基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法

技术领域

本发明涉及电气工程技术领域，尤其是涉及一种基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法。

背景技术

电力系统已经发展成为世界上最复杂的人造工业网络之一。从理论上讲，复杂性网络固有的自组织临界特性有可能引发一系列复杂的、不可预测的和无序的混沌状态的爆发。近年来，新能源的广泛接入给电网运行得到随机性带来了进一步的提升，在电网稳定性方面的计算所需的数据越来越繁杂。所需的数据包括潮流数据、电压数据和线路参数，在配电网较弱的部分地区，这些数据难以获取且数据的准确性也存疑。因此需要一个数据需求量较小的方法对传统方法进行辅助，实现更可靠的稳定性分析，对不稳定的状况及时反应。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明基于复杂网络技术提出了一种基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明实施例的第一方面提供了一种基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

(1)将起始时刻电网当前状态转化为图，并对图进行标注；

(2)利用蒙特卡洛方法对发电机的实际出力、负荷的实际值进行海量场景采样，并利用对所有场景进行潮流计算；记录节点电压、线路潮流以及潮流方向；

(3)对于每个潮流的计算结果，将潮流方向作为步骤(1)中标注后的图中的边的方向，绘制有向图，统计有向图中各种四节点子图的数量，并统计有向四节点模体，利用电压和线路潮流计算当前样本的电压稳定性；

(4)计算所有有向四节点模体和电压稳定性间的相关性，统计相关性数据得出电网的随即运行特性；

(5)根据步骤(4)得到的随即运行特性和待评估稳定性风险时刻的潮流方向，推知待评估稳定性风险时刻电网的稳定性风险。

进一步地，将起始时刻电网当前状态转化为图的过程包括：收集电网包括变电站、发电机和负荷在内的各设备的位置信息，并将负荷、发电厂和变电站转化为节点，输电线路和变压器支路转化为网络中的边，节点与边相连，形成图；在图中，每个节点所在的位置与现实中的位置对应。

进一步地，对图进行标注的过程包括：收集当前电网中的变电站、线路、发电机的额定功率，以及负荷的历史峰值，用于参考电网该区域是否可以用于搭建发电厂、变电站等设施，将无法建设发电站和变电站等发配电设施的地方以及不适合包括光伏发电站、风力发电站、潮汐发电站在内的新能源的位置对应的图上位置进行标注。

进一步地，所述步骤(3)具体包括以下子步骤：

(3.1)以步骤(1)标注后的图为基础，根据对应线路中有功潮流的方向，确定将图中所有的边的方向，得到有向图；

(3.2)找到有向图中所有具有连通性的四节点子图，根据考虑方向的连接性划分子图类型，并统计每种类型子图在子图总数中所占的比例，该占比即有向四节点模体；

(3.3)利用每个节点的电压幅值标幺值和流过它的有功功率，计算每个节点上的电压的稳定性参数。

进一步地，每个节点上的电压的稳定性参数

b＝2P·r+2Q·x-U^2

c＝(P^2+Q^2)*(R^2+x^2)

X＝b/2

其中U

进一步地，当稳定性参数

进一步地，所述步骤(4)具体包括以下子步骤：

(4.1)计算所有场景中的不稳定节点的个数，以及所有场景下的各类模体；

(4.2)利用熵权法确定所有有向四节点模体和电压稳定性间的相关性系数，对相关性系数从高到低进行排序，设定相关性排序阈值q，取前q个相关性系数较高的有向四节点模体；

(4.3)对所有类型有向四节点模体,设定颗粒度阈值并将模体浓度的值域划分为p个区间，计算不同占比区间下的电网不稳定性的置信度；

(4.4)将步骤(4.3)得到的所有置信度组成q×p维的置信度矩阵，作为电网的随即运行特性。

进一步地，待评估稳定性风险时刻电网的稳定性风险为置信度矩阵中所有元素之和。

本发明实施例的第二方面提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器与所述处理器耦接；其中，所述存储器用于存储程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现上述的基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：本发明提出了一种基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法，本发明根据现有的电网拓扑和潮流方向数据，以潮流模体为工具，对含分布式新能源的配电网运行状态进行分析，分析结果可为新型电力系统的运行状态的风险等级提供参考，为基于电压稳定性的风险分析提供辅助。同时充分考虑新能源中网架参数未知且量测数据较少的情况，可以在不知道节点电压等数据的情况下对电网的稳定状况有一个大致的判断，进行更可靠的电网随机运行的稳定分析。

附图说明

图1为本方法的流程图；

图2为实际电网向图转化的示意图；

图3为子图类型的示意图；

图4为用于验证模体与电网稳定关联性的热力图；

图5为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施方式中的特征可以相互组合。

本发明提出了一种基于系统演化的思想和复杂网络技术提出了分级电网的生长演化模型，如图1所示，具体包括以下步骤：

(1)将起始时刻电网当前状态转化为图，并对图进行标注。

其中，如图2所示，将起始时刻电网状态转化为图具体为：收集电网各设备(主要包括变电站、发电机和负荷)的位置信息，并将负荷、发电厂和变电站转化为节点，输电线路和变压器支路转化为网络中的边，节点与边相连，形成图；在图中，每个节点所在的位置与现实中的位置对应。

对图进行标注的过程中，收集当前电网中的变电站、线路、发电机的额定功率，以及负荷的历史峰值，用于参考电网该区域是否可以用于搭建发电厂、变电站等设施，将无法建设发配电设施(发电站和变电站)的地方以及不适合包括光伏发电站、风力发电站、潮汐发电站在内的特定种类新能源的位置对应的图上位置进行标注。

(2)利用蒙特卡洛方法对发电机的实际出力、负荷的实际值进行海量场景采样，并利用对所有场景进行潮流计算。记录节点电压、线路潮流以及潮流方向。

(3)对于每个潮流的计算结果，将潮流方向作为步骤(1)中标注后的图中的边的方向，绘制有向图，统计有向图中各种四节点子图的数量，并统计有向四节点模体，利用电压和线路潮流计算当前样本的电压稳定性。其具体过程如下：

(3.1)以步骤(1)标注后的图为基础，根据对应线路中有功潮流的方向，确定将图中所有的边的方向，得到有向图；

(3.2)找到有向图中所有具有连通性的四节点子图，其中，不同子图可以有重复边和重复节点。根据考虑方向的连接性划分子图类型，子图类型共有16类，其中典型子图类型如附图3所示，并统计每种类型子图在子图总数中所占的比例，该占比即有向四节点模体。将比例统计为一个16维的向量。

(3.3)利用每个节点的电压幅值标幺值和流过它的有功功率，计算每个节点上的电压的稳定性参数

b＝2P·r+2Q·x-U^2

c＝(P^2+Q^2)*(R^2+x^2)

X＝b/2

其中U

当稳定性参数小于0时，判断对应节点处于不稳定状态。

(4)计算所有有向四节点模体和电压稳定性间的相关性，并根据统计数据得出置信度矩阵，作为该电网的随即运行特性，具体过程如下：

(4.1)计算所有场景中的不稳定节点的个数，以及所有场景下的各类模体。

(4.2)利用熵权法确定所有有向四节点模体和电压稳定性间的相关性系数，对相关性系数从高到低进行排序，设定相关性排序阈值q，取前q个相关性系数较高的有向四节点模体，分别标记为m

(4.3)对所有类型有向四节点模体,设定颗粒度阈值并将模体浓度的值域划分为p个区间，计算不同占比区间下的电网不稳定性的置信度。计算公式为：

式中，S对应场景，m对应有向四节点模体类型，

(4.4)最终形成q×p维的置信度矩阵，其中一行代表一种有向四节点模体类型，一列代表一种区间占比。该置信度矩阵代表该电网的随即运行特性，即新能源系统随机运行下的潮流方向与稳定的关联特性。

(5)根据步骤(4)得到的随即运行特性，根据待评估稳定性风险时刻的潮流方向，通过对置信度矩阵中所有元素求和推知该时刻电网的稳定性风险，在本实例中，计算公式为：

式中，ρ

图4为用于验证模体与电网稳定关联性的热力图。每个子图中横坐标代表分布式电源的装机策略，纵坐标代表分布式电源总装机，横坐标和纵坐标在所有的子图中所代表的含义都一致。其中，第一块子图代表代表电网中不稳定节点的个数，其余的16个子图中，每个子图代表其子图标题所对应的模体在不同场景下的数值。由图中可以看到，M1、M2、M3对应子图中的分层现象与不稳定节点是否存在关联性。本发明方法是基于这种热力图而进行的。

相应的，本申请还提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述的基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法。如图5所示，为本发明实施例提供的基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法所在任意具备数据处理能力的设备的一种硬件结构图，除了图5所示的处理器、内存以及网络接口之外，实施例中装置所在的任意具备数据处理能力的设备通常根据该任意具备数据处理能力的设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

相应的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如上述的基于潮流模体的新能源电力系统随机运行特性分析方法。所述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例所述的任意具备数据处理能力的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是外部存储设备，例如所述设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、SD卡、闪存卡(FlashCard)等。进一步的，所述计算机可读存储介还可以既包括任意具备数据处理能力的设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述任意具备数据处理能力的设备所需的其他程序和数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。