一种交直流混联系统的可靠性评估方法、介质及装置

1.本发明涉及电力系统可靠性评估技术领域，尤其涉及一种交直流混联系统的可靠性评估方法、介质及装置。


背景技术：

2.可靠性是电力系统按可接受的质量标准和所需数量不间断地向电力用户提供电力和电能量的能力的量度。随着时代的发展，可靠性及其定量评估的重要性越来越明显。实际上，多年来全球已发生了大量的停电事件。这些严重的事件体现出了电力系统稳定运行的重要性，但没有电力系统能100％的连续供电，因此需要知道停电事件发生的频繁程度、持续时间、严重程度等信息。因此，如何对电力系统进行准确的可靠性评估是电力系统稳定运行，甚至是电力系统规划的必要条件。
3.随着全球经济的持续增长，电力系统向着远距离、超高压甚至特高压的方向发展，网络规模日益庞大，结构日益复杂。目前国内的电网仍然以交流为主，但随着直流输电技术的发展以及电力电子技术的不断进步，直流输电应用越来越广泛。但直流设备在运行中仍然存在故障率高和成本高的问题。所以，在进行交流电网直流化改造时，应当考虑混合交直流电网设备的配置优化。但直流设备与交流设备之间并不是相互独立的，交流元件故障导致直流送电能力下降或直流闭锁，也可能是交流元件故障后直流正常运行。这样复杂的相互影响关系给交直流混联系统的可靠性带来了难题。直流的同送同受运行模式比较常用，而实际上，同送同受的多直流之间也有交互影响，这同样对其可靠性的评估增加了难度。
4.现有的可靠性评估大多假设元件之间相互独立，且只针对单独的交流或直流系统，对于元件的状态大多也只采用两状态模型，这样对系统进行可靠性评估会造成其结果不准确。因此，如何对考虑同送同受直流交互影响的交直流混联系统进行准确的可靠性评估，成为现阶段亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种交直流混联系统的可靠性评估方法、介质及装置，以解决现有技术的可靠性评估大多假设元件之间相互独立，且只针对单独的交流或直流系统，对于元件的状态大多也只采用两状态模型，导致对系统进行可靠性评估会造成其结果不准确的问题。
6.第一方面，提供一种交直流混联系统的可靠性评估方法，包括：
7.基于获取的包含同送同受节点的交直流混联系统中的各元件的状态之间的转移率，采用序贯蒙特卡洛的方法进行抽样生成所述交直流混联系统的时序状态；
8.基于所述交直流混联系统的时序状态，求解典型负荷场景下的最优削负荷潮流模型，得到所述交直流混联系统的所述时序状态下的最小削负荷量；
9.基于所述时序状态下的最小削负荷量计算得到所述交直流混联系统的可靠性指标期望的估计值；
10.重复上述的步骤，直到所述可靠性指标期望的估计值满足收敛条件，以通过满足收敛条件的所述可靠性指标期望的估计值评估所述交直流混联系统的可靠性。
11.第二方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上述第一方面实施例所述的交直流混联系统的可靠性评估方法。
12.第三方面，提供一种交直流混联系统的可靠性评估装置，包括：如上述第二方面实施例所述的计算机可读存储介质。
13.这样，本发明实施例，考虑了元件之间的相互影响与多状态，对包含同送同受节点的交直流混联系统的可靠性评估的结果更加准确。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1是本发明实施例的交直流混联系统的可靠性评估方法的流程图；
16.图2是本发明实施例的交流元件两状态独立停运模型的两状态转移情况示意图；
17.图3是元件两状态相关停运模型下的两状态转移情况示意图；
18.图4是本发明实施例的直流元件多状态独立停运模型下的多状态转移情况示意图；
19.图5是本发明实施例的交直流元件多状态相关停运模型下的多状态转移情况示意图；
20.图6是本发明实施例的双直流元件多状态相关停运模型下的多状态转移情况示意图；
21.图7是ieee-rts24测试系统接线示意图。
具体实施方式
22.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
23.本发明实施例公开了一种交直流混联系统的可靠性评估方法。如图1所示，本发明实施例的方法包括如下的步骤：
24.步骤s101：基于获取的包含同送同受节点的交直流混联系统中的各元件的状态之间的转移率，采用序贯蒙特卡洛的方法进行抽样生成交直流混联系统的时序状态。
25.本发明实施例的包含同送同受节点的交直流混联系统中的同送同受节点的元件为直流元件，非同送同受节点的元件为交流元件。尽管交流元件之间相互独立，但是交流-直流元件会有交互影响；同时，同送同受的直流-直流元件之间也会有相互影响，二者也并不独立运行。
26.元件的停运模型一般可包括：独立停运模型和相关停运模型两种。其中，独立停运模型指的是该元件的故障停运是独立的，不会影响其它元件；相关停运模型指的是该元件故障停运，则可能会导致其它元件也故障停运。
27.此外，元件可能只处于正常和停运两种状态，也可能处于多种状态。
28.基于上述的分析，本发明实施例将停运模型和状态结合起来，设置如下的四种停运模型类型：交流元件两状态独立停运模型、直流元件多状态独立停运模型、交直流元件多状态相关停运模型和双直流元件多状态相关停运模型。
29.其中，交流元件两状态独立停运模型下的状态均包括：正常运行状态和停运状态。如图2所示，为交流元件两状态独立停运模型下的两状态转移情况示意图。应当理解的是，本发明实施例所述的正常运行状态是该状态涉及的元件全部正常，停运状态指的是该状态涉及的元件全部停运，即对于相关停运模型，涉及的元件自身与相关的另一元件均正常或均停运，下文不再赘述。还应当理解的是，一般情况下，交流元件的停运状态为强迫停运状态。
30.其中，直流元件多状态独立停运模型下的状态包括：正常运行状态、降额运行状态、强迫停运状态和过载运行状态。如图4所示，为直流元件多状态独立停运模型下的多状态转移情况示意图。
31.如图3所示，为元件两状态相关停运模型下的两状态转移情况示意图，在此基础上进行拓展，本发明实施例考虑的相关停运都是多状态的。其中，交直流元件多状态相关停运模型下的状态包括：正常运行状态、交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态。如图5所示，为交直流元件多状态相关停运模型下的多状态转移情况示意图。
32.其中，双直流元件多状态相关停运模型下的状态包括：正常运行状态、一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态。如图6所示，为双直流元件多状态相关停运模型下的多状态转移情况示意图。
33.基于上述的分析，对于交流元件两状态独立停运模型，各状态之间的转移率就是元件的故障率或修复率，其中，修复率为修复时间的倒数，故障率和修复率可根据历史数据统计得到。对于其它几种停运模型下的状态，转移率可根据历史数据统计得到。例如，可通过一个地区的历史数据统计得到。
34.序贯蒙特卡洛是按照时序，在一个时间跨度上进行的模拟。对建立虚拟系统状态转移循环过程有不同的方法，本发明实施例采用状态持续时间抽样法，这种方法是基于对元件状态持续时间的概率分布进行抽样。具体的，该步骤包括如下的过程：
35.(1)对于每一元件，在该元件的当前状态下，抽样该元件的下一状态。
36.其中，该元件的初始状态为正常运行状态，每次抽样排除该元件的当前状态。
37.(2)根据抽样得到的该元件的下一状态，确定该元件的当前状态的抽样持续时间。
38.应当理解的是，下一状态的停运模型由当前状态所属的停运模型决定。
39.具体的，步骤包括如下的几种情况：
40.第一种：若抽样得到的该元件的下一状态为交流元件两状态独立停运模型下的状态，则采用时间计算方程计算该元件的当前状态的抽样持续时间。
41.其中，如前所述，交流元件两状态独立停运模型下，若当前状态为正常运行状态，下一状态为停运状态，则转移率为故障率；若当前状态为停运状态，下一状态为正常运行状态，则转移率为修复率。
42.例如，以该元件不是直流同送同受节点的元件(交流元件)，当前状态为交流元件两状态独立停运模型下的正常运行状态为例进行说明。此时，该元件的下一状态只能是交流元件两状态独立停运模型下的停运状态，基于故障率计算当前状态的抽样持续时间。
43.第二种：若抽样得到的该元件的下一状态为直流元件多状态独立停运模型下的状态，则采用时间计算方程计算可抽样得到的该元件的不同的下一状态对应的当前状态的抽样持续时间；选择最小的抽样持续时间作为该元件的当前状态的抽样持续时间。
44.这种情况下，在多个可能的下一状态中选择最小的抽样持续时间对应的下一状态作为该元件的下一状态，因此，将该最小的抽样持续时间作为当前状态的抽样持续时间。
45.例如，以该元件是直流同送同受节点的元件(直流元件)，当前状态为直流元件多状态独立停运模型下的正常运行状态为例进行说明。此时，该元件的抽样可得的下一状态包括：降额运行状态、强迫停运状态和过载运行状态，分别计算降额运行状态、强迫停运状态和过载运行状态对应的抽样持续时间，在这三个抽样持续时间中选择最小的一个作为当前状态的抽样持续时间。
46.第三种：若抽样得到的该元件的下一状态为交直流元件多状态相关停运模型或双直流元件多状态相关停运模型下的状态，则计算可抽样得到的该元件的不同的下一状态的概率的占比，并按照占比对[0,1]区间进行划分，得到不同的下一状态对应的范围区间；由该元件的当前状态的随机数所位于的范围区间确定该元件的下一状态；采用时间计算方程计算该元件的确定的下一状态对应的当前状态的抽样持续时间。
[0047]
其中，下一状态对应的范围区间的长度等于该下一状态对应的占比，对于相邻两个区间的分界点，划分到前一区间或后一区间都可以。具体的，随机数位于[0,1]区间。
[0048]
以该元件是直流同送同受节点的元件(直流元件)，当前状态为交直流元件多状态相关停运模型下的正常运行状态为例进行说明。此时，该元件的抽样可得的下一状态包括：交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态。
[0049]
正常运行状态分别到交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态的概率为20％、40％、40％，则交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态的概率的占比为0.2、0.4、0.4。将相邻两个区间的分界点，划分到前一区间，则交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态对应的范围区间可以是[0,0.2]，交直流元件强迫停运状态对应的范围区间可以是(0.2,0.6]，交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态对应的范围区间可以是(0.6,1]。随机数为0.2，其位于交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态对应的范围区间[0,0.2]，则确定该元件由当前状态转移到交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态。
[0050]
应当理解的是，由于本发明实施例会进行多次抽样，在大样本下结果是一样的，因此，划分范围区间并不限定如上述举例这样，例如，交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态对应的范围区间还可以是[0,0.4]，交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态对应
的范围区间还可以是(0.4,0.6]，交直流元件强迫停运状态对应的范围区间还可以是(0.6,1]，只要满足该状态对应的范围区间的长度等于该状态的对应的占比要求即可，这样导致该次抽样会产生不同的下一状态的结果。但如前所述，在大样本下结果是一样的，所以不会对最终结果产生影响。
[0051]
具体的，对如何获得下一状态的概率阐述如下：
[0052]
首先以两状态为例，每个独立停运与相关停运之间是独立的，且不互斥。
[0053]
如图2所示，独立停运模型下元件可具有两状态情况，元件当前状态到下一状态的概率如下：
[0054][0055][0056]
其中，p
iu
和p
id
分别表示元件i在独立停运模型下处于正常运行状态和停运状态的概率，λi和μi分别表示元件i的故障率和修复率，i＝1，
…
，n。
[0057]
如图3所示，对相关停运模型下元件具有两状态情况进行探讨，以便于后续建立多状态相关模型的概率计算，该情况下元件是否发生相关停运的概率如下：
[0058][0059][0060]
其中，p
cd
和p
cu
分别表示元件c发生和不发生相关停运的概率，λc和μc分别表示元件c的故障率和修复率，c＝1，
…
，n。
[0061]
基于上述两种状态概率的计算，如图4所示，直流元件多状态独立停运模型下的状态的概率，可利用马尔可夫链求出，具体如下：
[0062]
[p
n p
d p
u pm]
·
p1＝[p
n p
d p
u pm]。
[0063]
pn+pd+pu+pm＝1。
[0064][0065]
则可以推导得到：
[0066][0067]
[0068][0069][0070]
其中，pn、pd、pu和pm分别表示正常运行状态、降额运行状态、强迫停运状态和过载运行状态的概率，μ
jd
、μ
ju
和μ
jm
分别表示降额运行状态到正常运行状态、强迫停运状态到正常运行状态和过载运行状态到正常运行状态的转移率，λ
jd
、λ
ju
和λ
jm
分别表示正常运行状态到降额运行状态、正常运行状态到强迫停运状态和正常运行状态到过载运行状态的转移率。
[0071]
对于相关停运，考虑多状态的影响，如图5所示，交直流元件多状态相关停运模型下的状态的概率计算原理如上述直流元件多状态独立停运模型下的状态的概率的计算，同样采用马尔科夫链，得到每个状态的概率，其计算式具体如下：
[0072][0073][0074][0075][0076]
其中，pc、p
c1
、p
c2
和p
c3
分别表示正常运行状态、交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态的概率，μ
c1
、μ
c2
和μ
c3
分别表示交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态分别到正常运行状态的转移率，λ
c1
、λ
c2
和λ
c3
分别表示正常运行状态分别到交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态的转移率。
[0077]
对于相关停运，考虑多状态的影响，如图6所示，双直流元件多状态相关停运模型下的状态的概率计算原理如上述直流元件多状态独立停运模型下的状态的概率的计算，同样采用马尔科夫链，得到每个状态的概率，其计算式具体如下：
[0078][0079][0080]
[0081][0082][0083]
其中，pz、p
z1
、p
z2
、p
z3
和p
z4
分别表示正常运行状态、一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态的概率，μ
z1
、μ
z2
、μ
z3
和μ
z4
分别表示一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态分别到正常运行状态的转移率，λ
z1
、λ
z2
、λ
z3
和λ
z4
分别表示正常运行状态分别到一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态的转移率。
[0084]
上述的时间计算方程具体如下：
[0085][0086]
其中，di表示元件i的当前状态的抽样持续时间，ri表示元件i在[0,1]区间均匀分布的随机数，ηi表示元件i由当前状态到下一状态的转移率。
[0087]
(3)在限定的模拟总时长内，重复上述步骤，得到由该元件的所有当前状态和当前状态对应的抽样持续时间组成的按时序排列的该元件的时序状态。
[0088]
例如，限定的模拟总时长为一年。
[0089]
(4)将每一元件的时序状态组合，得到交直流混联系统的时序状态。
[0090]
步骤s102：基于交直流混联系统的时序状态，求解典型负荷场景下的最优削负荷潮流模型，得到交直流混联系统的时序状态下的最小削负荷量。
[0091]
具体的，可通过k-means等聚类算法对常见的场景数进行缩减，得到典型负荷场景。
[0092]
本发明实施例采用的最优削负荷潮流模型如下：
[0093][0094]
其中，c表示最优削负荷潮流模型的目标函数，即削负荷惩罚最小。表示节点i在t时刻的削负荷量，v
ie
表示节点i的单位削负荷惩罚。
[0095]
该目标函数的约束条件包括：
[0096]
(1)节点平衡约束：ω∈ω，t∈t。
[0097]
其中，表示连接在节点i处的火电机组集合，ω代表所有典型场景集合，λ表示系统所有节点集合，t表示所有时刻集合，表示节点i处火电机组c在典型场景ω时刻t的出力，和分别表示在典型场景ω时刻t的节点i负荷大小及削负荷量，表示
节点i、j之间的电力线路l
ij
在典型场景ω时刻t的传输功率。
[0098]
(2)火电机组出力上、下限约束：ω∈ω,
[0099]
其中，p
ct,max
和p
ct,min
分别表示火电机组c在典型场景ω出力上、下限。
[0100]
(3)削负荷量约束：ω∈ω，t∈t。
[0101]
(4)直流潮流方程约束：i∈λ,t∈t
[0102]
其中，b
i,j
表示节点i、j之间的电力线路l
ij
的电纳参数，θ
i,t
和θ
j,t
分别表示在场景ω节点i和j的相角。
[0103]
(5)节点相角约束：-π/6≤θ
ω,i,t
≤π/6，ω∈ω，t∈t。
[0104]
(6)线路传输功率约束：ω∈ω，t∈t。
[0105]
其中，为电力线路l
ij
在典型场景ω传输容量上限。
[0106]
上述步骤得到的时序状态中发电机(即火电机组)和线路两种元件的状态影响上述的最优削负荷潮流模型的计算。具体的，发电机的不同时序状态导致发电机的出力上限(即火电机组的出力上限)变化，同样的，线路的不同时序状态导致线路的传输容量上限变化。一般情况下，对于发电机和线路，停运状态的发电机的出力上限和线路的传输容量上限均为0，相当于不工作；降额运行可以理解为只能发挥出平时一半的效用，则降额运行状态的发电机的出力上限和线路的传输容量上限均为正常状态的一半；强迫停运状态的发电机的出力上限和线路的传输容量上限均为0；强迫降额状态的发电机的出力上限和线路的传输容量上限均为正常状态的一半；过载运行态的发电机的出力上限和线路的传输容量上限均为正常状态的预设倍数，该预设倍数大于1，具体可根据实际情况确定。
[0107]
具体的，模拟总时长由多个单位时间段组成，求解时，将每单位时间段的时序状态输入到上述的最优削负荷潮流模型中，通过求解上述的最优削负荷潮流模型可得到每单位时间段的最小削负荷量。一般的模拟总时长为一年，单位时间段为1h。应当理解的是，本发明实施例的元件在单位时间段里不发生状态变化。
[0108]
步骤s103：基于时序状态下的最小削负荷量计算得到交直流混联系统的可靠性指标期望的估计值。
[0109]
具体的，可靠性指标期望的估计值的计算方程如下：
[0110][0111]
其中，表示该时序状态下的可靠性指标期望的估计值，t表示模拟总时长，x
t
表示该时序状态下t时刻交直流混联系统的各个元件的状态。f(x)表示与可靠性指标有关的系统函数。对于不同的可靠性指标，f(x)不同，因此也不相同。
[0112]
本发明实施例可采用的序贯蒙特卡洛不同可靠性指标的系统函数包括：
[0113]
(1)失负荷概率lolp
[0114]
[0115]
其中，
[0116]
其中，k表示失负荷状态数量，k为模拟总时长包括的单位时间段的数量。当通过前述步骤计算得到的该单位时间段的最小削负荷量大于0，则表明系统处于失负荷状态，此时将k增加1，否则k不变。
[0117]
一般的，模拟总时长一般是一年，共8760个小时，因此，一般会生成8760小时的连续的时序状态，采用每小时的时序状态求解上述的最优削负荷潮流模型。比如，发现了k个小时的状态会失负荷，也就是有k个失负荷状态，则失负荷概率为k/8760。
[0118]
(2)期望缺供电量eens
[0119][0120]
将上述k个失负荷状态累积的失负荷量相加得到eens，上式中的l为平均每小时的失电量，即k个失负荷状态对应的最小削负荷量的和除以8760。
[0121]
(3)失负荷频率lolf
[0122][0123]
其中，d
ij
表示状态持续时间，这说明当系统处于失负荷状态时，lolf的f(x)函数值为此状态持续时间的倒数，即lolf等于在模拟运行的总时长内，系统每年失去负荷次数的平均值。
[0124]
应当理解的是，失负荷频率指的是失负荷发生了多少次，其与失负荷概率不同。例如，一个失负荷状态不间断持续了3个小时，如果计算失负荷概率，则失负荷状态的数量应该增加3，但是，因为这三个小时是连续的同一个状态，即状态并没有改变，因此对于失负荷频率来说，增加次数为1。如前所述，是否处于失负荷状态，是通过前述步骤计算得到的最小削负荷量是否大于0来判断，大于0则处于失负荷状态，不大于0则不处于失负荷状态。
[0125]
具体应用时，可根据实际情况，选择上述的一种系统函数进行可靠性指标期望的估计值的计算。
[0126]
步骤s104：重复上述的步骤，直到可靠性指标期望的估计值满足收敛条件，以通过满足收敛条件的可靠性指标期望的估计值评估交直流混联系统的可靠性。
[0127]
序贯蒙特卡洛模拟也是一个波动收敛的过程，因此需要一个合理的收敛判据，方差系数可用作终止抽样的依据。采用可靠性指标期望的估计值的方差系数β作为收敛条件的判断指标。
[0128]
具体的，方差系数β的表达式如下：
[0129]
[0130]
其中，表示的方差，n表示当前抽样生成交直流混联系统的时序状态的次数。
[0131]
当方差系数β小于预设阈值，则确定可靠性指标期望的估计值满足收敛条件。
[0132]
例如，重复上述步骤4000次，则会得到4000个时序状态，当抽样第4000次后得到的方差系数β满足收敛条件，则停止循环，输出对应的可靠性指标期望的估计值
[0133]
本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施例所述的交直流混联系统的可靠性评估方法。
[0134]
本发明实施例还公开了一种交直流混联系统的可靠性评估装置，包括：如上述实施例所述的计算机可读存储介质。
[0135]
下面以一具体实施例对本发明实施例的技术方案做进一步说明。
[0136]
如图7所示，将ieee-rts24节点系统中位于节点18与节点21的两个容量皆为400mw发电机组改装成直流同送同受节点。为方便说明，将这两个发电机作为直流受端考虑，并考虑这两个直流受端的相关停运。以eens(期望缺供电量)指标为例，将根据本发明所提出方法得到的可靠性评估结果与不考虑同送同受直流交互影响的可靠性评估结果作为对比，说明两种之间的差异以及原因。进一步说明对考虑同送同受直流交互影响的交直流混联系统进行准确的可靠性评估的重要性。
[0137]
为了方便比较，对考虑同送同受直流交互影响的交直流混联系统可靠性评估情形视为case1，可靠性结果基于本发明实施例所提方法得到。对仅考虑多状态模型，不考虑同送同受直流间交互影响的交直流混联系统可靠性评估情形视为case2。对不考虑同送同受直流交互影响、忽略多状态模型的交直流混联系统可靠性评估情形视为case3，可靠性评估结果采用传统的可靠性评估方法得到。二者的结果如表1所示。
[0138]
表1可靠性评估结果对比
[0139] eens(mwh/a)case14.1048*104case23.4676*104case33.0629*104[0140]
从表1中可以看出，忽略了同送同受直流间的交互影响与元件的多状态模型，会对系统可靠性的评估结果产生巨大的影响，从而导致评估的结果不够准确，为系统提供了不够准确的可靠性信息，可能会对规划决策产生错误的指导。
[0141]
除此之外，针对两个直流元件(节点18与节点21的两个发电机组)，计算两个直流元件的能量可用率，如表2所示。
[0142]
表2直流元件能量可用率
[0143][0144]
从表2中可以看出，当考虑不同因素时(即直流间交互影响与多状态)，直流元件的能量可用率会有所不同，这也为规划建设提供了一些参考与信息。
[0145]
综上，本发明实施例，针对同送同受直流交互影响的交直流混联系统的可靠性评估问题，充分考虑直流间的相互影响，计及元件的多状态模型的基于序贯蒙特卡洛的模拟方法，得到了含同送同受直流元件的交直流混联系统的可靠性评估结果，与忽略同送同受直流间的交互影响与元件的多状态模型的可靠性评估结果相比，能充分准确地对含同送同受直流元件的系统进行可靠性评估，从而准确地指导系统未来的规划。
[0146]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，包括：基于获取的包含同送同受节点的交直流混联系统中的各元件的状态之间的转移率，采用序贯蒙特卡洛的方法进行抽样生成所述交直流混联系统的时序状态；基于所述交直流混联系统的时序状态，求解典型负荷场景下的最优削负荷潮流模型，得到所述交直流混联系统的所述时序状态下的最小削负荷量；基于所述时序状态下的最小削负荷量计算得到所述交直流混联系统的可靠性指标期望的估计值；重复上述的步骤，直到所述可靠性指标期望的估计值满足收敛条件，以通过满足收敛条件的所述可靠性指标期望的估计值评估所述交直流混联系统的可靠性。2.根据权利要求1所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述采用序贯蒙特卡洛的方法进行抽样生成所述交直流混联系统的时序状态的步骤，包括：对于每一元件，在该元件的当前状态下，抽样该元件的下一状态，其中，该元件的初始状态为正常运行状态，每次抽样排除该元件的当前状态；根据抽样得到的该元件的下一状态，确定该元件的当前状态的抽样持续时间；在限定的模拟总时长内，重复上述步骤，得到由该元件的所有当前状态和当前状态对应的抽样持续时间组成的按时序排列的该元件的时序状态；将每一元件的时序状态组合，得到所述交直流混联系统的时序状态。3.根据权利要求2所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述确定该元件的当前状态的抽样持续时间的步骤，包括：若抽样得到的该元件的下一状态为交流元件两状态独立停运模型下的状态，则采用时间计算方程计算该元件的当前状态的抽样持续时间；其中，所述交流元件两状态独立停运模型下的状态包括：正常运行状态和停运状态。4.根据权利要求2所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述确定该元件的当前状态的抽样持续时间的步骤，包括：若抽样得到的该元件的下一状态为直流元件多状态独立停运模型下的状态，则采用时间计算方程计算可抽样得到的该元件的不同的下一状态对应的当前状态的抽样持续时间；选择最小的抽样持续时间作为该元件的当前状态的抽样持续时间；其中，所述直流元件多状态独立停运模型下的状态包括：正常运行状态、降额运行状态、强迫停运状态和过载运行状态。5.根据权利要求2所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述确定该元件的当前状态的抽样持续时间的步骤，包括：若抽样得到的该元件的下一状态为交直流元件多状态相关停运模型或双直流元件多状态相关停运模型下的状态，则计算可抽样得到的该元件的不同的下一状态的概率的占比，并按照所述占比对[0,1]区间进行划分，得到不同的下一状态对应的范围区间，其中，下一状态对应的范围区间的长度等于该下一状态对应的占比；由该元件的当前状态的随机数所位于的范围区间确定该元件的下一状态，其中，所述随机数位于[0,1]区间；采用时间计算方程计算该元件的确定的下一状态对应的当前状态的抽样持续时间；其中，所述交直流元件多状态相关停运模型下的状态包括：正常运行状态、交流元件强
迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态；其中，所述双直流元件多状态相关停运模型下的状态包括：正常运行状态、一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态。6.根据权利要求3～5任一项所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述时间计算方程为：其中，d
i
表示元件i的当前状态的抽样持续时间，r
i
表示元件i在[0,1]区间均匀分布的随机数，η
i
表示元件i由当前状态到下一状态的转移率。7.根据权利要求5所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述交直流元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：其中，p
c
、p
c1
、p
c2
和p
c3
分别表示正常运行状态、交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态的概率，μ
c1
、μ
c2
和μ
c3
分别表示交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态分别到正常运行状态的转移率，λ
c1
、λ
c2
和λ
c3
分别表示正常运行状态分别到交流元件强迫停运且直流元件正常运行状态、交直流元件强迫停运状态和交流元件强迫停运且直流元件降额运行状态的转移率。8.根据权利要求5所述的交直流混联系统的可靠性评估方法，其特征在于，所述双直流元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：元件多状态相关停运模型下的状态的概率的计算式为：
其中，p
z
、p
z1
、p
z2
、p
z3
和p
z4
分别表示正常运行状态、一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态的概率，μ
z1
、μ
z2
、μ
z3
和μ
z4
分别表示一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态分别到正常运行状态的转移率，λ
z1
、λ
z2
、λ
z3
和λ
z4
分别表示正常运行状态分别到一直流元件正常运行且另一直流元件强迫停运状态、双直流元件强迫停运状态、一直流元件降额运行且另一直流元件过载运行状态和一直流元件正常运行且另一直流元件强迫降额状态的转移率。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1～8中任一项所述的交直流混联系统的可靠性评估方法。10.一种交直流混联系统的可靠性评估装置，其特征在于，包括：如权利要求9所述的计算机可读存储介质。

技术总结
本发明公开一种交直流混联系统的可靠性评估方法、介质及装置，包括：基于获取的包含同送同受节点的交直流混联系统中的各元件的状态之间的转移率，采用序贯蒙特卡洛的方法进行抽样生成交直流混联系统的时序状态；基于交直流混联系统的时序状态，求解典型负荷场景下的最优削负荷潮流模型，得到交直流混联系统的时序状态下的最小削负荷量；基于时序状态下的最小削负荷量计算得到交直流混联系统的可靠性指标期望的估计值；重复上述的步骤，直到可靠性指标期望的估计值满足收敛条件，以通过满足收敛条件的可靠性指标期望的估计值评估交直流混联系统的可靠性。本发明对包含同送同受节点的交直流混联系统的可靠性评估的结果更加准确。准确。准确。


技术研发人员：马鑫 薛飞 胡博 李旭涛 李宏强 邵常政 唐瞻文 李春燕 杨慧彪 徐钽 周雷 顾雨嘉 任勇 张汉花 周杨涵 吴玫蓉 顾文波
受保护的技术使用者：重庆大学 国网宁夏电力有限公司
技术研发日：2023.04.20
技术公布日：2023/8/24