公开/公告号CN111900717B
专利类型发明专利
公开/公告日2022-08-09
原文格式PDF
申请/专利权人 浙大城市学院;
申请/专利号CN202010525324.2
申请日2020-06-10
分类号H02J3/00(2006.01);H02J3/02(2006.01);H02J3/38(2006.01);H02J3/46(2006.01);H02J3/06(2006.01);H02J3/32(2006.01);
代理机构杭州求是专利事务所有限公司 33200;
代理人刘静
地址 310015 浙江省杭州市拱墅区湖州街51号
入库时间 2022-09-06 00:40:17
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-08-09
授权
发明专利权授予
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种含高维随机变量的交直流混联电网运行风险评估方法。
背景技术
随着可再生能源发电技术的发展，基于风电、光伏等具有波动特性的分布式电源高比例并网运行后，电网运行受到大量随机因素影响，因此对电网运行面临的不确定因素进行分析建模，通过准确风险评估，挖掘电网中各个元件可靠运行潜力，保证交直流混联电网可靠运行，并获得最大经济效益。传统的电网运行风险评估没有考虑随机输入的时序性，只计及了单个时间断面的电网概率潮流分布情况，并且传统的随机抽样方法无法克服高维随机量下采样点剧增的缺陷。该方法建立了电网运行不确定性量的随机时序模型，并结合了随机空间谱逼近方法，能够在计及时间t变化的风、光出力和负荷随机过程影响下，完成交直流混联电网的时序概率潮流分析，并计算节点电压和支路潮流的越限风险指标，对交直流混联电网的运行风险进行准确评估。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足，提供一种含高维随机变量的交直流混联电网运行风险评估方法，该方法基于随机场的Karhunen-Loeve展开理论建立风、光出力和负荷的时序随机模型，并基于稀疏网格配点法构造节点电压越限风险和支路潮流越限风险评估的代理模型，实现交直流混联电网时序风险评估，计算效率高同时数值精度满足工程要求。
为达到上述目的，本发明提供的一种含高维随机变量的交直流混联电网运行风险评估方法，该方法包括以下步骤：
S1.针对节点新能源出力及负荷的时序变化特性，建立电网多点注入功率的随机场模拟模型；具体如下：
S1.1:将任一时刻t电网的节点注入功率视为随机变量，该随机变量在时间维度上的扩充构成随机过程，用于描述负荷及新能源出力的时序随机变化特性，则在t时刻电网的节点i 处的注入有功功率
式中，p
S1.2：建立随机过程的Karhunen-Loeve逼近模型，如下所示：
对上述的K-L展开作有限项截断，得到关于随机过程ω
式中，M为截断的阶数；
式中，t
式中，l表示随机过程
S2.利用随机空间谱逼近的方法近似模拟交直流混联电网概率潮流；具体如下：
S2.1：计及功率随机波动的影响，在t时刻建立交直流混联电网的稳态支路潮流模型；对于电网支路集合中的任一支路，即
式中，(i，j)表示由节点i到节点j的电网支路，(j，k)表示由节点j到节点k的电网支路，Ψ表示交直流混联电网的支路集合；R
上述公式(6)～(9)为交流网络的支路潮流方程，令式中X
S2.2：根据随机变量
式中，N为多项式展开的阶数，
式中，
S3.基于少量采样信息下的压缩感知算法，构造节点电压越限风险和支路潮流越限风险评估的代理模型，实现交直流混联电网风险评估。
通过稀疏网格配点法求解如式(6)～(9)所示的潮流方程，令
通过解上述K个线性方程，便可以求得多项式系数，选择样本点个数K＜N，结合稀疏优化算法期望用少量的样本信息构造稀疏的多项式逼近，定义列向量
式中，矩阵Φ为K行N+1列矩阵，其第k行n列元素为
求解如式(16)所示的优化问题，得到最优稀疏解
式中，Pr{}表示计算事件发生的概率，Sev()表示事件越限的严重程度，V
计算在t时刻各节点电压的越限风险值
计算在t时刻各支路潮流的越限风险值
式中，S
根据步骤S1～S3，可以计算任意t时刻的电网节点电压和支路潮流越限的风险值，根据计算得到的风险值实现交直流混合电网的时序风险评估；根据步骤S1～S3，利用公式(17) 和(18)计算系统运行周期T内各时刻电网节点电压越限的最大概率值：
继续增加接入的新能源电源容量，计算对应的ρ
进一步地，步骤S1中，所述新能源出力包括风力和太阳能光伏电源出力。
进一步地，步骤S1.1中，所述有功功率的预测值包含风机、光伏出力预测和负荷预测。
进一步地，步骤S2.1中，得到直流支路部分的潮流模型之后，建立交直流混联电网中的 ACDC换流器支路等效模型，对于连接交流网络和直流网络之间的ACDC换流器支路，建立阻抗R
式中，
本发明与现有技术相比，具有以下显著优势：1)本发明基于随机场的理论描述风、光出力和负荷的随机性，能够反映功率随机波动的时序变化特性，并结合随机场的Karhunen-Loeve展开逼近，获得电网运行的时序风险评估数值计算方法，该方法更具工程指导意义。2)本发明建立了随机潮流解空间的多项式谱逼近模型，基于稀疏网格配点法构造了节点电压越限风险和支路潮流越限风险评估的代理模型，计算效率高同时数值精度满足工程要求，稀疏节点在一定程度上解决了维数灾难问题，更适用于高维随机参数下的交直流混联电网风险评估。
附图说明
图1为风险评估算法流程图。
图2为ACDC换流器的等效电流模型。
图3为50节点ACDC混联算例。
具体实施方法
为了更清晰直观的表达本发明的思路，对交直流混合电网的风险评估进行详细说明，以如附图3所示的50节点交直流混联电网为例，该网络中是以IEEE33节点算例系统为基础，接入了直流支路，电网中接入柴油机、异步风机、光伏电池和蓄电池，各电源的规格和安装节点详见下表 ，Ψ表示交直流混联电网的支路集，其中ACDC换流器支路集为{(14，34)，(22，38)， (25，43)，(33，47)}。
对周期T内运行的交直流混联电网进行时序风险评估，本项案例中设定电网中接入风电、光伏等新能源电源后的节点电压和支路潮流越限率不得高于5％，具体实施过程，如附图1 所示，包含以下步骤：
S1.针对节点新能源出力及负荷的时序变化特性，建立电网中注入风、光新能源功率的 11个节点随机场模拟模型；
S2.利用随机空间谱逼近的方法近似模拟交直流混联电网概率潮流；
S3.基于少量采样信息下的压缩感知算法，构造节点电压越限风险和支路潮流越限风险评估的代理模型，实现交直流混联电网风险评估。
进一步地，所述步骤S1中，包含以下：
S1.1：为了描述负荷及风力、太阳能光伏电源出力的时序随机变化特性，在任一时刻t 电网的节点注入功率可以看作是随机变量，该随机变量在时间维度上的扩充构成了随机过程。则在t时刻节点i处的注入有功功率描述为：
式中，p
S1.2：取如下指数核函数C
式中，l表示随机过程
建立随机过程的Karhunen-Loeve展开，如下所示：
取K-L展开的M有限项截断，便得到关于随机过程ω
式中，M为截断的阶数；
所述步骤S2利用随机空间谱逼近的方法近似模拟交直流混联电网概率潮流，包含：
S2.1：计及功率随机波动的影响，在t时刻建立交直流混联电网的支路潮流模型。对于电网支路集合中的任一支路，即
式中，(i，j)表示由节点i到节点j的电网支路，Ψ表示交直流混联电网的支路集合；R
上述公式(6)～(9)为交流网络的支路潮流方程，令式中X
式中，
由于新能源出力和负荷具有时序波动特性，潮流的随机输入参数是一个随机过程，在周期内由24个随机变量，根据步骤S1所述的随机过程有限维K-L逼近模型，将公式(1)和 (3)代入到公式(6)中，造成电网状态波动的输入随机过程可以由5维随机变量
S2.2：跟据随机输入选择一组正交基函数
式中，N为多项式展开的阶数，
式中，
综上所述，从式(10)～(14)中可以看出，需要求解多项式系数。
所述的步骤S3中，基于稀疏网格配点法构造节点电压越限风险和支路潮流越限风险评估的代理模型，实现交直流混联电网风险评估。
所述的稀疏网格配点法是基于随机空间内一些特殊配置点信息来构建未知系数，令
通过解上述K个线性方程，便可以求得多项式系数，如何选择样本点和选择多少个样本点，将保证算法的稳定性和最优收敛性。本发明忽略多项式展开中值比较小的项，对于高维的ξ，选择样本点个数K＜N，结合稀疏优化算法期望用少量的样本信息构造稀疏的多项式逼近，定义列向量
式中，矩阵Φ为K行N+1列矩阵，其第k行n列元素为
求解如式(16)所示的优化问题，得到最优稀疏解
式中，Pr{}表示计算事件发生的概率，Sev()表示事件越限的严重程度，V
于是，计算在t时刻各节点电压的越限风险值
计算在t时刻各支路潮流的越限风险值
式中，
根据步骤S1～S3，可以计算任意t时刻的电网节点电压和支路潮流越限的风险值，完成交直流混合电网的时序风险评估。根据步骤S1～S3，利用公式(17)和(18)计算系统运行周期T内各时刻电网节点电压越限的最大概率值：
由于本案例中设定电网中接入风电、光伏等新能源电源后的节点电压和支路潮流越限率不得高于5％，根据步骤S1～S3，计算出系统运行周期内各时刻电网节点电压和支路潮流越限的最大概率值为4.7％。若继续增加接入的新能源电源容量，直到越限概率大于5％，此时新能源的装机容量为交直流电网可容纳的新能源电源的最大容量。根据公式(21)和(22)计算出系统运行周期内不同时间段t的风险指标，分析
上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。
机译： 大型交直流混合电网动态安全风险滚动预警方法与系统
机译： 高空电力线网络类型：高VLV 110-220，超高压VLV 220-330; 330-750和超高压750 kV以上，高电网电源类型（区域），骨干网，区域，区域间，联邦，包括至少一条空中线型高压类别VLV 110-220，超高电压VLV 220 -330; 330-750和以上超高压750 kV，架设方法高电网，包括至少一根高压VLV 110-220，超高压VLV 220-330的高压架空线; 330-750和750 kV以上超高压，高级网络电源（区域），主干网，区域，区域间，联邦的运行方法，包括至少一条空中线型高压等级VLV 110-220，超高VLV 220- 330; 330-750和750 kV以上超高压相线架空电力线VLEP
机译： 一种用于使用高维图像的低维图像的计算机实现的方法，一种用于训练人工神经网络的方法，用于在低维图像中找到地标，计算机程序和用于使用高维图像注册低维图像的地标
