[發明專利]一種臺風災害下配電網故障率計算方法及系統

有效

• 申請號: 201911089138.2
• 申請日: 2019-11-08
• 公開（公告）號: CN110929391B
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 唐巍;張璐;王照琪;張博;王辰
• 申請（專利權）人: 中國農業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F111/10;G06F113/04
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王宇楊

本發明提供一種臺風災害下配電網故障率計算方法及系統，方法包括：分別建立表征臺風烈度的概率密度函數模型和臺風持續時間的概率分布函數模型；建立在臺風災害下的配電網故障率計算模型；基于配電網故障率計算模型，計算臺風災害持續時間內負荷失電的總概率。本發明同時考慮了臺風烈度和持續時間的不確定性，并分析了臺風災害造成配電網不同類型故障的物理原理，具有較高的準確性。以此方法進行配電網故障率建模，綜合考慮了臺風烈度、持續時間對配電網故障率的影響，通過對臺風災害的多重致災因素和致災機理進行詳細建模，全面準確地刻畫臺風災害下配電網的運行狀態，并利用數據模型聯合驅動的優勢大幅提高配電網故障率模型的精度。

技術領域

本發明屬于電網配置技術領域，尤其涉及一種臺風災害下配電網故障率計算方法及系統。

背景技術

對極端事件下配電網的故障率進行預測是提升配電網應對極端氣象災害能力的重要手段，常用的方法包括基于歷史數據的故障率建模方法、基于致災機理的故障率建模方法和數據模型融合的故障率建模方法。

基于歷史數據的故障率建模方法主要通過分析多維隨機變量之間的相關性關系，利用回歸分析、模糊專家系統、最大期望值(EM)等方法，通過分析歷史數據和預報數據得到多維隨機變量故障率的聯合概率分布。該類方法由數據驅動，不受致災機理及災害動態過程的制約，且完全脫離物理模型，大幅降低了故障率的建模難度。但是，由于缺乏對致災機理及災害動態過程的建模，該類方法難以反映災害的發展變化過程和配電網設備故障的因果關系，由于極端事件發生概率低、歷史數據少，該類方法的預測精度通常較低。

基于致災機理的故障率建模方法主要通過分析致災機理及災害動態過程，利用物理模型描述災害對配電網的影響，進而建立配電網故障率的機理模型及動態變化模型。以臺風的故障模型為例，相關研究通過分析過去歷次臺風的風速、風向、地理位置數據，利用停運預測模型模擬未來臺風過境的影響，預測線路停運范圍和停運概率。但是，由于致災機理模型復雜、不同災害的致災機理差異較大，該類的方法的建模難度較大且缺乏通用性；由于災變過程通常存在地理和物理上的因果關系，采用靜態模型往往難以準確反映極端事件下配電網設備的故障率。

發明內容

為克服上述現有問題或者至少部分地解決上述問題，本發明實施例提供臺風災害下配電網故障率計算方法及系統。

本發明實施例提供一種臺風災害下配電網故障率計算方法，包括：

基于在臺風災害下的臺風風速、降雨強度的歷史數據，建立表征臺風烈度的概率密度函數模型；

建立臺風持續時間的概率分布函數模型；

基于所述表征臺風烈度的概率密度函數模型和臺風持續時間的概率分布函數模型，建立在臺風災害下的配電網故障率計算模型；

基于所述配電網故障率計算模型，計算臺風災害持續時間內負荷失電的總概率。

在上述技術方案的基礎上，本發明還可以作出如下改進。

所述基于在臺風災害下的臺風風速、降雨強度的歷史數據，建立表征臺風烈度的概率密度函數模型包括：

臺風風速和降雨強度的時變概率向量V(t)表示為：

V(t)＝[V_wind(t) V_rain(t)]；

式中：V_wind(t)為t時刻臺風風速的概率向量，V_rain(t)為t時刻降雨強度的概率向量；

利用臺風風速、降雨強度的歷史數據擬合得到V(t)的概率密度函數ρ(V(t))。

進一步，所述建立臺風持續時間的概率分布函數模型包括：

通過判斷t時刻臺風烈度是否降低至最低等級標準，建立臺風持續時間的概率分布函數模型。