一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，涉及配电网技术，包括以下步骤：S1，条件风险价值的计算；S2，电压波动条件风险价值的风险分析；S3，电压波动条件风险价值的风险指数分析；S4，分别计算分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数的估计值，进而计算电压风险以及配电网运行电压风险指数。本发明专利技术的方法分别在配电网系统正常运行和预期故障线路两种情况下对电压安全性的条件风险价值模型的风险值进行了计算，验证了该模型的可行性和适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法
本专利技术涉及配电网技术，具体涉及一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法。
技术介绍
目前，随着分布式电源、分布式储能、可控负荷等分布式能源接入配电网，配电网侧负荷和电源结构发生了深刻的变化，配电网概念也经历了从传统配电网、智能配电网、主动配电网到主动配电系统的变迁。对电网而言，DG的接入使得配电网内部以及输、配电网之间的功率流动由单向变为双向；用户的间歇性，且具有发电和用电的双重身份，双向、互动的供需关系将在未来输、配电网与用户之间逐步形成。对于分布式发电系统和电动汽车来说，以更快的速度进入配电系统是一个重要的趋势。这一趋势将给分布式电源和电动汽车充电的协调带来很大困难，可能导致配电系统频繁过载和更高的功率损耗。配电网失电所带来的的风险是由不确定因素引起的潜在损失来描述的。这些不确定因素包括潮流变化和潮流转移等，在许多情况下可能导致功率损失的增加，严重时功率损耗会显著增大，为了评估分布式电源发电和电动汽车充电造成的潜在后果，一般采用基于风险值（valueofrisk，VaR）的风险度量方法来描述这些后果或损失。在新能源背景下，分布式电源发电和电动汽车的不确定性，造成电压波动，也会给配电网的安全性带来风险。风险值评估是一种通用风险测量技术。基于VaR的方法不仅在金融领域得到了广泛的应用，而且在电力市场、发电成本等领域也得到了广泛应用。近年来，基于条件风险价值（conditionalvalueofrisk，CVaR）的风险评估方法也在电力系统中获得了应用。通过对分布式电源、电动汽车以及负荷的概率模型的不确定性的考虑，采用CVaR模型，实现对事故影响和损失的计算。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，通过对电压安全性CVaR风险值计算，为有效协调分布式电源和电动汽车充放电提供了重要的指标参考。本专利技术采用的技术方案是：一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，包括以下步骤：S1，条件风险价值的计算：确定由随机变量和决策变量决定的损失函数f（x，y）；计算条件风险价值模型，构造特殊函数Fα（x，β），最小化该特殊函数；S2，电压波动条件风险价值的风险分析：对于运行条件变化引起的故障后果，计算其中一个特例，即在条件风险价值模型的置信度为零时的故障后果；S3，电压波动条件风险价值的风险指数分析：分析在随机因素干扰下节点电压风险，对条件风险价值模型修正，用电压的严重性函数表示损失函数；根据损失函数，构建针对分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数；S4，分别计算分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数的估计值，进而计算电压风险以及配电网运行电压风险指数。进一步地，所述步骤S1中的构造特殊函数Fα（x，β），最小化该特殊函数包括：（8）（9）（10）式中：[A]+=max{A,0}；α为置信度；f(x,y)为由决策变量x和随机变量y决定的损失函数；β为事件的待求VaR风险值；p(y)为随机变量ｙ的概率密度函数;公式（10）为使得公式（8）取最小值时的β值；如公式（9），使Fα（x，β）的函数值最小即可计算得到CVaR风险值，而Fα（x，β）取得最小值时相应的β即为事件的VaR风险值。更进一步地，所述步骤S3中构建针对分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数为：（5）（6）式中：—由决策变量分布式电源输出功率集PDG={PDG1,PDG2,…,PDGk}和随机变量分布式电源输出功率的随机因子集yDG={yDG1,yDG2,…,yDGk}决定的分布式电源损失函数；—由决策变量电动输出功率集PEV={PEV1,PEV2,…,PEVk}和随机变量电动汽车输出功率的随机因子集yEV={yEV1,yEV2,…,yEVk}决定的电动汽车损失函数；Fα,Vi（PDG,β）、Fα,Vi（PEV,β）—分别为分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数；pDG（y）、pEV（y）—分别为分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的概率密度函数；RDG、REV—分别为分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的集合。更进一步地，所述步骤S4中的分别计算分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数的估计值包括：确定分布式发电的功率输出集和电网中的决策变量PDG={PDG1，PDG2，…，PDGk}，服从某种概率密度分布函数，每个分布式发电功率输出被视为与能源相关的随机变量，分布式电源输出功率的随机因子集为：yDG={yDG1，yDG2，…，yDGk}；确定电动汽车充电站的充电功率集PEV={PEV1，PEV2，…，PEVm}，服从某种概率密度分布函数；电动汽车的充电功率是一个随机因素，用yEV=PEV表示；电力负荷的随时刻变化，其服从某种概率密度分布函数，也是一个随机因素，用yLG={yLG1，yLG2，…，yLGn}表示；确定满足约束条件反映电压偏高或偏低的严重性函数fvi（P，y）：（11）（12）（13）（14）（15）式中：为电压偏低或偏高的严重性函数；Gij和Bij分别为配电网节点i和j之间的电导和导纳;θij为节点i和j之间电压的相角差，θij=θi-θj，Ω(i)为与节点i相连的一组节点；PDGi、PEVi和PLDi分别为分布式电源、电动汽车以及负荷的输出功率λDGi，λEVi分别为分布式电源和电动汽车功率因素;aDGi，aEVi分别为与分布式电源和电动汽车功率因素相关的系数；分别针对分布式电源发电功率以及电动汽车充电功率的特殊函数构造估计值和：（16）（17）。更进一步地，所述计算电压风险以及配电网运行电压风险指数包括：电压风险计算：（18）式中：为节点i电压的CVaR值；确定风险价值计算方法，风险计算公式为：（7）式中：Xt,f—系统t时刻的f运行方式；Xt,j—系统在t时刻第j种可能的运行工况；P（Xt,j|Xt,f）—系统在t时刻运行工况Xt,j发生的概率；Ei—第i个故障工况；P（Ei）—第i个故障工况发生的概率；Ser（Ei，Xt,j）—系统在运行工况Xt,j和故障Ei下损失的严重程度；确定电压风险指数严重程度Ser,V（Vi）模型，Vi表示节点i电压的实际值；通过公式（7），求取基于CVaR的配电网运行电压风险指数：（19）最终可以得出整个配电系统电压CVaR风险指数：（20）。本专利技术的优点：本专利技术的模型将在传统配电网运行风险评估本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，条件风险价值的计算：确定由随机变量和决策变量决定的损失函数

【技术特征摘要】
1.一种基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，条件风险价值的计算：确定由随机变量和决策变量决定的损失函数f（x，y）；计算条件风险价值模型，构造特殊函数Fα（x，β），最小化该特殊函数；
S2，电压波动条件风险价值的风险分析：对于运行条件变化引起的故障后果，计算其中一个特例，即在条件风险价值模型的置信度为零时的故障后果；
S3，电压波动条件风险价值的风险指数分析：分析在随机因素干扰下节点电压风险，对条件风险价值模型修正，用电压的严重性函数表示损失函数；根据损失函数，构建针对分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数；
S4，分别计算分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数的估计值，进而计算电压风险以及配电网运行电压风险指数。


2.根据权利要求1所述的基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，其特征在于，所述步骤S1中的构造特殊函数Fα（x，β），最小化该特殊函数包括：

（8）

（9）

（10）
式中：[A]+=max{A,0}；α为置信度；f(x,y)为由决策变量x和随机变量y决定的损失函数；β为事件的待求VaR风险值；p(y)为随机变量ｙ的概率密度函数;
公式（10）为使得公式（8）取最小值时的β值；
如公式（9），使Fα（x，β）的函数值最小即可计算得到CVaR风险值，而Fα（x，β）取得最小值时相应的β即为事件的VaR风险值。


3.根据权利要求1所述的基于条件风险价值模型的配电网电压安全性评估方法，其特征在于，所述步骤S3中构建针对分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的特殊函数为：

（5）

（6）
式中：

—由决策变量分布式电源输出功率集PDG={PDG1,PDG2,…,PDGk}
和随机变量分布式电源输出功率的随机因子集yDG={yDG1,yDG2,…,yDGk}决定的分布式电源损失函数；

—由决策变量电动输出功率集PEV={PEV1,PEV2,…,PEVk}和随机
变量电动汽车输出功率的随机因子集yEV={yEV1,yEV2,…,yEVk}决定的电动汽车损失函数；

F

α,Vi
（PDG,β）、Fα,Vi（PEV,β）—分别为分布式电源发电功率和电动汽
车充放电功率的特殊函数；

p

DG
（y）、pEV（y）—分别为分布式电源发电功率和电动汽车充放电
功率的概率密度函数；

R

DG
、REV—分别为分布式电源发电功率和电动汽车充放电功率的集合。


4.根据权利要求1或3...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙亮，崔金栋，关山，田洪亮，宋伟杰，张敏全，
申请(专利权)人：吉林科创电力有限公司，东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22