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考虑多重不确定性及相关性的配电网可靠性评估方法研究

徐双蝶  
【摘要】:随着智能配电网的快速发展和国家对新能源的大力扶持,风力发电和光伏发电等分布式电源、电动汽车等新型用电负荷快速增长。这些新型电源出力及负荷的变化因受到自然资源条件、用户行为模式、外部环境、地理位置等因素影响而具有较强的随机性和相关性,大规模接入配电网后,会产生大量不确定性及相关性因素,影响配电网安全可靠运行,若不加以考虑,则可能导致对配电网运行状态和可靠性的评估出现偏差。另一方面,分布式电源及配电线路等电气设备的故障会直接破坏系统供电平衡,对供电可靠性造成严重影响,而电气设备的可靠性参数和运行状态由于受到外部运行环境、设备损耗情况等因素的影响,也存在一定的不确定性与相关性。因此,有必要研究计及多重不确定性及相关性的配电网可靠性评估方法。本文综合考虑了配电网中存在的多重不确定性及相关性因素,对其进行分析和建模。针对随机变量相关系数的不确定性,构建变量的三角模糊相关系数矩阵;根据电气设备可靠性参数因受系统运行状态影响而产生的不确定性,提出配电线路故障概率-线路潮流条件相依模型;基于分布式电源故障的相关性,建立机组运行状态边缘离散Copula模型。这些模型将被应用于配电网可靠性评估中。潮流分析计算是配电网可靠性评估中的一个重要环节。针对不确定性变量间的模糊相关性,本文提出一种基于改进三点估计法的配电网模糊概率潮流计算方法,该方法直接对模糊变量进行解析运算,通过模糊化Nataf变换生成具有模糊相关性的变量样本,求取输出变量各阶模糊原点矩,并采用改进的Cornish-Fisher级数拟合得到系统潮流变量的模糊概率分布及其隶属度函数的解析表达。传统的电力系统可靠性评估方法难以处理电气设备运行状态等离散变量的相关性以及设备可靠性参数的不确定性。针对分布式电源故障相关性及线路故障概率随潮流实时变化的特性,本文提出一种基于改进马尔可夫链蒙特卡罗模拟法的配电网可靠性评估方法,该方法根据变量的全条件概率分布,通过分块Gibbs采样法对分布式电源和配电线路运行状态进行采样,并应用模糊概率潮流算法进行系统供电状态判定,进而求取系统可靠性指标。以两个IEEE标准测试系统和我国华东某地区实际配电系统为例,利用本文提出的方法对算例系统进行模糊概率潮流计算和可靠性评估,说明本文方法的有效性和实用性。在此基础上,分析说明本文所考虑的多重不确定性及相关性因素会对配电网运行及可靠性产生多尺度的影响。


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