【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统调度控制，尤其涉及一种含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着可再生能源特别是风能和太阳能的快速发展，配电网在高比例分布式电源接入的背景下，面临前所未有的挑战。高比例新能源的接入不仅显著提高了电力系统的灵活性和可再生性，同时也对配电网的调度控制提出了更高的要求。有效的调度控制策略，对于确保电力供应的安全性、经济性和环保型具有重要意义。因此，建立一套科学、系统的运行场景稳定性评价方法，能够有效提升配电网的调控水平，促进能源结构的优化和可持续发展。
2、然而，当前的运行场景稳定性评价方法存在一定的局限性，现有的研究多集中于单一评估指标，如电压或潮流的越限情况，缺乏对多维度指标的综合考量。此外，许多方法在面对动态变化的电网环境时，缺乏足够的适应性与灵活性，导致评价结果的准确性和可靠性受到限制。这些局限性使得现有方法难以满足高比例分布式电源接入下复杂多变的电力市场需求，亟需进一步改进。
3、公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术的总体
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法、装置、设备及介质，从而有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，包括如下步骤：
4、基于所述评估指标和调度控制场景，基于ds证据融合理论将所述评估指标进行离散化，基于离散化后的所述评估指标建立含高比例分布式电源的配电网调度控制策略综合评估模型；
5、利用自适应人工蜂群算法确定语义映射关系，并输出映射结果。
6、进一步地，所述配电网分散资源包括新能源发电系统、可调负荷和储能装置。
7、进一步地，所述构建配电网分散资源的调度控制场景，包括：
8、新能源发电系统的调度控制场景序列：
9、
10、式中，ypv为新能源的调度控制场景序列；分别为各时间节点的新能源的调度控制场景序列量；
11、可调负荷的调度控制场景序列：
12、
13、式中，yload为可调负荷的调控量序列；分别为各时间节点的可调负荷调度控制场景序列量；
14、储能装置的调度控制场景序列：
15、
16、式中，yw为储能装置调度控制场景序列；分别为各时间节点的储能装置调度控制场景序列量。
17、进一步地，所述评估指标包括：
18、安全指标：
19、
20、式中，γl为含高比例分布式电源的配电网调度控制策略安全指标；pmax为含高比例分布式电源的配电网潮流限值；plmax为潮流实际最大值；v为含高比例分布式电源的配电网电压；vi,max为节点i的电压实际最大值；vi,min为节点i的电压实际最小值；g(·)配电网运行不确定性分布函数；γ2，γ2，γ3分别为权重系数；
21、经济指标：
22、γ2＝λ1c1+λ2c2+λ3c3+λ4c4；
23、式中，γ2为含高比例分布式电源的配电网调度控制策略经济指标；c1为配电网内新能源调度运行成本；c2为配电网内可调负荷调度运行成本；c3为配电网内储能调度运行成本；c4为配电网内传统机组调度运行成本；λ1，λ2，λ3，λ4分别为权重系数。
24、进一步地，所述ds证据融合理论，包括如下步骤：
25、将所述评估指标进行离散化处理；
26、计算各个离散化后的所述评估指标的欧式空间距离；
27、基于各个离散化后评估指标的欧式空间距离计算含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标相似度；
28、根据所述评估指标相似度计算含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标支撑系数，并计算评估指标权重。
29、进一步地，所述将所述评估指标进行离散化处理，包括：
30、xu＝{s1,s2,s3,s4}；
31、式中，xu离散化后评估指标集合；s1,s2,s3,s4分别为离散化后评估指标的模糊值，分别对应评价等级为优，良，中，差的模糊值。
32、进一步地，所述计算各个离散化后的所述评估指标的欧式空间距离，包括：
33、
34、式中，fds(·,·)为含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标模糊值之间的欧式空间距离计算函数，si为各个离散化后评估指标的模糊值。
35、进一步地，所述基于各个离散化后评估指标的欧式空间距离计算含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标相似度，包括：
36、
37、式中，为含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标模糊值之间的相似度计算函数。
38、进一步地，所述根据所述评估指标相似度计算含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标支撑系数，包括：
39、
40、式中，为对含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标i的支撑系数；n为评估指标数；
41、所述计算评估指标权重，包括：
42、
43、式中，ξi为权重计算函数。
44、进一步地，所述利用自适应人工蜂群算法确定语义映射关系，包括如下步骤：
45、建立所述评估指标值与离散化后评估指标模糊值之间的语义映射关系：
46、
47、式中，s为映射后的模糊值；η为含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性评估指标值；k1，k2，k3，k4分别为待整定的映射关系语义阈值；
48、利用自适应人工蜂群算法对对k1，k2，k3，k4进行优化整定。
49、进一步地，所述利用自适应人工蜂群算法对对k1，k2，k3，k4进行优化整定，包括如下步骤：
50、将k1，k2，k3，k4作为自适应人工蜂群算法的觅食空间向量参数；
51、设计自适应人工蜂群算法觅食适应度函数以评估当前k1，k2，k3，k4的效果，觅食适应度函数具体为：
52、fe＝eac-etr；
53、式中，fe为觅食适应度函数；eac，etr分别为含高比例分布式电源的配电网调度控制策略实际调控效果以及当前k1，k2，k3，k4取值时的调控评估结果；
54、探索k1，k2，k3，k4的邻域解，具体为：
55、
56、式中，fik+1，fik分别为觅食轮次k+1和k次时蜜蜂i的觅食位置；分别为觅食轮次k时蜜蜂j和觅食适应度最高位置的蜜蜂觅食位置，α为自适应系数；
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1.一种含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述配电网分散资源包括新能源发电系统、可调负荷和储能装置。
3.根据权利要求2所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述构建配电网分散资源的调度控制场景，包括：
4.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述评估指标包括安全指标和经济指标；
5.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述DS证据融合理论，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述将所述评估指标进行离散化处理，包括：
7.根据权利要求6所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述计算离散化后的各个评估指标之间的欧式空间距离，如下所示：
8.根据权利要求7所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述根据所述评估指标相似度计算含高比例分布式电源的配电网运行场景稳定性的评估指标支撑系数，如下所示：
10.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述利用自适应人工蜂群算法确定语义映射关系，包括如下步骤：
11.根据权利要求10所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述利用自适应人工蜂群算法对k1，k2，k3，k4进行优化整定，包括如下步骤：
12.一种含高比例分布式电源的配电网稳定性评价装置，其特征在于，使用如权利要求1至11中任一项所述的方法，所述装置包括：
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。
14.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述配电网分散资源包括新能源发电系统、可调负荷和储能装置。
3.根据权利要求2所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述构建配电网分散资源的调度控制场景，包括：
4.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述评估指标包括安全指标和经济指标；
5.根据权利要求1所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述ds证据融合理论，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述将所述评估指标进行离散化处理，包括：
7.根据权利要求6所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述计算离散化后的各个评估指标之间的欧式空间距离，如下所示：
8.根据权利要求7所述的含高比例分布式电源的配电网稳定性评价方法，其特征在于，所述基于离散化后各个评估指标之间的欧式空间距离计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙勇，庄舒仪，郭野，卜强生，荆江平，高磊，周福举，易文飞，吕朋蓬，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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