本发明专利技术公开一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法。先通过部署传感器网络实时收集数据并初步分析，监控配电系统状态。接着基于实时运行数据用多物理成像技术检测设备缺陷。然后集成相关数据并结合用户侧电力使用数据进行风险评估，包括数据清洗、时间同步、空间整合等操作，还建立三维可视化模型辅助评估。之后综合数据用风险矩阵工具排序和划分优先级，再建立状态空间模型模拟，分析不确定性因素对稳定性影响。最后用全局灵敏度分析评估因素影响程度，更新风险矩阵并制定风险管理策略，为保障配电系统稳定运行提供有效支持。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统，尤其涉及一种用于分析并网主体主动接入配电系统时面临的不确定因素的定量分析方法。
技术介绍
1、随着能源转型和分布式能源资源(der)的快速发展，越来越多的并网主体(如分布式发电、储能系统等)试图主动接入配电系统。然而，这一过程面临诸多挑战，其中不确定性因素是关键问题之一。这些不确定性因素包括但不限于可再生能源发电的间歇性(如太阳能、风能)、负荷需求的波动性、设备故障的随机性以及市场价格的不确定性等。它们给配电系统的规划、运行和控制带来了显著的影响，如电压波动、功率不平衡、可靠性降低等。因此，准确地定量分析这些不确定因素对于保障配电系统的稳定、高效运行至关重要。
技术实现思路
1、根据以上现有技术中的不足，本专利技术的目的在于：提供一种全面、系统且精确的方法，用于定量分析其中的不确定因素，从而为配电系统的稳定运行提供有力支持。
2、为了实现以上目的，本
技术实现思路
采用如下技术方案：
3、并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，包括以下步骤：
4、s1.实时数据收集与初步分析，部署传感器网络，通过通信网络实时传输数据至中央监控系统，实现对配电系统状态的实时监控；
5、s2.设备检测与缺陷识别，基于s1收集的实时运行数据，应用多物理成像技术对配电网设备进行检测，识别设备的物理缺陷和潜在的安全隐患；
6、s3.数据集成与风险评估，集成s1和s2的数据，并结合用户侧电力使用数据进行风险评估；
7、s4.综合数据分析与风险评级，综合s1到s3的数据，使用风险矩阵工具进行风险排序和优先级划分；
8、s5.状态空间模型建立与模拟，基于s1-s4的数据和分析结果，利用时间序列分析和状态空间模型，结合历史数据和当前监测数据，建立系统的数学描述，定量分析不确定性因素对配电系统稳定性的具体影响；
9、s6.全局灵敏度分析与风险管理制定，基于s5的状态空间模型，使用全局灵敏度分析方法评估不确定性因素的相对影响程度。
10、进一步地，所述s2中，应用多物理成像技术识别配电网设备的物理缺陷和潜在的安全隐患的步骤包括：
11、s21.基于s1的数据分析结果，确定需要进行多物理成像检测的电网设备，使用红外热像仪对设备进行全面扫描，基于扫描的结果分析热图像，识别异常热点或冷点；
12、s22.对s21中识别的异常热点或冷点的部件进行超声波扫描，监听反射信号，识别内部缺陷，结合成像结果和已知故障模式，识别设备缺陷；
13、进一步地，所述s3中，结合用户侧电力使用数据进行风险评估的具体方法包括：
14、s31.数据清洗与格式化，将s1收集的实时运行数据和s2中识别的物理缺陷数据进行整合，对整合后的数据进行清洗，去除无效或冗余信息，通过数据清洗与格式化将数据转换为统一的格式，以便于整合和分析；
15、s32.时间同步，将不同数据源的数据根据时间戳进行同步，确保数据在同一时间基准下，时间戳同步公式：
16、t′＝t+δt；
17、公式中，t′校正后的时间，t为原始时间，δt为时间偏移量；
18、s33.空间数据整合与提取，使用gis技术整合s32中同步数据的地理位置数据，提取s1的实时运行数据和s2的物理缺陷数据中的关键特征；
19、s34.数据融合，在数据库或数据仓库中融合实时运行参数、物理缺陷数据和用户侧电力使用数据，融合公式表示为：
20、z＝{z|z∈x∨z∈y}；
21、公式中，z为融合后的数据集，x实时运行数据集，y物理缺陷数据集；
22、s35.创建数据视图，设计数据视图，将融合后的数据以易于理解的方式展示；
23、s36.三维可视化模型建立，使用三维可视化软件建立电网模型，将数据映射到模型上，并设计用户交互界面；
24、s37.风险评估模型，定义风险评估目标，建立概率模型，生成随机数，模拟运行场景，计算风险值，并进行结果统计分析。
25、进一步地，所述s36中，三维可视化模型建立方法：
26、s361.使用三维可视化软件，将集成的数据以三维模型的形式展现，以便于分析和理解，三维可视化技术使得复杂的电网数据更加易于理解和分析；所述三维可视化软件为autodesk 3ds max或unity 3d，在软件中创建包括变电站、输电线路、用户负载的配电网的三维模型；
27、s362.数据映射与交互设计，将集成的数据映射到三维模型上，用颜色表示负载水平，用形状表示设备状态，随后设计用户交互界面，用户交互界面允许用户通过旋转、缩放、选择来探索电网模型；所述集成数据的映射包括颜色映射和设备状态形状映射：
28、颜色映射表示为：c＝f(l)；
29、设备状态形状映射表示为：sx＝g(d)；
30、c为颜色值，用于表示负载水平；l负载水平的实际数值；f为映射函数，将负载数值转换为颜色表示；
31、sx为形状参数，用于表示设备状态；d为设备状态的实际数据；g为映射函数，将设备状态数据转换为形状变化；
32、s363.动态模拟与风险可视化，利用时间序列数据动态展示电网的运行状态，将风险评估结果以可视化的方式展现，高风险区域用不同颜色或警示标志突出显示。
33、进一步地，所述s37中，结合用户侧的电力使用数据和三维可视化技术，对用户侧的安全风险进行评估的方法包括：
34、s371.定义风险评估目标，确定关键风险指标，和评估的具体方面，确定模拟的目的，风险评估目标可以为设备故障概率、负载波动或供电中断的影响；
35、s372.建立概率模型，为s331定义的每个不确定性因素建立概率分布模型，所述概率分布模型包括：
36、指数分布模型：
37、f(t)＝λe-λt；
38、公式中，λ为故障率，表示单位时间内设备故障的概率，其倒数表示设备平均故障间隔时间；t是事件之间的时间间隔，e为自然对数的底数；
39、正态分布模型：
40、
41、公式中，μ代表一个时间段内的平均用电量或负载水平；x为任意时刻的用电量；σ为标准差，表示负载波动的分散程度或不确定性，σ是衡量负载波动大小的尺度，σ越大，负载波动越大，数据点越分散，σ越小，负载波动越小，数据点越集中于均值；e为自然对数的底数；
42、威布尔分布模型：
43、
44、公式中，l表示从设备开始运行到发生故障的时间，或者说是设备的生存时间，l是一个随机变量，表示我们感兴趣的时间长度，直到某个特定的故障或失效事件发生；
45、δ为尺度参数，δ与设备的平均寿命有关，δ决定了分布的宽度，δ为当形状参数βt＝1时的中位寿命，即设备平均预期寿命；βt为形状参数，描它决定了故障时间分布的形状，反映了本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述S36中，三维可视化模型建立方法：
3.根据权利要求2所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述S37中，结合用户侧的电力使用数据和三维可视化技术，对用户侧的安全风险进行评估的方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述S4中，使用风险矩阵工具进行风险排序和优先级划分的方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述S5中所建立的数学描述为：
6.根据权利要求1所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述S6中，使用全局灵敏度分析方法评估不确定性因素的相对影响程度具体包括：
【技术特征摘要】
1.并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述s36中，三维可视化模型建立方法：
3.根据权利要求2所述的一种并网主体主动接入配电系统的不确定因素定量分析方法，其特征在于，所述s37中，结合用户侧的电力使用数据和三维可视化技术，对用户侧的安全风险进行评估的方法包括：
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘澍，柳毅，刘玮，郭瑛，
申请(专利权)人：国网青海省电力公司海南供电公司，
类型：发明
国别省市：
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