[发明专利]热电耦合系统连锁故障仿真方法和系统

说明书

本发明实施例提供一种热电耦合系统连锁故障仿真方法和系统，其中所述方法包括：获取t时刻的自然灾害气象数据和系统负荷数据；基于所述自然灾害气象数据计算出线路的故障概率，并更新热电设备的性能状态；基于所述线路的故障概率随机断开线路，更新热电耦合系统网络的拓扑结构，并确定当前的运行方式；基于所述当前的运行方式，进行热电耦合潮流计算；分析热电耦合潮流计算结果，统计出功率越限的线路；若无功率越限线路，统计t时刻内总的线路开断情况，并基于所述系统负荷数据，确定热电耦合系统中的负荷损失；对功率越限的线路以预设概率随机断开，更新系统的网络拓扑，确定当前的运行方式之后回到热电耦合潮流计算并循环，直至无功率越限线路。

技术领域

本发明涉及多园区综合能源领域，尤其涉及一种热电耦合系统连锁故障仿真方法和系统。

背景技术

微能源网中，不同子能源系统的物理特性存在着明显的差异。当微能源网面临系统运行状态改变时，不同子能源系统会体现出不同时间尺度的动态变化特性。例如，对于电网来说，其动态过程主要体现为电网内部的机电暂态和电磁暂态过程，其持续时间通常为微秒级；而对于热网来说，热能的传递一般就慢，其动态过程一般为分钟级。由于微能源网的运行状态会经常受外界环境或人为操作的影响而发生改变，尤其在极寒天气发生过程中，灾害强度和系统运行状态随时间逐渐变化，其中往往伴随着不同时间尺度的过程。

传统电力系统连锁故障及大停电模拟通过连锁故障模型(简称OPA模型)实现，该模型中兼顾了电力系统连锁故障的快动态过程和电力系统演化的慢动态过程。其中，快动态过程时间尺度在一天以内，通常以一小时为计算的步长，用于模拟系统出现故障后的潮流变化过程，从而对故障的传播进行分析；慢动态过程则以天为单位，用于模拟一段时间内电力系统负荷增长、机组或线路的建设与改造。

传统OPA模型中通常使用线性化的潮流模型，所考虑的外界环境也是均一稳定的，因此不能适用于气象状况复杂多变的极寒灾害天气，更无法准确揭示热电系统中的复杂耦合关系。

发明内容

本发明提供一种热电耦合系统连锁故障仿真方法和系统，用以解决现有技术中存在的技术缺陷。

本发明提供一种热电耦合系统连锁故障仿真方法，包括：

S1、获取t时刻的自然灾害气象数据和系统负荷数据；

S2、基于所述自然灾害气象数据计算出线路的故障概率，并更新热电设备的性能状态；

S3、基于所述线路的故障概率随机断开线路，更新热电耦合系统网络的拓扑结构，并确定当前的运行方式；

S4.1、基于所述当前的运行方式，进行热电耦合潮流计算；

S4.2、分析热电耦合潮流计算结果，统计出功率越限的线路；若无功率越限线路，执行S5；

S4.3、对功率越限的线路以预设概率随机断开，更新系统的网络拓扑，确定当前的运行方式之后执行所述S4.1；

S5、统计t时刻内总的线路开断情况，并基于所述系统负荷数据，确定热电耦合系统中的负荷损失。

根据本发明实施例所述的热电耦合系统连锁故障仿真方法，所述S5之后，还包括；

S6、判断t是否等于t_d，若否，令t＝t+1，并执行所述S1，

其中，t_d为预设的自然灾害发生的最后时刻，1表示自然灾害发生的过程中的预设步长。

根据本发明实施例所述的热电耦合系统连锁故障仿真方法，所述热电设备包括：电源设备、冷热源设备、储能设备、配电系统传输设备、供热系统传输设备、热电负荷侧的设备中的至少一种。

根据本发明实施例所述的热电耦合系统连锁故障仿真方法，所述S4.1至S4.3表示的短时间尺度过程的马尔可夫状态空间为：