CN112769124A - 一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法 - Google Patents
一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112769124A CN112769124A CN201911065153.3A CN201911065153A CN112769124A CN 112769124 A CN112769124 A CN 112769124A CN 201911065153 A CN201911065153 A CN 201911065153A CN 112769124 A CN112769124 A CN 112769124A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power
- node
- load
- line
- representing
- 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
Links
- 238000012546 transfer Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 62
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 37
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 25
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 19
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 5
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 5
- 238000012614 Monte-Carlo sampling Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 claims description 4
- 241000340127 Boloria sipora generator Species 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 108010074506 Transfer Factor Proteins 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method 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
- H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
- H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
-
- Y—GENERAL 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
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS 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
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法。该方法包括以下步骤:参数初始化;基于非序贯蒙特卡洛模拟抽取***运行状态;采用改进潮流计算方法和基于潮流追踪的负荷削减模型对***状态进行分析;计算运行风险评估指标。通过推导节点转移分布因子和适用于多支路开断的支路开断分布因子改进快速潮流计算;建立基于潮流追踪的负荷削减模型,采用潮流追踪理论筛选出最有效的控制节点集合,将全***范围内寻优转化为局部范围内寻优,将改进的快速潮流计算方法和负荷削减模型应用于电力***运行风险评估,具有较高的评估精度,同时大大提高了评估效率。
Description
技术领域
本发明属于电力***领域,具体涉及一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法。
背景技术
近年来全球出现了多起电力***大停电事故,给国家和居民造成了一定的经济损失。为了减少类似电力事故的发生,保证电力***的安全稳定运行,电力***运行风险评估受到了各国的广泛关注。由于电力***结构复杂、元件众多,风险评估需要对大量的故障场景进行状态分析,尤其是对多重故障场景进行潮流迭代计算和负荷削减计算,无法满足运行风险评估的时效性。因此提高状态分析的效率是提高电力***风险评估计算效率的关键。
目前,为提高***状态分析的效率,国内外学者是从潮流计算和负荷削减计算两方面研究。在潮流计算方面,张军、沈沉、刘锋等人提出了含多个风电场的电力***概率潮流联合分布的计算方法(专利号:CN201610868051.5),含风电场的电力***中,通过发电分布转移因子快速计算出风电预测误差引起的线路功率变化,但是缺乏节点转移因子描述发电和负荷联合变化引起的线路功率变化;任建文、易琛、何培成提出了一种基于虚拟支路模型与FTIL的多支路潮流转移搜索算法(专利号:CN201610894006.7),在双支路开断的基础上,基于虚拟支路模型将多支路故障转化为双支路故障,推导出支路开断分布因子的计算式,但是在计算多支路开断分布因子时等效次数过多、计算复杂;在负荷削减计算方面,莫文雄、王红斌、栾乐等人提出确定电力***负荷削减量的方法和***(专利号:CN201710743244.2),通过计算越限支路功率对节点注入功率的灵敏度,筛选出高灵敏度节点作为负荷削减范围,提高了负荷削减的计算效率,但是求解灵敏度指标的过程较为复杂。
发明内容
本发明基于上述问题,从提高***状态分析效率的角度出发,通过推导节点转移分布因子和支路开断分布因子实现快速潮流计算;建立基于潮流追踪的负荷削减模型,将全局寻优转化为局部寻优,基于快速潮流计算和负荷削减模型改进实现快速运行风险评估。引入切负荷风险指标和线路越限风险指标,通过算例验证本发明的有效性和准确性。
为了实现上述目的,本发明提供的技术方案如下:
步骤1,参数初始化;
步骤2,建立发电机、输电线路停运模型,初始化抽样次数k=1;
步骤3,采用非序贯蒙特卡洛抽样获得***运行状态;
步骤4,采用改进快速潮流计算方法计算各线路潮流,判断各线路潮流是否越限,若潮流越限,则继续步骤5,否则继续步骤6;
步骤5,采用基于潮流追踪的负荷削减模型计算负荷削减量,返回步骤4;
步骤6,判断***抽样次数是否达到最大抽样次数,若达到最大抽样次数则计算风险指标并继续步骤7,否则令k=k+1,返回步骤3;
步骤7,输出***运行风险评估指标。
作为上述技术方案的补充,步骤4中提到的改进快速潮流计算方法如下:
步骤4-1,计算***的节点支路导纳矩阵、节点支路关联矩阵、节点转移分布因子;
步骤4-1,确定发电机、负荷功率变化节点集合以及故障支路集合;
步骤4-3,计算支路开断分布因子;
步骤4-4,利用节点变化功率和节点转移分布因子求取线路潮流:
其中,Gk-i表示节点i对支路k的节点转移分布因子;Pl(k)表示节点i注入功率变化后,第k条线路上的潮流;表示第k条线路的初始潮流;Mk表示节点-支路关联矩阵的第k个列向量;Xi表示节点阻抗矩阵X的第i个列向量;xk为第k条支路的电抗值;ΔPi表示节点i注入功率变化值;
步骤4-5,利用故障线路潮流和支路开断分布因子求取非故障线路潮流:
其中,表示线路故障后,非故障线路的有功功率列向量;表示非故障线路的初始有功功率列向量;表示故障线路的初始有功功率列向量;DM-O表示支路开断分布因子;XM表示非故障线路的电抗值对角阵;XO表示故障线路的电抗值对角阵;Φ表示节点-非故障支路关联矩阵;Ψ表示节点-故障支路关联矩阵;B0为初始节点导纳矩阵。
作为上述技术方案的补充,步骤5中提到的改进负荷削减模型构建方法如下:
步骤5-1,采用顺序潮流追踪计算输电线路对发电机的功率汲取系数;采用逆序潮流追踪计算输电线路对负荷节点的功率分配系数:
其中,PGG为发电机节点功率对角矩阵;PLL为负荷节点功率对角矩阵;PTT为节点注入功率对角矩阵;PGi→s-t为线路s-t对发电机Gi的汲取功率;PLi←s-t为线路s-t对负荷Li的分配功率;
步骤5-2,根据过载支路与各发电机/负荷节点的关联信息,利用广度优先搜索算法(BFS)确定流入该支路功率的发电机节点以及流出该支路功率的负荷节点;
步骤5-3,设置门槛值,筛选出汲取系数和分配系数较大的发电机节点集合和负荷节点集合,作为有效控制节点集合;
步骤5-4,以筛选出的负荷节点集合和发电机节点集合作为局部寻优范围,将全***范围内寻优转化为局部范围内寻优,建立基于潮流追踪的负荷削减模型:
目标函数为:
其中,Cd表示***负荷削减量;Ci表示节点i的负荷削减量;
约束条件为:
a.***功率平衡约束
其中,NG和ND表示***所有的发电机和负荷节点集合;
b.发电机出力约束
c.负荷削减约束
0≤Ci≤PD
其中,PD表示发电机节点有功向量;C表示节点切负荷向量;
d.线路有功功率功率约束
其中,T(Sj)表示在***状态Sj下线路有功向量;A(Sj)表示在***状态Sj下线路有功和节点注入有功的关系矩阵;Tmax表示线路允许通过的最大有功向量。
作为上述技术方案的补充,步骤7中提到的运行风险评估指标构建方法如下:
每个***状态Ek的运行风险为发电机、输电线路的状态概率与该状态下的后果严重度乘积,***运行风险评估指标为所有***状态风险值的和,则***切负荷风险指标为:
***线路有功功率越限风险指标为:
其中,Rol表示线路有功功率越限风险;sevev-ol(Ek)表示第k个***状态下线路有功越限后果严重度;Pl表示线路l的有功功率,Pl max表示线路l允许的最大有功功率。
与现有的技术方案相比,本发明通过推导节点转移分布因子和支路开断分布因子实现快速潮流计算;通过建立基于潮流追踪的负荷削减模型将全局寻优转化为局部寻优,基于快速潮流计算和负荷削减模型改进实现快速运行风险评估。有益效果为:采用节点转移分布因子和支路开断分布因子计算潮流,避免了潮流迭代计算;建立基于潮流追踪的负荷削减模型,采用潮流追踪理论筛选出有效的控制节点集合,将全***范围内寻优转化为局部范围寻优,采用本发明的上述方案进行运行风险评估具有较高的评估精度,同时大大提高了评估效率。
附图说明
图1为电力***快速运行风险评估流程图。
图2为改进快速潮流计算方法流程图。
图3为基于潮流追踪的负荷削减方法流程图。
图4为部分线路对发电机节点的功率汲取系数图。
图5为线路11-13对各负荷节点的功率分配系数图。
图6为IEEE RTS79***结构图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
本发明所述的一种基于潮流转移和潮流追踪的电力***快速运行风险评估方法,由图1快速运行风险评估流程可知,包括以下具体步骤:
步骤1,参数初始化;
发电机的台数、额定容量、有功出力、故障率;输电线路的条数、起点和终点序号、支路阻抗参数、传输容量限制、故障率;各节点负荷水平等;蒙特卡洛抽样总次数K。
步骤2,建立发电机、输电线路停运模型,具体计算方法为:
步骤2-1,发电机停运模型;
使用两状态模型进行模拟,即只有运行和故障两种状态。一般情况下,运行风险评估周期比发电机的修复时间短,所以认为发电机在当前评估周期内不可修复,即认为其修复率为零。发电机组的实时状态概率为:
步骤2-2,输电线路停运模型;
输电线路的停运模型与发电机的相似,输电线路的实时状态概率为:
其中,pli为输电线路实时状态概率;λl为输电线路的故障率;n表示处于停运状态的发电机;n′表示处于运行状态的发电机;pl表示输电线路的实时状态概率。
步骤3,采用非序贯蒙特卡洛抽样获得***运行状态,具体包含以下步骤:
步骤3-1,模拟产生相互独立的服从[0,1]均匀分布的ng个随机数,筛选出比发电机的强迫停运率小的随机数,从而抽取发电机的运行状态;
其中,sg表示发电机g的状态;“1”表示正常状态;“0”表示故障状态。
步骤3-2,模拟产生相互独立的服从[0,1]均匀分布的nl个随机数,筛选出比输电线路的强迫停运率小的随机数,从而抽取输电线路的运行状态;
其中,sl表示输电线路l的状态。
步骤3-3,将抽取到的发电机、输电线路运行状态组合形成***状态;
s=(s1,…,sg,…,sl)
步骤4,采用改进快速潮流计算方法计算各线路潮流,判断各线路潮流是否越限,若潮流越限,则继续步骤5,否则继续步骤6;
如图2所示,改进潮流计算方法包含如下步骤:
步骤4-1,计算***的节点支路导纳矩阵、节点支路关联矩阵、节点转移变化因子;
步骤4-2,确定发电机、负荷功率变化节点集合以及故障支路集合;
步骤4-3,利用节点变化功率和节点转移分布因子求取线路潮流;
其中,Gk-i表示节点i对支路k的节点转移分布因子;Pl(k)表示节点i注入功率变化后,第k条线路上的潮流;表示第k条线路的初始潮流;Mk表示节点-支路关联矩阵的第k个列向量;Xi表示节点阻抗矩阵X的第i个列向量;xk为第k条支路的电抗值;ΔPi表示节点i注入功率变化值。
步骤4-4,计算支路开断分布因子,利用故障线路潮流和支路开断分布因子求取非故障线路潮流。
线路故障后,故障线路潮流和非故障线路潮流的关系为:
由节点注入功率和线路功率的关系:
其中,XM表示非故障线路的电抗值对角阵;XO表示故障线路的电抗值对角阵;Φ表示节点-非故障支路关联矩阵;Ψ表示节点-故障支路关联矩阵;B0为初始节点导纳矩阵;Bc为线路故障后的节点导纳矩阵;P表示节点注入有功功率列向量。
由补偿定理得出线路故障前后节点导纳矩阵的关系:
将第四式、第五式带入第三式得支路开断分布因子的计算式:
DM-O=XM-O(E-XO-O)-1
步骤5,采用基于潮流追踪的负荷削减模型计算负荷削减量,返回步骤4;
如图3所示,基于潮流追踪的负荷削减模型包含如下步骤:
步骤5-1,如图4和图5所示,采用顺序潮流追踪计算输电线路对发电机节点的功率汲取系数;采用逆序潮流追踪计算输电线路对负荷节点的功率分配系数:
其中,PGG为发电机节点功率对角矩阵,PGG=diag(PG1,PG2,…,PGn);PTT为节点注入功率对角矩阵,PTT=diag(PT1,PT2,…,PTn);PLL为负荷节点功率对角矩阵,PLL=diag(PL1,PL2,…,PLn);PGi→s-t为线路s-t对发电机Gi的汲取功率;PLi←s-t为线路s-t对负荷Li的汲取功率;
步骤5-2,根据过载支路与各发电机/负荷节点的关联信息,利用广度优先搜索算法(BFS)确定流入该支路功率的发电机节点以及流出该支路功率的负荷节点:
其中,m和n表示与过载支路相关的发电机和负荷节点数;
步骤5-3,以传统负荷削减模型的目标函数和约束条件为基础,以筛选出的负荷节点集合和发电机节点集合作为局部寻优范围,将全***范围内寻优转化为局部范围内寻优,建立基于潮流追踪的负荷削减模型:
目标函数为:
其中,Cd表示***负荷削减量;Ci表示节点i的负荷削减量;
约束条件为:
a.***功率平衡约束
其中,NG和ND表示***所有的发电机和负荷节点集合;
b.发电机出力约束
c.负荷削减约束
0≤Ci≤PD
其中,PD表示发电机节点有功向量;C表示节点切负荷向量;
d.线路有功功率功率约束
其中,T(Sj)表示在***状态Sj下线路有功向量;A(Sj)表示在***状态Sj下线路有功和节点注入有功的关系矩阵;Tmax表示线路允许通过的最大有功向量。
步骤6,判断***抽样次数是否达到最大抽样次数,若达到最大抽样次数则计算风险指标并继续步骤7,否则令k=k+1,返回步骤3:
步骤7,输出***运行风险评估指标。
步骤7中运行风险评估指标的具体构建方法是:
每个***状态Ek的运行风险为发电机、输电线路的状态概率与该状态下的后果严重度乘积,***运行风险评估指标为所有***状态风险值的和,即运行风险评估模型为:
其中,pg(Ek)、pl(Ek)表示***状态Ek时发电机、输电线路的实时状态概率;sevev(Ek)表示在***状态Ek时的***故障后果严重度;
则***切负荷风险指标为:
***线路有功功率越限风险指标为:
其中,Rol表示线路有功功率越限风险;sevev-ol(Ek)表示第k个***状态下线路有功越限后果严重度;Pl表示线路l的有功功率,Pl max表示线路l允许的最大有功功率。
下面通过仿真实例对本发明所设计的方法进行验证。
以IEEE-RTS79测试***作为算例***对本发明所设计的快速运行风险评估方法进行仿真验证,图6为仿真***的结构图,采用非序贯蒙特卡洛抽样方法对电力***进行风险评估,抽样次数为8000次。
算例1:
抽样场景1:线路12-13故障、发电机12故障;
抽样场景2:线路1-3故障、线路12-23故障、线路17-18故障、发电机21故障。
采用本发明设计的方法和传统方法进行潮流计算,两者的潮流计算结果如表1和表2所示,计算效率如表3所示。
由表1和表2的计算结果可以看出,无论是单条支路故障还是三条支路故障,采用本发明涉及的快速潮流计算方法与采用交流潮流计算方法的计算结果均非常接近,误差很小,在误差允许范围之内,验证了本发明提出的快速潮流计算方法适用于单条支路或多条支路故障时的潮流计算,满足正确性要求。
由表3的计算效率可以看出,本发明设计的方法是在原始潮流基础上,采用节点转移分布因子和支路开断分布因子进行潮流计算,避免了潮流迭代计算问题,可以节省90%左右的时间,具有很高的计算效率。
算例2:
抽样场景1:线路3-9故障、线路10-11故障、发电机32故障;
抽样场景2:线路6-10故障、线路18-21故障、发电机21故障;
抽样场景3:线路9-11故障、线路9-12故障、发电机4故障。
采用改进负荷削减模型和常规负荷削减模型计算各抽样场景的削减负荷量,计算结果如表4所示,计算效率如表5所示。
由表4的负荷削减计算结果可以看出,本发明计算所得的负荷削减量和常规模型基于全***范围内寻优得到的最优解非常接近。这是因为负荷削减范围是采用潮流追踪理论筛选出的有效控制节点集合,本发明提出的模型包含了常规模型最有效的控制节点集合。
由表5的计算效率可以看出,与常规模型相比,本发明计算负荷削减量时,优化的变量数目和需要调节的节点大大减少,可以节省45%及以上的时间,具有很高的计算效率。
算例3:分别采用本发明提出的快速运行风险评估方法和常规运行风险评估计算切负荷风险指标和线路越限风险指标,风险指标计算结果如表6所示,计算效率对比结果如表7所示。
由表6和表7中数据可知,两种模型计算出的运行风险评估指标非常接近,本发明的模型相比较常规风险评估模型可以节省69.39%的时间,验证了本发明所设计的快速运行风险评估模型具有较高的评估精度和较快的评估效率。
表1为算例1抽样场景1的潮流计算对比结果。
表2为算例1抽样场景2的潮流计算对比结果。
表3为算例1抽样场景1、2的计算效率对比结果。
表4为算例2抽样场景1、2、3的负荷削减量对比结果。
表5为算例2抽样场景1、2、3的计算效率对比结果。
表6为风险指标对比结果。
表7为风险评估计算效率对比结果。
表1
表2
表3
表4
表5
表6
表7
从上述结果可知,本发明采用潮流转移和潮流追踪理论实现电力***快速运行风险评估,是一种新的尝试。本发明通过推导节点转移分布因子和适用于多条支路开断的支路开断分布因子,在***原始潮流基础上,采用上述因子实现快速潮流计算,避免了潮流迭代计算,在保证计算精度的同时也提高了计算速度;采用潮流追踪理论筛选出对过载支路最有效的控制节点集合,以此作为负荷削减范围,建立基于潮流追踪的负荷削减模型,将全***范围内寻优转化为局部范围寻优,大大提高了负荷削减计算效率;采用本发明的上述方案进行运行风险评估具有较高的评估精度,同时大大提高了评估效率。
Claims (4)
1.一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
步骤1,参数初始化;
步骤2,建立发电机、输电线路停运模型,初始化抽样次数k=1;
步骤3,采用非序贯蒙特卡洛抽样获得***运行状态;
步骤4,采用改进快速潮流计算方法计算各线路潮流,判断各线路潮流是否越限,若潮流越限,则继续步骤5,否则继续步骤6;
步骤5,采用基于潮流追踪的负荷削减模型计算负荷削减量,返回步骤4;
步骤6,判断***抽样次数是否达到最大抽样次数,若达到最大抽样次数则计算风险指标并继续步骤7,否则令k=k+1,返回步骤3;
步骤7,输出***运行风险评估指标。
2.基于权利要求1所述的一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法,其特征在于:步骤4所述的改进快速潮流计算方法是指在***原始潮流基础上,采用节点转移分布因子和支路开断分布因子实现了快速潮流计算,具体步骤如下:
步骤4-1,计算***的节点导纳矩阵、节点-支路关联矩阵、节点转移分布因子;
步骤4-2,确定发电机、负荷功率变化节点集合以及故障支路集合;
步骤4-3,计算支路开断分布因子;
步骤4-4,利用节点变化功率和节点转移分布因子求取线路潮流:
其中,Gk-i表示节点i对支路k的节点转移分布因子;Pl(k)表示节点i注入功率变化后,第k条线路上的潮流;表示第k条线路的初始潮流;Mk表示节点-支路关联矩阵的第k个列向量;Xi表示节点阻抗矩阵X的第i个列向量;xk为第k条支路的电抗值;ΔPi表示节点i注入功率变化值;
步骤4-5,利用故障线路潮流和支路开断分布因子求取非故障线路潮流:
其中,表示线路故障后,非故障线路的有功功率列向量;表示非故障线路的初始有功功率列向量;表示故障线路的初始有功功率列向量;DM-O表示支路开断分布因子;XM表示非故障线路的电抗值对角阵;XO表示故障线路的电抗值对角阵;Φ表示节点-非故障支路关联矩阵;Ψ表示节点-故障支路关联矩阵;B0为初始节点导纳矩阵。
所述的节点转移分布因子考虑了发电机节点和负荷节点功率同时变化的情况;支路开断分布因子可以同时适用于单支路开断和多支路开断的情况,采用节点转移分布因子和支路开断分布因子进行潮流计算,可以在节点注入功率变化和多支路故障时,直接求出转移到非故障支路的潮流,避免了潮流迭代计算,实现了快速潮流计算。
3.基于权利要求1所述的一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法,其特征在于:
步骤5所述的改进负荷削减模型是指基于潮流追踪的负荷削减模型,具体步骤如下:
步骤5-1,采用顺序潮流追踪计算输电线路对发电机节点的功率汲取系数;采用逆序潮流追踪计算输电线路对负荷节点的功率分配系数:
其中,PGG为发电机节点功率对角矩阵:PLL为负荷节点功率对角矩阵;PTT为节点注入功率对角矩阵;PGi→s-t为线路s-t对发电机Gi的汲取功率;PLi←s-t为线路s-t对负荷Li的分配功率;
步骤5-2,根据过载支路与各发电机/负荷节点的关联信息,利用广度优先搜索算法(BFS)确定流入该支路功率的发电机节点集合以及流出该支路功率的负荷节点集合;
步骤5-3,设置门槛值,筛选出汲取系数和分配系数较大的发电机节点集合和负荷节点集合,作为有效控制节点集合;
步骤5-4,以筛选出的负荷节点集合和发电机节点集合作为局部寻优范围,将全***范围内寻优转化为局部范围内寻优,建立基于潮流追踪的负荷削减模型:
目标函数为:
其中,Cd表示***负荷削减量;Ci表示节点i的负荷削减量;
约束条件为:
a.***功率平衡约束
其中,NG和ND表示***所有的发电机和负荷节点集合;
b.发电机出力约束
c.负荷削减约束
0≤Ci≤PD
其中,PD表示发电机节点有功向量;C表示节点切负荷向量;
d.线路有功功率功率约束
其中,T(Sj)表示在***状态Sj下线路有功向量;A(Sj)表示在***状态Sj下线路有功和节点注入有功的关系矩阵;Tmax表示线路允许通过的最大有功向量。
采用潮流追踪理论筛选出的发电机节点和负荷节点集合作为负荷削减寻优范围,包含了常规模型的最有效控制节点集合,保证了计算精度,同时优化变量数目和需要调节的节点大大减少,提高了计算效率。
4.基于权利要求1所述的一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法,其特征在于:步骤7的运行风险评估指标具体计算方法是,每个***状态Ek的运行风险为发电机、输电线路的状态概率与该状态下的后果严重度乘积,***运行风险评估指标为所有***状态风险值的和,则***切负荷风险指标为:
***线路有功功率越限风险指标为:
其中,Rol表示线路有功功率越限风险;sevev-ol(Ek)表示第k个***状态下线路有功越限后果严重度;Pl表示线路l的有功功率,Pl max表示线路l允许的最大有功功率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911065153.3A CN112769124B (zh) | 2019-11-05 | 2019-11-05 | 一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911065153.3A CN112769124B (zh) | 2019-11-05 | 2019-11-05 | 一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112769124A true CN112769124A (zh) | 2021-05-07 |
CN112769124B CN112769124B (zh) | 2023-09-05 |
Family
ID=75692379
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911065153.3A Active CN112769124B (zh) | 2019-11-05 | 2019-11-05 | 一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112769124B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113988648A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-28 | 广东电网有限责任公司 | 一种风电柔直***风险值的计算方法及装置 |
CN113987852A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-01-28 | 长沙理工大学 | 一种电力信息物理***的高风险线路组合分析方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102208808A (zh) * | 2011-07-28 | 2011-10-05 | 天津大学 | 一种基于改进的潮流追踪的风险评估中的功率调整方法 |
CN103985066A (zh) * | 2014-05-20 | 2014-08-13 | 天津大学 | 一种基于混合潮流的电力***静态风险评估方法 |
CN107069721A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-08-18 | 华北电力大学 | 一种基于随机集理论的电力***运行风险评估方法 |
CN110336284A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-10-15 | 湘潭大学 | 孤岛运行交直流混合微电网静态安全风险评估方法 |
-
2019
- 2019-11-05 CN CN201911065153.3A patent/CN112769124B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102208808A (zh) * | 2011-07-28 | 2011-10-05 | 天津大学 | 一种基于改进的潮流追踪的风险评估中的功率调整方法 |
CN103985066A (zh) * | 2014-05-20 | 2014-08-13 | 天津大学 | 一种基于混合潮流的电力***静态风险评估方法 |
CN107069721A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-08-18 | 华北电力大学 | 一种基于随机集理论的电力***运行风险评估方法 |
CN110336284A (zh) * | 2019-07-30 | 2019-10-15 | 湘潭大学 | 孤岛运行交直流混合微电网静态安全风险评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黎静华等: "大规模风电并网电力***运行风险评估与分析", 《电网技术》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113988648A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-28 | 广东电网有限责任公司 | 一种风电柔直***风险值的计算方法及装置 |
CN113987852A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-01-28 | 长沙理工大学 | 一种电力信息物理***的高风险线路组合分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112769124B (zh) | 2023-09-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
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 | |
CN106529791B (zh) | 一种电力***中支路重要度的评估方法 | |
CN106709651B (zh) | 一种基于风险理论的电力***安全性评估*** | |
CN112288326B (zh) | 一种适用于输电***韧性评估的故障场景集削减方法 | |
CN109816254B (zh) | 一种基于topsis的智能电网自愈性水平评估方法 | |
CN112769124A (zh) | 一种基于潮流转移和追踪的电力***快速运行风险评估方法 | |
CN116316637A (zh) | 一种配电网动态拓扑辨识方法、***、设备及存储介质 | |
CN111209535B (zh) | 一种电力设备相继故障风险识别方法及*** | |
CN111091141B (zh) | 一种基于分层Softmax的光伏背板故障诊断方法 | |
CN113468745B (zh) | 一种基于历史故障的配电网可靠性快速评估方法及*** | |
CN114580177A (zh) | 一种基于连锁故障预防的电力***调度方法 | |
CN107179688B (zh) | 考虑蒙特卡罗状态抽样截尾的电力***可靠性分析方法 | |
CN110675043B (zh) | 基于连锁故障模型确定电网停电关键线路的方法及*** | |
CN110021933B (zh) | 考虑组件故障的电力信息***控制功能可靠性评估方法 | |
CN112103950A (zh) | 一种基于改进gn***算法的电网分区方法 | |
CN113991652B (zh) | 数据驱动的含iidg配电网短路电流多输出计算方法 | |
CN115964951A (zh) | 电力***运行可靠性评估方法、装置及电子设备 | |
CN103513168B (zh) | Gis及电缆局部放电综合判断方法 | |
CN110365047B (zh) | 一种含分布式光伏发电***的电网短路电流概率评估方法 | |
CN111049128B (zh) | 一种考虑负荷预计用电影响的电力***可靠性提高方法 | |
CN104732101B (zh) | 电网调度操作中***总有功失负荷值确定方法和*** | |
CN104240039B (zh) | 一种考虑不确定性影响的电力***故障分析方法 | |
Ding et al. | Research on power grid fault diagnosis method based on PMU data and convolutional neural network | |
CN110542791B (zh) | 电网连锁跳闸时初始故障支路的极限功率计算方法 | |
CN109473977B (zh) | 一种计及风险的电力***快速预防控制方法 |
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 |