CN113435677A - 一种电网运行风险主动分析***及方法 - Google Patents
一种电网运行风险主动分析***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113435677A CN113435677A CN202010210458.5A CN202010210458A CN113435677A CN 113435677 A CN113435677 A CN 113435677A CN 202010210458 A CN202010210458 A CN 202010210458A CN 113435677 A CN113435677 A CN 113435677A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- analysis
- result
- power grid
- module
- 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.)
- Pending
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 106
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 33
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 91
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 73
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims abstract description 64
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 16
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 12
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 12
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000012482 interaction analysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 5
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000012614 Monte-Carlo sampling Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000008571 general function Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 238000013076 uncertainty analysis Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种电网运行风险主动分析***包括:获取模块、选择输入模块、分析模块和评估模块;获取模块,用于基于电网内外部信息,确定电网运行的多个不确定性因素风险;选择输入模块,用于从所述多个不确定性因素风险中选择一个或几个作为输入信息;分析模块,用于对所述选择输入模块选择的输入信息进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求确定相关断面信息和风险分析结果信息;评估模块,基于电网安全预警量化分级技术对所述分析模块得到的相关断面信息和风险分析结果信息进行运行风险评估,并基于评估结果进行风险预警量化分级;实现了电网安全风险分析和预警量化分级功能,精确量化电网安全风险水平。
Description
技术领域
本发明属于电力***及其自动化领域,涉及一种电网运行风险主动分析***及方法。
背景技术
为实现新一代调度控制***事故预想、预判、预警,提升电网在运行不确定性运行环境下的风险防控能力,需要融合外部环境信息和设备运行信息,分析故障发生概率和严重程度,实现故障智能筛选,准确开展事故预想,来提升大电网调度控制***事故预想预判能力。分析外部电网环境因素、调控操作和故障扰动对本区域电网运行态势的影响,采用确定性分析和不确定性分析相结合的模式,给出电网运行潜在风险及未来运行趋势风险,提升各级调度的全局运行风险态势分析感知能力。建立科学、全面、智能、分层、高效的电网风险评估体系,整合电网运行的多维信息(设备、外部环境、运行信息等),对当前及未来时段主网开展一体化风险评估,评估可能存在的断面潮流、电压、频率等越限或机组、负荷等损失风险。
发明内容
针对现有的电网运行不确定性风险增加,控制***事故预想预判和风险防控能力不强的不足,本发明提供了一种电网运行风险主动分析***,具体包括:获取模块、选择输入模块、分析模块和评估模块;
所述获取模块,用于基于电网内外部信息,确定电网运行的多个不确定性因素风险;
所述选择输入模块,用于从所述多个不确定性因素风险中选择一个或几个作为输入信息;
所述分析模块,用于对所述选择输入模块选择的输入信息进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求确定相关断面信息和风险分析结果信息;
所述评估模块,基于电网安全预警量化分级技术对所述分析模块得到的相关断面信息和风险分析结果信息进行运行风险评估,并基于评估结果进行风险预警量化分级。
优选的,所述不确定性因素风险,包括:输入新能源机组出力、负荷波动信息、检修计划数据、故障风险源数据。
优选的,所述分析模块,包括:模型构建子模块和分析子模块;
所述模型构建子模块,基于用户需求、各类新能源出力机组的不确定性、负荷波动的不确定性、检修计划的不确定性、故障风险不确定性因素以及计算方法分别构建相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型;
所述分析子模块,基于所述模型构建子模块构建的相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型得到的电网潮流的概率分布进行典型大小方式和大概率方式选择,并基于所述概率分布和用户需求调用网络分析计算程序对所述选择输入模块选择的输入信息进行短路分析、故障分析、静态安全分析。
优选的,所述评估模块,包括:评估结果子模块和定位分级子模块;
所述评估结果子模块,用于基于所述选择输入模块选择的输入信息的潮流计算分析、短路分析、故障分析、静态安全分析,进行运行风险评估得到评估结果;
所述定位分级子模块,用于基于电网安全预警量化分级技术,对所述评估结果子模块得到的评估结果进行风险定位和量化评估,得到电网风险定位结果、关联区域风险态势分析结果和安全预警量化分级结果;
其中,所述运行风险评估,包括:短路电流水平评估、失负荷风险评估、电压风险评估、多馈入有效短路比、频率风险评估、“N-1”通过率评估、网络结构评估和负载均衡度评估。
优选的,所述定位分级子模块,包括:定位单元和分级单元;
所述定位单元,基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行转移系数计算、故障影响域生成和源网荷关联互动分析,得到风险定位结果和关联区域风险态势分析结果;
所述分级单元,基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行风险定级、判断风险因素的矩阵的构建以及量化分级计算,得到安全预警量化分级结果。
优选的,所述电网内外部信息,包括:外部环境信息、电网运行数据信息、设备调控操作信息和设备故障扰动信息。
基于同一构思,本发明提供了一种电网运行风险主动分析方法,包括:
分析模块对选择输入模块从获取模块中基于电网内外部信息获取的电网运行的多个不确定性因素风险中选择一个或几个进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求给出相关断面信息和风险分析结果信息;
分析模块得到的所述相关断面信息和风险分析结果信息被评估模块根据电网安全预警量化分级技术进行运行风险评估,得到的评估结果,并对所述评估结果进行风险预警量化分级。
优选的,所述不确定性因素风险,包括:输入新能源机组出力、负荷波动信息、检修计划数据、故障风险源数据。
优选的,所述分析模块对选择输入模块从获取模块中基于电网内外部信息获取的电网运行的多个不确定性因素风险中选择一个或几个进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求给出相关断面信息和风险分析结果信息,包括:
基于用户需求、各类新能源出力机组的不确定性、负荷波动的不确定性、检修计划的不确定性、故障风险不确定性因素以及计算方法分别构建相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型;
基于所述模型构建子模块构建的相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型得到的电网潮流的概率分布进行典型大小方式和大概率方式选择,并基于所述概率分布和用户需求调用网络分析计算程序对所述选择输入模块选择的输入信息进行短路分析、故障分析、静态安全分析。
优选的,所述分析模块得到的所述相关断面信息和风险分析结果信息被评估模块根据电网安全预警量化分级技术进行运行风险评估,得到的评估结果,并对所述评估结果进行风险预警量化分级,包括:
评估结果子模块基于所述选择输入模块选择的输入信息的潮流计算分析、短路分析、故障分析、静态安全分析,进行运行风险评估得到评估结果;
评估结果子模块得到的评估结果被定位分级子模块基于电网安全预警量化分级技术进行风险定位和量化评估,得到电网风险定位结果、关联区域风险态势分析结果和安全预警量化分级结果;
其中,所述运行风险评估,包括:短路电流水平评估、失负荷风险评估、电压风险评估、多馈入有效短路比、频率风险评估、“N-1”通过率评估、网络结构评估和负载均衡度评估。
优选的,所述评估结果子模块得到的评估结果被定位分级子模块基于电网安全预警量化分级技术进行风险定位和量化评估,得到电网风险定位结果、关联区域风险态势分析结果和安全预警量化分级结果,包括:
定位单元基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行转移系数计算、故障影响域生成和源网荷关联互动分析,得到风险定位结果和关联区域风险态势分析结果;
分级单元基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行风险定级、判断风险因素的矩阵的构建以及量化分级计算,得到安全预警量化分级结果。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
1、本发明提供了一种电网运行风险主动分析***,包括:获取模块、选择输入模块、分析模块和评估模块;所述获取模块,用于基于电网内外部信息,确定电网运行的多个不确定性因素风险;所述选择输入模块,用于从所述多个不确定性因素风险中选择一个或几个作为输入信息;所述分析模块,用于对所述选择输入模块选择的输入信息进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求确定相关断面信息和风险分析结果信息;所述评估模块,基于电网安全预警量化分级技术对所述分析模块得到的相关断面信息和风险分析结果信息进行运行风险评估,并基于评估结果进行风险预警量化分级;实现了计及新能源发电、负荷波动、设备故障、运行方式等电网运行不确定性因素的电网运行风险在线感知功能,实现了电网安全风险分析和预警量化分级功能,精确量化电网安全风险水平;
2、一种电网运行风险主动分析***及方法,对于可能导致连锁性故障的风险进行主动分析,进行预警,实现故障阻断,提升电网调度风险防控能力。
附图说明
图1为本发明的提供的一种电网运行风险主动分析***的***结构图;
图2为本发明实施例提供的电网运行风险主动分析总体功能模块图;
图3为本发明实施例提供的计及不确定因素的电网运行风险在线感知功能流程图;
图4为本发明实施例提供的计及不确定因素的电网风险定位和态势分析功能流程图;
图5为本发明实施例提供的基于主导因素的电网安全预警量化分级功能流程图。
具体实施方式
结合附图对本发明实施例作进一步说明。
实施例1:
本发明提出一种电网运行风险主动分析***,包括:融合外部环境和设备运行状态等输入数据(信息);计及新能源发电、负荷波动、运行方式等不确定性因素的电网运行风险在线感知技术;计及不确定性因素的电网风险定位和关联区域风险态势分析技术;基于主导风险因素的电网安全预警量化分级技术;分析结果输出数据,***结构如图1所示,具体包括:
获取模块基于电网内外部信息,确定电网运行的多个不确定性因素风险;
选择输入模块选从所述多个不确定性因素风险中选择一种或几种作为输入信息;
分析模块对所述选择输入模块选择的输入信息进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求确定相关断面信息和风险分析结果信息;
评估模块基于电网安全预警量化分级技术对所述分析模块得到的相关断面信息和风险分析结果信息进行运行风险评估,并基于评估结果进行风险预警量化分级;
其中,获取模块基于电网内外部信息,确定电网运行的多个不确定性因素风险,具体包括:
结合图2的电网运行风险主动分析总体功能模块图进行介绍,计算流程是计及不确定性因素的电网运行风险在线感知功能是电网运行风险感知和主动分析软件中用于进行风险在线感知的功能模块。电网运行风险在线感知功能流程如图3所示,整体计算流程包括从外部获取源荷侧数据、***检修计划数据、故障数据断面等包含不确定性因素的数据,建立各类不确定性因素的概率模型,分析计算考虑以上因素的***概率潮流分布,并根据预设和用户需求选择性给出相关断面信息和风险分析结果信息。用户需求:用户对不同运行方式的选择,不同时段***负荷或机组出力的调整,***潮流分布的动态平衡等各种情况。
相关断面信息:预设需求确定的相关断面信息。可能是根据某一个运行方式的要求,得到在某方式下,符合各类断面限值、安全约束等条件的一组潮流计算结果信息。
风险分析结果信息:预设需求确定的相关断面的风险分析结果。风险分析结果举例可以是在某方式下,满足某些***运行约束条件,限值,等情况下,进行静态安全分析给出的结果信息。
该部分主要包括不确定性因素选择、计及不确定因素的风险在线感知、运行风险评估等三个环节。
选择输入模块选从所述多个不确定性因素风险中选择一种或几种作为输入信息,具体包括:
不确定性因素选择环节分别针对新能源机组出力波动信息、负荷波动、检修变化计划、故障风险源数据进行不确定性因素选择,有针对性的为后续概率模型的构建提供数据基础。
分析模块对所述选择输入模块选择的输入信息进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求确定相关断面信息和风险分析结果信息,具体包括:
概率潮流计算环节概率模型构建环节在考虑自然灾害、设备运行状态监测信息,评估单一设备故障概率,同时针对各类新能源出力机组的不确定性及负荷波动的不确定性进行概率建模,获得相应的概率分布,利用概率潮流计算方法,进行概率潮流计算,获得***潮流的概率分布。在此基础上,针对调度检修计划、发电计划及操作票信息等分析***运行方式的不确定性,构建基于不确定性的预想故障集,为后续风险评估与在线感知做准备。结合不确定性概率模型建模结果,按需定制***不确定性因素,在相应的不确定性模型基础上,结合蒙特卡洛抽样法对潮流进行计算,获得潮流的概率分布结果。该环节使用简化后的蒙特卡洛抽样计算方法,结合高性能计算方法,采用多线程计算方法对概率潮流进行快速运算,提高计算效率并保持相应准确率,快速获得概率潮流计算结果。之后进行典型大小方式、大概率方式的选择后调用网络分析计算程序进行计算,为后续运行风险评估环节提供数据准备。潮流计算分析、短路分析、状态故障分析、静态分析。
计及不确定性的运行风险评估环节在不确定性概率建模与概率潮流计算结果基础上,计算结合概率分布的风险评估结果,包括“N-1”通过率评估、短路电流水平评估、失负荷风险评估、电压风险评估、频率风险评估及多馈入有效短路比评估等多方面风险评估指标的概率风险评估指标结果,并将相应的指标类别与严重程度推送至前端画面展示,以供调度员掌握风险在线感知结果。
计算流程是通过电网内外部数据融合,动态生成预想故障集,为电网趋势风险预判和预控环节提供事故预想与风险定位功能,同时结合态势分析获得相应关联区域风险态势分析结果。利用故障影响域分析方法,在N-1计算结果基础上进行转移系数计算,根据转移系数计算结果,确定某个预想开断的故障影响域,进而进行基于故障影响域的N-2预想故障集筛选,在计及自然灾害、设备运行状态监测信息、新能源机组出力状况、负荷波动及运行方式情况下,评估设备故障概率,进而生成多重、群发故障集,判断风险设备,进行风险定位与关联区域风险态势分析,流程如图4所示。
***风险预评估环节通过不确定风险因素的选取,结合相应概率潮流计算的分析结果,获得相应不确定性下的潮流概率分布与设备故障概率风险,之后通过利用逐一预想开断的方法,在进行N-1故障开断扫描时附带进行转移系数计算,进而生成故障影响域的范围。利用基于网络自动搜索的断面搜索方法,对电网薄弱环节进行自动搜索,依据搜索结果进行预想故障的生成和筛选,进而获得对电网当前或未来指定时段运行状态的可能变化进行风险定位分析,当电网运行方式改变后,快速识别电网新增薄弱断面,在线滚动计算电网静态安全稳定风险,获得风险定位结果与关联区域风险态势分析结果。
评估模块基于电网安全预警量化分级技术对所述分析模块得到的相关断面信息和风险分析结果信息进行运行风险评估,并基于评估结果进行风险预警量化分级,具体包括:
计算流程是:利用基于风险评估结果,针对不同的不确定场景及综合场景下,采用层次分析法,从多指标角度评价标准进行综合量化分析。针对不同的量化指标评估结果,面向电网安全预警的目标构建评价权重矩阵,指标选取方法以及专家经验等多方面因素,最终形成电网安全预警量化分级计算结果,并于人机交互界面进行展示,构成安全预警量化分析评估结果,基于主导因素的电网安全预警量化分级功能流程如图5所示。
风险定级与分值设定环节利用专家经验以及结合可能性概率指标与严重度指标的综合计算,获得相应的风险评估结果。判断矩阵构建环节结合各指标对安全风险的影响程度分析,建立层次结构模型,构造两两判断矩阵,并检验判断矩阵一致性,形成判断矩阵。最后,量化分级计算环节结合向量规范法实现评价指标无量纲化,最终形成基于主导因素的电网安全预警量化分级结果。
实施例2:
本发明提出一种电网运行风险主动分析方法,融合外部环境等信息的严重故障动态预想方法,实现计及新能源发电、负荷波动、设备故障、运行方式等电网运行不确定性因素的电网运行风险在线感知功能,实现电网安全风险分析和预警量化分级功能,精确量化电网安全风险水平,具体步骤如下:
步骤1:分析模块对选择输入模块从获取模块中基于电网内外部信息获取的电网运行的多个不确定性因素风险中选择一个或几个进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求给出相关断面信息和风险分析结果信息;
步骤2:分析模块得到的所述相关断面信息和风险分析结果信息被评估模块根据电网安全预警量化分级技术进行运行风险评估,得到的评估结果,并对所述评估结果进行风险预警量化分级;
其中,步骤1:分析模块对选择输入模块从获取模块中基于电网内外部信息获取的电网运行的多个不确定性因素风险中选择一个或几个进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求给出相关断面信息和风险分析结果信息,具体包括:
计算流程包括从外部获取源荷侧数据、***检修计划数据、故障数据断面等包含不确定性因素的数据,建立各类不确定性因素的概率模型,分析计算考虑以上因素的***概率潮流分布,并根据预设和用户需求选择性给出相关断面信息和风险分析结果信息。在电网输电设备周围环境灾害精细化监测的基础上,结合电网运行状态,评估出可能发生的概率较高的严重故障,以便及时发现多重故障给电网带来的安全风险。
步骤2:分析模块得到的所述相关断面信息和风险分析结果信息被评估模块根据电网安全预警量化分级技术进行运行风险评估,得到的评估结果,并对所述评估结果进行风险预警量化分级,具体包括:
基于风险评估结果,针对不同的不确定场景及综合场景下,采用层次分析法,从多指标角度评价标准进行综合量化分析,电网安全预警量化分级计算结果,并于人机交互界面进行展示,构成安全预警量化分析评估结果,基于主导因素的电网安全预警量化分级功能流程如图5所示。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。
Claims (11)
1.一种电网运行风险主动分析***,其特征在于,包括:获取模块、选择输入模块、分析模块和评估模块;
所述获取模块,用于基于电网内外部信息,确定电网运行的多个不确定性因素风险;
所述选择输入模块,用于从所述多个不确定性因素风险中选择一个或几个作为输入信息;
所述分析模块,用于对所述选择输入模块选择的输入信息进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求确定相关断面信息和风险分析结果信息;
所述评估模块,基于电网安全预警量化分级技术对所述分析模块得到的相关断面信息和风险分析结果信息进行运行风险评估,并基于评估结果进行风险预警量化分级。
2.如权利要求1所述的***,其特征在于,所述不确定性因素风险,包括:输入新能源机组出力、负荷波动信息、检修计划数据、故障风险源数据。
3.如权利要求1所述的***,其特征在于,所述分析模块,包括:模型构建子模块和分析子模块;
所述模型构建子模块,基于用户需求、各类新能源出力机组的不确定性、负荷波动的不确定性、检修计划的不确定性、故障风险不确定性因素以及计算方法分别构建相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型;
所述分析子模块,基于所述模型构建子模块构建的相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型得到的电网潮流的概率分布进行典型大小方式和大概率方式选择,并基于所述概率分布和用户需求调用网络分析计算程序对所述选择输入模块选择的输入信息进行短路分析、故障分析、静态安全分析。
4.如权利要求1所述的***,其特征在于,所述评估模块,包括:评估结果子模块和定位分级子模块;
所述评估结果子模块,用于基于所述选择输入模块选择的输入信息的潮流计算分析、短路分析、故障分析、静态安全分析,进行运行风险评估得到评估结果;
所述定位分级子模块,用于基于电网安全预警量化分级技术,对所述评估结果子模块得到的评估结果进行风险定位和量化评估,得到电网风险定位结果、关联区域风险态势分析结果和安全预警量化分级结果;
其中,所述运行风险评估,包括:短路电流水平评估、失负荷风险评估、电压风险评估、多馈入有效短路比、频率风险评估、“N-1”通过率评估、网络结构评估和负载均衡度评估。
5.如权利要求4所述的***,其特征在于,所述定位分级子模块,包括:定位单元和分级单元;
所述定位单元,基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行转移系数计算、故障影响域生成和源网荷关联互动分析,得到风险定位结果和关联区域风险态势分析结果;
所述分级单元,基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行风险定级、判断风险因素的矩阵的构建以及量化分级计算,得到安全预警量化分级结果。
6.如权利要求1所述的***,其特征在于,所述电网内外部信息,包括:外部环境信息、电网运行数据信息、设备调控操作信息和设备故障扰动信息。
7.一种电网运行风险主动分析方法,其特征在于,包括:
分析模块对选择输入模块从获取模块中基于电网内外部信息获取的电网运行的多个不确定性因素风险中选择一个或几个进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求给出相关断面信息和风险分析结果信息;
分析模块得到的所述相关断面信息和风险分析结果信息被评估模块根据电网安全预警量化分级技术进行运行风险评估,得到的评估结果,并对所述评估结果进行风险预警量化分级。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述不确定性因素风险,包括:输入新能源机组出力、负荷波动信息、检修计划数据、故障风险源数据。
9.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述分析模块对选择输入模块从获取模块中基于电网内外部信息获取的电网运行的多个不确定性因素风险中选择一个或几个进行概率潮流计算,并基于所述概率潮流计算的结果和用户需求给出相关断面信息和风险分析结果信息,包括:
基于用户需求、各类新能源出力机组的不确定性、负荷波动的不确定性、检修计划的不确定性、故障风险不确定性因素以及计算方法分别构建相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型;
基于所述模型构建子模块构建的相关断面的不确定性概率模型和概率潮流计算环节概率模型得到的电网潮流的概率分布进行典型大小方式和大概率方式选择,并基于所述概率分布和用户需求调用网络分析计算程序对所述选择输入模块选择的输入信息进行短路分析、故障分析、静态安全分析。
10.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述分析模块得到的所述相关断面信息和风险分析结果信息被评估模块根据电网安全预警量化分级技术进行运行风险评估,得到的评估结果,并对所述评估结果进行风险预警量化分级,包括:
评估结果子模块基于所述选择输入模块选择的输入信息的潮流计算分析、短路分析、故障分析、静态安全分析,进行运行风险评估得到评估结果;
评估结果子模块得到的评估结果被定位分级子模块基于电网安全预警量化分级技术进行风险定位和量化评估,得到电网风险定位结果、关联区域风险态势分析结果和安全预警量化分级结果;
其中,所述运行风险评估,包括:短路电流水平评估、失负荷风险评估、电压风险评估、多馈入有效短路比、频率风险评估、“N-1”通过率评估、网络结构评估和负载均衡度评估。
11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,所述评估结果子模块得到的评估结果被定位分级子模块基于电网安全预警量化分级技术进行风险定位和量化评估,得到电网风险定位结果、关联区域风险态势分析结果和安全预警量化分级结果,包括:
定位单元基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行转移系数计算、故障影响域生成和源网荷关联互动分析,得到风险定位结果和关联区域风险态势分析结果;
分级单元基于所述评估结果子模块得到的评估结果,进行风险定级、判断风险因素的矩阵的构建以及量化分级计算,得到安全预警量化分级结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010210458.5A CN113435677A (zh) | 2020-03-23 | 2020-03-23 | 一种电网运行风险主动分析***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010210458.5A CN113435677A (zh) | 2020-03-23 | 2020-03-23 | 一种电网运行风险主动分析***及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113435677A true CN113435677A (zh) | 2021-09-24 |
Family
ID=77752773
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010210458.5A Pending CN113435677A (zh) | 2020-03-23 | 2020-03-23 | 一种电网运行风险主动分析***及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113435677A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113837625A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司电力调度控制分公司 | 电网连锁故障的风险定量评估方法、装置及设备 |
CN116136987A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-19 | 北京思维实创科技有限公司 | 一种基于pscada数据的供电设备可靠性在线评估方法及其*** |
-
2020
- 2020-03-23 CN CN202010210458.5A patent/CN113435677A/zh active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113837625A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-24 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司电力调度控制分公司 | 电网连锁故障的风险定量评估方法、装置及设备 |
CN113837625B (zh) * | 2021-09-27 | 2024-04-02 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司电力调度控制分公司 | 电网连锁故障的风险定量评估方法、装置及设备 |
CN116136987A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-05-19 | 北京思维实创科技有限公司 | 一种基于pscada数据的供电设备可靠性在线评估方法及其*** |
CN116136987B (zh) * | 2023-02-21 | 2023-08-15 | 北京思维实创科技有限公司 | 一种基于pscada数据的供电设备可靠性在线评估方法及其*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105512448A (zh) | 一种配电网健康指数的评估方法 | |
CN110232490A (zh) | 一种配电网工程投资成效的评估方法及*** | |
KR102379472B1 (ko) | 시공간 피해특성을 고려한 다종 데이터 융합 분석방법 | |
CN113435677A (zh) | 一种电网运行风险主动分析***及方法 | |
CN112818484A (zh) | 一种物理实体数字孪生综合实施能力评估方法及评估*** | |
CN112101736A (zh) | 微电网运营模式的评估方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN116933010A (zh) | 一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法和*** | |
CN113850475A (zh) | 一种基于大数据的生产设备性能评估*** | |
CN115456410A (zh) | 一种电网风险的评估方法及评估*** | |
CN114757392A (zh) | 基于博弈权重法的电网***综合评价指标体系优化方法 | |
CN115373879A (zh) | 一种面向大规模云数据中心智能运维的磁盘故障预测方法 | |
CN110361609A (zh) | 特高压设备监测***及方法 | |
CN106651113A (zh) | 一种基于超前n‑1分析的调度员操作风险评估方法 | |
CN116702084A (zh) | 一种基于模糊理论的一二次融合柱上断路器状态评价方法 | |
CN114298598A (zh) | 城市高可靠性中压配电网接线模式综合评估方法 | |
CN112365024A (zh) | 一种基于深度学习的高压直流换流站能效预测方法及*** | |
Jingyu et al. | Statistical analysis of distribution network fault information based on multi-source heterogeneous data mining | |
Liu | Effective combination and application path of computer big data analysis and cloud computing network technology | |
CN110969340A (zh) | 一种确定智能电能表质量技术基础能力的方法和*** | |
Yang et al. | Research on intelligent operation and maintenance model of large database for electric power industry | |
Bai et al. | Abnormal Detection Scheme of Substation Equipment based on Intelligent Fusion Terminal | |
CN117592363A (zh) | 一种配电网机理模型与孪生数据的动态匹配方法及装置 | |
Zhuang et al. | An Optimal Maintenance Cycle Decision of Relay Protection Device Based on Weibull Distribution Model | |
Duan et al. | Bionic based key technologies of equipment portrait for railway passenger stations | |
Wu et al. | A Fault Detection Method for Power Systems Based on Random Matrix Theory |
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 |