针对极端气候气象的新型电力系统运行风险评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了针对极端气候气象的新型电力系统运行风险评估方法及系统，方法包括获取各极端天气场景集的电力系统运行状态样本以及正常天气下的电力系统运行状态样本；基于各极端天气场景出现的概率，利用各极端天气场景集的电力系统运行状态样本以及正常天气下的电力系统运行状态样本，推算电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及建立电力系统风险曲线；利用电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及电力系统风险曲线，对电力系统的运行可靠性以及风险进行评估。本发明专利技术对新型电力系统的可靠性计算较为精细，能够对新型电力系统运行风险进行有效分析评估，进而有利于避免新型电力系统在极端气候气象下受到较大的冲击。冲击。冲击。

【技术实现步骤摘要】
针对极端气候气象的新型电力系统运行风险评估方法及系统


[0001]本专利技术属于电力系统可靠性评估与运行风险分析
，具体涉及一种针对极端气候气象的新型电力系统运行风险评估方法及系统。

技术介绍

[0002]随着新型电力系统建设的不断推进，电力系统的安全稳定运行除面对传统的问题外，还需克服极端气候气象的恶劣影响。不同于传统电力系统，新型电力系统可再生能源渗透比高，具有高比例的风电、光伏装机容量，这些机组在台风、多日无风无光等恶劣气候气象下将持续低出力状态，使得电力系统受到较大的冲击，负荷保供任务艰巨。
[0003]电力系统可靠性评估及运行风险分析是衡量系统应对线路故障事件、新能源出力变化能力的有效方法，但是目前已知的评估方法存在明显的缺点。现有评估方法均基于特定的一种极端气象进行评估，无法考虑多种极端气象；同时，现有的评估方法仅仅考虑了元件故障率在极端气象下的变化，无法充分模拟极端气象下电力系统各环节的运行情况，对新型电力系统的可靠性计算较为粗略，因此现有的评估方法无法对新型电力系统运行风险进行有效分析评估，进而难以避免新型电力系统在台风、多日无风无光等极端气候气象下受到较大的冲击。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是提供针对极端气候气象的新型电力系统运行风险评估方法及系统，本专利技术还考虑了正常天气的因素，对新型电力系统的可靠性计算较为精细，能够对新型电力系统运行风险进行有效分析评估，进而有利于避免新型电力系统在如台风、多日无风无光等极端气候气象下受到较大的冲击。
[0005]本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，包括如下过程：
[0007]利用极端天气场景集，获取各极端天气场景集的电力系统运行状态样本；利用正常天气场景集，获取正常天气下的电力系统运行状态样本；其中，所述正常天气场景集中包含若干正常天气场景，每个正常天气场景包括该正常天气场景下电力系统的边界参数、该正常天气场景出现的概率以及该正常天气场景下的天气参数；每个极端天气场景集通过对应极端天气场景构成，每个极端天气场景包括该极端天气场景下电力系统的边界参数、该极端天气场景出现的概率以及该极端天气场景下的天气参数；
[0008]基于各极端天气场景出现的概率，利用所述各极端天气场景集的电力系统运行状态样本以及正常天气下的电力系统运行状态样本，推算电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及建立电力系统风险曲线；
[0009]利用所述电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及电力系统风险曲线，对电力系统的运行可靠性以及风险进行评估。
[0010]优选的，正常天气场景集以及极端天气场景集的构建过程包括：
[0011]基于已获取的气候数据统计，提取关键的天气参数，对关键的天气参数进行时序分析，建立时序数据序列，所述关键的天气参数包括风速、光照强度、降水、温度和雷暴；通过阈值法分析所述时序数据序列，将时序数据序列划分为若干正常气候区段和若干极端气候区段；
[0012]基于所述正常气候区段数据，利用最大似然估计法计算正常天气的天气参数概率分布；基于极端气候区段确定各类极端天气，基于电力系统所在区域极端天气相关的气象数据，建立各极端天气的气象数据集，其中，极端天气包括多日无风无光、雷暴、暴雨、台风和冰灾；利用最大似然估计计算各类极端天气的天气参数概率分布；
[0013]对正常天气的天气参数概率分布进行均匀抽样，得到若干正常天气场景，将若干正常天气场景构建为正常天气场景集；对各类极端天气的天气参数概率分布进行均匀抽样，得到多个极端天气场景，根据极端天气的类型分别构建各极端天气场景对应的极端天气场景集。
[0014]优选的，利用极端天气场景集，获取各极端天气场景集的电力系统运行状态样本的过程包括：
[0015]根据所有极端天气场景集并基于电力系统运行统计数据，计算各极端天气场景集下电力系统元件的故障率和修复率，其中电力系统元件的故障率为电力系统元件总时段中的总故障次数除以总时长，电力系统元件的修复率为电力系统元件平均修复时间的倒数；基于电力系统运行统计数据统计得出正常天气下电力系统元件的故障率和修复率；
[0016]基于所有极端天气场景集、各极端天气场景集下电力系统元件的故障率和修复率以及正常天气下电力系统元件的故障率和修复率，利用非序贯蒙特卡洛法模拟电力系统的运行，在每个极端天气场景集内进行抽样，得到各极端天气场景集的电力系统运行状态样本；
[0017]利用正常天气场景集，获取正常天气下的电力系统运行状态样本的过程包括：
[0018]在正常天气场景集内进行抽样，得到正常天气下的电力系统运行状态样本。
[0019]优选的，所述电力系统元件为电力系统的输电线路；
[0020]各极端天气场景集下输电线路的故障率的计算过程如下：
[0021]统计正常天气和所有极端天气下输电线路m的故障总天数d
tm
，统计输电线路m故障发生在某种极端天气条件下的天数d
sm
，则输电线路m的故障发生在某种极端天气下的比例F
m
如下：
[0022][0023]统计输电线路m的平均故障率λ
m
′
，再基于正常天气场景出现的概率，得到正常天气时输电线路m的期望持续运行天数N
m
以及某种极端天气时输电线路m的期望持续运行天数S
m
，则某种极端天气下输电线路m的故障率λ
m
如下：
[0024][0025]正常天气下输电线路的故障率和修复率的计算过程如下：
[0026]基于电力系统运行统计数据统计得出正常天气下输电线路的故障率和修复率，对于输电线路m，正常天气下输电线路m的修复率μ
m
如下：
[0027][0028]式中：MTTR
m
表示输电线路m的平均停运时间参数；
[0029]极端天气下输电线路m的修复率与正常天气下输电线路m的修复率相同。
[0030]优选的，基于各极端天气场景出现的概率，利用所述各极端天气场景集的电力系统运行状态样本以及正常天气下的电力系统运行状态样本，推算电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及建立电力系统风险曲线的过程包括：
[0031]基于各极端天气场景集的电力系统运行状态样本，建立各极端天气场景集最优交流潮流模型，通过各极端天气场景集最优交流潮流模型计算电力系统运行状态样本下的电网潮流分布和切负荷量，得到各极端天气场景集下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布；
[0032]基于正常天气下的电力系统运行状态样本，建立正常天气场景集最优交流潮流模型，通过正常天气场景集最优交流潮流模型计算电力系统运行状态样本下的电网潮流分布和切负荷量，得到正常天气下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布；
[0033]基于各极端天气场景集下使得切负荷最小的线路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，其特征在于，包括如下过程：利用极端天气场景集，获取各极端天气场景集的电力系统运行状态样本；利用正常天气场景集，获取正常天气下的电力系统运行状态样本；其中，所述正常天气场景集中包含若干正常天气场景，每个正常天气场景包括该正常天气场景下电力系统的边界参数、该正常天气场景出现的概率以及该正常天气场景下的天气参数；每个极端天气场景集通过对应极端天气场景构成，每个极端天气场景包括该极端天气场景下电力系统的边界参数、该极端天气场景出现的概率以及该极端天气场景下的天气参数；基于各极端天气场景出现的概率，利用所述各极端天气场景集的电力系统运行状态样本以及正常天气下的电力系统运行状态样本，推算电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及建立电力系统风险曲线；利用所述电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及电力系统风险曲线，对电力系统的运行可靠性以及风险进行评估。2.根据权利要求1所述的针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，其特征在于，正常天气场景集以及极端天气场景集的构建过程包括：基于已获取的气候数据统计，提取关键的天气参数，对关键的天气参数进行时序分析，建立时序数据序列，所述关键的天气参数包括风速、光照强度、降水、温度和雷暴；通过阈值法分析所述时序数据序列，将时序数据序列划分为若干正常气候区段和若干极端气候区段；基于所述正常气候区段数据，利用最大似然估计法计算正常天气的天气参数概率分布；基于极端气候区段确定各类极端天气，基于电力系统所在区域极端天气相关的气象数据，建立各极端天气的气象数据集，其中，极端天气包括多日无风无光、雷暴、暴雨、台风和冰灾；利用最大似然估计计算各类极端天气的天气参数概率分布；对正常天气的天气参数概率分布进行均匀抽样，得到若干正常天气场景，将若干正常天气场景构建为正常天气场景集；对各类极端天气的天气参数概率分布进行均匀抽样，得到多个极端天气场景，根据极端天气的类型分别构建各极端天气场景对应的极端天气场景集。3.根据权利要求1所述的针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，其特征在于，利用极端天气场景集，获取各极端天气场景集的电力系统运行状态样本的过程包括：根据所有极端天气场景集并基于电力系统运行统计数据，计算各极端天气场景集下电力系统元件的故障率和修复率，其中电力系统元件的故障率为电力系统元件总时段中的总故障次数除以总时长，电力系统元件的修复率为电力系统元件平均修复时间的倒数；基于电力系统运行统计数据统计得出正常天气下电力系统元件的故障率和修复率；基于所有极端天气场景集、各极端天气场景集下电力系统元件的故障率和修复率以及正常天气下电力系统元件的故障率和修复率，利用非序贯蒙特卡洛法模拟电力系统的运行，在每个极端天气场景集内进行抽样，得到各极端天气场景集的电力系统运行状态样本；利用正常天气场景集，获取正常天气下的电力系统运行状态样本的过程包括：在正常天气场景集内进行抽样，得到正常天气下的电力系统运行状态样本。4.根据权利要求3所述的针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，其特
征在于，所述电力系统元件为电力系统的输电线路；各极端天气场景集下输电线路的故障率的计算过程如下：统计正常天气和所有极端天气下输电线路m的故障总天数d
tm
，统计输电线路m故障发生在某种极端天气条件下的天数d
sm
，则输电线路m的故障发生在某种极端天气下的比例F
m
如下：统计输电线路m的平均故障率λ
m
′
，再基于正常天气场景出现的概率，得到正常天气时输电线路m的期望持续运行天数N
m
以及某种极端天气时输电线路m的期望持续运行天数S
m
，则某种极端天气下输电线路m的故障率λ
m
如下：正常天气下输电线路的故障率和修复率的计算过程如下：基于电力系统运行统计数据统计得出正常天气下输电线路的故障率和修复率，对于输电线路m，正常天气下输电线路m的修复率μ
m
如下：式中：MTTR
m
表示输电线路m的平均停运时间参数；极端天气下输电线路m的修复率与正常天气下输电线路m的修复率相同。5.根据权利要求1所述的针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，其特征在于，基于各极端天气场景出现的概率，利用所述各极端天气场景集的电力系统运行状态样本以及正常天气下的电力系统运行状态样本，推算电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标以及建立电力系统风险曲线的过程包括：基于各极端天气场景集的电力系统运行状态样本，建立各极端天气场景集最优交流潮流模型，通过各极端天气场景集最优交流潮流模型计算电力系统运行状态样本下的电网潮流分布和切负荷量，得到各极端天气场景集下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布；基于正常天气下的电力系统运行状态样本，建立正常天气场景集最优交流潮流模型，通过正常天气场景集最优交流潮流模型计算电力系统运行状态样本下的电网潮流分布和切负荷量，得到正常天气下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布；基于各极端天气场景集下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布，计算各极端天气场景集内的电力系统可靠性指标和风险指标；基于正常天气下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布，计算正常天气场景集内的电力系统可靠性指标和风险指标；基于各极端天气场景出现的概率、正常天气场景集内的电力系统可靠性指标和风险指标以及各极端天气场景集内的电力系统可靠性指标和风险指标，推算电力系统整体运行各风险指标及可靠性指标；根据各极端天气场景集下使得切负荷最小的线路潮流和节点电压分布，基于概率潮流思想，建立概率最优潮流分析方式下的电力系统风险曲线。
6.根据权利要求5所述的针对极端气候气象的新型电力系统运行风险分析方法，其特征在于，各极端天气场景集内的电力系统可靠性指标和风险指标与正常天气场景集内的电力系统可靠性指标和风险指标的计算方法相同；其中，采用失负荷概率LOLP、电力不足期望值EDNS和电量不足期望值EENS作为电力系统的可靠性指标，采用失负荷风险R
C
、电压越限风险R
V
和支路越限风险R
S
作为风险评估指标；所述失负荷概率LOLP的计算公式如下：式中：M是系统状态抽样总数；m(s)是抽样中系统状态s出现的次数；F为系统失效状态集；所述电力不...

【专利技术属性】
技术研发人员：张艳，王邦彦，王志维，王锡凡，顾盼，包津铭，周沫，高嘉文，韩震焘，
申请(专利权)人：西安交通大学国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：