极端天气下智能配电网的弹性评估
近年来受极端天气的影响,配电网大范围停电事故率不断上升,能够防御自然灾害、减小停电事故影响的弹性配电网引起了人们的重视.为了更好地评估配电网应对极端灾害的弹性,文中提出了一种智能配电网弹性评估方法.首先,建立了极端天气下的故障模型用以量化极端天气对配电网的影响.其次,针对极端天气的随机性,文中通过蒙特卡洛法模拟极端天气场景并采用K-means聚类算法对场景进行缩减,根据脆弱性曲线可以得到配电网各支路的时变故障率.考虑到负荷、可再生能源出力的不确定性,采用拉丁超立方抽样抽取负荷、可再生能源出力和配电网故障场景对配电网进行弹性评估.然后,为了全面准确地反映含分布式电源的配电网弹性,将配电网遭受自然灾害时分为防灾和减灾2个阶段,并基于此构建了包括配电网防御时间、弹性恢复系数、孤岛可持续时间覆盖率和重要负荷平均中断时间在内的弹性评估指标体系.最后,对一包含2条馈线的实际配电系统的弹性进行仿真评估,并考虑了电力线路类型、光伏渗透率和联络线对配电网弹性的影响,验证了所提评估方法的有效性.
智能配电网、弹性评估方法、弹性评估指标、故障场景、蒙特卡洛模拟
44
国家自然科学基金资助项目51407113
2020-05-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
60-68