一种自然灾害下配电网停电概率预测方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及配电网技术领域，公开了一种自然灾害下配电网停电概率预测方法、系统及装置。本发明专利技术通过采用模糊C均值聚类算法对待测区域的各用户电表进行聚类，根据得到的各用户电表与各配电变电站之间的隶属关系信息构建电网拓扑模型，并从中筛选重要节点进行留存，进而得到配电网规划模型，再基于脆弱性曲线对配电网规划模型进行停电模拟，以得到各自然灾害场景下每个用户电表对应的用户负荷的停电概率。本发明专利技术结合了统计模型和脆弱性评估模型的优点，仅利用基础的配电网数据生成所测区域的综合电力系统布局，并利用脆弱性曲线模拟单个建筑物在危险负荷水平下的停电概率，能够在实现建筑层面的停电估计的同时提高停电概率预测的效率及精度。预测的效率及精度。预测的效率及精度。

【技术实现步骤摘要】
一种自然灾害下配电网停电概率预测方法、系统及装置


[0001]本专利技术涉及配电网
，尤其涉及一种自然灾害下配电网停电概率预测方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]配电网容易在极端自然灾害条件下容易发生故障而导致停电，从而造成重大的经济损失。为提高配电网的供电可靠性，有必要对由自然灾害引起的配电网停电的概率进行预测。
[0003]现有技术中主要基于统计模型或者脆弱性评估模型来实现对配电网故障概率的分析。基于统计模型进行配电网故障概率分析的方法在实践中已经成功实现，能够在空间单位尺度上提供由于预报天气事件而导致的停电的准确率估计。然而迄今为止，这种方法还没有提供建筑层面的估计，无法实现对单个建筑物停电概率的预测。基于脆弱性评估模型进行配电网故障概率分析的方法虽然提供了建筑层面的停电估计，然而，其估计过程依赖于电力系统布局数据，这些数据往往难以获取且准确性低，使得配电网故障概率的分析过程存在运行效率及精度较低的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种自然灾害下配电网停电概率预测方法、系统及装置，解决了现有自然灾害下配电网停电概率预测方法在进行建筑层面的停电估计时存在运行效率及精度较低的缺陷的技术问题。
[0005]本专利技术第一方面提供一种自然灾害下配电网停电概率预测方法，包括：
[0006]获取待测区域的配电网数据，所述配电网数据包括所述待测区域的各用户电表及各配电变电站的位置信息；
[0007]根据所述配电网数据，采用模糊C均值聚类算法对所述各用户电表进行聚类，得到各所述用户电表与各所述配电变电站之间的隶属关系信息；
[0008]以各所述用户电表及各所述配电变电站作为节点，根据所述隶属关系信息构建对应的电网拓扑模型；
[0009]确定所述电网拓扑模型中的重要节点，根据所述重要节点建立相应的配电网规划模型；
[0010]获取所述待测区域的脆弱性曲线，基于所述脆弱性曲线对所述配电网规划模型进行停电模拟，输出各自然灾害场景下每个用户电表对应的用户负荷的停电概率。
[0011]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述采用模糊C均值聚类算法对所述各用户电表进行聚类，包括：
[0012]用0～1之间的随机数初始化隶属度矩阵，以各所述配电变电站作为聚类中心，所述隶属度矩阵用于确定每个用户电表隶属于各聚类中心的程度，其中0表示完全不隶属，1表示完全隶属，隶属度矩阵中一个用户电表隶属于各聚类中心的隶属度的总和为1；
[0013]以用户电表到聚类中心的距离作为相似性度量，设置相应的聚类损失函数，构建在满足归一化要求的条件下使所述聚类损失函数最小的目标函数，并对所述目标函数进行拉格朗日变换，得到带条件极值的价值函数；
[0014]将待分类的用户电表代入所述价值函数，计算出当前的聚类中心和隶属度矩阵；若当前目标函数的值大于预设的迭代停止阈值，将当前的聚类中心和隶属度矩阵代入所述价值函数进行重新计算；否则停止计算，输出聚类结果。
[0015]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述确定所述电网拓扑模型中的重要节点，包括：
[0016]采用PageRank算法计算所述电网拓扑模型中各节点的PR值，根据所述PR值筛选出重要节点。
[0017]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述采用PageRank算法计算所述电网拓扑模型中各节点的PR值，包括：
[0018]根据所述电网拓扑模型的支路连接关系建立电网拓扑邻接矩阵，并进行潮流计算，根据计算得到的潮流流向结果建立电网有向拓扑模型；
[0019]根据负荷重要性、负荷容量及发电机出力计算各节点的初始PR值；
[0020]根据所述电网有向拓扑模型确定各节点的入度节点集和出度节点集，计算各节点的考虑入度节点的影响系数、考虑出度节点的影响系数及节点间传输功率影响系数：
[0021][0022][0023][0024]式中，v
i
为节点v的第i个入度节点，ω1(v
i
→
v)表示节点v
i
的考虑入度节点的影响系数，为节点v
i
的初始PR值，δ
in
(v)为节点v的入度节点数量，ω2(v
i
→
v)表示节点v
i
的考虑出度节点的影响系数，为节点v
i
的第j个出度节点的初始PR值，δ
out
(v
i
)为节点v
i
的出度节点数量，ω3(v
i
→
v)为节点v
i
与v之间的传输功率影响系数，PL(v
i
→
v)为节点v
i
传输给节点v的功率值，为节点v
i
的第j个出度节点与v之间的传输功率影响系数；
[0025]按照下式迭代计算各节点的PR值：
[0026][0027]式中，PR
v
表示节点v的PR值，q为阻尼指数，N为电网有向拓扑模型中的节点数量。
[0028]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述根据负荷重要性、负荷容量及发电机出力计算各节点的初始PR值，包括：
[0029]根据负荷重要性和负荷容量计算节点的基于负荷特性的PR值：
[0030][0031]式中，PR
La
为节点a的基于负荷特性的PR值，L
a
为节点a的负荷量，L
min
为各节点的负荷的最小值，L
max
为各节点的负荷的最大值，L
T
为预置的一级负荷的负荷量，k1、k2皆为预置的权重系数，满足k1+k2＝1；
[0032]根据发电机出力计算节点的基于发电特性的PR值：
[0033][0034]式中，PR
Ga
为节点a的基于发电特性的PR值，G
a
为节点a的发电机出力大小，G
max
为各节点的发电机出力大小的最大值，G
min
为各节点的发电机出力大小的最小值；
[0035]根据所述基于负荷特性的PR值及所述基于发电特性的PR值，计算节点的初始PR值：
[0036][0037]式中，皆为预置的权重系数，满足
[0038]根据本专利技术第一方面的一种能够实现的方式，所述基于所述脆弱性曲线对所述配电网规划模型进行停电模拟，包括：
[0039]对所述配电网规划模型进行待测自然灾害条件下的停电模拟，重复多次以使每个用户负荷的停电概率收敛于所述脆弱性曲线；
[0040]在停电模拟过程中，通过切除易受灾害影响的基础设施来改变配电网规划模型的拓扑结构；
[0041]在每次所述拓扑结构被改变时，检测各用户负荷是否与对应配电变电站断开连接，或者对应配电变电站是否受损；若用户负荷与对应配电变电站断开连接，和/或对应配电变电站受损本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自然灾害下配电网停电概率预测方法，其特征在于，包括：获取待测区域的配电网数据，所述配电网数据包括所述待测区域的各用户电表及各配电变电站的位置信息；根据所述配电网数据，采用模糊C均值聚类算法对所述各用户电表进行聚类，得到各所述用户电表与各所述配电变电站之间的隶属关系信息；以各所述用户电表及各所述配电变电站作为节点，根据所述隶属关系信息构建对应的电网拓扑模型；确定所述电网拓扑模型中的重要节点，根据所述重要节点建立相应的配电网规划模型；获取所述待测区域的脆弱性曲线，基于所述脆弱性曲线对所述配电网规划模型进行停电模拟，输出各自然灾害场景下每个用户电表对应的用户负荷的停电概率。2.根据权利要求1所述的自然灾害下配电网停电概率预测方法，其特征在于，所述采用模糊C均值聚类算法对所述各用户电表进行聚类，包括：用0～1之间的随机数初始化隶属度矩阵，以各所述配电变电站作为聚类中心，所述隶属度矩阵用于确定每个用户电表隶属于各聚类中心的程度，其中0表示完全不隶属，1表示完全隶属，隶属度矩阵中一个用户电表隶属于各聚类中心的隶属度的总和为1；以用户电表到聚类中心的距离作为相似性度量，设置相应的聚类损失函数，构建在满足归一化要求的条件下使所述聚类损失函数最小的目标函数，并对所述目标函数进行拉格朗日变换，得到带条件极值的价值函数；将待分类的用户电表代入所述价值函数，计算出当前的聚类中心和隶属度矩阵；若当前目标函数的值大于预设的迭代停止阈值，将当前的聚类中心和隶属度矩阵代入所述价值函数进行重新计算；否则停止计算，输出聚类结果。3.根据权利要求1所述的自然灾害下配电网停电概率预测方法，其特征在于，所述确定所述电网拓扑模型中的重要节点，包括：采用PageRank算法计算所述电网拓扑模型中各节点的PR值，根据所述PR值筛选出重要节点。4.根据权利要求3所述的自然灾害下配电网停电概率预测方法，其特征在于，所述采用PageRank算法计算所述电网拓扑模型中各节点的PR值，包括：根据所述电网拓扑模型的支路连接关系建立电网拓扑邻接矩阵，并进行潮流计算，根据计算得到的潮流流向结果建立电网有向拓扑模型；根据负荷重要性、负荷容量及发电机出力计算各节点的初始PR值；根据所述电网有向拓扑模型确定各节点的入度节点集和出度节点集，计算各节点的考虑入度节点的影响系数、考虑出度节点的影响系数及节点间传输功率影响系数：虑入度节点的影响系数、考虑出度节点的影响系数及节点间传输功率影响系数：
式中，v
i
为节点v的第i个入度节点，ω1(v
i
→
v)表示节点v
i
的考虑入度节点的影响系数，为节点v
i
的初始PR值，δ
in
(v)为节点v的入度节点数量，ω2(v
i
→
v)表示节点v
i
的考虑出度节点的影响系数，为节点v
i
的第j个出度节点的初始PR值，δ
out
(v
i
)为节点v
i
的出度节点数量，ω3(v
i
→
v)为节点v
i
与v之间的传输功率影响系数，PL(v
i
→
v)为节点v
i
传输给节点v的功率值，为节点v
i
的第j个出度节点与v之间的传输功率影响系数；按照下式迭代计算各节点的PR值：式中，PR
v
表示节点v的PR值，q为阻尼指数，N为电网有向拓扑模型中的节点数量。5.根据权利要求4所述的自然灾害下配电网停电概率预测方法，其特征在于，所述根据负荷重要性、负荷容量及发电机出力计算各节点的初始PR值，包括：根据负荷重要性和负荷容量计算节点的基于负荷特性的PR值：式中，PR
La
为节点a的基于负荷特性的PR值，L
a
为节点a的负荷量，L
min
为各节点的负荷的最小值，L
max
为各节点的负荷的最大值，L
T
为预置的一级负荷的负荷量，k1、k2皆为预置的权重系数，满足k1+k2＝1；根据发电机出力计算节点的基于发电特性的PR值：式中，PR
Ga
为节点a的基于发电特性的PR值，G
a
为节点a的发电机出力大小，G
max
为各节点的发电机出力大小的最大值，G
min
为各节点的发电机出力大小的最小值；根据所述基于负荷特性的PR值及所述基于发电特性的PR值，计算节点的初始PR值：式中，皆为预置的权重系数，满足6.根据权利要求1所述的自然灾害下配电网停电概率预测方法，其特征在于，所述基于所述脆弱性曲线对所述配电网规划模型进行停电模拟，包括：对所述配电网规划模型进行待测自然灾害条件下的停电模拟，重复多次以使每个用户负荷的停电概率收敛于所述脆弱性曲线；在停电模拟过程中，通过切除易受灾害影响的基础设施来改变配电网规划模型的拓扑结构；
在每次所述拓扑结构被改变时，检测各用户负荷是否与对应配电变电站断开连接，或者对应配电变电站是否受损；若用户负荷与对应配电变电站断开连接，和/或对应配电变电站受损，判定用户负荷在待测自然灾害条件下发生停电；根据得到的停电检测结果计算每个用户负荷的停电概率。7.一种自然灾害下配电网停电概率预测系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待测区域的配电网数据，所述配电网数据包括所述待测区域的各用户电表及各配电变电站的位置信息；聚类模块，用于根据所述配电网数据，采用模糊C均值聚类算法对所述各用户电表进行聚类，得到各所述用户电表与各所述配...

【专利技术属性】
技术研发人员：李蓓，梁国坚，林文浩，陈旗展，姜绍艳，魏嘉玮，于恒友，刘均乐，马跃，梁明光，刘挺樟，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司中山供电局，
类型：发明
国别省市：