专利名称：：电网输电能力风险评估方法
技术领域：
：本发明涉及电力系统风险评估
技术领域：
，更具体地说，涉及一种电网输电能力风险评估方法。
背景技术：
：电力产品的特性，就是产-供-销同时完成。其中，"产"是指电源，就是平常说的发电厂；"销"是指用户，就是用电单位；"供"是指输电系统，就是平常见到的输电线路、变电站等输配电设备；"同时完成"则是指用电功率与发电功率时时相等，就是说用多少电发多少电，用电量决定发电量。近年来，随着国民经济的高速发展，电力生产技术也得到了更全面的发展，人民对电力的需求量也越来越大。但是由于历史等诸多方面的原因，我国存在输配电网"卡脖子"现象和"窝电"现象。所述"卡脖子"现象和"窝电"现象大致是一个意思，就是"供"的环节出了问题。假若有足够的发电容量但是送不出去，就造成了"窝电"，有用户需要电但是供电设备能力不足，得不到电，就是"卡脖子"。如此一来，电力供应紧张已成为我国经济运行中不容忽视的问题，是否能够提高输电线路的输电能力将会直接制约着是否能得到丰富的经济利益和社会利益。并且，电力负荷是电力系统的重要组成，对于电网的输电能力有着极大影响。但是，由于电力负荷的时变性和随机性而导致的负荷模型参数的不确定性，必然会对电网输电能力产生影响，有必要对这种影响进行量化研究。然而，量化、评价不确定性因素最好的方法就是风险评估。因此，将风险评估法引入到电网输电能力计算中来，通过风险分析的实践应用，也有利于确定输电线路经济合理的运行水平，指导电网实际运行。目前，国内外的技术中，还未出现对气温变化导致的负荷模型的参数不确定性给电网输电能力带来的风险进行综合评估研究的方法。
发明内容有鉴于此，本发明提供一种电网输电能力风险评估方法，以实现对气温变化导致的负荷模型的参数不确定性给电网输电能力带来风险的综合评估研究。所述电网输电能力风险评估方法，包括针对电网系统建立包含配电网络阻抗的负荷模型，计算得到所述负荷模型参数的变化范围；以所述负荷模型的典型负荷为模型向量基，将所述负荷模型的各种典型负荷组成比例与所述模型向量基相乘得到模型向量；根据所述模型向量计算得到所述负荷模型参数在不同温度下的模糊期望，将所述不同温度下的模糊期望与该温度出现的概率相乘并累加，得到温度模糊期望；将所述负荷模型参数的变化范围分为预设等份，分别计算所述负荷模型参数按预设等份变化时，所述电网系统的断面传输功率极限和发电机阻尼比；采用蒙特卡洛方法在所述负荷模型参数的变化范围内对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样，得到所述负荷模型风险评估参数；根据所述负荷模型风险评估参数计算电网断面输电能力的风险指标。优选地，计算得到所述负荷模型参数的变化范围前，还包括判断所述负荷模型参数的灵敏性，将所述负荷模型中各个参数按灵敏度进行排序。优选地，采用模型参数微增法判断所述负荷模型参数的灵敏性，包括分别选取所述负荷模型的每个参数，并使其按同样的参数变化率变化；在所述负荷模型的负荷点施加扰动，判断所述每个负荷模型参数变化时，所述负荷点响应特性的变化，若所述负荷点响应特性变化大，则所述负荷模型参数灵敏性高，反之，则所述负荷模型参数的灵敏性低。优选地，所述计算所述负荷模型参数的变化范围为计算灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围；将所述负荷模型参数的变化范围分为预设等份为将灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围分为预设等份，且分别计算所述灵敏度满足预设条件的负荷模型参数按预设等份变化时，所述电网系统的断面的传输功率极限和发电机阻尼比；对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样为在所述灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围内，对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样。优选地，该方法还包括分别改变所述负荷模型每个参数的大小，执行判断所述负荷点响应特性操作；判断所述负荷点响应特性是否失去平衡，若是，则此时所述负荷模型参数数值为其极限值，若否，重复执行上述步骤。优选地，采用三角形模糊数和/或梯形模糊数方法计算得到所述温度模糊期望。优选地，当采用三角形模糊数和梯形模糊数方法计算得到所述温度模糊期望，还包括取所述采用三角形模糊数和梯形模糊数计算得到的温度模糊期望的平均值。优选地，所述负荷模型风险评估参数包括电网系统失稳概率、为使电网系统稳定需减少的输送功率、电网系统稳定概率、可增加的输送功率、事件发生概率以及发电机阻尼比。优选地，所述负荷点响应特性包括所述负荷点的有功功率、无功功率以及电压变化的均方差值。从上述的技术方案可以看出，本发明采用建立电网的负荷模型，计算所述负荷模型每个参数的变化范围，同时，计算得到所述负荷模型的模型向量，然后，结合所述模型向量与负荷模型参数的变化范围计算所述负荷模型参数的温度模糊期望，最后，将所述温度模糊期望取为所述负荷模型的参考参数，最终计算得到电网断面输电能力的风险指标；其中，根据所述负荷模型参数的温度模糊期望判断所述电网输电能力，实现了对气温变化导致的负荷模型的参数不确定性给电网输电能力带来风险的综合评估研究。为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例公开的一种电网输电能力风险评估方法的流程图；图2为本发明实施例公开的计算满足负荷模型参数灵敏性的预设条件的参数的变化范围方法的流程图；图3为本发明实施例公开的一种包含配电网络阻抗的负荷模型的示意图。具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明实施例公开了一种电网输电能力风险评估方法，以实现对气温变化导致的负荷模型的参数不确定性给电网输电能力带来风险的综合评估研究。所述电网输电能力风险评估方法，如图1所示，包括步骤S101、针对电网系统建立包含配电网络阻抗的负荷模型，计算得到所述负荷模型参数的变化范围；—般情况下，所述负荷模型参数较多，并且，并不是所有的参数对所述电网系统的暂态稳定性具有灵敏性，所以在计算所述负荷模型参数的变化范围前，可以先判断所述负荷模型参数的灵敏性，将所述负荷模型中各个参数按灵敏度进行排序。具体的，采用模型参数微增法判断所述负荷模型参数的灵敏性，如图2所示，包括步骤Sll、分别选取所述负荷模型的每个参数，并使其按同样的参数变化率变化；S12、在所述负荷模型的负荷点施加扰动，判断所述每个负荷模型参数变化时，所述负荷点响应特性的变化，若所述负荷点响应特性变化大，则所述负荷模型参数灵敏性高，反之，则所述负荷模型参数的灵敏性低。施加的扰动可以是母线处的三相永久短路故障。所述负荷点响应特性包括所述负荷点的有功功率、无功功率以及电压变化的均方差值。可以按照上述的判定结果将所述负荷模型参数的按灵敏性高低进行排序，将处于序列中前五位的所述负荷模型参数定义为具有较高灵敏性的负荷模型参数了，此可以作为所述负荷模型参数灵敏性的预设条件。也可以判断所述负荷点的响应特性变化是否超过预设的数值，若超过，则判断此时的负荷模型的参数具有较高灵敏性，将此作为所述负荷模型参数灵敏性的预设条件。此时，只需要计算满足所述负荷模型参数灵敏性的预设条件的参数的变化范围。具体操作过程同样如图2所示，包括步骤S13、分别改变所述负荷模型每个参数的大小，执行步骤S12、判断所述负荷点响应特性操作；S14、判断所述负荷点响应特性是否失去平衡，若是，执行步骤S15、此时所述负荷模型参数数值为其极限值，若否，重复执行上述步骤。S102、以所述负荷模型的典型负荷为模型向量基，将所述负荷模型的各种典型负荷组成比例与所述模型向量基相乘得到模型向量；—般情况下，所述负荷模型的典型负荷主要包括典型工业负荷向量、典型农业负荷、典型商业负荷、典型居民负荷以及其它负荷。S103、根据所述模型向量计算得到所述负荷模型参数在不同温度下的模糊期望，将所述不同温度下的模糊期望与该温度出现的概率相乘并累加，得到温度模糊期望；具体的，可以只计算满足所述负荷模型参数灵敏性的预设条件的参数在不同温度下的模糊期望。可以采用三角形模糊数和/或梯形模糊数方法计算得到所述温度模糊期望。为了增强计算得到的温度模糊期望的准确性，采用三角形模糊数和梯形模糊数两种方法计算，分别得到采用上述两种方法计算的温度模糊期望，并且，取两者的平均值作为最终的温度模糊期望。S104、将所述负荷模型参数的变化范围分为预设等份，分别计算所述负荷模型参数按预设等份变化时，所述电网系统的断面传输功率极限和发电机阻尼比；同样，将灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围分为预设等份，当然，将灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围进行越多的划分，计算结果的精确度越强，但同时也会增加计算的复杂度。一般情况下，具体可以为将其进行十等分，即划分为十等份。S105、采用蒙特卡洛方法在所述负荷模型参数的变化范围内对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样，得到所述负荷模型风险评估参数；所述负荷模型风险评估参数包括电网系统失稳概率、为使电网系统稳定需减少的输送功率、电网系统稳定概率、可增加的输送功率、事件发生概率以及发电机阻尼比。S106、根据所述负荷模型风险评估参数计算电网断面输电能力的风险指标。所述电网断面输电能力的风险指标一般包括电网系统失稳损失风险、电网系统稳定收益风险和电网系统阻尼风险，其中，所述电网系统失稳损失风险和电网系统稳定收益风险组成了电网系统的总收益风险。以下，具体通过一个某省电网以下(简称为H电网)，2010年度夏季大负荷方式下所有220kV变电站负荷为例，具体进行说明。上述实施例公开的步骤可以分为四步，其中，步骤SIOI为第一步，步骤S102为第二步，步骤S103为第三步，步骤S104-S106为第四步。第一步，针对H电网建立包含配电网络阻抗的负荷模型，如图3所示，其中，RD+jXD为配电网络的阻抗。其中，经过对H电网的负荷模型参数分析，结果表明，在所述负荷模型的各个参数中，励磁电抗(XJ、惯性时间常数(Tj)、转子电抗(Xr)，定子电阻og、电动机机械阻尼矩系数(A，B)、静态负荷系数(Pz，PpQz，Q》和配电网络等值电阻(RD)对电力系统的暂态稳定性影响具有较小的灵敏性；转子电阻(Rr)、定子电抗(X》、配网电抗(X。)、静态负荷比例(KI)以及初始有功负荷率(Mlf)对系统的暂态稳定特性影响表现出较大的灵敏性。并且，灵敏性高的几个参数的变化范围如下表1所示表1电网负荷模型部分参数变化范围参数名称RrxsxDMlf上限0.40.20.10.40.7下限0.02000.20但是，因为上表的参数中，配网电抗(XD)—般不变化，所以一般不对其执行后续操作；对参数初始负载率(Mlf)计算的复杂性，所以一般也不对其执行后续操作。第二步计算所述模型向量。设对H电网中的m个220kV变电站的负荷进行统计调研，建立了m个负荷模型，模型向量为bi，i=1，2，…，m。假设任一负荷点的负荷都由n类典型负荷Xj组成，j=1，2，…，n，例如，这n类负荷包含典型工业负荷、典型农业负荷、典型商业负荷、典型居民负荷、其它负荷等。假设获得这m个负荷点各自的负荷组成比例aij，i=1，2，…，m表示第i个负荷，j=1，2，…，n表示负荷中第j类典型负荷占总负荷的比例。则根据聚合理论有auX,ai2X2+…+ainxn=bi(1)于是，可得以x为未知数的线性方程组<table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>或简记为AX=b(3)该非齐次线性方程组有解的充要条件是系数矩阵A与增广矩阵[A，b]同秩:对于A值的求解，要考虑季节分时的分行业负荷构成模型。公式如下(4)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>-行业数，取n=4，即工业负荷、农业负荷、商业负荷、居民负荷-日负荷典型时间段数，取m=4;s示冬季；-季节类型，当8=1时，表示春秋季；当时，8=2表示夏季；当时，8=3表t'V""')——某季节日负荷第m个典型时间段中n个行业负荷功率之和。日负荷第m个典型时间段负荷功率的平均值。一般比较大，主要受居民和商业负荷影响。随气温的升高，在商场和居民的空调都投入使用，而且随着居民的生活水平的提高，空调以及其他电器越来越多的使用，造成夏季负荷在一年四季中所占比例很大。故夏季负荷构成具有以下特点低谷时间段的负荷主要由工业负荷构成，早高峰时间段的负荷主要由工业负荷和商业负荷构成，平缓时间段的负荷主要由工业负荷、农业负荷和商业负荷构成，晚高峰时间段负荷主要由工业负荷、商业及居民生活负荷构成。因此有g+尸3+i34=尸S+尸3=P(3)^+尸2+g=尸(4)(2)(5)、《=上式中，Pi——工业负荷功率P2——农业负荷功率P3——商业负荷功率P4——居民负荷功率P(')—p(2)—p(3)-p(4)—-低谷典型时间段负荷功率平均值；-平缓时间段负荷功率平均值；-早高峰典型时间段负荷功率平均值；-晚高峰典型时间段负荷功率平均值；通过上述求解后，即可实现各行业负荷在夏季日负荷典型时间段上的分离，从而确定各行业负荷在各典型负荷日所占的比例，从而确定了调研变电站的A值。A矩阵元素具体计算如下=a'n=^20//o:i3,/2+户+p(6)",iii=《30/o=凡i=1，2，…，n;其中，n为变电站总数，ai民负荷比例。向为工业负荷比例，am为农业负荷比例，aim为商业及居X=[Xl，x2，…，xjT就是以典型工业负荷向量Xp典型农业负荷^、典型商业负荷Xy典型居民负荷X4以及其它负荷组成的模型向量基。所述模型向量基可以通过对H电网的典型220kV变电站下属负荷进行统计调研来确定。将A值与所述模型向量基相乘，即根据式(2)就可以计算其负荷模型参数的模型向量bi，i=1，2，…，m。第三步计算所述温度模糊期望。设模糊变量l是可能性空间(，P()，Pos)上的模糊变量，则由可能性测度所得的函数p(x)=Pos{eg|;(e)=x}，xgR为；的隶属度函数。对隶属函数为p的模糊变量l，设B为P(q)中的集合，B。为B关于P(0)的对立集，有Cr{《e5}二丄(sup〃(x)+l—s邵/z(x))(7)设r为实数，则模糊变量的期望值定义为该变量的积分为fCr{pr}dr-￡cr{《"}^"(8)以下介绍分别采用三角形模糊数和梯形模糊数两种方法计算所述温度模糊期望。在上述内容中，模糊变量l指代表1中的各参数。首先，需要确定表l中各参数的隶属度函数，对于三角形模糊数，需要确定(a，b，c)，对于梯形模糊数，需要确定(a，b，c，d)。负荷模型的参数范围中的最小最大值(即表1中的上下限)分别做为三角模糊数的a，c和梯形模糊数的a，d。当参数为定子电抗(Xs)，三角形模糊数中的a为0.2，c为0，梯形模糊数的a为0.2，d为0。在前面得到的模型向量b的基础上，分别计算在不同温度下各变电站参数的平均值、最小值和最大值，分别作为三角模糊数的b和梯形模糊数的b，c，分别以各参数的隶属度函数为三角模糊数和梯形模糊数，根据公式(7)、(8)计算可得各参数在不同气温下的期望值。利用H电网所覆盖地区各气温出现的概率，设不同温度1\出现的概率为Pr(Ti)，则负荷模型参数的温度模糊期望值计算如下Epro—fuz(《(Ti))=EPr(Ti)□Efuz(《(T》)(9)最后将三角模糊数和梯形模糊数两种方法计算出的温度模糊期望取平均值作为最终的负荷模型参数的模糊期望值，计算结果如下表2H电网负荷模型参数温度模糊期望RrXrAB电动机比例夏季0.0290.0903.3090.0210.1560.8480.0750.616第四步进行风险评估。基于负荷参数的不确定性引起的输电能力的风险评估的计算公式可表达如下10KOZCW,》(10)式中Xtj为t时间的运行方式；Pr(Ei)为负荷参数变化引起系统失稳的概率；SeV(Ei，Xtj)为扰动发生后系统失稳的严重程度。具体风险指标如下基于负荷参数不确定性的系统失稳损失风险R^k1(9):式中，Pu为系统失稳概率，APmli为使系统稳定需减少的输送功率，Au为可能的经济损失。基于负荷参数不确定性的系统稳定收益风险Risks(e)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>式中，Psi为系统稳定概率，APmsi为可增加的输送功率基于负荷参数不确定性的系统总风险Risk(e):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>基于负荷参数不确定性的系统阻尼风险指标Riskd(9)《(。=t《xA式中，Pi为事件发生概率，Di为主要发电机阻尼比。利用温度负荷模型参数的模糊期望值作为负荷模型的参考参数，固定其它参数，在参数可信范围内分别按十等分均匀调整对电网影响较大的三个参数，即转子电阻、电动机定子电抗以及静态负荷比例，计算这三个参数变化时的断面功率传输极限和主要发电机阻尼比。采用蒙特卡洛方法在三个参数的可信范围内对上述得到的十等分功率极限和阻尼比进行抽样，可得到系统失稳概率、为使电网系统稳定需减少的输送功率、电网系统稳定概率、可增加的输送功率、事件发生概率以及发电机阻尼比等风险计算所需参数，然后按照式(10)-(14)计算电网断面输电能力的风险指标。其中，Au、入si按实际情况确定。考虑负荷模型不确定性的H电网的断面的风险指标如下表所示表3H电网的断面风险指标<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。权利要求一种电网输电能力风险评估方法，其特征在于，包括针对电网系统建立包含配电网络阻抗的负荷模型，计算得到所述负荷模型参数的变化范围；以所述负荷模型的典型负荷为模型向量基，将所述负荷模型的各种典型负荷组成比例与所述模型向量基相乘得到模型向量；根据所述模型向量计算得到所述负荷模型参数在不同温度下的模糊期望，将所述不同温度下的模糊期望与该温度出现的概率相乘并累加，得到温度模糊期望；将所述负荷模型参数的变化范围分为预设等份，分别计算所述负荷模型参数按预设等份变化时，所述电网系统的断面传输功率极限和发电机阻尼比；采用蒙特卡洛方法在所述负荷模型参数的变化范围内对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样，得到所述负荷模型风险评估参数；根据所述负荷模型风险评估参数计算电网断面输电能力的风险指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算得到所述负荷模型参数的变化范围前，还包括判断所述负荷模型参数的灵敏性，将所述负荷模型中各个参数按灵敏度进行排序。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用模型参数微增法判断所述负荷模型参数的灵敏性，包括分别选取所述负荷模型的每个参数，并使其按同样的参数变化率变化；在所述负荷模型的负荷点施加扰动，判断所述每个负荷模型参数变化时，所述负荷点响应特性的变化，若所述负荷点响应特性变化大，则所述负荷模型参数灵敏性高；反之，则所述负荷模型参数的灵敏性低。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述计算所述负荷模型参数的变化范围为计算灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围；将所述负荷模型参数的变化范围分为预设等份为将灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围分为预设等份，且分别计算所述灵敏度满足预设条件的负荷模型参数按预设等份变化时，所述断面的传输功率极限和发电机阻尼比；对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样为在所述灵敏度满足预设条件的负荷模型参数的变化范围内，对所述断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括分别改变所述负荷模型每个参数的大小，执行判断所述负荷点响应特性操作；判断所述负荷点响应特性是否失去平衡，若是，则此时所述负荷模型参数数值为其极限值，若否，重复执行上述步骤。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用三角形模糊数和/或梯形模糊数方法计算得到所述温度模糊期望。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当采用三角形模糊数和梯形模糊数方法计算得到所述温度模糊期望，还包括取所述采用三角形模糊数和梯形模糊数计算得到的温度模糊期望的平均值。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负荷模型风险评估参数包括电网系统失稳概率、为使电网系统稳定需减少的输送功率、电网系统稳定概率、可增加的输送功率、事件发生概率以及发电机阻尼比。9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述负荷点响应特性包括所述负荷点的有功功率、无功功率以及电压变化的均方差值。全文摘要本发明公开了一种电网输电能力风险评估方法，包括针对电网系统建立包含配电网络阻抗的负荷模型，计算得负荷模型参数的变化范围；以负荷模型的典型负荷为模型向量基，将各种典型负荷组成比例与模型向量基相乘得到模型向量；计算得到负荷模型参数在不同温度下的模糊期望，将不同温度下的模糊期望与该温度出现的概率相乘再累加，得温度模糊期望；将负荷模型参数的变化范围分为预设等份，分别计算负荷模型参数按预设等份变化时，断面传输功率极限和发电机阻尼比；采用蒙特卡洛方法在负荷模型参数的变化范围内对断面传输功率极限和发电机阻尼比进行抽样，得到负荷模型风险评估参数；根据负荷模型风险评估参数计算电网断面输电能力的风险指标。文档编号H02J3/00GK101777766SQ20101011615公开日2010年7月14日申请日期2010年3月3日优先权日2010年3月3日发明者余晓鹏,刘巍,张振安,张晓东,彭晓涛,徐箭,方华亮,李蕊,杨军,郭长辉申请人:河南电力试验研究院;武汉大学