本发明涉及电力系统风险评估,尤其涉及一种极端天气下的电力系统风险评估方法、装置及存储介质。
背景技术:
1、随着极端天气事件的日益频繁和社会各界对电力依赖的加深,极端天气对电力系统的严重威胁已经引起了广泛的关注。以德克萨斯州的极端冬季风暴为例,严重的结冰冻结了风力涡轮机和天然气井,对能源供需平衡造成了极大的破坏,使得超过1000万人遭受了停电和电费冲击。因此,为了保证电力系统的安全可靠运行,有必要将气象灾害的影响纳入电力系统风险评估。
2、到目前为止,许多研究人员已经研究了极端天气下电力系统的弹性评价模型,包括地震、飓风等不同类型极端天气下电力系统弹性评价和增强措施的框架。然而,这些研究主要集中于极端天气下电力系统的短期弹性评价,忽略了极端天气事件的稀缺性。同时,这些研究往往研究单一极端天气对电力系统风险的影响,没有考虑多种极端天气事件的融合。
3、因此,为了兼顾电力资源优化配置的经济性和可靠性目标,有必要考虑多种极端天气事件对于电力系统的中长期影响,以全面评估电力系统的中长期风险。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于,提供一种极端天气下的电力系统风险评估方法、装置及存储介质,能够更为全面、准确地评估电力系统的中长期风险情况,为电力系统的进一步规划提供参考,以抵御极端天气事件所带来的威胁。
2、为了实现上述目的,本发明实施例提供了一种极端天气下的电力系统风险评估方法,包括:
3、获取不同类型的极端天气的历史数据,并利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景;其中,所述历史数据包括极端天气的发生概率、发生时段以及平均持续时间;
4、基于所述天气场景,根据预设的致灾因子概率分布模型采用随机抽样法得到一年内不同时段中致灾因子分布情况;
5、根据所述致灾因子分布情况以及电力元件的脆弱性曲线,得到电力元件相应的故障概率,并采用随机抽样法得到一年内不同时段中电力元件状态;
6、根据所述电力元件状态以及直流潮流模型,计算得到所述电力系统的中长期风险评估指标;其中,所述中长期风险评估指标包括年度电量不足期望以及年底失负荷率。
7、作为上述方案的改进,所述获取不同类型的极端天气的历史数据,并利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景,具体包括:
8、获取不同类型的极端天气的发生概率、发生时段以及平均持续时间;
9、根据所述发生概率、所述发生时段以及公式计算得到极端天气的发生间隔;式中,tin表示极端天气的发生间隔;λy表示极端天气的年发生概率;nd表示极端天气的发生时段;ξ1为[0,1]之间服从平均分布的随机变量;
10、根据所述平均持续时间以及公式tdur=dave·lnξ2,计算得到极端天气的持续时间;式中,tdur表示极端天气的持续时间;dave表示极端天气的平均持续时间;ξ2为[0,1]之间服从平均分布的随机变量;
11、根据所述发生间隔和所述持续时间,利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景。
12、作为上述方案的改进,所述预设的致灾因子概率分布模型为威布尔概率分布模型;则,
13、采用随机抽样法得到一年内不同时段中致灾因子分布情况为:
14、
15、式中,和γ均表示威布尔分布中的拟合参数;ξ为[0,1]之间服从平均分布的随机变量。
16、作为上述方案的改进,所述电力元件的脆弱性曲线为:
17、
18、式中,p0表示电力元件在正常天气时的故障概率;p(x)表示电力元件随致灾因子x变化的故障概率;xin和xout分别表示脆弱性曲线中的阈值;则,采用随机抽样法得到一年内不同时段中电力元件状态为:
19、
20、式中,ci表示电力元件i的状态;pi表示电力元件i的故障概率;ζi是[0,1]之间服从平均分布的随机变量。
21、作为上述方案的改进,所述直流潮流模型为:
22、
23、式中,fs表示第s次抽样下电力系统的负荷削减之和;m表示电力系统中电力节点的总个数;表示第s次抽样下时段t电力系统中第m个电力节点的负荷削减量;
24、所述直流潮流模型的电力约束为:
25、
26、
27、
28、
29、式中,表示第s次抽样下时段t电力系统中第m个电力节点的发电量;表示第s次抽样下时段t电力系统中第m个电力节点的负荷量;表示第s次抽样下时段t电力系统中第m个电力节点发电机组的最大有功出力;fmn(t)表示电力系统中第m个电力节点和第n个电力节点之间电力线路的流量;和分别表示电力系统中第m个电力节点和第n个电力节点之间电力线路的最小流量和最大流量;cmn,s(t)表示第m个电力节点和第n个电力节点之间电力线路的工作状态;1(x)表示符号函数。
30、作为上述方案的改进,所述年度电量不足期望的计算公式为:
31、
32、所述年度失负荷率的计算公式为:
33、
34、式中,eens表示年度电量不足期望;k表示序贯蒙特卡洛模拟的天气场景;k表示序贯蒙特卡洛模拟的天气场景总数;s表示抽样次数总数;t表示时段总数;η表示年度失负荷率;表示电力系统的总负荷值。
35、作为上述方案的改进,所述根据所述电力元件状态以及直流潮流模型,计算得到所述电力系统的中长期风险评估指标,具体包括:
36、根据所述电力元件状态以及直流潮流模型,计算得到所述电力系统的年度电量不足期望和年度失负荷率;
37、计算当前抽样次数的第一方差系数,并判断所述第一方差系数是否小于等于第一预设值,或者抽样次数是否超过预设抽样次数;
38、若是,则将当前抽样计算得到的年度电量不足期望作为电力系统的年度电量不足期望;若否,则返回基于所述天气场景,根据预设的致灾因子概率分布模型采用随机抽样法得到一年内不同时段中致灾因子分布情况;
39、计算当前序贯蒙特卡洛模拟的第二方差系数,并判断所述第二方差系数是否小于等于第二预设值,或者模拟次数是否超过预设模拟次数;
40、若是,则将当前模拟计算得到的年度失负荷率作为电力系统的年度失负荷率;若否,则返回利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景。
41、本发明实施例还提供了一种极端天气下的电力系统风险评估装置,包括:
42、模拟模块,用于获取不同类型的极端天气的历史数据,并利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景;其中,所述历史数据包括极端天气的发生概率、发生时段以及平均持续时间;
43、第一抽样模块,用于基于所述天气场景,根据预设的致灾因子概率分布模型采用随机抽样法得到一年内不同时段中致灾因子分布情况;
44、第二抽样模块,用于根据所述致灾因子分布情况以及电力元件的脆弱性曲线,得到电力元件相应的故障概率,并采用随机抽样法得到一年内不同时段中电力元件状态;
45、计算模块,用于根据所述电力元件状态以及直流潮流模型,计算得到所述电力系统的中长期风险评估指标;其中,所述中长期风险评估指标包括年度电量不足期望以及年底失负荷率。
46、本发明实施例还提供了一种极端天气下的电力系统风险评估装置,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的极端天气下的电力系统风险评估方法。
47、本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述任一项所述的极端天气下的电力系统风险评估方法。
48、相对于现有技术,本发明实施例提供的一种极端天气下的电力系统风险评估方法、装置及存储介质的有益效果在于:通过获取不同类型的极端天气的历史数据,并利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景;其中,所述历史数据包括极端天气的发生概率、发生时段以及平均持续时间;基于所述天气场景,根据预设的致灾因子概率分布模型采用随机抽样法得到一年内不同时段中致灾因子分布情况;根据所述致灾因子分布情况以及电力元件的脆弱性曲线,得到电力元件相应的故障概率,并采用随机抽样法得到一年内不同时段中电力元件状态;根据所述电力元件状态以及直流潮流模型,计算得到所述电力系统的中长期风险评估指标;其中,所述中长期风险评估指标包括年度电量不足期望以及年底失负荷率。本发明实施例基于不同类型的极端天气的历史数据利用序贯蒙特卡洛模拟法生成一年内的天气场景,并结合致灾因子分布情况以及电力元件状态对电力系统的中长期风险进行评估,能够更为全面、准确地评估电力系统的中长期风险情况,为电力系统的进一步规划提供参考,以抵御极端天气事件所带来的威胁。
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