一種電網節點電壓暫降的風險評估方法

一種電網節點電壓暫降的風險評估方法
【專利摘要】本發明公開了一種電網節點電壓暫降的風險評估方法，基于計算機模型模擬電網可能發生的短路故障，并仿真短路故障對電網造成的影響，通過模擬隨機發生的各種類型、位置的短路故障，并獲得區域電網在大量隨機故障發生下的電壓暫降統計情況，對區域電網內的各節點進行評估，分析各節點發生短路性電壓暫降的風險情況。與傳統的實測統計方法相比，本發明方法基于隨機預估法，可以有效防止實測統計法耗費大量人力物力且避免原始數據不足的問題，有利于電網分析各節點發生電壓暫降的風險，對于提高電網電能質量、防范電壓暫降問題具有重要價值。
【專利說明】
一種電網節點電壓暫降的風險評估方法
技術領域
[0001] 本發明涉及電力系統運行仿真評估領域，具體而言涉及到運用隨機預估法中的蒙 特卡洛法仿真電網隨機短路故障，并以此評估電網節點電壓暫降風險的方法。
【背景技術】
[0002] 近年來，科學技術進步推動工業設備的革新，大量變頻調速設備、自動生產線等設 備被運用于社會生產。現代負荷對電能質量很敏感，一旦出現電壓暫降將造成其功能失效， 導致產品質量下降，使企業蒙受重大經濟損失。電壓暫降的發生有很多原因，短路故障、感 應電機啟動、操作刀閘等均會導致電壓暫降，短路故障是引起電壓暫降的主要因素，大量短 路故障會引起多次電壓暫降，導致用戶損失。單次短路故障存在一定的偶然性，不能全面表 現短路故障所引起的電壓暫降對電網內節點的影響。因此，需要對各種位置可能發生的短 路故障進行充分統計，消除單次故障仿真的偶然性，模擬短路故障發生時電網各節點出現 的電壓暫降情況。
[0003] 傳統的實測統計方法耗費大量人力物力且容易造成原始數據不足。隨機預估法是 將故障的發生視為隨機事件，通過建立數學模型從理論上預估由故障導致的電壓暫降及其 統計特征。蒙特卡洛法是基于概率和統計理論的一種隨機預估方法。蒙特卡洛法的優點在 于能反映系統的隨機特性，可以克服實測法置信度不高、局限性大、耗時長、投入費用高等 缺陷，因此隨機預估法比實測統計法得到的結果更為科學合理。運用隨機預估法解決電壓 暫降問題對于改善供電質量、減少電壓暫降造成的社會損失、提高電網的可靠性具有重要 價值。

【發明內容】

[0004] 發明目的：為了評估電網內各節點由短路故障引起電壓暫降的風險，本發明基于 蒙特卡洛仿真，提出了一種電網節點電壓暫降的風險評估方法，通過大量隨機仿真短路故 障實現對電網各節點電壓暫降風險的統計分析，從而評估電網內各節點電壓暫降風險程 度，有利于針對性采取電壓暫降防范措施，提高電力系統的供電質量。
[0005] 技術方案:為實現上述目的，本發明中電網節點電壓暫降的風險評估方法包括以 下步驟：
[0006] (1)選定故障線路、故障位置、故障類型作為隨機變量。
[0007] 故障線路對節點導納矩陣的貢獻用矩陣y表示，為保持原系統網絡不變，并聯負阻 抗支路-y。設Ie3q為故障發生前電力系統諾頓等值電流源電流，Y：：為故障發生前電力系統諾 頓等值電流源導納，單獨分析故障線路，故障后其對節點導納矩陣的貢獻用矩陣Yf表示。下 面以某支路發生短路故障為例具體分析：
[0008] 支路（i，」)對節點導納矩陣的貢獻：
[0009:
[0010] 故障后該支路對節點導納矩陣的貢獻：
[0011]
[0012] 星網變換消去節點k，得到節點i，j向支路看去的等值導納：
[0013]
[0014]
[0015] 電網節點導納矩陣受影響的部分可表示為：
[0016] Δ Yf = -y+Yf
[0017] 模擬短路故障接入的補償支路電流為：
[0020]得到故障后電網各節點電壓的解析式為：
[0018]
[0019]
[0021]
[0022]令Llj為節點i，j間線路的長度，變量λ為故障點到節點i的距離，故障點到節點j的 距離為Ι^_λ，ζ為線路單位長度阻抗值，故障接地點為k，則節點i與故障接地點k間的導納 為:y ik = (λζ廣1，節點j與故障接地點k間的導納:y jk = [ (Li j-λ) z Γ1
[0023] 把ylk和yjk代入節點電壓解析式，則線路Llj上任一節點X電壓V x可表示為：
[0024]
[0025] 可知影響節點電壓的因素有:線路(一般與長度Llj有關）、短路點位置（即變量λ)、 短路類型，因此將短路發生的故障線路、故障位置、故障類型等作為納入蒙特卡洛法考慮的 隨機變量。
[0026] 令線路發生短路概率為P(Ly)，故障參數往往是隨機的，其概率用P(X)表示，其 中X表示不同的故障類型，則節點X處電壓V x的概率P(Vx)可表示為線路短路概率P(Llj)、短 路故障類型概率P(X)、以及節點電壓條件概率P(V X IX,Llj)的乘積和：
[0027] P(Vx) = EP(Vx|X,Lij)P(X)P(Lij)
[0028] (2)基于蒙特卡洛仿真按照預先設定的次數N分別對步驟(1)中已選定的隨機變量 進行隨機抽樣，具體隨機抽樣過程如下：
[0029] a)短路故障線路選定
[0030] 某干各段線路的長度占線路總長的比例作為該段線路發生故障的概率，即：
[0031]
[0032] 其中，In為第η條線路長度
，卩為從第1條至第N條線路總長度。
[0033]
[0034]
[0035] 取當前計算機系統的時間作為隨機數種子，使結果具有隨機性，生成[0，1]的任一 雙精度小數。將線路原始參數中各線路的電抗值讀入并轉化為數值形式存儲在數組中，統 計出所有線路電抗值之和，算出各線路概率區間上下限，形成具有Ν+1元素的數組。在每次 隨機抽樣(程序循環）中生成一個隨機數tl，通過比較隨機數tl與任一區間上下限的大小關 系即可確定故障線路，對于每條線路，都以接地點作為起始點，因此，當滿足 時則認為隨機故障發生在第m條線路上。
[0036] b)短路故障位置選定
[0037]認為故障線路內各點發生故障的概率均相同，即從線路首端至線路尾端，各位置 發生短路故障的概率滿足均勻分布，設表示故障位置的變量為從線路首端至故障位置長度 占線路總長百分比;在每次隨機抽樣中，取當前計算機系統的時間作為隨機數種子，隨機生 成是(〇，1)區間的兩位小數t3，隨機數t3表示從線路首端至故障位置長度占線路總長百分 比，采用隨機數語句實現。
[0038] c)短路故障類型選定
[0039] 短路故障主要有單相接地短路(A、B、C相）、兩相接地短路(AB、AC、BC相）、兩相短路 (AB、AC、BC相）以及三相短路、三相接地短路共11種情況，對于不同故障類型一般有不同的 故障概率，可以參照歷史數據或采用經驗值，并生成故障類型的概率區間；為了表示不同故 障發生的概率不同，依然采用上述方式，即生成0-1之間的數據區間表示不同故障類型的概 率區間，隨機生成[0，1]的任一雙精度小數，判斷該小數位于哪一個區間即可表示故障生成 類型。
[0040] (3)將隨機故障下各節點A、B、C三相故障前電壓、故障后電壓以及各相電壓變化量 等信息進行處理，計算出各節點電壓暫降程度，并以百分比表示。通過統計多次仿真得出各 節點受到隨機故障影響的電壓下降幅度百分比分布情況，可得電網內各節點受短路故障影 響的電壓暫降風險程度。
[0041] 具體步驟如下，首先針對N次隨機故障下各節點三相故障前電壓、故障后電壓以及 各相電壓變化量進行處理，找出單次隨機故障下該節點A、B、C三相中電壓下降幅度最高的 一相，并將該相數值作為反映該節點電壓下降幅度的特征量進行存儲，得到該節點多次隨 機故障電壓暫降特征量。隨后依照電壓下降幅度的百分比等間隔劃分區間，并對該節點N個 電壓暫降特征量進行統計，統計出各區間內的頻數、頻率等參數，并輸出數據。依據N次隨機 故障下各節點電壓下降幅度統計，基于電壓暫降定義可以對全網內所有節點在N次隨機故 障下出現電壓暫降的次數做出累計，據此對全網節點進行排序，判斷網內各節點電壓暫降 風險程度并進行分級。
[0042] 通過圖形程序框架編程實現數據統計圖表的輸出，可以直觀判斷該節點受到電壓 暫降的影響程度，系統中多個節點也可進行比較，由此判斷哪些節點受網內隨機故障引起 的電壓暫降影響較大，便于對敏感節點采取措施。
[0043] 有益效果:本發明中電網節點電壓暫降的風險評估方法通過選取短路故障的幾種 影響因素故障類型、線路、位置作為隨機變量，基于蒙特卡洛法實現大量隨機故障的仿真， 統計在多次隨機短路故障下，各節點電壓下降幅度的頻率分布，從而定量評估電網內各節 點電壓暫降的風險，具有較高的實踐性;免除了實測統計法耗費大量人力物力的缺點，節約 了成本，具有較高的經濟性。可基于歷史數據對故障發生概率以及發生位置進行相應的仿 真，使得仿真出短路故障概率更加貼近實際情況，對于電網電壓暫降的預防及節點電壓暫 降風險評估具有較好的增益效果。
【附圖說明】
[0044] 圖1為本發明中電網節點電壓暫降風險評估方法的流程圖；
[0045] 圖2為運用本發明的評估方法得到的IEEE-14網絡8號節點電壓下降幅度柱狀統計 圖；
[0046]圖3為運用本發明的評估方法得到的IEEE-118網絡87號節點電壓下降幅度統計 圖；
[0047]圖4為運用本發明的評估方法得到的IEEE-118網絡86號節點電壓下降幅度折線統 計圖。
【具體實施方式】
[0048] 下面結合實施案例對本發明作更進一步的說明。
[0049] 如圖1所示，本發明中電網節點電壓暫降風險評估方法首先結合網絡參數，生成含 大量隨機故障的故障列表，并讀入短路故障計算程序中，運算短路故障，輸出各短路故障發 生后各節點的電壓下降情況，并進行統計;統計各節點發生不同電壓下降幅度的概率，針對 單個節點電壓下降幅度的不同進行概率統計并繪制柱狀圖及折線圖；根據電網內所有節點 發生電壓暫降的概率大小進行排序，并輸出統計結果。
[0050] (I)IEEE-H 節點網絡
[0051] 采用IEEE-14節點網絡，隨機生成10000次隨機故障，編程計算各節點各相電壓暫 降概率如表1，進行統計排序并通過程序繪圖輸出節點電壓下降幅度概率如圖2。
[0052]表1IEEE-14網絡10000次隨機故障節點電壓暫降次數統計結果

[0055] 受篇幅所限未將所有節點列出，各節點的多次隨機故障下發生電壓暫降概率較 小，大部分節點在隨機短路故障發生情況下電壓下降的幅值并不大，基本保持在〇%~5% 之間，但有少部分節點電壓下降幅度超出10%，依據電壓暫降的定義，電壓下降幅度超過 10%則認為發生了電壓暫降。例如表1和圖2中節點8出現電壓暫降的概率大，為15.88%，需 要采取應對措施防范電壓暫降。而對于節點1，如表1中所示，則遭受電壓暫降的可能性較小 (僅為0.8%)，且一般電壓下降幅度不大，除非有極敏感負荷，否則可以不采取措施。
[0056] (2)IEEE-118 節點網絡
[0057] 采用IEEE-118節點網絡，隨機生成10000次隨機故障進行統計運算，得出以下結 果，如表2。 「00581 丟2TRRF-1 1 8國欽1⑷⑷汝隨M故瞳書占由壓暫路汝翁締i+結里

[0061 ]總體而言大約80%的隨機故障的發生所造成的電壓下降幅度約在0%~5%以內， 換言之網內節點在大部分隨機故障下受到的影響較小，但是依然會受到某些短路故障的沖 擊，例如圖3中87號節點出現暫降幅度達70%以上，少數條件下甚至超過90% (發生電壓中 斷），在這種情況下必然會造成與之相連的敏感負荷的不正常工作，雖然概率相對較小，但 是單次短路故障亦會造成嚴重的后果，因此需要對87號節點的敏感負荷采取必要措施，而 圖4所示的86號節點則相對風險略低于87號節點。
[0062] 從圖3及圖4可見，電壓暫降風險較大的節點往往分布更為均勻，折線圖曲線較平 緩，表明不同幅度的電壓暫降均有一定的分布，而電壓暫降風險小的節點往往集中分布在 較小的暫降幅值區間內，大幅度的電壓暫降一般較少發生，折線圖曲線也更陡，相應的風險 程度也較低。
[0063] 以上僅是本發明的優選實施方式，應當指出以上實施列對本發明不構成限定，相 關工作人員在不偏離本發明技術思想的范圍內，所進行的多樣變化和修改，均落在本發明 的保護范圍內。
【主權項】
1. 一種電網節點電壓暫降的風險評估方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 選定故障線路、故障位置、故障類型作為隨機變量； (2) 基于蒙特卡洛仿真按照預先設定的次數N分別對步驟（1)中已選定的隨機變量進行 隨機抽樣； (3) 統計N次隨機抽樣中各節點受到隨機故障影響后的電壓下降幅度的百分比，對電網 內任意節點將該節點電壓下降幅度超過10%的概率作為該節點受短路故障影響的電壓暫 降風險程度。2. 根據權利要求1所述的電網節點電壓暫降的風險評估方法，其特征在于，步驟(2)中 對故障線路進行隨機抽樣，包括以下步驟： 1) 設定各故障線路的概率區間，對于任意故障線路號m，其概率區間為[Θ^，Θη)，其 中'1η為第η條線路長度，為從第1條至第Ν條線路總長度； 2) 在每次隨機抽樣中，取當前計算機系統的時間作為隨機數種子，隨機生成[0，1]的任 一雙精度小數tl，隨機數tl所落入的概率區間對應的故障線路為該次抽樣的故障線路。3. 根據權利要求1所述的電網節點電壓暫降的風險評估方法，其特征在于，步驟(2)中 對故障位置進行隨機抽樣，包括以下步驟： 1) 根據故障線路內各點發生故障的概率均相同設定故障位置服從均勻分布，設表示故 障位置的變量為從線路首端至故障位置長度占線路總長百分比； 2) 在每次隨機抽樣中，取當前計算機系統的時間作為隨機數種子，隨機生成是(0，1)區 間的兩位小數t3，隨機數t3對應的故障位置為該次抽樣的故障位置。4. 根據權利要求1所述的電網節點電壓暫降的風險評估方法，其特征在于，步驟(2)中 對故障類型進行隨機抽樣，包括以下步驟： 1) 根據歷史數據設置故障類型的概率區間，所述故障類型包括:單相接地短路、兩相接 地短路、兩相短路以及三相短路、三相接地短路共11種情況； 2) 在每次隨機抽樣中，取當前計算機系統的時間作為隨機數種子，隨機生成[0，1]的任 一雙精度小數，該隨機數落入的概率區間對應的故障類型為該次抽樣的故障類型。5. 根據權利要求1所述的電網節點電壓暫降的風險評估方法，其特征在于，步驟(3)中 統計隨機抽樣中各節點受到隨機故障影響后的電壓下降幅度的百分比，包括以下步驟： 1) 在每次隨機抽樣中，對任意節點，找出該節點三相中電壓下降幅度最大的一相，并將 該相的電壓下降幅度作為該次抽樣中反映該節點電壓暫降特征量進行存儲； 2) 依照電壓下降幅度的百分比等間隔劃分區間，對于任意節點，對該節點N次隨機抽樣 中的電壓暫降特征量進行統計，統計出各區間內的頻數。
【文檔編號】G06F17/50GK106058865SQ201610540177
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年7月8日
【發明人】李揚, 吳奇珂, 陳昕儒
【申請人】東南大學