一种高分辨度电网弹性评估方法

技术领域

本发明涉及电网评估指标体系技术领域，尤其涉及一种高分辨度电网弹性评估方法。

背景技术

从电力系统面临的内部环境来看，2010年开始我国电力系统进入了大容量直流和大规模新能源快速发展阶段。截至2019年底已投产特高压直流11回(0.956亿千瓦)，经营区风电、光伏并网容量达1.82亿千瓦、1.43亿千瓦。一是电网格局发生重大改变，特高压交直流电网逐步形成，系统容量和远距离输送规模持续扩大，交直流耦合特性复杂，大直流/直流群与弱交流之间的矛盾更加凸显；二是电源结构发生重大改变，新能源装机不断增加，常规电源比重下降，新能源出力波动大、耐受能力差，可调节能力差。电力系统稳定特性发生深刻变化，系统稳定水平呈现一定的下降趋势。

从电力系统面临的外部环境来看，当今世界正处于百年未有之大变局，新时期电力安全的内涵正在发生深刻变化。由于电力在现代社会生产生活中发挥的重要基础性作用，包括网络攻击、物理攻击、供应链阻断等形式在内的人为蓄意破坏，将成为电力系统安全的重大威胁；另外，近年来台风、冰灾、地震等严重自然灾害呈现频发趋势，影响范围广且持续时间长，对电力系统生产运行造成巨大破坏。因此，新时期电力安全风险防控的对象更广、场景更多、要求更高、难度更大。

针对新时期电力系统面临的内外部风险，构建有弹性的电网，才能实现安全与效率的双提升。弹性电力系统指具有恢复力的电力系统，电力系统弹性重在描述系统内外部环境变化下应对极端自然灾害、蓄意人为攻击等非常规情形的抗击与抵御能力，具体体现为：遭遇扰动事件前有能力做出相应的准备与预防；遭遇扰动事件过程中有能力充分抵御、吸收、响应及适应；遭遇扰动事件后有能力快速恢复到事先设定的期望正常状态。

针对新提出的电力系统弹性，目前对其进行评价的方法较少，迫切需要一种方法高分辨度地对其进行评价。

发明内容

本发明的目的是提出一种高分辨度电网弹性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立以电网弹性为总体目标，以鲁棒性、充裕性、安全性为基本准则，以电源、电网、用户为评价对象的指标分解体系；

步骤2：对于能直接通过统计计算赋值的指标和不能直接通过统计计算赋值的指标分别利用统计信息计算赋值法和蒙特卡洛抽样法得到最底层指标的指标值；即选定n个评价对象s

步骤3：对步骤2获得的指标值Y

步骤4：对经步骤3一致化处理后获得的指标值y

步骤5：利用层次分析法计算各指标的权重系数，并对指标值进行权化处理；

步骤6：构造权化指标矩阵A，计算评判矩阵H；

步骤7：计算评判矩阵最大特征值λ

步骤8：求上一层指标的综合评价指标值z

步骤9：重复步骤5至步骤8，直到求得评判对象的弹性指标

步骤1的指标分解体系与计算方法包括：

一、电力系统弹性：

a)安全性：

i.结构安全：

(1)分区电源负荷匹配度：本地电源负荷匹配度是本地电源最大可用容量与分区最大统调负荷之比；该指标反映分区供电来源于本地电源的程度；本地电源负荷匹配度越大，该地区供电将大部分依靠本地电源，对500kV电网的依赖越小，风险水平越低；指标计算方法为：

其中，GL

(2)“N-1”通过率：该指标反映重要线路结构的坚强程度以及发生事故后电网仍能正常运行的可能性；该数值越高，风险越小；指标计算方法为：

其中，P％为“N-1”通过率；N

(3)无故障时线路重载、过载比例：该指标反映无故障运行时，负载率超过80％的500kV和220kV线路所占比例；比例越大，风险越高；指标计算方法为：

其中，OL

(4)无故障500kV主变重载或过载比例：该指标反映无故障运行时，负载率超过70％的500kV主变所占比例；比例越大，风险越高；指标计算方法为：

其中，OL

ii.容量安全：

(1)重要电厂全停故障平均负荷消减比例：该指标反映重要电厂发电机停运导致停电的事故的平均风险水平；平均负荷消减比例越大，风险越高；指标计算方法为：

其中，L

(2)主变事故过载比例：该指标反映了500kV主变保护连锁动作的可能性；比例越大，风险越大；指标计算方法为：

其中，

(3)重要变电站主变全停故障平均负荷消减比例：该指标反映重要变电站主变停运导致停电的事故的平均风险水平；平均负荷消减比例越大，风险越高；指标计算方法为：

其中，L

(4)重要输电线路停运故障平均负荷消减比例：该指标反映重要输电线路停运导致停电的事故的平均风险水平；平均负荷消减比例越大，风险越大；指标计算方法为：

其中，L

(5)220/500kV线路在电网发生事故时过载比例：该指标反映了220kV和500kV线路在电网发生故障时保护连锁动作的可能性以及线路结构和潮流分布的合理性；比例越大，风险越高；指标计算方法为：

其中，

(6)重要负荷保证度：该指标反映保安电源特殊情况下为重要负荷供电的能力；数值越高，风险越小；指标计算方法为：

其中，L

(7)分区500kV变电站主变平均负载率：负载率是变压器实际功率与额定功率的比值；该指标没有正负之分；负载率越高，变电容量裕度越小，风险水平越高；指标计算方法为：

其中，AL

(8)系统解列概率：该指标反映当发生严重故障时，电力系统会发生解列的概率；概率越高，风险水平越低；该指标利用蒙特卡洛模拟法计算；

b)充裕度：

i.电源充裕度：

(1)全网供电盈余比例：全网供电盈余等于统调最大可调用容量减去最高统调容量和全网最低备用容量；该值为正时，高峰时期正常供电能满足负荷需求；为负时，高峰时期正常供电无法满足负荷需求；指标计算方法为：

其中，W

W

其中，G

(2)分区供电盈余比例：分区供电盈余等于分区电源最大可用容量减去最大统调负荷预测值；该指标反映本地电源满足分区供电的情况，是存在盈余还是存在缺口；分区供电盈余是正数时，高峰时期正常供电能满足负荷需求，风险水平越低；反之越高；指标计算方法为：

其中，W

ii.储能充裕度：

(1)储能容量比例：该指标反映电网内设置的储能设备的容量与最大统调负荷之比；

储能容量比例越大，风险越小；指标计算方法为：

其中，C为储能容量；

(2)储能长时间供电能力：该指标反映电网内储能设备长时间为负荷供电的能力；储能供电总容量越大，风险越小；指标计算方法为：

其中，C

iii.负荷充裕度

(1)可调节负荷比例：该指标反映负荷因电价等因素而接受调节的比例；该比例越高，风险越小；指标计算方法为：

其中，L

b)恢复性：

i.电源恢复性

(1)具有自启动能力的黑启动电源比例：该指标用于评估黑启动电源的总体自启动能力；具有自启动能力的黑启动电源比例越高，恢复力越强；指标计算方法为：

其中，H

(2)黑启动首次恢复全网负荷比例：该指标用于评估黑启动电源恢复全网负荷的能力；黑启动电源与第二批启动电源恢复全网比例越高，全网停电损失越小，风险越低，快速恢复能力越强；指标计算方法为：

其中，H

(3)具有黑启动电源的分区比例：各分区电网都应该具备黑启动电源；若某些分区电网没有黑启动电源，该分区事故后的恢复能力较差；该指标用于评估黑启动电源分布是

其中，N

ii.负荷恢复性

(1)可中断负荷比例：该指标反映负荷因电价等因素而接受中断调节的比例；该比例越高，风险越小；指标计算方法为：

其中，L

(2)严重故障后短时间内负荷恢复供电比例：该指标反映电网快速恢复，向电网供电的能力；该比例越高，风险越小；指标计算方法为：

其中，L

步骤5具体包括以下子步骤：

步骤51：对于每个评价对象，分别构造判断矩阵

步骤52：采用特征根法分别求解权重系数，经一致性检验后，进行归一化处理，即

其中：

步骤53：各评价指标进行区分重要性程度的权化处理，即

步骤6具体包括以下子步骤：

步骤61：对于每个评价对象，构造权化指标矩阵，即

步骤62：计算评判矩阵H，即H＝(A)

步骤7具体包括以下子步骤：

步骤71：求H最大特征值对应的特征向量ω，即Hω＝λ

步骤72：对特征向量ω进行归一化处理，得到权重系数向量b；其中权重系数向量b中某一具体元素的求解为

步骤8具体为：求上一层指标的综合评价指标值z

步骤9具体包括以下子步骤：

步骤91：类似求出ω

步骤92：同理求出ω

本发明的有益效果在于：

提出以电网弹性为总目标的分层指标体系，所提指标物理意义明确，且易于获得，对于评价电网弹性具有典型意义。考虑到在同一个评价体系中，不同的评价指标针对评价目标的重要程度不同，采用特征值法求出各评价指标的主观权重系数，对评价指标进行“权化处理”；再采用拉开档次法对权化处理后的数据进行客观赋权，可以突出各评价对象间的整体差异。采用此种方法可对不同电力系统的弹性进行评价，并且在评价时能够对不同电力系统的弹性进行明显区分。

附图说明

图1为本发明高分辨度电网弹性评估方法的流程图；

图2为电网弹性指标的分级方案；

图3为系统分级以及分级标识框图；

图4为层次分析法求解指标权重的流程图。

具体实施方式

本发明提出一种高分辨度电网弹性评估方法，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示，本发明所述一种高分辨度电网弹性评估方法，具体实施步骤如下：

(1)以电网弹性为总体目标，以鲁棒性、充裕性、安全性为基本准则，以电源、电网、用户为评价对象的指标分解体系，如图2所示：

1.电力系统弹性：

a)安全性：

i.结构安全：

(1)分区电源匹负荷配度：本地电源负荷匹配度是本地电源最大可用容量与分区最大统调负荷之比。该指标反映分区供电来源于本地电源的程度。本地电源负荷匹配度越大，该地区供电将大部分依靠本地电源，对500kV电网的依赖越小，风险水平越低。

指标计算方法：

其中，GL

“N-1”通过率：该指标反映重要线路结构的坚强程度以及发生事故后电网仍能正常运行的可能性。该数值越高，风险越小。

指标计算方法：

其中，P％为“N-1”通过率；N

无故障时线路重载、过载比例：该指标反映无故障运行时，负载率超过80％的500kV和220kV线路所占比例。比例越大，风险越高。

指标计算方法：

其中，OL

无故障500kV主变重载或过载比例：该指标反映无故障运行时，负载率超过70％的500kV主变所占比例。比例越大，风险越高。

指标计算方法：

其中，OL

ii.容量安全：

重要电厂全停故障平均负荷消减比例：该指标反映重要电厂发电机停运导致停电的事故的平均风险水平。平均负荷消减比例越大，风险越高。

指标计算方法：

其中，L

主变事故过载比例：该指标反映了500kV主变保护连锁动作的可能性。比例越大，风险越大。

指标计算方法：

其中，

重要变电站主变全停故障平均负荷消减比例：该指标反映重要变电站主变停运导致停电的事故的平均风险水平。平均负荷消减比例越大，风险越高。

指标计算方法：

其中，L

重要输电线路停运故障平均负荷消减比例：该指标反映重要输电线路停运导致停电的事故的平均风险水平。平均负荷消减比例越大，风险越大。

指标计算方法：

其中，L

220/500kV线路在电网发生事故时过载比例：该指标反映了220kV和500kV线路在电网发生故障时保护连锁动作的可能性以及线路结构和潮流分布的合理性。比例越大，风险越高。

指标计算方法：

其中，

重要负荷保证度：该指标反映保安电源特殊情况下为重要负荷供电的能力。数值越高，风险越小。

指标计算方法：

其中，L

分区500kV变电站主变平均负载率：负载率是变压器实际功率与额定功率的比值。该指标没有正负之分。负载率越高，变电容量裕度越小，风险水平越高。

指标计算方法：

其中，AL

系统解列概率：该指标反映当发生严重故障时，电力系统会发生解列的概率。概率越高，风险水平越低。该指标利用蒙特卡洛模拟法计算。

b)充裕度：

i.电源充裕度：

全网供电盈余比例：全网供电盈余等于统调最大可调用容量减去最高统调容量和全网最低备用容量。该值为正时，高峰时期正常供电能满足负荷需求；为负时，高峰时期正常供电可能无法满足负荷需求。

其中，W

W

其中，G

分区供电盈余比例：分区供电盈余等于分区电源最大可用容量减去最大统调负荷预测值。该指标反映本地电源满足分区供电的情况，是存在盈余还是存在缺口。分区供电盈余是正数时，高峰时期正常供电能满足负荷需求，风险水平越低；反之越高。

指标计算方法：

其中，W

ii.储能充裕度：

储能容量比例：该指标反映电网内设置的储能设备的容量与最大统调负荷之比。储能容量比例越大，风险越小。

指标计算方法：

其中，C为储能容量。

储能长时间供电能力：该指标反映电网内储能设备长时间为负荷供电的能力。储能供电总容量越大，风险越小。

指标计算方法：

其中，C

iii.负荷充裕度

可调节负荷比例：该指标反映负荷因电价等因素而接受调节的比例。该比例越高，风险越小。

指标计算方法：

其中，L

c)恢复性：

i.电源恢复性

具有自启动能力的黑启动电源比例：该指标用于评估黑启动电源的总体自启动能力。具有自启动能力的黑启动电源比例越高，恢复力越强。

指标计算方法：

其中，H

黑启动首次恢复全网负荷比例：该指标用于评估黑启动电源恢复全网负荷的能力。黑启动电源与第二批启动电源恢复全网比例越高，全网停电损失越小，风险越低，快速恢复能力越强。

指标计算方法：

其中，H

具有黑启动电源的分区比例：各分区电网都应该具备黑启动电源。若某些分区电网没有黑启动电源，该分区事故后的恢复能力较差。该指标用于评估黑启动电源分布是否合理，具有黑启动电源的分区比例越高，风险越小。

指标计算方法：

其中，N

ii.负荷恢复性

可中断负荷比例：该指标反映负荷因电价等因素而接受中断调节的比例。该比例越高，风险越小。

指标计算方法：

其中，L

严重故障后短时间内负荷恢复供电比例：该指标反映电网快速恢复，向电网供电的能力。该比例越高，风险越小。

指标计算方法：

其中，L

(2)如图3所示，将总目标看做一个大系统，并且认为每个大系统均有两个层次的结构。对于可以直接通过统计计算赋值的指标，利用统计信息计算得到二级子系统s

选定n个评价对象s

例如，利用统计数据，对于n个评价对象计算七个二级子系统“结构安全”s

其中：Y

(3)对于无法直接通过统计计算赋值的指标，采用Monte-Carlo抽样计算得到评判对象最底层指标的指标值Y

对于n个评价对象的七个二级子系统s

例如，对于n个评价对象的二级子系统“容量安全”s

其中：Y

(4)对步骤2和步骤3获得的指标值Y

1)由于底层指标同时中存在极大型与极小型指标，因此对指标做一致化处理，对极小型指标而言：

令

2)本方法所提指标均为百分比形式，因此不需要进行无量纲化处理。

(5)为了增加指标数值上的区分度，对经过一致化处理后获得的指标值y

对于第i个评价对象的第j个指标值x

(6)由于不同指标对总目标的重要程度不同，为了加以区分，如图4所示，利用层次分析法计算各指标的权重系数，并对指标值进行权化处理：

1)对于每个评价对象，针对七个二级系统，分别构造判断矩阵,即：

2)采用特征根法分别求解权重系数，经一致化检验后，进行归一化处理。即

其中：

3)各评价指标进行区分重要性程度的权化处理，即：

其中：

(7)为从整体上突出各被评价对象之间的差异，构造权化指标矩A

1)对于每个评价对象，针对七个二级系统，分别构造权化指标矩阵，即：

2)计算评判矩阵H

H

(8)计算评判矩阵H

1)求H

H

2)对特征向量ω

其中：ω

(9)求各二级子系统子系统s

1)对于某个求解对象，针对七个二级子系统，分别求解其综合评价函数，指标为

2)将n个评价对象的针对某一个二级子系统的综合评价函数值表示为矩阵形式,即：

z

(10)重复步骤6-9，直到求得评判对象的弹性指标z

1)类似求出

2)同理求出

此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。