交直流混合配电网安全风险评估方法

1.本发明属于电力系统技术领域。


背景技术：

2.近年来，随着新能源和电动汽车(electric vehicles，ev)接入容量的迅速增加，传统配电网的结构、潮流和运行模式已经发生了巨大的变化。一方面，分布式电源(distributed generation，dg)出力的随机性和不确定性，会造成线路过载、电能质量降低和系统损耗增加等负面影响。另一方面，ev的随机充电行为将对电力系统的安全和经济稳定运行带来新的风险挑战，因此dg和ev接入电网后的运行风险是电力系统亟待解决的问题。
3.针对dg和ev同时接入配电网的风险评估，传统的风险评估分析方法主要沿袭了可靠性评估方法，通常可分为解析法和模拟法。但它们在确定指标权重大多依赖专家评价或者为半定量分析易受到主观因素影响，风险指标的真实大小考虑往往不够完备。其中，运用降维客观权重评估方法，有效降低了评价指标之间相关性影响及数据维数，因此所得评价更为可信，不仅避免了主观赋权的弊端，而且能充分地反映风险指标所蕴含的信息价值。
4.另一方面，在这样新能源的大量接入、ev的蓬勃发展以及电力市场的改革的大环境下，配电网中的不确定性因素不断增加。这些不确定性本身已经会对配电网运行造成不利影响此外，当配电网系统中接入的这类含源负荷点的数量与容量到达一定规模时，可能会导致整个配电网系统发生全新变化。传统的单电源辐射式的网络演变为一个多电源联合供电的双向潮流网络，将给配电网的运行、控制带来一定风险。


技术实现要素：

5.本发明的目的是在同时考虑安全和经济等因素的情况下，有效降低交直流混合配电网运行风险，考虑新能源和需求响应负荷接入的交直流混合配电网安全风险评估方法。
6.本发明步骤是：s1、构建风光出力和ev时序概率分布模型，并用日行驶里程数代替了主观设定的多种类型 ev的起始荷电状态；影响不同ev充电负荷的因素可以总体归纳为电动汽车时间特性、空间特性和电池特性三个方面1)时间特性方面：设定每辆ev每天只进行一次充放电行为，则ev接入电网的时间fs(x)与 ev离开电网的时间f
x
(x)服从正态分布
其中μ
x
、μs与σ
x
、σs分别为早高峰与晚高峰正态分布函数的期望值和标准差；2)空间特性方面：道路交叉节点用整数序列1，2，
…
，m表示，其中m为节点数，从节点i 向节点j方向行驶的道路用有向边(i，j)表示，不同车型的车主会对应不同的出行目的，将城市区域分为四种，分别为住宅区、工作区、商业区及综合区，已知道路首末节点的全球定位系统定位经纬度坐标，由式(7)计算2个节点间的直线距离温度.d.的变化除了会对电池的损耗造成影响之外，还会影响ev的空调率d
on
；将城市道路分为四个等级，分别为快速路、主干路、次干路以及支路，每种等级的道路在不同的交通路况下具有不同的车速v，其所对应的能耗如下所示：对应于不同的温度时，空调开启率d
on
表示为：d
on
＝q1d3+q2d2+q3d+b1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)其中，q1、q2、q3及b1为拟合参数；开启空调时的单位距离能耗与空调关闭时的单位距离能耗比d
rate
表示为：d
rate
＝q4(d+b2)2+b3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)其中q4、b2及b3为拟合参数，综上得，ev的单位距离能耗表示为：g为所有道路的集合，最短路径l表示为：3)电池特性方面：充电地点选择在单位停车场和晚上在居民区停车场，若在单位停车场充电，充电时长往往不超过3h，若在居民区停车场充电，充电时长则可延续到整晚，故选择常规充电模式，其选择何种充电方式主要受到时间以及地点的影响，公交车的运营时间、路线相对集中，可进行集中充电，在白天运营高峰期不安排充电，在中午换班午餐时段进行快速充电，在晚上下班后进行常规充电，由于出租车的休息时间有限，时间敏感性很高，但又需要及时补充电量，因此电动出租车选择快速充电模式，公务车主要用作政府机关的日常公务出行，不考虑长途出行，其行驶特性和私家车相似；s2、基于复杂网络理论，提出电压越限风险和支路功率过载运行风险等时序安全
指标，并根据配电网的经济运行建立了经济风险和电网高效性风险指标
①
短期安全风险指标：结合网络结构脆弱性和风险理论的电网短期安全风险评估模型，节点重要度综合考虑了节点度数、介数和节点所接常规负荷的比重，支路重要度以线路度数和介数进行衡量：ρ
v,i
＝α1d
v,j
+α2b
v,j
+α3n
pj
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)ρ
l,l
＝β1d
l,k
+β2b
l,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)其中，ρ
v,i
、ρ
l,l
分别为节点i的节点重要度、线路l的支路重要度；d
v,j
、b
v,j
分别为节点度数、介数；n
pj
为节点注入功率；d
l,j
和b
l,j
分别为线路度数、介数；α1、α2、α3分别为节点度数、节点介数、节点注入功率的权重系数，且有α1+α2+α3＝1；β1、β2分别为线路度数、线路介数的权重系数，且有β1+β2＝1；节点电压越限运行风险指标为：节点电压越限运行风险指标为：其中，r
v,i
(t)为t时刻节点i的电压越限运行风险指标值；n
v,i
(t)为t时刻节点i的电压状态数； p(s
v,j
)为第j个电压状态的概率；s
v,j
(t)为t时刻节点i第j个电压状态的电压损失严重度；v 及v
max
、v
min
分别为电压合格范围及其上下限的标幺值；线路功率越限风险指标为：线路功率越限风险指标为：其中，r
l,l
(t)为t时刻线路l的功率越限风险指标值；n
l,l
(t)为t时刻线路l的潮流状态数；p(s
l,k
) 为第k个潮流状态的概率；p(s
l,k
)为t时刻线路l第k个潮流状态的电压损失严重度；l
l
为线路l的实际有功与额定有功的比值；r
sri
表征系统运行短期综合安全风险系数，表征配电网系统节点电压越限及其分布不确定性引起的电压风险，表征配电网系统支路功率越限及其分布不确定性引起的潮流风险，则有：其中，γ1、γ2为安全风险权重系数，且有γ1+γ2＝1；
②
经济风险指标：dg和ev充电负荷接入配电网的经济风险指标eri由线损风险ellr和经营损益风险eplr两部分组成c
eri
(t)＝c
ellr
(t)-c
eplr
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)c
ellr
(t)＝c
price
(t)p
loss
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)
其中，c
eri
(t)为t时刻配电网的eri值；c
ellr
(t)、c
eplr
(t)分别为t时刻配电网的ellr、eplr 指标值；c
price
(t)为t时刻配电网的电价；p
loss
(t)为t时刻配电网的网损功率；c
env
(t)为t时刻配电网所得政府给予的补贴收益；分别为t时刻第i
′
台dg的运营维护成本、售电收益；n为dg的数量；为t时刻第i
′
台dg单位功率的时变电价；为t时刻第i
′
台dg的有功输出功率；n为dg的种类数量；μi′
为第i
′
台dg单位功率的维护成本；为t时刻节点m第i'种dg的有功输出功率；p
wdg
(t)、p
wodg
(t)分别为t时刻dg接入前、后配电网从大电网获取的功率；mj为配电网单位发电功率的第j类污染气体排放系数；cj为第j类污染气体的治理费用；m
′
为污染气体的类别数。s1、构建风光出力和ev时序概率分布模型，并用日行驶里程数代替了主观设定的多种类型ev的起始荷电状态；影响不同ev充电负荷的因素可以总体归纳为电动汽车时间特性、空间特性和电池特性三个方面1)时间特性方面：设定每辆ev每天只进行一次充放电行为，则ev接入电网的时间fs(x)与 ev离开电网的时间f
x
(x)服从正态分布(x)服从正态分布其中μ
x
、μs与σ
x
、σs分别为早高峰与晚高峰正态分布函数的期望值和标准差；2)空间特性方面：道路交叉节点用整数序列1，2，
…
，m表示，其中m为节点数，从节点i 向节点j方向行驶的道路用有向边(i，j)表示，不同车型的车主会对应不同的出行目的，将城市区域分为四种，分别为住宅区、工作区、商业区及综合区，已知道路首末节点的全球定位系统定位经纬度坐标，由式(7)计算2个节点间的直线距离
温度.d.的变化除了会对电池的损耗造成影响之外，还会影响ev的空调率d
on
；将城市道路分为四个等级，分别为快速路、主干路、次干路以及支路，每种等级的道路在不同的交通路况下具有不同的车速v，其所对应的能耗如下所示：对应于不同的温度时，空调开启率d
on
表示为：d
on
＝q1d3+q2d2+q3d+b1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)其中，q1、q2、q3及b1为拟合参数；开启空调时的单位距离能耗与空调关闭时的单位距离能耗比d
rate
表示为：d
rate
＝q4(d+b2)2+b3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)其中q4、b2及b3为拟合参数，综上得，ev的单位距离能耗表示为：g为所有道路的集合，最短路径l表示为：3)电池特性方面：充电地点选择在单位停车场和晚上在居民区停车场，若在单位停车场充电，充电时长往往不超过3h，若在居民区停车场充电，充电时长则可延续到整晚，故选择常规充电模式，其选择何种充电方式主要受到时间以及地点的影响，公交车的运营时间、路线相对集中，可进行集中充电，在白天运营高峰期不安排充电，在中午换班午餐时段进行快速充电，在晚上下班后进行常规充电，由于出租车的休息时间有限，时间敏感性很高，但又需要及时补充电量，因此电动出租车选择快速充电模式，公务车主要用作政府机关的日常公务出行，不考虑长途出行，其行驶特性和私家车相似；s2、基于复杂网络理论，提出电压越限风险和支路功率过载运行风险等时序安全指标，并根据配电网的经济运行建立了经济风险和电网高效性风险指标
①
短期安全风险指标：结合网络结构脆弱性和风险理论的电网短期安全风险评估模型，节点重要度综合考虑了节点度数、介数和节点所接常规负荷的比重，支路重要度以线路度数和介数进行衡量：ρ
v,i
＝α1d
v,j
+α2b
v,j
+α3n
pj
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)ρ
l,l
＝β1d
l,k
+β2b
l,k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)其中，ρ
v,i
、ρ
l,l
分别为节点i的节点重要度、线路l的支路重要度；d
v,j
、b
v,j
分别为节点度数、介数；n
pj
为节点注入功率；d
l,j
和b
l,j
分别为线路度数、介数；α1、α2、α3分别为节点度数、节点介数、节点注入功率的权重系数，且有α1+α2+α3＝1；β1、β2分别为线路度数、线路介数的权重系数，且有β1+β2＝1；节点电压越限运行风险指标为：
其中，r
v,i
(t)为t时刻节点i的电压越限运行风险指标值；n
v,i
(t)为t时刻节点i的电压状态数； p(s
v,j
)为第j个电压状态的概率；s
v,j
(t)为t时刻节点i第j个电压状态的电压损失严重度；v 及v
max
、v
min
分别为电压合格范围及其上下限的标幺值；线路功率越限风险指标为：线路功率越限风险指标为：其中，r
l,l
(t)为t时刻线路l的功率越限风险指标值；n
l,l
(t)为t时刻线路l的潮流状态数；p(s
l,k
) 为第k个潮流状态的概率；p(s
l,k
)为t时刻线路l第k个潮流状态的电压损失严重度；l
l
为线路l的实际有功与额定有功的比值；r
sri
表征系统运行短期综合安全风险系数，表征配电网系统节点电压越限及其分布不确定性引起的电压风险，表征配电网系统支路功率越限及其分布不确定性引起的潮流风险，则有：其中，γ1、γ2为安全风险权重系数，且有γ1+γ2＝1；
②
经济风险指标：dg和ev充电负荷接入配电网的经济风险指标eri由线损风险ellr和经营损益风险eplr两部分组成c
eri
(t)＝c
ellr
(t)-c
eplr
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)c
ellr
(t)＝c
price
(t)p
loss
(t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)(21)(21)(21)其中，c
eri
(t)为t时刻配电网的eri值；c
ellr
(t)、c
eplr
(t)分别为t时刻配电网的ellr、eplr 指标值；c
price
(t)为t时刻配电网的电价；p
loss
(t)为t时刻配电网的网损功率；cenv
(t)为t时刻配电网所得政府给予的补贴收益；分别为t时刻第i
′
台dg的运营维护成本、售电收益；n为dg的数量；为t时刻第i
′
台dg单位功率的时变电价；为t时刻第i
′
台dg的有功输出功率；n为dg的种类数量；μi′
为第i
′
台dg单位功率的维护成本；为t时刻节点m第i'种dg的有功输出功率；p
wdg
(t)、p
wodg
(t)分别为t时刻dg接入前、后配电网从大电网获取的功率；mj为配电网单位发电功率的第j类污染气体排放系数；cj为第j类污染气体的治理费用；m
′
为污染气体的类别数。
7.本发明有效的分配，配电网既安全又经济，在同时考虑安全和经济等因素的情况下，有效降低了配电网运行风险，对规划某区域内的ev容量有积极的指导意义。
附图说明
8.图1是改进ieee33节点系统图；图2是光伏功率分布参数α与β和风速分布参数cw与kw图；图3是风-光各时段出力图；图4是ev类型的充电功率期望值图；图5是确定性评估和所提短期安全风险指标结果图；图6是交流配电网节点电压越限运行风险图；图7是交流配电网支路潮流越限运行风险图；图8是交流配电网支路潮流越限风险分布图；图9是直流配电网支路潮流越限运行风险图；图10是直流配电网支路潮流越限风险时间分布图；图11是交流配电网的eri结果图；图12是直流配电网的eri结果图。
具体实施方式
9.本发明在同时考虑安全和经济等因素的情况下，有效降低了配电网运行风险，对规划某区域内的ev容量有积极的指导意义。首先，构建风光出力和ev时序概率分布模型，并用日行驶里程数代替了主观设定的多种类型ev的起始荷电状态；其次，基于复杂网络理论，提出电压越限风险和支路功率过载运行风险等时序安全指标，并根据配电网的经济运行建立了经济风险和电网高效性风险指标。
10.本发明构建的风光出力和ev时序概率分布模型是：
①
风电模型：风电出力主要由风速大小决定，其中风速的统计特性服从双参数weibull分布。因此，风机有功出力pw的分布函数表达式为：
其中，pr为风机的额定输出功率；v为风速；v
co
、v
ci
、v
cr
分别为切出、切入、额定风速；kw、 cw分别为尺度、形状参数。
11.②
光伏发电模型：太阳光照强度因所处地理环境和位置的不同而不同，可基于大量测量数据，用beta分布表示一天内的太阳光照强度分布，则光伏发电有功出力的概率密度函数为：度函数为：其中，γ(
·
)为gamma函数；α、β为表征beta分布函数形状的2个参数；p
solar
、p
solar,max
分别为光伏阵列的实际出力、最大出力；r为太阳辐射度；η、a分别为电能转换效率、光伏阵列的总面积。
12.③
常规负荷模型：任一时刻的常规负荷均采用正态分布反映其随机性和不确定性，常规负荷有功功率p
ld
和有功功率q
ld
的概率密度函数为：其中，μ
lp,t
、μ
lq,t
分别为t时刻常规负荷有功功率、无功功率的期望值；λ
lp,t
、λ
lq,t
分别为t 时刻常规负荷有功功率、无功功率的变异系数。
13.④
电动汽车时空特性及充电模式模型：考虑的电动汽车包括私家车、公务车、出租车和公交车四种类型。影响不同ev充电负荷的因素可以总体归纳为电动汽车时间特性、空间特性和电池特性3个方面。
14.1)时间特性方面：ev在充电时间上具有很强的随机性，很难对单个ev的出行时间进行研究，但是ev集群出行时间特性符合正态分布，设定每辆ev每天只进行一次充放电行为，则ev接入电网的时间fs(x)与ev离开电网的时间f
x
(x)服从正态分布。(x)服从正态分布。其中μ
x
、μs与σ
x
、σs分别为早高峰与晚高峰正态分布函数的期望值和标准差，μs＝
17.5，σs＝3.3，μ
x
＝10，σ
x
＝3.1。
15.在有序充放电策略模型中考虑了车主出行的时间成本，该成本主要受到车主对时间敏感程度的影响，不同的电动汽车车型会对应不同的时间敏感系数，四种车型的时间敏感系数由表1所示。
16.表1
17.由于出租车的休息时间十分有限，且在充电桩的选择上基本遵从就近原则，所以出租车的时间敏感性均为0.4。公交车的充电时间会受到排班的影响，通常在夜间和休息时间进行集中充电，所以公交车的时间敏感性均为0.2。私家车和公用车的时间敏感性会受实际情况影响，随机性较强，其分布为表1所示。
18.2)空间特性方面：交通路网可以抽象成由线段和点所构成的网络图，采用图论方法对交通路网进行建模。道路交叉节点用整数序列1，2，
…
，m(m为节点数)表示，从节点i 向节点j方向行驶的道路用有向边(i，j)表示。不同车型的车主会对应不同的出行目的，将城市区域分为4种，分别为住宅区、工作区、商业区及综合区，则每种车型对应的出行目的如表2所示。
19.表2
20.已知道路首末节点的全球定位系统(gps)定位经纬度坐标，可由式(7)计算2个节点间的直线距离，考虑实际道路有一定曲折和坡度，仿真时乘以曲折系数1.15。
21.道路状况与天气温度是决定单位能耗的两个关键因素，ev在不同路况的道路上行驶时会对应不同的单位距离能耗量，温度d的变化除了会对电池的损耗造成影响之外，还会影响ev的空调率d
on
。
22.将城市道路分为4个等级，分别为快速路、主干路、次干路以及支路，每种等级的道路在不同的交通路况下具有不同的车速v，其所对应的能耗如下所示：
23.对应于不同的温度时，空调开启率d
on
可以表示为：d
on
＝q1d3+q2d2+q3d+b1ꢀꢀꢀ
(9)其中，q1、q2、q3及b1为拟合参数。
24.开启空调时的单位距离能耗与空调关闭时的单位距离能耗比d
rate
可表示为：d
rate
＝q4(d+b2)2+b3ꢀꢀꢀ
(10)其中q4、b2及b3为拟合参数。
25.综上可得，ev的单位距离能耗可表示为：
26.采用dijkstra算法求解起始点至终点的最短路径，g为所有道路的集合，最短路径 l可表示为：
27.3)电池特性方面：由于私家车的出行特性，其充电地点可以选择在单位停车场和晚上在居民区停车场，若在单位停车场充电，充电时长往往不超过3h，因此选择快速充电模式，若在居民区停车场充电，充电时长则可延续到整晚，故选择常规充电模式，其选择何种充电方式主要受到时间以及地点的影响。公交车的运营时间、路线相对集中，可进行集中充电，在白天运营高峰期不安排充电，在中午换班午餐时段进行快速充电，在晚上下班后进行常规充电。由于出租车的休息时间有限，时间敏感性很高，但又需要及时补充电量，因此电动出租车选择快速充电模式。公务车主要用作政府机关的日常公务出行，不考虑长途出行，其行驶特性和私家车相似。不同车型对应的电池特性及充电方式如表3所示。
28.表3
29.本发明的短期安全风险指标和经济风险指标是：
①
短期安全风险指标：电网作为一个复杂系统，其节点并不是孤立的连接，而是一个互相制约和影响的
整体，其中各元件的脆弱性不仅与其在电网中的结构位置有关，还与其在电网运行时对其他元件节点的影响有关。因此，在评估dg和ev接入电网的风险时，需要综合考虑各方面因素的影响，所以本发明提出了结合网络结构脆弱性和风险理论的电网短期安全风险评估模型。节点重要度综合考虑了节点度数、介数和节点所接常规负荷的比重，支路重要度以线路度数和介数进行衡量，计算式分别为：ρ
v,i
＝α1d
v,j
+α2b
v,j
+α3n
pj
ꢀꢀꢀ
(13)ρ
l,l
＝β1d
l,k
+β2b
l,k
ꢀꢀꢀ
(14)其中，ρ
v,i
、ρ
l,l
分别为节点i的节点重要度、线路l的支路重要度；d
v,j
、b
v,j
分别为节点度数、介数；n
pj
为节点注入功率；d
l,j
和b
l,j
分别为线路度数、介数；α1、α2、α3分别为节点度数、节点介数、节点注入功率的权重系数，且有α1+α2+α3＝1；β1、β2分别为线路度数、线路介数的权重系数，且有β1+β2＝1。本发明采用ahp法确定各权重系数的大小。
30.ev充电负荷会给电网带来短期安全风险，影响指标包括节点电压越限风险指标和线路功率越限风险指标，具体计算方法如下。
31.节点电压越限运行风险指标的计算式为：节点电压越限运行风险指标的计算式为：其中，r
v,i
(t)为t时刻节点i的电压越限运行风险指标值；n
v,i
(t)为t时刻节点i的电压状态数； p(s
v,j
)为第j个电压状态的概率；s
v,j
(t)为t时刻节点i第j个电压状态的电压损失严重度；v 及v
max
、v
min
分别为电压合格范围及其上下限的标幺值。
32.线路功率越限风险指标的计算式为：线路功率越限风险指标的计算式为：其中，r
l,l
(t)为t时刻线路l的功率越限风险指标值；n
l,l
(t)为t时刻线路l的潮流状态数；p(s
l,k
) 为第k个潮流状态的概率；p(s
l,k
)为t时刻线路l第k个潮流状态的电压损失严重度；l
l
为线路l的实际有功与额定有功的比值。
33.r
sri
表征系统运行短期综合安全风险系数，表征配电网系统节点电压越限及其分布不确定性引起的电压风险，表征配电网系统支路功率越限及其分布不确定性引起的潮流风险，则有：其中，γ1、γ2为安全风险权重系数，且有γ1+γ2＝1。
34.②
经济风险指标：
dg和ev充电负荷接入配电网的经济风险指标eri(economicriskindicator)由线损风险ellr(economicline-lossrisk)和经营损益风险eplr(economicoperationalprofitorlossrisk)两部分组成，计算式如下：c
eri
(t)＝c
ellr
(t)-c
eplr
(t)(20)c
ellr
(t)＝c
price
(t)p
loss
(t)(21)(21)(21)(21)其中，c
eri
(t)为t时刻配电网的eri值；c
ellr
(t)、c
eplr
(t)分别为t时刻配电网的ellr、eplr指标值；c
price
(t)为t时刻配电网的电价；p
loss
(t)为t时刻配电网的网损功率；c
env
(t)为t时刻配电网所得政府给予的补贴收益；分别为t时刻第i
′
台dg的运营维护成本、售电收益；n为dg的数量；为t时刻第i
′
台dg单位功率的时变电价；为t时刻第i
′
台dg的有功输出功率；n为dg的种类数量；μi′
为第i
′
台dg单位功率的维护成本；为t时刻节点m第i'种dg的有功输出功率；p
wdg
(t)、p
wodg
(t)分别为t时刻dg接入前、后配电网从大电网获取的功率；mj为配电网单位发电功率的第j类污染气体排放系数；cj为第j类污染气体的治理费用；m
′
为污染气体的类别数。
35.将ieee33节点修改成交直流混合配电网，拓扑结构见图1，用于验证风险评估体系效果。该交流系统为10kv网络，基准电压为12.66kv，三相功率基准值为10mv
·
a，节点1为平衡节点，电压设为1.05p.u.。直流系统基准电压为10kv，基准容量为10mv
·
a。将风电等效接入交流节点18，在交流节点27处等效接入13mw的ev充电负荷，将光伏等效接入直流节点10，常规负荷的期望峰值总和为3.715mw。ev的相关参数见表4—表7。dg的仿真参数和分布参数变化曲线分别见表8和图2，dg出力曲线见图3。负荷和电源的功率因数均为0.95。风力及光伏发电运行维护成本均为55元。mcs法的精度ke设为0.05％，为了使最大方差系数皆小于ke，仿真次数设为4000次。
36.表4
37.表5
38.表6
39.表7
40.表8
41.(1)ev充电负荷分析
基于mcs法得到4种ev类型的充电功率期望值，如图4所示。由图4可知，对于私家车而言，其在09:00—12:00、14:00—17:00时段采取较大恒流的快充模式充电，导致了双峰负荷状态；在00:00—07:00、19:00—24:00时段，虽然采用常规充电模式，但大量私家车接入也造成了负荷高峰，其中19:00—24:00时段的私家车充电负荷和常规负荷都达到了峰值，加剧了电网的运行风险，而在00:00—07:00时段，大部分私家车电池电量接近饱和，使得私家车充电负荷下降。对于公务车而言，其在19:00—24:00时段采取常规充电模式，形成了单峰负荷，这在一定程度上加剧了该时段的负荷总量。对于公交车而言，其在13:00—16:00时段采取快充模式充电，使得负荷达到了白天的峰值；在00:00—01:00、23:00—24:00时段采取常规充电模式使得夜间负荷攀升，给配电网运行风险带来冲击，但与其他类型ev充电负荷形成互补，这在一定程度上减小了负荷峰谷差。对于出租车而言，其在03:00—05:00时段采取较大恒流的快充模式，占据了ev充电负荷的主导地位；在12:00—14:00时段同样采取快充模式，加剧了白天充电负荷的峰值，但在一定程度上减小了负荷的波动性。综上可见，一天内充电负荷的波动很剧烈，因此分析电网运行风险很有必要。
42.(2)安全和经济风险指标分析为了研究短期安全风险指标的合理性和必要性，本发明首先比较确定性评估和本发明所提短期安全风险指标，即在交流节点27处等效接入13mw的ev充电负荷，在20:00—21:00时段对节点1—18的交流电压进行评估，结果如图5所示(图中交流电压为标幺值)。在进行确定性评估时，忽略了dg输出功率、ev充电功率和常规负荷的随机性。采用平均值等效接入节点功率计算交流节点电压。由图5左图可见，采取确定性评估时，节点9—18为电压超过 0.93p.u.的节点，换而言之，在确定性评估下只有10个节点出现电压越限；但从图5右图看出，根据本发明提出的风险指标，节点4—18均具有电压越限风险，即大多数节点均具有电压越限概率。可见，由于确定性评估忽略了“概率”和不确定性，评估结果不能反映实际运行状态。
43.由于在不同时序下dg和ev接入配电网的短期安全风险存在差异性，故在图5基础上考虑时序性得到各个时间的交流节点电压越限风险指标结果，如图6所示。从图6中可以看出，在空间维度上电压越限主要集中在节点5-18、25-33且呈现出逐步上升的趋势，这是由节点18、33处于配电网系统的末端且与dg或ev的电气距离较短所导致的。时序变化对节点5-18和节点25-33的电能质量也造成巨大影响，在时间维度上表明，交流配电网节点在 06：00-19：00时间段发生电压越限，这是因为此时ev充电负荷较小且dg输出功率过大；另外，大量出租车在01:00—05:00时段快充，导致节点出现一定的电压越限。直流配电网节点电压恒定，无节点电压越限情况，这说明直流配电网节点并不受时序变化影响，相对稳定。
44.图7-图10给出了交流、直流线路功率越限风险指标结果。由图7可知，在20:00 —21:00时段线路功率越限风险主要集中在交流配电网首端。从图8中可发现，在21:00这个时段，线路1-2的线路功率越限风险最大，此时段也是ev充电负荷和常规负荷叠加的峰值，导致线路功率越限风险最大。由图9和图10可以看出，在06：00-19：00时间段直流配电网发生支路潮流越限，且风险值较大于其他时段，是由于此时交流配电网的ev充电负荷较小， dg输出功率过大所导致。
45.经过时序经济风险评估，可得交流、直流配电网一天的eri结果如图11、图12所示。由图11可知，05:00、20:00—22:00时间段，ceri为正值，最大值出现在21:00—22:00 时段。
风险最大的时段为20:00—22:00，此时经济和安全的风险值均很高，这是因为常规负荷和ev充电负荷叠加达到负荷峰值。同时，配电网的运行状态可以分为以下2类：
①
06:00 —19:00、23:00-03:00时段，rsri的值大于0，而ceri的值小于0，表明运行状态是经济的但不安全，应采取措施降低rsri，例如降低dg的输出功率活增加ev站的充电功率；
②ꢀ
04:00-05:00、20:00-22:00时段，rsri和ceri的值都为正，表明此时由于负荷需求巨大以及dg出力波动，配电网的运行状态既不安全也不经济，应采取措施以提高实际配电网的运行质量。由图12中可以看出，直流配电网在各个时段的rsri的值几乎为0，而ceri的值小于0，此时配电网既安全又经济。