配电可靠性评估以负荷点为中心的算法分析

在我国电力行业市场的不断深化和改革下,对电网的可靠性要求越来越高。对配电系统进行准确的评估和分析,在维护电网运行过程中薄弱的地方有着非常重要的意义。基于此本文对配电可靠性评估以负荷点为中心的算法进行分析。

基于网络化简的计及开关故障配电网可靠性评估

提出一种基于区域网络(区域元件)的等效网络,并将其用于配电系统可靠性评估。该方法以各类开关为边界,根据区域边界开关手动或自动性质的不同,定义了2种区域元件,并组成相应的用于系统可靠性指标评估的2类等效网络;提出了对等效网络进行化简的有效命题;通过将开关故障的影响计入区域元件中,避免对开关故障单独考虑,在以区域负荷为评估对象以及区域元件为分析单元的基础上,对等效网络采用分级评估的策略,从而减少了遍历及分析单元的数目,也避免了同类负荷点的重复遍历。算例表明,与现有方法相比,文中算法具有更高的计算效率。

考虑复杂转供和预安排停电的配电网可靠性评估

为减少计算量,提出了配电网网络简化及节点分类方法。在考虑容量约束的情况下,分析了故障后判断负荷能否通过联络线实现转供的方法,提出了基于转供判断的配电网可靠性指标计算方法。分析了预安排停电对配电网可靠性的影响,提出了预安排停电情况下的配电网可靠性指标计算方法。将以上2部分可靠性指标相加可得配电网总的可靠性指标。算例结果验证了该方法的可行性。

基于地理信息系统的大规模配电网可靠性评估方法

提出了基于地理信息系统(geographic information system,GIS)的大规模配电网可靠性评估方法。为简化数据存储方式及提高搜索速度,提出了配电网设备分类方法及树形编码方式,利用GIS中设备的电房属性实现配电网拓扑结构搜索,利用设备的树形编码判断设备的上下游关系,并据此提出了转供判断方法,最后在可靠性计算中还考虑了预安排停电的影响。算例结果验证了该方法的有效性。

以负荷点为中心的配电系统可靠性评估算法

提出了一种以负荷点可靠性评估为核心的基于最小路法和故障扩散法相结合的复杂配电系统可靠性评估算法。该算法既能快速求取指定负荷点的可靠性指标,又能得出系统可靠性指标。分析了以负荷单元为参照的单元分类方法。通过最小路以及基于最小路的子系统划分,实现了负荷点可靠性指标的计算和系统可靠性指标的估计。论文还根据工程实际提出了一种处理转供容量约束的新方法,既能有效计及转供及其容量约束对可靠性指标的影响,又避免了潮流计算及其计算条件设置问题,提高了可靠性评估速度。同时介绍了容量越限后的切负荷策略判别方法,并通过实例验证了所提算法的有效性。提出的算法已编成应用软件,并在深圳供电局委托开展的项目《深圳10kV配电系统可靠性研究》中使用,取得了良好的效果。

配电自动化条件下配电系统供电可靠性评估

针对配电自动化新技术的应用提供了提高供电可靠性的情况,建立了面向供电可靠性分析的配电系统简化模型。该模型将复杂配电网分解为许多最小配电区域,分别计算出其等效故障率和等效平均故障修复时间,再以最小配电区域为单位设置故障并分析其后果,还计及了母线、开关故障和检修的影响,并且在分析故障和检修影响时考虑了系统的电气极限容量,在确保系统安全的条件下借助配电自动化,采取以甩负荷最小为目标的网络重构,最终得出各个负荷点以及系统的供电可靠性指标。实例分析表明,提出的方法可行并显著提高了分析效率,且能够反映配电自动化对配电系统供电可靠性的影响。

基于电气连通性分析的复杂配电网可靠性评估算法

针对含多级断路器保护和多个备用电源的复杂配电网,提出一种可靠性评估算法。首先建立简化节点网络模型,定义了供电路径和供电路径距离并给出供电路径连通的判定准则。然后根据配电网故障处理过程修改区域节点邻接矩阵,可快速计算供电路径距离并判断电气连通性和节点故障类型。最后计算区域和负荷点的可靠性指标以及系统指标。算法有效计及了各种开关故障和自动开关拒动的影响,计算准确快速易于编程实现。通过IEEE RBTS算例系统验证了该方法的正确性和有效性。

基于结构化编号和蚁群算法优化FMEA法的配电网可靠性评估

传统故障后果分析(FMEA)法在配电网可靠性计算中存在数据计算量大和计算速度等问题,文章提出一种对配电网拓扑结构的编号方法,同时采用蚁群算法优化了传统FMEA法的寻路过程,减小了算法的计算量。算例结果表明,该方法具有传统FMEA法的准确性,其计算量相对于传统方法更低,计算速度更快。

基于改进Elman反馈型动态神经网络的配电网可靠性评估

快速准确地进行配电网可靠性评估具有重要意义,然而传统的配电网可靠性评估方法并不适用于评估大规模配电系统的综合可靠性指标,对大规模电网的可靠性进行评估时往往会造成建模困难、计算量剧增的问题。因此,提出基于Improved-Elman(IElman)反馈型动态神经网络的配电网可靠性评估方法,即在Elman神经网络的承接层中加入自反馈连接增益系数来衡量历史信息对未来状态的影响程度,并通过思维进化算法对Elman神经网络的相关参数进行优化。在采用神经网络评估前,利用灰色关联度分析对神经网络的输入变量进行预处理。所提出的方法与普通神经网络评估模型相比,平均相对误差由5.43×10^-4降到7.32×10^-5,表明该方法能够有效简化计算,提高神经网络对复杂问题的评估精度。

基于WOA优化LSTM神经网络的配电网可靠性评估

为了提高配电网可靠性评估的精度,提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)优化LSTM的配电网可靠性评估方法。首先对配电网可靠性数据进行预处理,然后通过利用WOA对LSTM模型的隐藏层神经元数量、学习率和迭代次数进行寻优得到最优参数,建立WOA-LSTM配电网可靠性评估模型,最终得到模型的输出。同时与传统的Monte Carlo法、深度信念网络(DBN)模型和LSTM模型作对比研究。仿真结果表明,采用WOA优化的LSTM模型在配电网可靠性评估方面明显要优于其他模型。

配电网可靠性评估之序贯蒙特卡洛模拟法综述

叙述了配电网可靠性评估的重要性及常用的可靠性评估算法,同时详细介绍了序贯蒙特卡洛模拟法的基本原理,指出其评估可靠性的优势。最后,综合考虑元件故障与计划停电的时序排列、分布式电源加入后的抽样方法和收敛判断方法这三方面对序贯蒙特卡洛模拟法进行进一步研究,为后续可靠性评估提供参考。

关于配电网电力工程技术的可靠性评估研究

电力是推动我国经济发展的基础产业及主要供给能源,而建设供电可靠性配电网一直都是我国电力工业发展的重要目标,企业和国家对火力发电、水力发电及核电发电投入了大量的资金和精力。但是随着配电网规模的不断变大,装机容量也不断的增长,其配电网电力系统可靠性也越来越重要,备受很严格的考验。文章主要对配电网电力工程技术的可靠性评估方法进行了简要探讨,提出几点加强建议,以供同仁参考。

基于GIS的大规模配电网可靠性评估系统设计

设计一种基于GIS获取配电网络信息,以故障遍历法为基础,适用于大规模电网的可靠性实用评估系统。介绍配电网数据的结构化存储方式设计,阐述如何通过GIS自动导出馈线的拓扑结构和相关信息,提出转供判断及可靠性指标的计算方法。系统可靠性分析建模中还考虑预安排停电的影响,使计算结果更加符合实际情况。

A calculation method for a power user's CIC under specific conditions in smart distribution grid

This paper presents a practical method for calculating a power user’s customer interruption costs(CIC)under specific conditions.This novel method has been developed,based on the CIC results predicted by Lawrence Berkeley National Laboratory(LBNL),so that the key factors,such as customer type,customer size,interruption occurrence time and interruption duration can be considered.As compared to the LBNL method,the method proposed here is easy to understand and easy to execute with an acceptable error.It lays a solid foundation for further investigation of distributed generators and demand response in assessing reliability value of smart distribution grid(SDG).The effectiveness of the proposed method is confirmed through the assessment of RBTS-Bus2.