[发明专利]基于不确定性风险计算的电网新能源接入方法

权利要求书

1.基于不确定性风险计算的电网新能源接入方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、基于概率潮流计算构建电力系统元件的随机模型；

步骤2、完成概率潮流计算并统计计算结果；

步骤3、根据概率潮流计算结果完成风险评估；

步骤4、以系统运行风险及风险事故发生时造成经济损失最小为目标函数，构建新能源并网点的规划优化模型；

步骤5、基于盲数理论对约束条件进行改进；

步骤6、通过改进遗传算法对模型进行求解，得到不同可信度下的最佳接入方案，并通过必选得出综合效益指标最优的规划方案；

构建电力系统元件的随机模型包括：负荷随机波动模型、风力发电机随机出力模型和光伏发电机随机出力模型；

步骤1.1、建立负荷随机波动模型；

负荷的随机波动情况通过正态分布函数进行描述，计算公式如下：

式中：f(P)和f(Q)分别为负荷有功、无功功率的概率分布函数；μ_P、μ_Q分别为有功、无功功率正态分布的均值；σ_P、σ_Q分别为有功、无功功率正态分布的方差；

步骤1.2、建立风力发电的随机出力模型；

步骤1.2.1、通过Weibull分布拟合风速的概率分布，计算公式如下：

式中：v为风速；k、c分别为Weibull分布的两个参数；

步骤1.2.2、结合风速与风电机组的典型关系，得到风力发电的随机出力模型；计算公式如下：

式中：v_ci、v_N、v_co分别为切入风速、额定风速、切除风速；P_N为额定有功功率；

步骤1.3、建立光伏发电的随机出力模型；

建立光照强度的随机模型，并引入功率系数，得到风力发电机组的出力模型，计算公式如下：

式中：Γ为Gamma函数；α、β分别为beta分布的两个参数；P、P_M分别为光伏发电机组的功率和最大输出功率；

完成概率潮流计算并统计结果的步骤包括：

步骤2.1、通过蒙特卡洛模拟得到N组数量足够大的负荷、发电机出力数据；

步骤2.2、将每组数据带入确定性潮流计算中得到N组电力系统潮流计算结果；

步骤2.3、对潮流计算结果进行数字特征分析，计算均值和方差；

根据步骤2.2所得潮流计算结果完成风险评估的步骤包括：

步骤3.1、根据步骤2.2所得潮流计算结果，通过越限次数占总模拟次数比例计算得到越限概率，计算公式如下：

式中：n为蒙特卡洛模拟次数；m为越限次数；

步骤3.2、通过电压或潮流超过或低于限制的相对量表示严重度S；

步骤3.2.1、电压越限严重度S_V的计算公式如下：

式中：S_Vmax为电压越上限的严重程度；V_max为电压的上限值；S_Vmin为电压越下限的严重程度；V_min为电压的下限值；

步骤3.2.2、潮流越限严重度S_P的计算公式如下：

式中：S_Pmax为潮流越上限的严重程度；P_max为潮流的上限值；S_Pmin为潮流越下限的严重程度；P_min为潮流的下限值；

步骤3.3、不确定性风险包括风险事故发生的概率和风险事故的严重程度，计算方式如下：

R＝P×S

式中：R为事件的量化风险程度；P为该事故发生的概率；S为事故发生后的严重度大小；

构建新能源并网点的规划优化模型包括以下步骤：

步骤4.1、电网规划优化模型的规划目标为：电网的风险以及风险事故发生时造成的经济损失最小；

步骤4.2、经济损失包括潮流越限造成的切负荷损失和调节电压采用无功补偿带来的容量费用，其目标函数如下：

式中：式中：k₁、k₂为权重系数，表示目标函数的两个部分的重要程度；R_Vmaxi、R_Vminj分别为节点i电压越上限的风险、节点j电压越下限的风险；R_Sk为支路k潮流越限的风险；N1、N2、L1分别为可能发生电压越上限、下限的节点集合和可能发生潮流越限的支路集合；C_V、C_S分别为发生电压越限和潮流越限所造成的经济损失，二者计算方式如下：

C_V＝∑Q_CC’₀

式中：P_k为线路k的有功功率；L₁为可能发生潮流越限的支路集合；为线路有功上限；C₀为电价；Q_c为调节电压所需要的无功容量，由潮流计算获得；C’₀为单位无功补偿容量所需要的费用；

基于盲数理论对约束条件的改进步骤如下：

步骤5.1、建立盲数BM模型；

步骤5.1.1、盲数的定义如下：

设G为有理灰数组成的集合，α_i∈G，实数T_i∈[0，1]，则有：

当α_i之间互不相等，且时，称f(x)是一个盲数；T_i为x落在α_i上的可信度；x落在一个区间上，α_i是一个区间型灰数；

步骤5.1.2、盲数的BM模型；

设A、B为两个盲数：

称P(A-B＞β)为盲数的BM模型；设β＝0，即P(A-B＞0)，表示A＞B的可信度，BM模型的计算如下式所示：

P(A-B＞0)值越大，表示A＞B这一个盲信息的可信度越高，就越可信；反之可信度越低，越不可信；

步骤5.2、基于盲数理论，对电网规划模型的约束条件进行改进，其中，正式的前两式为功率平衡约束，分别表示有功平衡和无功平衡；后三式为可靠性约束，可信度越高，可靠性越高；

式中：为与节点i相连的线路上的盲数潮流，无功同理；表示节点i处的负荷和发电机出力，两者均用盲数表示，无功同理；L(i)表示与节点i相连的支路集；分别表示支路的盲数潮流和潮流上限；分别为节点的电压上限和下限；为节点电压，用盲数表示；T为可信度；L_o、N_o为全部支路、节点的集合；

步骤5.3、盲数模型的构建方法为：建立十阶的盲数模型，将功率的可能值分成十个区间，对应十个灰度区间；每个灰度区间的可信度，由功率落在该区间上的概率表示；

对遗传算法的改进及综合效益的比选包括以下步骤：

步骤6.1遗传算法的改进包括适应度的计算和变异率的选择；

步骤6.1.1、适应度的计算；

适应度的计算公式：

fit(x)＝K-f(x)

式中：fit(x)为适应度；K为一个给定的大数，且大于目标函数的最大值，保证了适应度大于0；

步骤6.1.2、变异率的选择；

当遗传次数较低时，加大变异率；当遗传次数较大时，降低变异率；对于适应度高的子代，不进行变异；对于适应度低的个体，使其变异，以寻找到更优解；

步骤6.2、通过遗传算法求解新能源并网点电网规划的十阶盲数模型，得到不同可信度下的最佳接入方案；

步骤6.3、通过对综合效益指标完成不同可信度下最佳接入方案之间的比选，得到新能源并网接入方案；

综合效益指标η的计算方式如下：

式中：F为模型的目标函数值；T为可信度的值，反映系统的可靠性程度。