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系统自组织临界状态判断方法

阅读:761发布:2020-05-11

专利汇可以提供系统自组织临界状态判断方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种电 力 系统自组织 临界状态 判断方法,其特征在于,包括:步骤10,利用直流潮流模型求得各元件的初始负荷;步骤20,为各元件赋予初始适应值;步骤30,利用所述初始负荷和所述初始适应值计算得到每个元件所能承担的极限负荷;步骤40,使适应性最小的元件不断地变异,来观察系统的演化情况,从而判断是否进入自组织临界状态。本发明使适应性最小的元件不断地变异,从而可以从系统整体性质来判断电力系统自组织临界状态,更加符合电力系统的实际情况。,下面是系统自组织临界状态判断方法专利的具体信息内容。

1.一种电系统自组织临界状态判断方法,其特征在于,包括:
步骤10,利用直流潮流模型求得各元件的初始负荷;
步骤20,为各元件赋予初始适应值;
步骤30,利用所述初始负荷和所述初始适应值计算得到每个元件所能承担的极限负荷;
步骤40,使适应性最小的元件不断地变异,来观察系统的演化情况,从而判断是否进入自组织临界状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤40包括:
步骤41,在每一个时间段,将适应性最小的元件变异,重新赋给它新的适应性并将其断开;
步骤42,根据直流潮流模型求得各元件新的负荷度,并将系统中的多个适应性最小的元件变异;
步骤43,计算隙距和平均适应性,并统计崩大小。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
步骤50,循环执行步骤40,直到循环预定的时间后结束。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述元件的适应性为元件承担负荷的程度。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述平均适应性由下式确定:
式中:
li(s)为s时刻第i元件的适应性;
为平均适应性;
Ld的整个系统元件的总数。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤43中的所述隙距根据电网演化过程中最小元件适应性递增的包络函数确定。

说明书全文

系统自组织临界状态判断方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电力领域,特别是涉及一种电力系统自组织临界状态判断方法。

背景技术

[0002] 电力系统是一个复杂系统,其在运行过程中发生的大停电是由于系统处于自组织临界状态下,扰动触发连反应并导致灾变的过程。当前描述电力系统自组织临界状态的方法主要是应用停电规模(如停电损失的负荷)与停电发生的频次是否满足幂律特征来判断。这一方法需要统计每一次的停电事故大小,需要大量的停电数据,计算仿真比较复杂,而且没有考虑电力系统的整体性质。

发明内容

[0003] 本发明的目的是提供一种可以从系统整体性质来判断电力系统自组织临界状态的电力系统自组织临界状态判断方法。
[0004] 为解决上述技术问题,作为本发明的一个方面,提供了一种电力系统自组织临界状态判断方法,其特征在于,包括:步骤10,利用直流潮流模型求得各元件的初始负荷;步骤20,为各元件赋予初始适应值;步骤30,利用所述初始负荷和所述初始适应值计算得到每个元件所能承担的极限负荷;步骤40,使适应性最小的元件不断地变异,来观察系统的演化情况,从而判断是否进入自组织临界状态。
[0005] 进一步地,所述步骤40包括:步骤41,在每一个时间段,将适应性最小的元件变异,重新赋给它新的适应性并将其断开;步骤42,根据直流潮流模型求得各元件新的负荷度,并将系统中的多个适应性最小的元件变异;步骤43,计算隙距和平均适应性,并统计崩大小。
[0006] 进一步地,所述方法还包括:步骤50,循环执行步骤40,直到循环预定的时间后结束。
[0007] 进一步地,所述元件的适应性为元件承担负荷的程度。
[0008] 进一步地,所述平均适应性由下式确定:
[0009]
[0010] 式中:
[0011] li(s)为s时刻第i元件的适应性;
[0012] 为平均适应性;
[0013] Ld的整个系统的模型。
[0014] 进一步地,步骤43中的所述隙距根据电网演化过程中最小元件适应性递增的包络函数确定。
[0015] 本发明使适应性最小的元件不断地变异,从而可以从系统整体性质来判断电力系统自组织临界状态,更加符合电力系统的实际情况。附图说明
[0016] 图1示意性示出了本发明的流程图
[0017] 图2示意性示出了IEEE57节点系统演化模型中隙距G(s)随时间s的演化图;
[0018] 图3示意性示出了IEEE57节点系统演化模型中平均适应性随时间的演化图;
[0019] 图4示意性示出了IEEE118节点系统演化模型中隙距G(s)随时间s的演化图;
[0020] 图5示意性示出了IEEE118节点系统演化模型中平均适应性随时间的演化图。

具体实施方式

[0021] 以下对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
[0022] 在电力系统的演化过程,经过不断地建设,其发电容量、负荷及网架结构等均在不断地发生变化。在电力系统的初始阶段,其各元件的适应性是不同的,而人们为了充分发挥元件的能力,往往会使其尽可能地承担大的负荷。因此在本发明中,我们考虑的方法是使适应性最小的元件不断地变异,来观察系统的演化情况。
[0023] 本发明专利则给出了一种通过定义了电力系统元件的适应性这一指标,通过考察系统整体性质来判断电力系统自组织临界状态的方法。
[0024] 请参考图1(其中,S为时间),本发明提供了一种电力系统自组织临界状态判断方法,其特征在于,包括:
[0025] 步骤10,利用直流潮流模型求得各元件的初始负荷;
[0026] 步骤20,为各元件赋予初始适应值;
[0027] 步骤30,利用所述初始负荷和所述初始适应值计算得到每个元件所能承担的极限负荷;
[0028] 步骤40,使适应性最小的元件不断地变异,来观察系统的演化情况,从而判断是否进入自组织临界状态。
[0029] 具体地说,在仿真过程中,当平均适应性在某一个值的上下波动时,此时电力系统就进入了自组织临界状态。例如,本发明的仿真的结果表明,随着时间的增长,IEEE57节点系统的最小适应性逐渐趋于0.499,其平均适应性在0.71上下波动;IEEE118节点系统最小适应性逐渐趋于0.43,其平均适应性在0.68上下波动。因此观察平均适应性就可以判断系统是否演化到自组织状态。通过仿真还表明,系统的临界值及其平均适应性与电力系统中的元件数量有关。
[0030] 现有技术中的电力系统自组织临界状态判断判断方法,基本是通过考察系统中个体的性质来实现的,本发明通过步骤10-40,解决了考察系统整体性质来判断电力系统自组织临界状态这一技术问题。在电力系统的初始阶段,其各元件的适应性是不同的,而人们为了充分发挥元件的能力,往往会使其尽可能地承担大的负荷。因此在本发明的步骤10-40中,本发明使适应性最小的元件不断地变异,这更加符合电力系统的实际情况。
[0031] 优选地,所述步骤40包括:
[0032] 步骤41,在每一个时间段,将适应性最小的元件变异,重新赋给它新的适应性并将其断开;
[0033] 步骤42,根据直流潮流模型求得各元件新的负荷度,并将系统中的多个适应性最小的元件变异;
[0034] 步骤43,计算隙距和平均适应性,并统计雪崩大小。
[0035] 优选地,所述方法还包括:步骤50,循环执行步骤40,直到循环预定的时间后结束。
[0036] 优选地,步骤43中的所述隙距G(s)根据电网演化过程中最小元件适应性递增的包络函数确定。
[0037] 在电力系统中,导致元件变异的方式很多,其中各种事故是导致电力元件发生变异的主要方式。引发事故的因素很多,但很少是随机事件。直接的原因可能是元件本身可靠性低、元件的过负荷、操作人员的不安全行为、不协调的调度管理和恶劣的环境等因素造成的。在分析电力系统事故时,涉及到设备、人员、环境和调度管理等要素,这一点已得到众多安全专家的共识,并且这都是影响元件适应性的因素。因此,定义元件的适应性,用下式来表示:
[0038] fi(s)=g(u,v,x,y,…)             (1)
[0039] 式中:fi(s)∈(0,1),表示元件i在s时刻的适应性;u表示元件本身的因素,v表示操作人员的因素;x表示调度管理的因素;y表示环境因素,以此类推。
[0040] 对于大小为Ld的整个系统的模型,定义一个新的变量 称为平均适应性,其表达式为:
[0041]
[0042] 式中:fi(s)为s时刻第i元件的适应性。
[0043] 平均适应性 与整体性质相关,是一个整体变量。平均适应性可以表征整个电力系统个体的平均适应性,例如:平均适应性较高( 值较大)可理解为整个系统过载能力相对较大,或者整个系统抗扰动(不发生连锁事故)的能力较强;平均适应性较低( 值较小)则可理解为整个系统过载能力相对较小,或者整个系统抗扰动(不发生连锁事故)的能力较弱。
[0044] 虽然如此,在建立评价指标时,如果直接采用调度系统、操作人员的可靠性、元件的可靠性等指标构建指标体系评价各元件的适应性及整个系统的适应性,模糊性太强,是人的因素占的多一些还是其它因素占的多一些很难确定,同时,象人的可靠性和调度管理涉及到的面较广,没有明确具体的衡量标准,而且很难定量,如果全部考虑进去,将势必降低整个评价过程的准确性,从而影响评价的质量。因此,本发明将fi(s)定义为广义的元件适应性, 定义为广义的元件平均适应性。
[0045] 为了简化问题,本发明主要从元件本身的因素考察电力系统的演化过程,定义狭义的元件适应性和元件平均适应性如下:
[0046] 优选地,所述元件的适应性为元件承担负荷的程度。
[0047] 优选地,所述平均适应性由下式确定:
[0048]
[0049] 式中:
[0050] li(s)为s时刻第i元件的适应性;
[0051] 为平均适应性;
[0052] Ld的整个系统的模型。
[0053] 仿真结果
[0054] 请参考图2至图5。其中,图2的横轴为时间,纵轴为隙距;图3的横轴为时间,纵轴为平均适应性;图4的横轴为时间,纵轴为隙距;图5的横轴为时间,纵轴为平均适应性。
[0055] 对IEEE57节点系统和IEEE118节点系统进行仿真,得到的结果如下:
[0056] 跟踪观察(图2-图5)系统中最小适应性lmin(s)、平均适应性随时间s的变化,就会发现系统的演化过程与自组织紧密地联系在一起,而最终当G(s)趋近临界值lc时,此时系统达到临界态,过程逐渐趋于稳定。
[0057] 从演化的过程来看,在演化开始时系统中没有任何适应性的值比lmin(0)小,因此把lmin(0)作为隙距G(s)的初始值,即G(0)=lmin(0)。经过s个时间段之后,lmin(s)第一次比lmin(0)大,此时的G(s)=lmin(s)。即小于G(s)的节点不再存在,则系统进入下一个阶段,即进入下一个阶梯。
[0058] 很明显,当G(s)从某个值G(s1)跳到最近邻的较高值时G(s2)时,系统中的所有适应性的值都要高于G(s2)。由于是均匀分布,因此当G(s2)达到的时候,系统中的适应性均匀分布于[G(s2),1]。很显然,从G(s1)到G(s2)的过程中发生了一系列变异事件,这一系列事件对应着一个电网的停电事故。这个停电事故开始于s1时刻而结束于s2时刻,该停电事故的大小为(s2-s1)。
[0059] 仿真的结果表明,随着时间的增长,IEEE57节点系统的最小适应性lmin(s)逐渐趋于0.499,其平均适应性在0.71上下波动;IEEE118节点系统最小适应性lmin(s)逐渐趋于0.43,其平均适应性在0.68上下波动。因此观察平均适应性就可以判断系统是否演化到自组织状态。通过仿真还表明,系统的临界值lc及其平均适应性与电力系统中的元件数量有关。
[0060] 以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
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