[發明專利]考慮多重不確定性的需求響應對含風電系統風險分析方法

有效

• 申請號: 201710198935.9
• 申請日: 2017-03-29
• 公開（公告）號: CN106886953B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 加鶴萍;丁一;宋永華;金文德;朱承治;劉翰林
• 申請（專利權）人: 浙江大學;國網浙江省電力公司
• 主分類號: G16Z99/00
• 分類號: G16Z99/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 林超

本發明公開了一種考慮多重不確定性的需求響應對含風電系統風險分析方法。建立考慮風速隨機性的風機出力多狀態模型和考慮風機故障不確定性的風機故障兩狀態模型，結合建立含多個風機的風電場多狀態風險模型；建立考慮信息通訊系統分層分散控制的信息通訊系統風險模型和考慮用戶區區參與度不確定性的需求響應風險模型，結合建立用戶區實際參與度的風險模型；建立考慮需求響應中用戶區可提供備用容量隨機性的多狀態風險模型，結合建立用戶區參與需求響應的綜合風險模型；統籌考慮計算風險分析結果。本發明考慮多重不確定性的需求響應對含風電系統運行風險的影響，對智能電網的建設有一定的參考價值，為更好地分析及評估在新環境下的智能電網可靠性提供了科學依據。

技術領域

本發明屬于電力系統風險評估領域，特別是涉及了考慮多重不確定性的需求響應對含風電系統風險分析方法。

背景技術

風電的大規模接入使得電力系統需要越來越多的備用容量來維持系統的可靠性水平。智能電網中電動汽車、空調、分布式電等智能設備的發展以及信息通訊技術的滲透，為用戶區參與需求響應提供了條件。然而，來自于需求響應的多重不確定性會給系統安全可靠運行帶來一系列問題。例如，分層分散控制的信息通訊系統一旦發生故障，使得控制區域的用戶區難以參與需求響應，從而增加系統運行的風險。此外，用戶區參與度以及用戶區提供備用容量的隨機性會對系統內所有用戶區實際提供備用容量的能力產生影響。因此，如何精確評估考慮用戶區在參與需求響應時的不確定性對含風電的電力系統的影響至關重要。基于Lz變換的可靠性分析方法，能夠分析時變系統的風險，可更好的評估考慮需求響應不確定性的電力系統風險。

發明內容

本發明的目的是針對考慮需求響不確定性的電力系統，提供了一種考慮需求響應多重不確定性的風險分析方法。

本發明方法首先建立考慮風速的隨機性以及風機故障不確定性的風機出力多狀態風險模型，利用并聯結構算子得到風電場的多狀態風險模型；考慮信息通訊系統的分層分散控制，建立其風險模型；并建立考慮用戶區參與度不確定性的需求響應風險模型，利用串聯結構算子，得到綜合考慮信息通訊系統以及用戶區參與度的不確定性的用戶區實際參與度的風險模型；建立需求響應中用戶區可提供備用容量的多狀態風險模型，并統籌考慮用戶區實際參與度以及用戶區提供備用容量的隨機性，建立用戶區參與需求響應的綜合風險模型。統籌考慮風電以及信息通訊系統不確定性的需求響應，分析其對系統風險的影響。

本發明對考慮需求響應的含風電系統的風險分析理論分析具有一定的指導意義，對更好地分析及評估考慮用戶區參與需求響應不確定性的含風電系統可靠性提供了科學依據。

本發明采用的具體技術方案包括以下步驟：

1)建立分別考慮風速隨機性和風機故障不確定性的風機出力多狀態模型和風機故障兩狀態模型；

考慮風速的隨機性建立風機出力多狀態模型，考慮風機故障不確定性建立風機故障兩狀態模型；

2)利用并聯結構通用生成算子結合風機出力多狀態模型和風機故障兩狀態模型，建立含多個風機的風電場多狀態風險模型；

3)建立考慮信息通訊系統分層分散控制的信息通訊系統風險模型；

4)建立考慮用戶區參與度不確定性的需求響應風險模型；

5)綜合考慮信息通訊系統以及用戶區參與度的不確定性，建立用戶區實際參與度的風險模型；

6)建立考慮需求響應中用戶區可提供備用容量隨機性的多狀態風險模型；

7)統籌考慮用戶區實際參與度以及用戶區提供備用容量的隨機性，建立用戶區參與需求響應的綜合風險模型；

8)統籌考慮風電場多狀態風險模型和用戶區參與需求響應的綜合風險模型，分析對系統風險的影響，計算風險分析結果。

所述步驟1)中，將風速的隨機性與風機出力的關系用如下公式表示：