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文档简介
号分布式电源接入下的配电网可靠性协同控本发明提供分布式电源接入下的配电网可基于负荷需求不确定性模型设计考虑分布式电性优化和环境效益最大化为目标的多目标协同2基于建立的配电网拓扑结构模型,分析分布式电源出力特性,采用蒙特卡洛仿真方法,结合所述配电网可靠性指标体系对配电网可靠性进行评估,基于最优协同控制策略,向各控制对象下发并执行控制指令;利建立配电网拓扑结构模型,所述配电网拓扑结构模型采用加权无向基于所述配电网拓扑结构模型构建节点导纳矩阵,并利用节点在所述配电网拓扑结构模型中标识分布式电源接入节点,并将所述分析分布式电源接入节点的出力特性概率分布在所述配电网拓扑结构模型中标识负荷节点,并基于所述基于每个负荷节点的典型负荷模式,构建该节点的负荷需求不确定3;执行期望最大化算法迭代优化高斯混合模型,包括期望步骤和最的后验概率更新每个高斯分量的πk、μk和;计算更新后的高斯混合模型的对数似然函配电网状态评估采用概率潮流计算,所述概率潮流计算采用改进的Newton点电压和功率注入结果,所述收敛条件为功率不平衡量的最大绝对值小于功率不平衡阈采用二态马尔可夫模型描述设备运行状态,计算设备可用度;为通过蒙特卡洛仿真方法,重复执行概率潮流计算和基于计算负荷损构建可靠性提升目标函数,所述可靠性提升目标函数采用构建经济性优化目标函数,所述经济性优化目标函数4构建环境效益最大化目标函数,所述环境效益最大化目标函数采用系统碳排放量表设计自适应惯性权重策略,根据迭代次数和粒子适应度动态调整惯性通过所述改进的粒子群算法获得一组Pareto最优解,生成最优协同采用切比雪夫分解方法将多目标问题转化为一系列单目标子问题档案;维护外部精英档案,在每次迭代后将非支配解加入外部精英档案中,当对精英档案中的解进行局部搜索,采用模式采用深度优先搜索算法遍历所述无向图,设置电压偏差阈值和电流偏58.分布式电源接入下的配电网可靠性协同控制系统,用于实现前述权利要求1_7中任第二单元,用于采用蒙特卡洛仿真方法,结合所述配电网逻辑控制器实现分布式电源的实时出力调节,并采用图论算法进行故障定位与网络重构;其中,所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令,以执行程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意67将所述分析分布式电源接入节点的出力特性概率分布整合到所述初始潮流方程基于每个负荷节点的负荷数据,构建该节点的负荷需求不确定性模型的步骤包;利用K_means聚类算法对负荷数据进行预处理,得到高斯混合模型参数θ的初始8 配电网状态评估采用概率潮流计算,所述概率潮流计算采用改进的Newton_通过对负荷损失指标样本进行排序、确定风险价值和计算超过风险价值的样本平均值得9对精英档案中的解进行局部搜索,采用模式搜索方法在当前解的邻域内进行探[0017]图1为本发明实施例分布式电源接入下的配电网可靠性协同控制方法的流程示意图2为本发明实施例分布式电源接入下的配电网可靠性协同控制系统的结构示意[0020]图1为本发明实施例分布式电源接入下的配电网可靠性协同控制方法的流程示意确定性模型;基于负荷需求不确定性模型设计考虑分布式电源的配电网可靠性指标体系,S2.采用蒙特卡洛仿真方法,结合所述配电网可靠性指标体系对配电网可靠性进将所述分析分布式电源接入节点的出力特性概率分布整合到所述初始潮流方程个节点的配电网模型中,节点1和节点2之间的线路可能被赋予(0.1+0.2j)欧姆的复数权布的尺度参数和形状参数同样可以通过历史数据估计,例如某节点的Weibull分布参数可[0026]将分析得到的分布式电源接入节点的出力特性概率分布可以采用高斯混合模型来描述负荷需求的不确定性。高斯混合模型由多个高斯分量组成,[0032]这种基于图论和概率模型的方法能够有效捕捉配电网中分布式电源出力和负荷基于每个负荷节点的负荷数据,构建该节点的负荷需求不确定性模型的步骤包;利用K_means聚类算法对负荷数据进行预处理,得到高斯混合模型参数θ的初始了模型对观测数据的拟合程度。如果对数似然函数值的增长幅度小于预设的阈值(如[0039]基于最优高斯混合模型和最佳模型复杂度,生成节点的负荷需求不确定性模型。[0040]这种基于高斯混合模型的负荷需求不确定性建模方法具配电网状态评估采用概率潮流计算,所述概率潮流计算采用改进的Newton_通过对负荷损失指标样本进行排序、确定风险价值和计算超过风险价值的样本平均值得和雅可比矩阵。功率不平衡量反映了当前状态下节点实际注入功率与计算功率之间的差[0050]这种基于蒙特卡洛仿真和条件价值风险的配电网可靠性评估方法具有多方面的天的发电成本为10000元,网损成本为1000元,负荷切除成本为500元,则总运行成本为可能包括在电价高峰时段削减20%的可控负荷;网络拓扑重构方案可能包括在某些情况下对精英档案中的解进行局部搜索,采用模式搜索方法在当前解的邻域内进行探网络故障处理是至关重要的。利用模糊逻辑控制器和图论算法可以有效地实现这些功能,
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