CN110365047A - 一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法 - Google Patents

一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，建立电网故障事件信息模型与光伏发电低电压脱网概率模型；利用蒙特卡罗法随机对故障事件进行仿真；从故障事件的仿真结果中获取相关参数；计算各光伏发电***的脱网概率；计算各光伏发电***的注入电流期望值；根据各光伏发电***的注入电流期望值计算当前故障事件下的故障点短路电流；统计故障点短路电流，从而得到故障点短路电流的概率分布。本发明采用概率与统计方法将不确定性问题转化为多个确定的仿真故障事件进行求解，体现了对短路电流概率评估的客观性。

Description

一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，具体涉及含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法。
背景技术
分布式光伏发电具有清洁高效、就近利用和因地制宜等优势，近年来光伏发电在配电网中的装机容量不断扩大。光伏发电并网点电压发生跌落时，须按低电压穿越要求保持不脱网运行，其注入的短路电流由并网点电压跌落和低电压穿越控制共同决定；而并网电压严重跌落时光伏发电允许退出运行，此时光伏发电无短路电流注入电网。同时，电网故障发生的随机因素导致光伏发电并网点电压跌落具有随机性，使得光伏发电故障期间的短路电流表现出不确定性，为此评估含分布式光伏发电主动配电网的短路电流随机变化范围和分布情况具有重要意义。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，解决现有技术中由于光伏发电并网点电压跌落随机性导致短路电流难以确定的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，包括以下步骤：
步骤1：建立电网故障事件信息模型与光伏发电低电压脱网概率模型；
步骤2：利用蒙特卡罗法随机抽取电网故障信息模型中的故障信息，并利用所抽取的故障信息对故障事件进行仿真；
步骤3：从故障事件的仿真结果中获取故障持续时间、各光伏发电***并网点端电压以及各光伏发电***并网运行时可能输出的最大电流；
步骤4：将故障持续时间与光伏发电***并网点端电压代入光伏发电低电压脱网概率模型，计算当前故障事件下各光伏发电***的脱网概率；
步骤5：计算当前故障事件下各光伏发电***的注入电流期望值，其中，第i个光伏发电***的注入电流期望值为(1-Ppvi,n)·Ipvi,n，n表示故障事件的当前仿真次数，Ppvi,n表示当前故障事件下第i个光伏发电***的脱网概率，Ipvi,n表示当前故障事件下第i个光伏发电***并网运行时可能输出的最大电流；
步骤6：根据当前故障事件下各光伏发电***的注入电流期望值计算当前故障事件下的故障点短路电流Ifn：
式中，I′fn表示当前故障事件下常规发电***提供的短路电流，可通过对故障事件进行仿真获得，由于针对光伏发电***故障下的出力情况进行分析，可将I′fn视为0；N表示光伏发电***的总个数；
步骤7：判断故障事件的当前仿真次数是否等于设定值；若否，令n＝n+1，并回到步骤2；若是，进入步骤8；
步骤8：统计每次故障事件下的故障点短路电流，从而得到故障点短路电流的概率分布。
进一步的，电网故障信息模型中包括以下故障信息：故障线路、故障位置、故障类型、故障持续时间、故障过渡阻抗；各故障信息的概率分布分别如下：
故障线路概率分布：近似认为线路上任意点的故障概率相同，每条线路的故障概率与其长度成正比，则第j条线路的故障概率pj：
式中，Lj表示第j条线路的长度，m表示线路总数；
故障位置概率分布：***中各条线路上的每一位置均具有相同的故障概率，故障位置服从[0,1]的均匀分布；
故障类型概率分布：故障类型包括三相短路、两相短路、两相接地短路、单相接地短路，对电网事故故障情况进行统计分析活动各种类型故障的发生概率；
故障持续时间概率分布：故障持续时间与机电保护装置类型及动作时间有关，设故障持续时间服从期望为T，标准差为Δt的正态分布；
故障过渡阻抗概率分布：设故障过渡阻抗服从期望为R，标准差为ΔR的正态分布。
进一步的，光伏发电低电压脱网概率模型如下：
式中，Pvn表示光伏发电低电压脱网概率，U表示光伏发电***并网点端电压，t表示故障持续时间，tmax表示光伏发电***并网点端电压跌落至0pu时能保持不脱网运行的最长时间，Umax表示不脱网运行时间大于tmax时的最大电压，Umin表示不脱网运行时间大于tmax时的最小电压，fx,y(t,U)表示随机变量t和U的联合概率密度函数，fx(t)表示随机变量t的概率密度函数，fy(U)表示随机变量U的概率密度函数。
进一步的，随机变量t的概率密度函数fx(t)：
式中，σ1表示随机变量t的分布密度，σ1＝(0.15-0)/3＝0.05；已有研究文献表明：当光伏发电***并网点端电压跌落至0pu时，应保证不脱网连续运行0.15s，此为式中“0.15”的取值依据；
随机变量U的概率密度函数fy(U)：
式中，σ2表示随机变量t的分布密度，σ2＝(0.2-Umin)/3＝0.03，已有研究表明，当光伏发电***并网点端电压跌落至0.2pu附近为保持不脱网运行的临界状态，此为式中“0.2”的取值依据；
随机变量t和U的联合概率密度函数fx,y(t,U)：
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、因光伏电力***具有的随机性和波动性，使得难以对其进行预测，需要采用概率与统计方法对电力***进行分析建模，从而对网络指标和性能进行客观地评估。其中蒙特卡罗法可用于处理此类多维复杂***的随机问题，该方法的核心思想是在每一步抽样中，由反映各变量随机特性的概率密度函数产生一组随机数据，并利用这些随机数据进行反复大量的迭代计算以获取最终结果。
2、本发明将不确定性问题转化为多个确定事件(仿真故障事件)进行求解，每一次仿真计算都对应一次确定事件，仿真次数越多就越接近真实情况，同时结合光伏发电短路电流特性、低电压脱网概率模型以及故障信息等不确定性因素进一步对短路电流进行概率评估。
3、含光伏发电的电网故障时，光伏发电***具备低电压穿越能力，并网点处电压即使出现大幅跌落，光伏发电仍会按照并网规程保持不脱网运行，且在电网电压跌落过程中提供无功电流支撑。但是并网点当端电压跌落并持续一段时间，光伏发电极有可能面临脱网，进而改变其输出电流及***短路水平。光伏发电***是否脱网由其并网点端电压跌落程度和持续时间共同决定，因此本发明同时考虑了并网点端电压与故障持续时间来建立光伏发电低电压脱网概率模型，进而在进行含光伏发电配电网的故障过程分析时，考虑光伏***的脱网概率，来扩展传统的故障分析方法。
附图说明
图1是具体实施方式中10kv馈线网络结构图；
图2是光伏并网节点11的电压跌落情况；
图3是光伏并网节点12的电压跌落情况；
图4是光伏并网节点13的电压跌落情况；
图5是光伏并网节点10的电压跌落情况；
图6是1000次仿真后光伏发电***PV1的注入电流期望值的概率分布结果；
图7是1000次仿真后光伏发电***PV2的注入电流期望值的概率分布结果；
图8是1000次仿真后光伏发电***PV3的注入电流期望值的概率分布结果；
图9是1000次仿真后光伏发电***PV4的注入电流期望值的概率分布结果。
具体实施方式
下面结合附图和优选实施方式对本发明作进一步的详细说明。
福建某地区10kV馈线网络结构见图1所示，其中11、12、13、10节点分别接入0.5MW、1MW、0.5MW、1.5MW的光伏发电***，通过MATLAB/Simulink对线路进行故障仿真。
首先，建立电网故障事件信息模型与光伏发电低电压脱网概率模型：
电网故障信息模型中包括以下故障信息：故障线路、故障位置、故障类型、故障持续时间、故障过渡阻抗；各故障信息的概率分布分别如下：
故障线路概率分布：近似认为线路上任意点的故障概率相同，每条线路的故障概率与其长度成正比，则第j条线路的故障概率pj：
式中，Lj表示第j条线路的长度，m表示线路总数；
故障位置概率分布：***中各条线路上的每一位置均具有相同的故障概率，故障位置服从[0,1]的均匀分布；
故障类型概率分布：故障类型包括三相短路、两相短路、两相接地短路、单相接地短路，对电网事故故障情况进行统计分析活动各种类型故障的发生概率；
故障持续时间概率分布：故障持续时间与机电保护装置类型及动作时间有关，设故障持续时间服从期望为0.18s，标准差为0.06s的正态分布。
故障过渡阻抗概率分布：故障过渡阻抗服从期望为5Ω，标准差为1Ω的正态分布。
光伏发电低电压脱网概率模型如下：
式中，Pvn表示光伏发电低电压脱网概率；U表示光伏发电***并网点端电压；t表示故障持续时间；tmax表示当端电压跌落至0pu时能保持不脱网运行的最长时间；Umax表示不脱网运行时间大于tmax时的最大电压，Umin表示不脱网运行时间大于tmax时的最小电压，Umin、Umax均是通过多次试验获取；fx,y(t,U)表示随机变量t和U的联合概率密度函数，fx(t)表示随机变量t的概率密度函数，fy(U)表示随机变量U的概率密度函数。
本具体实施方式中所有光伏发电***在低电压穿越能力测试中Umin、Umax和tmax时分别为0.1pu、0.3pu和0.2s。
随机变量t的分布密度σ1：σ1＝(0.15-0)/3＝0.05；已有研究文献表明：当光伏发电***并网点端电压跌落至0pu时，应保证不脱网连续运行0.15s，此为式中“0.15”的取值依据。
随机变量t的分布密度σ2：σ2＝(0.2-Umin)/3＝0.03，已有研究表明，当光伏发电***并网点端电压跌落至0.2pu附近为保持不脱网运行的临界状态，此为式中“0.2”的取值依据。
随机变量t的概率密度函数fx(t)：
随机变量U的概率密度函数fy(U)：
随机变量t和U的联合概率密度函数fx,y(t,U)：
仿真次数设定值为1000次，以下均为仿真程序运行1000次后所得结果，其中光伏并网点(即节点11、12、13、10)电压跌落情况如图2至5所示。由图可知，4个光伏发电端电压跌落至0.5pu以下时出现的概率较大，部分光伏发电可能面临脱网，将对***短路电流产生影响，因此有必要结合电压跌落时间，对***短路电流进行概率评估。
将每次仿真计算所得光伏发电***并网点端电压以及随机生成的故障持续时间带入其低电压脱网概率模型，可计算出仿真的各次故障事件下各光伏发电***的脱网概率Ppvi,n，进而得到此特定条件下光伏发电***的注入电流期望值(1-Ppvi,n)·Ipvi,n。图6至9显示了1000次仿真后***中各光伏发电***的注入电流期望值的概率分布结果。
图6至9中可以看出，各光伏发电短路电流期望值为0这一事件发生概率较高，其中以光伏PV4最为显著。由此说明实际运行中，光伏在故障期间极有可能面临脱网且输出电流为0，从而将影响对故障点短路电流的准确评估。因此需结合光伏实际脱网情况完善其电流输出结果，从客观角度更真实地反映光伏发电在电网故障期间的运行状态。此外光伏PV1、PV3和PV2短路电流期望值在30A和60A处的概率也呈现较高趋势，并且电流大小与其容量大小呈正相关，其中光伏PV2的容量为PV1和PV3的两倍，故短路电流也呈两倍。

Claims (6)

1.一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：建立电网故障事件信息模型与光伏发电低电压脱网概率模型；
步骤2：利用蒙特卡罗法随机抽取电网故障信息模型中的故障信息，并利用所抽取的故障信息对故障事件进行仿真；
步骤3：从故障事件的仿真结果中获取故障持续时间、各光伏发电***并网点端电压以及各光伏发电***并网运行时可能输出的最大电流；
步骤4：将故障持续时间与光伏发电***并网点端电压代入光伏发电低电压脱网概率模型，计算当前故障事件下各光伏发电***的脱网概率；
步骤5：计算当前故障事件下各光伏发电***的注入电流期望值，其中，第i个光伏发电***的注入电流期望值为(1-Ppvi,n)·Ipvi,n，n表示故障事件的当前仿真次数，Ppvi,n表示当前故障事件下第i个光伏发电***的脱网概率，Ipvi,n表示当前故障事件下第i个光伏发电***并网运行时可能输出的最大电流；
步骤6：根据当前故障事件下各光伏发电***的注入电流期望值计算当前故障事件下的故障点短路电流Ifn：
式中，I′fn表示当前故障事件下常规发电***提供的短路电流，N表示光伏发电***的总个数；
步骤7：判断故障事件的当前仿真次数是否等于仿真次数设定值；若否，令n＝n+1，并回到步骤2；若是，进入步骤8；
步骤8：统计每次故障事件下的故障点短路电流，从而得到故障点短路电流的概率分布。
2.根据权利要求1所述的含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，其特征在于，电网故障信息模型中包括以下故障信息：故障线路、故障位置、故障类型、故障持续时间、故障过渡阻抗；各故障信息的概率分布分别如下：
故障线路概率分布：近似认为线路上任意点的故障概率相同，每条线路的故障概率与其长度成正比，则第j条线路的故障概率pj：
式中，Lj表示第j条线路的长度，m表示线路总数；
故障位置概率分布：***中各条线路上的每一位置均具有相同的故障概率，故障位置服从[0,1]的均匀分布；
故障类型概率分布：故障类型包括三相短路、两相短路、两相接地短路、单相接地短路，对电网事故故障情况进行统计分析活动各种类型故障的发生概率；
故障持续时间概率分布：故障持续时间与机电保护装置类型及动作时间有关，设故障持续时间服从期望为T，标准差为Δt的正态分布；
故障过渡阻抗概率分布：设故障过渡阻抗服从期望为R，标准差为ΔR的正态分布。
3.根据权利要求2所述的含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，其特征在于，故障持续时间服从期望为0.18s，标准差为0.06s的正态分布。
4.根据权利要求1所述的含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，其特征在于，故障过渡阻抗服从期望为5Ω，标准差为1Ω的正态分布。
5.根据权利要求1所述的含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，其特征在于，光伏发电低电压脱网概率模型如下：
式中，Pvn表示光伏发电低电压脱网概率，U表示光伏发电***并网点端电压，t表示故障持续时间，tmax表示光伏发电***并网点端电压跌落至0pu时能保持不脱网运行的最长时间，Umax表示不脱网运行时间大于tmax时的最大电压，Umin表示不脱网运行时间大于tmax时的最小电压，fx,y(t,U)表示随机变量t和U的联合概率密度函数，fx(t)表示随机变量t的概率密度函数，fy(U)表示随机变量U的概率密度函数。
6.根据权利要求5所述的含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法，其特征在于，随机变量t的概率密度函数fx(t)：
式中，σ1表示随机变量t的分布密度；
随机变量U的概率密度函数fy(U)：
式中，σ2表示随机变量t的分布密度；
随机变量t和U的联合概率密度函数fx,y(t,U)：
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