【技术实现步骤摘要】
一种概率电压稳定性评估方法、系统、终端设备及介质
本专利技术涉及电力系统运维管理
，具体涉及一种概率电压稳定性评估方法、系统、终端设备及介质。
技术介绍
随着风电并网规模逐渐扩大，风电出力的不确定性使电力系统电压稳定性问题变得更加严峻复杂，而概率电压稳定性分析能够考虑风电出力的不确定性对电力系统电压稳定性的影响，是分析高比例风电渗透情境中电力系统电压稳定性的有力工具。在对现有技术的研究和实践过程中，本专利技术的专利技术人发现当前的概率电压稳定性分析是在假定电力系统元件工作状态正常的基础上进行的，但实际上电力系统元件的工作状态也会受到自然环境及其本身使用寿命的影响，同样存在不确定性，因此，当前的概率电压稳定性分析并不能反映实际电力系统电压稳定状况。同时，在高比例风电渗透情境中输入变量的样本点足够庞大时，基于多核处理器或计算机数量有限的计算机集群，利用串行结构或简单的并行结构存在计算资源利用不合理的问题，进行概率电压稳定性分析时在运算效率方面并不理想。基于上述现有技术中存在的问题和缺点，有必要提供一种高准确性及高运算效率的概率电压稳定性评估方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种概率电压稳定性评估方法、系统、计算机系统及介质，所述方法能够提高概率电压稳定性评估的准确性及运算效率，用于解决当前的概率电压稳定性分析并不能反映实际电力系统电压稳定状况及计算资源利用不合理导致进行概率电压稳定性分析时在运算效率低下的问题。为了克服上述现有技术中存在的问题和缺点，本专利技...
【技术保护点】
1.一种概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述方法由计算机系统执行，包括：/n确定与电力系统在某一运行状态下出现的所有有效的网络拓扑一一对应的电压稳定性分析模型；并/n获取该运行状态下的若干个包含风电出力及负荷出力数据的初始数据集；/n将所述电压稳定性分析模型和所述初始数据集作为输入，分发至所述计算机系统配置的每个CPU处理器做并行运算并做负载均衡，生成初始概率电压稳定性评估结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述方法由计算机系统执行，包括：
确定与电力系统在某一运行状态下出现的所有有效的网络拓扑一一对应的电压稳定性分析模型；并
获取该运行状态下的若干个包含风电出力及负荷出力数据的初始数据集；
将所述电压稳定性分析模型和所述初始数据集作为输入，分发至所述计算机系统配置的每个CPU处理器做并行运算并做负载均衡，生成初始概率电压稳定性评估结果。
2.根据权利要求1所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，还包括：
对所有所述初始概率电压稳定性评估结果进行统计分析，得到最终概率电压稳定性评估结果；其中，
所述最终概率电压稳定性评估结果，包括：电压稳定裕度均值、均值的相对误差百分数、电压稳定裕度标准差、标准差的相对误差百分数，及概率电压稳定性评估的运算时间。
3.根据权利要求1所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，将所述电压稳定性分析模型和所述初始数据集作为输入，分发至所述计算机系统配置的每个CPU处理器做并行运算并做负载均衡，包括：
在概率电压稳定性评估的开始时刻，将与所述计算机系统配置的CPU处理器核数同等数量的所述电压稳定性分析模型和所述初始数据集作为输入，同时分发至所述计算机系统配置的每个CPU处理器做并行运算；
此后，对每个CPU处理器是否处于进行概率电压稳定性分析的工作状态进行实时监测，并即时将下一个待输入的所述电压稳定性分析模型和所述初始数据集分发至当前不处于进行概率电压稳定性分析的工作状态的CPU处理器进行运算；
直至所有电压稳定性分析模型被分发完，且所有CPU处理器运算结束。
4.根据权利要求3所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述电压稳定性分析模型的数量和所述初始数据集的数量均大于所述计算机系统配置的CPU处理器核数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述电压稳定性分析模型，由以下公式确定：
其中，N表示电力系统中节点的总数量，i表示节点编号，PLi0和QLi0分别表示第i个节点的有功和无功基准负荷，PGi0和QGi0表示第i个节点的传统发电机有功和无功出力的基准量，PRi和QRi为第i个节点的新能源出力的有功和无功功率，KGi和KLi分别表示负荷和传统发电机出力的乘子系数，Vi表示第i个节点的电压幅值，δij＝δi-δj，δi表示第i个节点的功角、δj表示第j个节点的功角，Gij表示电网中第i个节点和第j个节点之间的线路电导值，Bij表示电网中第i个节点和第j个节点之间的线路电纳值；
当负荷裕度参数ε逐渐从0增长至εnose，此时电力系统运行于临界状态，表示电力系统处于电压崩溃边缘，其中εnose表示最大负荷裕度处，是电力系统电压稳定裕度的关键指标，εnose即输出响应。
6.根据权利要求1-4任一项所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述CPU处理器做运算的过程，至少包括：
判断每个CPU处理器被分发的电压稳定性分析模型是否收敛，若收敛记为kt＝0，停止运算；若不收敛记为kt＝1，开始运算；
判断运算结果是否满足以下关系式：
则kt＝0，
其中，σt表示第t个电压稳定性分析模型收敛判据指标，V(εnose)t表示第t个电压稳定性分析模型最大负荷裕度的方差，E(εnose)t为第t个电压稳定性分析模型最大负荷裕度的均值，num_TUO表示电压稳定性分析模型的个数；Λ表示算法的收敛判据指标，Λ＝0表示算法收敛；
若满足，则生成初始概率电压稳定性评估结果；
若不满足，则分发新的初始数据集，重复执行上述步骤，直至运算结果满足以上关系式。
7.根据权利要求6所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，在若满足，则生成初始概率电压稳定性评估结果之后，还包括：
根据所有初始概率电压稳定性评估结果，输出最终概率电压稳定性评估结果；
所述最终概率电压稳定性评估结果，由以下关系式确定：
其中，Mean(εnose)表示该状态下电力系统的电压稳定最大负荷裕度的均值；Var(εnose)表示该状态下电力系统的电压稳定最大负荷裕度的方差。
8.根据权利要求6所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述新的初始数据集和前一初始数据集，均为基于拉丁超立方采样算法获取的包含风电出力及负荷出力数据的样本点，且所述新的初始数据集的数量大于前一初始数据集的数量。
9.根据权利要求1任一项所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述计算机系统，为计算机集群。
10.根据权利要求1所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，获取该运行状态下的若干个包含风电出力及负荷出力数据的初始数据集，包括：
基于拉丁超立方采样算法，对该运行状态下的风电出力及负荷出力数据进行采样和排序，获取能够反映输入概率分布特性的样本点，并控制样本点的相关性，得到若干个包含风电出力及负荷出力数据的初始数据集。
11.根据权利要求10所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述风电出力的概率模型，由以下关系式确定：
其中，表示第h个风电场的有功出力，a和b为由风电场的特性决定的两个常数，vin表示切入风速，vout表示切出风速，vr表示额定运行风速，pr表示风电场额定输出功率；
xwh表示第h个风电场的风速，
λh表示第h个风电场风速的尺度参数，kh表示第h个风电场风速的形状参数，
num_wind表示电力系统中风电场的数量。
12.根据权利要求10所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述负荷出力的概率模型，由以下关系式确定：
xl＝[xl1，xl2，…，xlg，…，xlnum_load]，xlg表示第g个节点负荷有功值，
μ＝[μ1,μ2,…,μg,…,μnum_load]，μg表示第g个节点负荷有功值的均值，
σ＝[σ1,σ2,…,σg,…,σnum_load]，σg表示第g个节点负荷有功值的方差；num_load表示电力系统中负荷的数量；
负荷的无功功率和有功功率成比例关系，由以下关系式表示：
其中，表示负荷的功率因素。
13.根据权利要求1所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述所有有效的网络拓扑，为按照出现概率降序排列且求和结果大于或等于第一预设概率时对应的最少数量的网络拓扑。
14.根据权利要求13所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述有效的网络拓扑，均为收敛且互不相同的网络拓扑。
15.根据权利要求13或14所述的概率电压稳定性评估方法，其特征在于，所述网络拓扑的概率模型，由以下关系式确定：
s＝(s1,…,si,…,sN)，
其中，电力系统中每个元件有失效和成功2个状态，并且元件的失效是相互独立的；令si表示第i个元件的状态，s为含N个元件的系统状态由下面的矢量表...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭穗，娄源媛，龚贤夫，许亮，余浩，李作红，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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