一种计及新能源接入的配电网无功综合支撑能力分级动态评估方法

本发明属于配电网无功综合支撑能力分级评估，具体涉及一种计及新能源接入的配电网无功综合支撑能力在线分级评估方法。

背景技术：

1、配电网的稳定运行依赖于足够的无功功率支撑，这关系到电压的稳定和能量的有效传输。在新能源如风电和光伏大量接入的情况下，配电网的无功功率管理变得更加复杂，因为这些能源的输出高度依赖于自然条件，且通常无法提供稳定的无功支撑。现代的风电和光伏系统通常通过功率电子设备接入电网，这些设备具备一定的无功功率调节能力。然而，这些能力受到设备设计和操作策略的限制，可能不足以应对快速变化的负载需求或发电条件。

2、由于新能源的不确定性和间歇性，以及传统发电方式逐渐减少，配电网需要一个更灵活、更智能的方法来评估和管理无功功率。通过对配电网的无功综合支撑能力的分级动态评估，允许电网运营者根据电网当前和过去综合的状态来调整无功支撑策略，使得配电网能更好地适应新能源的接入，提高其对变化条件的响应能力和整体运行效率。

技术实现思路

1、本发明的针对现有技术中的不足，提出了一种计及新能源接入的配电网无功综合支撑能力分级动态评估方法。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种计及新能源接入的配电网无功综合支撑能力分级动态评估方法，具体包括如下步骤：

3、步骤s1、将影响配电网无功综合支撑能力的特征指标与评价指标通过相关性分析，从特征指标中筛选出影响配电网无功综合支撑能力的关键指标；

4、步骤s2、根据关键指标构建配电网无功综合支撑能力评估模型，并利用动态熵权法调整配电网无功综合支撑能力评估模型中的关键指标权重并赋分；

5、步骤s3、收集新能源接入配电网的关键指标历史数据，利用构建的配电网无功综合支撑能力评估模型计算每个数据断面下的得分，并采用半监督聚类法进行聚类，得到配电网无功综合支撑能力分级评估结果。

6、进一步地，步骤s1包括如下子步骤：

7、步骤s11、计算每个影响电网无功综合支撑能力的特征指标相对于每个评价指标的斯皮尔曼秩相关系数；

8、步骤s12、将每个特征指标的所有斯皮尔曼秩相关系数求平均，得到每个特征指标的综合相关系数；

9、步骤s13、将所有特征指标的综合相关系数的绝对值按照由大到小的顺序排序，将综合相关系数的绝对值高于阈值的特征指标作为关键指标。

10、进一步地，其特征在于，所述关键指标为：新能源短路比、有效无功功率储备和无功出力成本。

11、进一步地，其特征在于，所述新能源短路比的计算过程为：

12、a、根据风电和光伏输出功率模型计算每个场站的有功功率的期望和标准差；

13、b、利用阻抗矩阵获取每个场站之间的交互因子，结合每个场站的有功功率的期望和标准差，计算每个场站的综合容量

14、

15、其中，表示第y个场站的有功功率的期望，kp表示反映概率性波动的安全系数，表示第y个场站的有功功率的标准差，wpifyz表示第y个场站与第z个场站之间的交互因子，pz表示第z个场站的有功功率；

16、c、将每个场站的短路容量与综合容量的比值作为新能源短路比。

17、进一步地，所述有效无功功率储备的计算过程为：

18、a、对于配电网中的每个无功源节点，根据风力出力、光伏出力和负荷的概率密度函数，随机抽取风速、太阳辐照度和负荷值，生成特定场景，组成场景集；

19、b、采用kmeans算法对场景集进行聚类，提取每个聚类中心的场景参数，使用改进连续潮流方法计算每个聚类中心场景下的pv曲线；

20、c、根据每条pv曲线上的鼻点电压和正常运行点电压获得鼻点无功功率和正常运行点的无功功率，计算出每个无功源节点的有效无功储备；

21、d、将所有的无功源节点的有效无功储备求和，得到每个聚类场景下配电网的有效无功功率储备；

22、e、将所有聚类场景下配电网的有效无功功率储备求平均，得到配电网的有效无功功率储备期望。

23、进一步地，所述无功出力成本的计算过程为：

24、

25、其中，c表示无功出力成本，cq,d表示节点i的无功不足补偿成本，cq,loss表示节点i的无功源出力对配电网网损的贡献成本，cq,pv表示光伏无功生产成本，表示风力无功生产成本，cgci(qci)表示节点i的无功补偿设备的无功生产成本，cgqi(qi)表示节点i所连发电机的无功生产成本。

26、进一步地，步骤s2配电网无功综合支撑能力评估模型构建的具体过程为：

27、vs＝ω1(regscry)*+ω2(e[qres])*+ω3c*

28、其中，vs表示配电网无功综合支撑能力评估模型的得分，(regscry)*表示新能源短路比的量化值，ω1表示(regscry)*的权重，(e[qres])*表示有效无功功率储备的量化值，ω2表示(e[qres])*的权重，c*表示无功出力成本的量化值，ω3表示c*的权重。

29、进一步地，步骤s2中利用动态熵权法调整配电网无功综合支撑能力评估模型中的关键指标权重的具体过程为：

30、a、获取配电网某时间段内由关键指标组成的断面数据矩阵；

31、b、对断面数据矩阵中的元素进行标准化处理，得到标准化矩阵；

32、c、计算标准化矩阵中每个关键指标在所有数据断面下的特征比重，获取所述关键指标的熵值其中，m表示数据断面数，j*表示关键指标索引，表示关键指标j*在所有数据断面下的特征比重；

33、d、根据所述关键指标的熵值计算所述关键指标在m个数据断面的综合权重

34、e、将所述关键指标的综合权重和所述关键指标的计算权重进行权重平滑，得到所述关键指标的动态熵权重其中，τ为平滑因子。

35、进一步地，步骤s2中对关键指标进行赋分的过程为：

36、对新能源短路比的量化值和有效无功储备的量化值进行赋分的过程均为：

37、

38、其中，sa表示新能源短路比的量化值或有效无功储备的量化值的得分，xa表示新能源短路比的量化值或有效无功储备的量化值，xmax表示对应关键指标的赋分上限，xmin表示对应关键指标的赋分下限；

39、对无功出力成本的量化值进行赋分的过程为：

40、

41、其中，scost表示无功出力成本的量化值的得分，xcost为无功出力成本指标量化值。

42、进一步地，步骤s3中采用半监督聚类法进行聚类时确定必联约束和勿连约束；

43、所述必联约束为：

44、配电网无功综合支撑能力3个关键指标的分数均高于60分的数据断面；

45、配电网无功综合支撑能力3个关键指标分数仅有2个高于60分的数据断面；

46、配电网无功综合支撑能力3个关键指标分数仅有1个高于60分的数据断面；

47、配电网无功综合支撑能力3个关键指标分数均低于60分的数据断面；

48、所述勿连约束为：以上必联约束中对应的数据断面与其他必联约束对应的数据断面。

49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出了基于历史数据的配电网无功综合支撑能力影响因素的挖掘方法，将影响配电网无功综合支撑能力的特征指标与评价指标通过相关性分析，筛选出关键指标，有助于提前准备和优化无功资源配置，从而提高配电网的响应能力和效率；同时，本发明通过关键指标构建配电网无功综合支撑能力评估模型，能够综合考虑各种因素，提供一个全面的无功综合支撑能力评估，并利用动态熵权法调整配电网无功综合支撑能力评估模型中的关键指标权重并，确保评估模型始终反映最当前的网络状态和重要性分配，从而提高评估的准确性和适应性。本发明通过动态分级评估策略，可以应对不同级别的配电网状态和需求，灵活性更高，有助于提高配电网的稳定性和可靠性，同时优化资源利用。