一故障，判定所述任一故障在微电网中的故障点位置、故障类型及故障影响区域；
根据预设故障隔离策略对所述任一故障进行故障隔离处理，并确定受所述任一故障影响的负荷节点；
根据预设微电网功率互动策略对所述故障隔离处理后的微电网运行状况进行分析，确定微电网内各负荷节点在所述任一故障影响下的停电时间。
可选地，所述预设故障隔离策略包括：
根据故障类型确定相应的故障隔离策略；
若故障类型为负荷区域故障，则将流入故障负荷区域的电流的上游方向断路器或智能开关断开，并断开故障影响区域的隔离开关，重合断路器和智能开关以使微电网无故障设备恢复正常运行；
若故障类型为分布式电源故障、储能设备故障或电动汽车充电站设备故障，则断开与故障电源相连的智能开关；
若故障类型为线路支路故障，则将流入故障线路支路区域的电流的上游方向断路器或智能开关断开。
可选地，所述预设微电网功率互动策略包括：
判定微电网孤岛运行所处的时段；
计算微电网孤岛运行时并网点交换功率Pph(t)；
若Pph(t)>0且微电网孤岛运行所处的时段为第一时段，则微电网对储能设备进行充电；若Pph(t)>0且微电网孤岛运行所处的时段为第二时段，则微电网首先向储能设备进行充电，当储能设备内的荷电量达到第一预设值SOCbat·sd或者Pph(t)-Pbat·ch·max>0时，对电动汽车充电站内的电动汽车进行充电；
若Pph(t)<0且微电网孤岛运行所处的时段为第一时段，则储能设备进行放电操作；若Pph(t)<0且微电网孤岛运行所处的时段为第三时段，则微电网首先使电动汽车充电站设备进行放电操作，当Pph(t)+PEV·dis(t)<0时使储能设备参与放电操作，当Pph(t)+PEV·dis(t)+Pbat·dis·max<0时对微电网进行负荷削减；
其中，Pbat·ch·max为储能设备的最大充电功率，Pbat·dis·max为储能设备的最大放电功率，PEV·dis(t)为电动汽车充电站设备的放电功率；
所述第一时段为电动汽车不参与微电网功率交互的时段；所述第二时段为电动汽车以充电模式参与微电网功率交互的时段；所述第三时段为电动汽车以放电模式参与微电网功率交互的时段。
可选地，所述预设微电网功率互动策略包括：
建立储能设备的充放电功率计算模型；所述储能设备的充放电功率计算模型包括第二时段储能设备的充电功率计算模型、第二时段储能设备的放电功率计算模型、第三时段储能设备的充电功率计算模型及第三时段储能设备的放电功率计算模型；
所述第二时段储能设备的充电功率计算模型为：
所述第二时段储能设备的放电功率计算模型为：
所述第三时段储能设备的充电功率计算模型为：
所述第三时段储能设备的放电功率计算模型为：
其中，Pbat·dis(t)为储能设备的放电功率，Pbat·ch(t)为储能设备的充电功率，SOCbat(t)为储能设备的荷电状态。
本发明实施例针对含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行模式，采用序贯蒙特卡洛模拟方法，根据储能设备联合EV充电站与微电网间的功率互动策略，以及微电网孤岛状态下内部发生故障后的故障隔离策略，对孤岛模式下的园区微电网的运行可靠性进行评估，能够提高含有EV充电站的工业园区微电网孤岛运行可靠性的评估准确度，提高微电网运行稳定性和新能源接纳能力，同时也有利于电网对分布式电源的统一调度。
图6是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图5所示模块51至54的功能。
示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备6中的执行过程。
所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线、显示器等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种微电网孤岛运行可靠性评估方法，其特征在于，包括：
获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表；
按照各元件的故障修复时间从小到大对所述时间序列表中各元件进行排序；依次选取排序后的各元件作为发生故障的元件；对于任一故障，判定所述任一故障在微电网中的故障点位置、故障类型及故障影响区域；根据预设故障隔离策略对所述任一故障进行故障隔离处理，并确定受所述任一故障影响的负荷节点；根据预设微电网功率互动策略对所述故障隔离处理后的微电网运行状况进行分析，确定微电网内各负荷节点在所述任一故障影响下的停电时间；
所述预设微电网功率互动策略为微电网内储能设备、电动汽车充电站设备和分布式电源联合的功率互动策略；其中，以开关为边界将微电网馈线区域分级划分为一级区域和二级区域；一级区域为内部不含任何类型开关装置的最小区域；二级区域为以断路器为边界，且区域内不再含有其他断路器的区域；所述预设故障隔离策略为故障发生后将故障点所在二级区域与其他二级区域隔离的策略；
计算各负荷节点的可靠性指标；所述可靠性指标包括平均故障率、平均故障时间、平均停电时间中的至少一个；
根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。
2.如权利要求1所述的微电网孤岛运行可靠性评估方法，其特征在于，所述根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间包括：
根据第一计算公式、各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间；所述第一计算公式为：
TTFi＝-(1/λi)·lnu
TTRi＝-(1/μi)·lnu
其中，TTFi为第i个元件的无故障工作时间，λi为第i个元件的故障率；TTRi为第i个元件的故障修复时间，μi为第i个元件的故障修复率；u为(0,1)之间服从均匀分布的随机数。
3.如权利要求1所述的微电网孤岛运行可靠性评估方法，其特征在于，所述预设故障隔离策略包括：
根据故障类型确定相应的故障隔离策略；
若故障类型为负荷区域故障，则将流入故障负荷区域的电流的上游方向断路器或智能开关断开，并断开故障影响区域的隔离开关，重合断路器和智能开关以使微电网无故障设备恢复正常运行；
若故障类型为分布式电源故障、储能设备故障或电动汽车充电站设备故障，则断开与故障电源相连的智能开关；
若故障类型为线路支路故障，则将流入故障线路支路区域的电流的上游方向断路器或智能开关断开。
4.如权利要求1至3任一项所述的微电网孤岛运行可靠性评估方法，其特征在于，所述预设微电网功率互动策略包括：
判定微电网孤岛运行所处的时段；
计算微电网孤岛运行时并网点交换功率Pph(t)；
若Pph(t)>0且微电网孤岛运行所处的时段为第一时段，则微电网对储能设备进行充电；若Pph(t)>0且微电网孤岛运行所处的时段为第二时段，则微电网首先向储能设备进行充电，当储能设备内的荷电量达到第一预设值SOCbat·sd或者Pph(t)-Pbat·ch·max>0时，对电动汽车充电站内的电动汽车进行充电；
若Pph(t)<0且微电网孤岛运行所处的时段为第一时段，则储能设备进行放电操作；若Pph(t)<0且微电网孤岛运行所处的时段为第三时段，则微电网首先使电动汽车充电站设备进行放电操作，当Pph(t)+PEV·dis(t)<0时使储能设备参与放电操作，当Pph(t)+PEV·dis(t)+Pbat·dis·max<0时对微电网进行负荷削减；
其中，Pbat·ch·max为储能设备的最大充电功率，Pbat·dis·max为储能设备的最大放电功率，PEV·dis(t)为电动汽车充电站设备的放电功率；
所述第一时段为电动汽车不参与微电网功率交互的时段；所述第二时段为电动汽车以充电模式参与微电网功率交互的时段；所述第三时段为电动汽车以放电模式参与微电网功率交互的时段。
5.如权利要求4所述的微电网孤岛运行可靠性评估方法，其特征在于，所述预设微电网功率互动策略包括：
建立储能设备的充放电功率计算模型；所述储能设备的充放电功率计算模型包括第二时段储能设备的充电功率计算模型、第二时段储能设备的放电功率计算模型、第三时段储能设备的充电功率计算模型及第三时段储能设备的放电功率计算模型；
所述第二时段储能设备的充电功率计算模型为：
所述第二时段储能设备的放电功率计算模型为：
所述第三时段储能设备的充电功率计算模型为：
所述第三时段储能设备的放电功率计算模型为：
其中，Pbat·dis(t)为储能设备的放电功率，Pbat·ch(t)为储能设备的充电功率，SOCbat(t)为储能设备的荷电状态。
6.一种微电网孤岛运行可靠性评估装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取微电网中各元件的故障率和故障修复率，并根据各元件的故障率和故障修复率计算各元件的无故障工作时间和故障修复时间，得到时间序列表；
处理模块，用于按照各元件的故障修复时间从小到大对所述时间序列表中各元件进行排序；依次选取排序后的各元件作为发生故障的元件；对于任一故障，判定所述任一故障在微电网中的故障点位置、故障类型及故障影响区域；根据预设故障隔离策略对所述任一故障进行故障隔离处理，并确定受所述任一故障影响的负荷节点；根据预设微电网功率互动策略对所述故障隔离处理后的微电网运行状况进行分析，确定微电网内各负荷节点在所述任一故障影响下的停电时间；所述预设微电网功率互动策略为微电网内储能设备、电动汽车充电站设备和分布式电源联合的功率互动策略；其中，以开关为边界将微电网馈线区域分级划分为一级区域和二级区域；一级区域为内部不含任何类型开关装置的最小区域；二级区域为以断路器为边界，且区域内不再含有其他断路器的区域；所述预设故障隔离策略为故障发生后将故障点所在二级区域与其他二级区域隔离的策略；
第一计算模块，用于计算各负荷节点的可靠性指标，所述可靠性指标包括平均故障率、平均故障时间、平均停电时间中的至少一个；
第二计算模块，用于根据各负荷节点的可靠性指标计算微电网***的可靠性指标。
7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810975630.9A CN109066659B (zh) | 2018-08-24 | 2018-08-24 | 微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810975630.9A CN109066659B (zh) | 2018-08-24 | 2018-08-24 | 微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109066659A CN109066659A (zh) | 2018-12-21 |
| CN109066659B true CN109066659B (zh) | 2020-08-11 |
Family
ID=64756957
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810975630.9A Active CN109066659B (zh) | 2018-08-24 | 2018-08-24 | 微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109066659B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110176759B (zh) * | 2019-04-02 | 2021-02-19 | 深圳供电局有限公司 | 一种孤网自治运行能力评估方法及装置 |
| CN110245858B (zh) * | 2019-06-11 | 2022-06-10 | 上海电力学院 | 一种含电动汽车充电站的微电网可靠性评估方法 |
| CN110210777B (zh) * | 2019-06-11 | 2021-05-04 | 上海电力学院 | 一种含微电网和电动汽车充电站的配电网可靠性评估方法 |
| CN111682550B (zh) * | 2020-06-18 | 2022-04-01 | 国网山东省电力公司德州供电公司 | 接入高渗透率电源及电动汽车的配电网可靠性评估方法 |
| CN112053032A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-12-08 | 上海工程技术大学 | 一种基于负荷量变化的微电网可靠性评估方法 |
| CN113141025B (zh) * | 2021-04-26 | 2022-11-25 | 河北工业大学 | 含ehs的孤岛型交直流混合微电网***的可靠性评估方法 |
| CN113472068A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-10-01 | 江苏源网和智能科技有限公司 | 一种海岛微电网远程运维方法、***及存储介质 |
-
2018
- 2018-08-24 CN CN201810975630.9A patent/CN109066659B/zh active Active
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| "联合发电***用于含电动汽车的配网可靠性评估研究";白浩等;《电工技术学报》;20150630;第30卷(第11期);第127-137页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109066659A (zh) | 2018-12-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109066659B (zh) | 微电网孤岛运行可靠性评估方法及终端设备 | |
| de Quevedo et al. | Reliability assessment of microgrids with local and mobile generation, time-dependent profiles, and intraday reconfiguration | |
| CN105406470B (zh) | 一种基于开关边界分区的有源配电网可靠性评估方法 | |
| CN110210777B (zh) | 一种含微电网和电动汽车充电站的配电网可靠性评估方法 | |
| CN104376504B (zh) | 一种基于解析法的配电***概率可靠性评估方法 | |
| Abu-Elanien et al. | Modern network reconfiguration techniques for service restoration in distribution systems: A step to a smarter grid | |
| Mohammadi-Hosseininejad et al. | A healer reinforcement approach to self-healing in smart grid by PHEVs parking lot allocation | |
| CN110808633B (zh) | 一种主动配电网配电自动化终端优化配置方法 | |
| CN109447847A (zh) | 一种含柔性软开关的有源配电网供电可靠性评估方法 | |
| Aluisio et al. | Planning and reliability of DC microgrid configurations for Electric Vehicle Supply Infrastructure | |
| CN109378815A (zh) | 一种配电网合环转供电控制方法、装置及设备 | |
| WO2023005113A1 (zh) | 一种基于路径描述的含微网的配电***可靠性分析方法 | |
| CN104112076A (zh) | 基于模糊数学的运行风险评估方法及评估*** | |
| CN104166940A (zh) | 配电网运行风险评估方法及评估*** | |
| CN107134774B (zh) | 含分布式电源的配电网可靠性分析方法和*** | |
| Tahir et al. | Modeling and evaluation of nickel manganese cobalt based Li-ion storage for stationary applications | |
| CN103887792B (zh) | 一种含分布式电源的低压配电网建模方法 | |
| Wang et al. | Service restoration for distribution network with DGs based on stochastic response surface method | |
| CN104485732B (zh) | 变电站的备用电源投入控制方法 | |
| CN109586281B (zh) | 基于节点优化编号的配电网可靠性评估方法、装置与介质 | |
| CN104504524A (zh) | 一种应用于有源配网的负荷削减法及可靠性评估方法 | |
| Yan et al. | Reliability and power supply capability evaluation of active distribution networks with four‐terminal soft open points | |
| CN105406469A (zh) | 基于状态转移抽样法的高渗透率有源配电网可靠性评估法 | |
| Home-Ortiz et al. | Resilience enhancing through microgrids formation and distributed generation allocation | |
| CN117060400A (zh) | 一种城市配电网韧性恢复方法、***、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |