[发明专利]一种含大规模风电场的电力系统暂态稳定风险评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统暂态稳定风险评估技术领域，尤其涉及一种含大规模风电场的电力系统暂态稳定风险评估方法。

背景技术

随着能源和环境问题日益严峻，可再生能源的利用受到越来越多的关注。其中，风力发电是可再生能源中发展最快，也最为成熟的发电技术。随着风电场规模和容量不断增大，风电接入后对电力系统安全稳定的影响已不容忽视。在大规模风电并网后，给整个电力系统安全稳定运行带来的诸多问题中，系统暂态稳定风险值得重点关注，其对于保证风电的有效接入和电网安全具有重要意义。

现有的研究风电并网对电力系统暂态稳定影响的方法主要可以分为两大类：一类是在给定风速和故障状态下，通过时域仿真的方法得出相应结论，这类方法虽然可以得到一些有价值的结论，但忽略了风速以及电网故障的不确定性。另一类方法考虑风电场出力等不确定性因素的影响，对系统进行暂态稳定概率评估，这类方法虽考虑了系统的不确定性，但未对暂态稳定的后果进行定量分析，使评估结果不够完善。

风险评估方法是对事件发生可能性和后果严重程度的综合度量，已被广泛应用于电力系统的安全评估中。尽管有部分技术涉及了含风电场的暂态稳定风险评估问题，但均面临以下几方面的问题：1，在考虑电力系统的不确定因素时缺乏完整性；2，在度量暂态稳定后果严重程度时，往往采用系统状态变量的线性函数刻画故障严重程度，这种刻画方法可能会导致一些后果十分严重，但发生概率不大的故障被淹没，使评估结果不符合客观实际；3，由于考虑了不确定性，已有方法大多采用蒙特卡洛法进行抽样评估，然而这种抽样方法时间开销巨大，难以应对复杂多变的电网环境。

发明内容

本发明提供了一种含大规模风电场的电力系统暂态稳定风险评估方法，以解决目前含风电场的暂态稳定风险评估存在的不确定性因素不完整、评估结果不符合客观实际等问题。

本发明提供了一种含大规模风电场的电力系统暂态稳定风险评估方法，所述方法包括：

设定风电场并网容量与并网点，建立电网故障不确定性模型，根据所述电网故障不确定性模型获得预想故障集；

计算所述预想故障集的故障发生概率；

模拟典型风速场景，对风速样本进行区间划分，计算风速区间概率；

对各风速场景和故障场景进行时域仿真分析，构建非线性效用函数，获得故障严重程度；

根据所述故障发生概率、风速区间概率和故障严重程度获得风速场景的风险指标，并根据各风速场景的风险指标获得总的暂态稳定风险指标。

优选地，所述根据所述电网故障不确定性模型获得预想故障集，具体包括：

对电网中所有线路进行故障扫描筛选，并结合电网历史故障，获得预想故障集。

优选地，所述模拟典型风速场景，之后包括：

模拟典型风速场景，获得风速分布函数，对所述风速分布函数进行自适应估计，更新风速模型。

优选地，所述模拟典型风速场景，对风速样本进行区间划分，计算风速区间概率，具体包括：

模拟典型风速场景，将风速场景中的风速样本划分为等间隔区间；

计算所述区间的概率值，并将所述概率值作为所述区间中心风速的概率大小。

优选地，所述对各风速场景和故障场景进行时域仿真分析，构建非线性效用函数，获得故障严重程度，之前包括：

获得风速场景，根据各风速场景的风速大小计算得到风电场出力；

获得所述风电场出力后，将所述风电场出力作为负的负荷接入系统，计算得到系统的潮流。

优选地，所述对各风速场景和故障场景进行时域仿真分析，构建非线性效用函数，获得故障严重程度，具体包括：

对所述各风速场景和故障场景进行时域仿真分析，得到各风速场景下的系统功角曲线；

基于测度论和非线性效用理论，根据所述系统功角曲线构建功角偏差效用函数，计算得到所述故障严重程度。

优选地，所述根据各风速场景的风险指标获得总的暂态稳定风险指标，具体包括：

根据故障场景下的故障发生概率和风速场景下的风速区间故障、故障严重程度计算得到所述风速场景下的风险指标；

枚举风速场景和故障场景的风险指标，得到系统总的暂态稳定风险指标。

本发明提供的技术方案可以包括以下有益效果：