一种孤岛微电网系统可靠性评估方法以及装置

1.本公开涉及新能源利用领域，具体而言，涉及一种孤岛微电网系统可靠性评估方法、装置。


背景技术：

2.微电网作为新能源规模化接入的重要技术体系，用以实现对负荷的可靠供电，广泛应用于家庭社区、工业园区、海岛及电网建设难以达到的偏远地区等。
3.与常规电网相比，孤岛微电网的供电可靠性和评估方法呈现以下特点：(1)孤岛微电网的供电可靠性更易受到来自内部分布式能源(如pv、wtg)间歇性出力和多样化的能量管理策略(如负荷控制、储能调度等)的影响而呈现显著变化。(2)由于缺少主网电力支撑，孤岛微电网的实时功率平衡关系更加复杂，对可靠性评估提出了更高的要求。(3)传统可靠性评估方法很难准确地反映孤岛微电网的出力状态和元件时序特征，亟需基于孤岛特性的可靠性评估方法。
4.因此，需要一种或多种方法解决上述问题。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的目的在于提供一种孤岛微电网系统可靠性评估方法、装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
7.根据本公开的一个方面，提供一种孤岛微电网系统可靠性评估方法，包括：
8.建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统；
9.基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略；
10.基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列；
11.基于所述第一运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。
12.在本公开的一种示例性实施例中，建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统，还包括：
13.根据孤岛微电网系统的特点，建立孤岛微电网系统结构：
14.p
l
(h)＝p
mt
(h) p
pv
(h) p
wtg
(h) p
ess
(h)
15.其中，p
l
(h)为负荷总功率，p
pv
(h)为pv输出功率，p
mt
(h)为mt输出功率，p
wtg
(h)为wtg输出功率，p
ess
(h)为ess输出功率。
16.在本公开的一种示例性实施例中，建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统，还包括：
17.建立微型燃气轮机mt输出功率模型：
[0018][0019]
其中，p
mt
(h)和分别为h时刻mt输出功率和最大输出功率，，f
mt
(h)为mt的工作状态函数，和分别为mt的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列；
[0020]
建立风力发电机wtg输出功率模型：
[0021][0022][0023][0024]
其中，为wtg每小时最大输出功率，v为实际风速，v
ci
为切入风速，v
co
为切出风速，vr为额定风速，v为风速，f
wtg
(h)为wtg的工作状态函数，和分别为wtg的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列；
[0025]
建立光伏pv输出功率随机模型：
[0026][0027]
其中，为有光照时段的pv输出功率，和分别为日出时刻和日落时刻，γ为gamma函数，α和β为beta分布的形状参数；
[0028]
建立储能系统ess充放电模型：
[0029]
[0030]
其中，
[0031]fch
(h) f
dch
(h)＝1，
[0032][0033]ssoc
(h)为ess第h时刻的soc，δ为ess自放电率，p
ch
(h)和p
dch
(h)分别是第h时刻ess充/放电功率，η
ch
和η
dch
分别为ess充/放电效率，δt为采样间隔时间，为ess容量上限，f
ch
(h)和f
dch
(h)分别为充/放电的状态函数,和分别为荷电状态上下限；
[0034]
建立负荷综合时序模型：
[0035][0036]
其中，
[0037]
表征负荷时变分量，表征负荷随机分量，py为年负荷峰值，p
y-m
为月负荷峰值占年负荷峰值的百分比，p
m-d
为日负荷峰值占月负荷峰值的百分比，p
d-h
为时负荷峰值占日负荷峰值的百分比，为负荷随机性的密度函数，μ
l
为负荷波动期望；σ
l
为负荷波动标准差。
[0038]
在本公开的一种示例性实施例中，基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略为：
[0039]
若pv和wtg联合功率大于负荷需求，那么多余的联合功率由ess吸收，则无负荷削减；
[0040]
若pv、wtg和mt联合功率大于负荷需求，那么多余的pv、wtg功率由ess吸收，则无负荷削减；
[0041]
若pv、wtg、mt和ess联合功率大于负荷需求，且pv、wtg、mt最大功率输出，ess最大功率放电，则无负荷削减；
[0042]
若pv、wtg、mt和ess联合功率小于负荷需求，且pv、wtg、mt最大功率输出，ess最大功率放电，则削减负荷。
[0043]
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法中基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估包括：
[0044]
(1)根据各元件故障率λi，按照t
ttf,i
＝(-λi)-1
lnui对微电网所有元件的无故障工作状态序列t
ttf,i
进行随机抽样；
[0045]
(2)选取t
ttf,i
最小值为系统正常工作时间，并累计仿真时长；
[0046]
(3)根据各元件修复率μi，按照t
ttr,i
＝(-μi)-1
lnξi对微电网所有元件的故障修复工作状态序列t
ttr,i
进行随机抽样；
[0047]
(4)统计孤岛微电网系统第一预设运行策略下累计削减负荷量、停电次数和停电时间；
[0048]
(5)累计系统仿真时长，若小于总仿真时长h，则返回(1)，否则进行下一步；
[0049]
(6)生成微电网系统第一预设运行策略下的运行状态持续时间序列，计算削减负荷量和可靠性指标。
[0050]
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0051]
基于限定新能源渗透率为目标，建立孤岛微电网系统第二预设运行策略。
[0052]
在本公开的一种示例性实施例中，基于限定新能源渗透率为目标，建立孤岛微电网系统第二预设运行策略为：
[0053]
若pv和wtg联合输出功率小于负荷功率的k％，负荷缺额功率由mt供给，并利用冗余的mt功率为ess充电，则无负荷削减；
[0054]
若pv和wtg联合输出功率小于负荷功率的k％，ess放电，随后mt开始工作，若mt全功率输出后仍不能满足负荷需求，则负荷削减；
[0055]
若pv和wtg联合输出功率大于负荷功率的k％，则利用冗余功率为ess充电，同时mt开始工作，若mt输出功率满足负荷缺额功率，则无负荷削减；
[0056]
若pv和wtg联合输出功率大于负荷功率的k％，则利用冗余功率为ess充电，同时mt开始工作，若mt最大输出功率仍不能满足负荷缺额功率，则负荷削减；
[0057]
其中，所述k％的初始值为30％。
[0058]
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
[0059]
基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第二预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第二预设运行策略时的第二运行状态持续时间序列；
[0060]
基于所述第二运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第二预设运行策略时可靠性评估。
[0061]
在本公开的一个方面，提供一种孤岛微电网系统可靠性评估装置，包括：
[0062]
模型生成模块，用于建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统；
[0063]
运行策略生成模块，用于基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略；
[0064]
指标评估模块，用于基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列；
[0065]
可靠性评估模块，用于基于所述第一运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。
[0066]
本公开的示例性实施例中的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法，其中，该方法
包括：建立包含mt、wtg、pv、ess模型及负荷模型的孤岛微电网系统；基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略；基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列；基于所述第一运行状态持续时间序列，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。本公开通过建立可靠性评估框架，制定了负荷削减策略，并基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述策略进行分析，实现了对孤岛微电网系统的可靠性评估。
[0067]
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0068]
通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
[0069]
图1示出了根据本公开一示例性实施例的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法的流程图；
[0070]
图2a-2d示出了根据本公开一示例性实施例的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法的pv和wtg配置比例对系统可靠性影响算例分析指标示意图；
[0071]
图3a-3d示出了根据本公开一示例性实施例的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法的风光与mt容量变化对系统可靠性影响算例分析指标示意图；
[0072]
图4a-4d示出了根据本公开一示例性实施例的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法的pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响算例分析指标示意图；
[0073]
图5示出了根据本公开一示例性实施例的一种孤岛微电网系统可靠性评估装置的示意框图。
具体实施方式
[0074]
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
[0075]
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。
[0076]
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0077]
在本示例实施例中，首先提供了一种孤岛微电网系统可靠性评估方法；参考图1中
所示，该一种孤岛微电网系统可靠性评估方法可以包括以下步骤：
[0078]
步骤s110，建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统；
[0079]
步骤s120，基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略；
[0080]
步骤s130，基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列；
[0081]
步骤s140，基于所述第一运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。
[0082]
本公开的示例性实施例中的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法，其中，该方法包括：建立包含mt、wtg、pv、ess模型及负荷模型的孤岛微电网系统；基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略；基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列；基于所述第一运行状态持续时间序列，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。本公开通过建立可靠性评估框架，制定了负荷削减策略，并基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述策略进行分析，实现了对孤岛微电网系统的可靠性评估。
[0083]
下面，将对本示例实施例中的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法进行进一步的说明。
[0084]
实施例一：
[0085]
在步骤s110中，可以建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统。
[0086]
在本示例的实施例中，建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统，还包括：
[0087]
根据孤岛微电网系统的特点，建立孤岛微电网系统结构：
[0088]
p
l
(h)＝p
mt
(h) p
pv
(h) p
wtg
(h) p
ess
(h)
[0089]
其中，p
l
(h)为负荷总功率，p
pv
(h)为pv输出功率，p
mt
(h)为mt输出功率，p
wtg
(h)为wtg输出功率，p
ess
(h)为ess输出功率。
[0090]
在本示例的实施例中，建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统，还包括：
[0091]
建立微型燃气轮机mt输出功率模型：
[0092][0093]
其中，p
mt
(h)和分别为h时刻mt输出功率和最大输出功率，f
mt
(h)为mt的工作状态函数，和分别为mt的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列；
[0094]
建立风力发电机wtg输出功率模型：
[0095][0096][0097][0098]
其中，为wtg每小时最大输出功率，v为实际风速，v
ci
为切入风速，v
co
为切出风速，vr为额定风速，v为风速，f
wtg
(h)为wtg的工作状态函数，和分别为wtg的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列；
[0099]
建立光伏pv输出功率随机模型：
[0100][0101]
其中，为有光照时段的pv输出功率，和分别为日出时刻和日落时刻，γ为gamma函数，α和β为beta分布的形状参数；
[0102]
建立储能系统ess充放电模型：
[0103][0104]
其中，
[0105]fch
(h) f
dch
(h)＝1，
[0106][0107]ssoc
(h)为ess第h时刻的soc，δ为ess自放电率，p
ch
(h)和p
dch
(h)分别是第h时刻ess充/放电功率，η
ch
和η
dch
分别为ess充/放电效率，δt为采样间隔时间，为ess容量上限，f
ch
(h)和f
dch
(h)分别为充/放电的状态函数,和分别为荷电状态
上下限；
[0108]
建立负荷综合时序模型：
[0109][0110]
其中，
[0111]
表征负荷时变分量，表征负荷随机分量，py为年负荷峰值，p
y-m
为月负荷峰值占年负荷峰值的百分比，p
m-d
为日负荷峰值占月负荷峰值的百分比，p
d-h
为时负荷峰值占日负荷峰值的百分比，为负荷随机性的密度函数，μ
l
为负荷波动期望；σ
l
为负荷波动标准差。
[0112]
在步骤s120中，可以基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略。
[0113]
在本示例的实施例中，基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略为：
[0114]
若pv和wtg联合功率大于负荷需求，那么多余的联合功率由ess吸收，则无负荷削减；
[0115]
若pv、wtg和mt联合功率大于负荷需求，那么多余的pv、wtg功率由ess吸收，则无负荷削减；
[0116]
若pv、wtg、mt和ess联合功率大于负荷需求，且pv、wtg、mt最大功率输出，ess最大功率放电，则无负荷削减；
[0117]
若pv、wtg、mt和ess联合功率小于负荷需求，且pv、wtg、mt最大功率输出，ess最大功率放电，则削减负荷。
[0118]
在本示例的实施例中，所述方法还包括：
[0119]
基于限定新能源渗透率为目标，建立孤岛微电网系统第二预设运行策略。
[0120]
在本示例的实施例中，基于限定新能源渗透率为目标，建立孤岛微电网系统第二预设运行策略为：
[0121]
若pv和wtg联合输出功率小于负荷功率的k％，负荷缺额功率由mt供给，并利用冗余的mt功率为ess充电，则无负荷削减；
[0122]
若pv和wtg联合输出功率小于负荷功率的k％，ess放电，随后mt开始工作，若mt全功率输出后仍不能满足负荷需求，则负荷削减；
[0123]
若pv和wtg联合输出功率大于负荷功率的k％，则利用冗余功率为ess充电，同时mt开始工作，若mt输出功率满足负荷缺额功率，则无负荷削减；
[0124]
若pv和wtg联合输出功率大于负荷功率的k％，则利用冗余功率为ess充电，同时mt开始工作，若mt最大输出功率仍不能满足负荷缺额功率，则负荷削减；
[0125]
其中，所述k％的初始值为30％。
[0126]
在步骤s130中，可以基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列。
[0127]
在本示例的实施例中，所述方法中基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估包括：
[0128]
(1)根据各元件故障率λi，按照t
ttf,i
＝(-λi)-1
lnui对微电网所有元件的无故障工作状态序列t
ttf,i
进行随机抽样；
[0129]
(2)选取t
ttf,i
最小值为系统正常工作时间，并累计仿真时长；
[0130]
(3)根据各元件修复率μi，按照t
ttr,i
＝(-μi)-1
lnξi对微电网所有元件的故障修复工作状态序列t
ttr,i
进行随机抽样；
[0131]
(4)统计孤岛微电网系统第一预设运行策略下累计削减负荷量、停电次数和停电时间；
[0132]
(5)累计系统仿真时长，若小于总仿真时长h，则返回(1)，否则进行下一步；
[0133]
(6)生成微电网系统第一预设运行策略下的运行状态持续时间序列，计算削减负荷量和可靠性指标。
[0134]
在步骤s140中，可以基于所述第一运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。
[0135]
在本示例的实施例中，所述方法还包括：
[0136]
基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第二预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第二预设运行策略时的第二运行状态持续时间序列；
[0137]
基于所述第二运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第二预设运行策略时可靠性评估。
[0138]
实施例二：
[0139]
在本示例的实施例中，微电网系统结构由mt、wtg、pv、ess及负荷构成，对微电网系统而言，由于缺乏来自上级电网的能量支撑，供需双侧需保持实时功率平衡：
[0140]
p
l
(h)＝p
mt
(h) p
pv
(h) p
wtg
(h) p
ess
(h)
ꢀꢀꢀ
(1)
[0141]
式中：p
l
(h)为总负荷功率，p
mt
(h)为mt输出功率,p
pv
(h)为pv输出功率，p
wtg
(h)为wtg输出功率,p
ess
(h)为ess功率。
[0142]
在本示例的实施例中，元件寿命过程的时序模型为：
[0143]
从时间层面来看，元件的寿命过程一般由一系列无故障工作状态序列t
ttf,i
和故障修复工作状态序列t
ttr,i
组成，如公式(2)～公式(3)所示。
[0144]
t
ttf,i
＝(-λi)-1
ln uiꢀꢀꢀ
(2)
[0145]
t
ttr,i
＝(-μi)-1
lnξiꢀꢀꢀ
(3)
[0146]
式中：λi和μi分别为元件i的故障率和修复率，ui和ξi为服从[0,1]之间均匀分布的随机变量。
[0147]
在本示例的实施例中，mt出力模型为：
[0148]
mt是微电网系统中常见的，也是重要的组成部分，可作为常备电源供应或提供紧急功率支撑。为此，建立了考虑故障特性的mt出力模型，如公式(4)～公式(5)所示。
[0149][0150]
其中
[0151][0152]
式中：p
mt
(h)和分别为h时刻mt输出功率和最大输出功率，f
mt
(h)为mt的工作状态函数，和分别为mt的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列。
[0153]
在本示例的实施例中，wtg出力模型为：
[0154]
wtg每小时最大输出功率与风速存在非线性关系，当实际风速v小于切入风速v
ci
或大于切出风速v
co
时，wtg最大输出功率为0；当风速介于切入风速v
ci
与额定风速vr之间时，wtg最大输出功率也随之变化；当风速大于vr时，wtg最大输出功率为额定功率pr，如式(6)所示。本公开设定wtg的切入风速为3m/s，切出风速为20m/s，额定风速为10m/s。基于此，wtg输出功率p
wtg
(h)可由公式(7)～公式(8)确定。
[0155][0156][0157][0158]
式中：f
wtg
(h)为wtg的工作状态函数，和分别为wtg的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列。
[0159]
在本示例的实施例中，pv出力模型为：
[0160]
间歇性和随机性是pv功率输出的主导特征，会影响微电网可靠性。在白天，具有beta概率密度函数的pv出力模型如公式(9)～公式(10)所示。
[0161][0162]
其中
[0163][0164]
式中：为有光照时段的pv输出功率，和分别为日出时刻和日落时刻，本公开分别设置为6h和18h，γ为gamma函数，α和β为beta分布的形状参数，本公开设置α初始值为2，β初始值为0.8。
[0165]
通过公式(9)～公式(10)，得到计及故障特性的pv功率输出p
pv
(h)如公式(11)～公
式(12)所示。
[0166][0167][0168]
式中：f
pv
(h)为pv的工作状态函数，和分别为pv的无故障工作状态序列和故障修复工作状态序列。
[0169]
在本示例的实施例中，ess模型为：
[0170]
ess在平滑可再生能源波动与维持电力供应稳定性方面扮演重要角色。本公开以铅酸电池为研究对象，建立了基于荷电状态(state of charge，soc)的ess模型如下所示。
[0171][0172]
其中
[0173][0174]fch
(h) f
dch
(h)＝1
ꢀꢀꢀ
(15)
[0175][0176][0177]
式中：s
soc
(h)为ess第h时刻的soc，本公开设置soc初始值为0.5，δ为ess自放电率，本公开设置为0.001，p
ch
(h)和p
dch
(h)分别是第h时刻ess充/放电功率，η
ch
和η
dch
分别为ess充/放电效率，本公开均设置为0.9，δt为采样间隔时间，本公开设置为1h，为ess容量上限，f
ch
(h)和f
dch
(h)分别为充/放电的状态函数,和分别为荷电状态上下限，本公开设置为0.9和0.2。
[0178]
在本示例的实施例中，负荷综合模型为：
[0179]
负荷的波动受时变性与随机性影响较大，尤其是在不同时间尺度上。
[0180]
因此，可采用公式(18)～公式(20)反映其波动性。
[0181][0182]
其中
[0183][0184][0185]
式中：表征负荷时变分量，表征负荷随机分量，py为年负荷峰值，p
y-m
为月负荷峰值占年负荷峰值的百分比，p
m-d
为日负荷峰值占月负荷峰值的百分比，p
d-h
为时负荷峰值占日负荷峰值的百分比，为负荷随机性的密度函数，μ
l
为负荷波动期望；σ
l
为负荷波动标准差。
[0186]
在本示例的实施例中，在微电网系统建模过程中，考虑了各元件的故障特性及时序特性、wtg和pv出力的不确定性、ess的充放电特性、兼顾了负荷的时变性与随机性。
[0187]
在本示例的实施例中，可靠性评估框架的建立与负荷削减策略的制定中，建立可靠性指标评估框架包括：随着微电网可靠性研究的日益深入，大量文献提出了数量众多的可靠性指标。这些指标通过技术、经济、环境或综合效益等因素加权融合而成。在建立的微电网模型基础上，采用时序蒙特卡罗仿真算法开展可靠性评估。与场景分析法、非序贯蒙特卡罗仿真法不同，时序仿真能够获得更丰富的可靠性数据，一类是概率类指标、一类是频率和持续时间类指标。
[0188]
首先，两类指标可综合反映微电网的可靠性，这更适用于描述不同类型的负荷需求；其次，两类指标能完全评价微电网在功率、能量2个方面的充裕性，尤其适用于孤岛微电网可靠性评估。出于上述因素的考虑，建立了含失负荷概率(loss of load probability，lolp)，平均供电可用率指数(average service availability index，asai)，系统平均停电持续时间指数(system average interruption duration index，saidi)和系统平均停电频率指数(system average interruption frequency index，saifi)的可靠性评估框架。
[0189]
在本示例的实施例中，负荷削减策略制定包括：负荷削减策略对微电网可靠性水平具有显著影响。为此，在考虑微电网功率平衡的基础上，建立了如下策略并进行了仿真对比。
[0190]
第一预设策略：以整体负荷削减量和削减概率最小为目标
[0191]
(1)场景1：如果联合功率(pv和wtg)大于负荷需求，那么多余的联合功率由ess吸收，此时无负荷削减；
[0192]
(2)场景2：如果联合功率(pv，wtg和mt)大于负荷需求，那么多余的可再生能源功率由ess吸收，此时无负荷削减；
[0193]
(3)场景3：如果联合功率(pv、wtg、mt和ess)大于负荷需求，此时无负荷削减；(在这一场景中，pv、wtg和mt最大功率输出，ess处于放电或最大放电状态)；
[0194]
(4)场景4：如果联合功率(pv、wtg、mt和ess)小于负荷需求，微电网功率处于功率不足状态，此时需要削减负荷。(在这一场景中，pv、wtg、mt最大功率输出，ess也需要最大功率放电)。
[0195]
第二预设策略：以限定新能源渗透率为目标
[0196]
(1)场景1：pv和wtg联合输出功率小于负荷功率的k％，负荷缺额功率由mt供给，并利用冗余的mt功率为ess充电，无负荷削减；
[0197]
(2)场景2：pv和wtg联合输出功率小于负荷功率的k％，ess放电，随后mt开始工作，若mt全功率输出后仍不能满足负荷需求，此时负荷削减；
[0198]
(3)场景3：pv和wtg联合输出功率大于负荷功率的k％，则利用冗余功率为ess充电，同时mt开始出力，若mt输出功率满足负荷缺额功率，无负荷削减；
[0199]
(4)场景4：pv和wtg联合输出功率大于负荷功率的k％，则利用冗余功率为ess充电，同时mt开始出力，若mt最大输出功率仍不能满足负荷缺额功率，则负荷削减；
[0200]
在这里，设置了k％的初始值为30％。通过对比上述策略可知，第一预设策略对负荷功率实时跟踪，规划mt、wtg、pv、ess出力，并以新能源优先发电，优先消纳为原则，实现整
体负荷削减概率最小和负荷削减量最小。第二预设策略通过限定新能源渗透率，在维持系统功率平衡和减少风光不确定性对微电网系统冲击的同时，降低ess平抑量。
[0201]
在本示例的实施例中，基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法
[0202]
通过对所有元件的状态持续时间进行抽样，传统的时序蒙特卡罗算法能够获得系统的时序状态，并进行可靠性分析。与常规电网相比，孤岛微电网下分布式电源与储能系统的存在使得微电网出力具有随机性和时序性，分布式电源与储能系统的故障状态将直接影响微电网的可靠性，为此，计及mt、wtg、pv、ess等元件故障状态，提出了基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法。
[0203]
(1)数据初始化。
[0204]
(2)根据各元件故障率λi，按照公式(2)对微电网所有元件的无故障工作状态序列t
ttf,i
进行随机抽样。
[0205]
(3)选取t
ttf,i
最小值为系统正常工作时间，并累计仿真时长。
[0206]
(4)根据各元件修复率μi，按照公式(3)对微电网所有元件的故障修复工作状态序列t
ttr,i
进行随机抽样。
[0207]
(5)针对第一预设策略和第二预设策略，累计削减负荷量、停电次数和停电时间。
[0208]
(6)累计系统仿真时长，若小于总仿真时长h，则返回(2)，否则进行下一步。
[0209]
(7)生成微电网系统的运行状态持续时间序列，计算削减负荷量和可靠性指标。
[0210]
在本示例的实施例中，算例分析部分中，我们以微电网进行可靠性分析。研究在配置为intel core i5处理器、8.0g内存的计算机上完成，采用仿真软件matlab r2016a编制风光储微电网系统可靠性评估程序，总仿真时长h为87600h。
[0211]
在本示例的实施例中，pv和wtg配置比例对系统可靠性影响分析包括：设置wtg与pv的总容量由1.8mw增加到2.2mw，步长为0.2mw，mt容量为1.6mw，ess容量和功率分别为1mw
·
h和0.3mw，得到可靠性指标变化趋势如图4所示。图中，η
pv
表示pv在wtg与pv总容量中的占比，η
pv
＝0％表示系统处于“风储”运行状态，η
pv
＝100％表示系统处于“光储”运行状态。
[0212]
(1)由图2a-2d可看出，当wtg和pv总容量由1.8mw逐渐增至2.2mw时，lolp、saidi、saifi呈现逐渐减低的趋势，asai正好相反。这意味着增加wtg和pv总容量能降低系统停电概率、停电时间和频率，并有助于提升微电网的可靠性。
[0213]
(2)由图图2a-2d还可以看出，当系统处于“风光储”运行状态(η
pv
在0％到100％之间变化)时，可靠性指标总体上要于优于系统处于“风储运行状态或“光储”运行状态时。这是由风光具有的互补特性决定的。结合图2和图4，更容易看出风光互补特性的优势。在8月份时，白天光照强度较大，pv整体输出大于wtg。到了晚上，wtg开始输出，pv处于输出间歇区间。从整个时间尺度来看，风光互补特性使微网大部分时间都能接收到wtg和pv提供的能量。与仅含pv或wtg的微电网相比，风光储微电网能更好地应对负荷需求冲击，具有更高的可靠性。
[0214]
在本示例的实施例中，风光与mt容量变化对系统可靠性影响分析包括：分析新能源与常规电源容量变化对微电网可靠性的影响。将pv和wtg等比例配置，总容量由2mw增至18mw，步长为1mw，mt容量由1.2mw增至2.8mw，步长为0.4mw，ess配置与3.1节保持一致，得到可靠性指标变化趋势如图3a-3d所示。
[0215]
(1)以图3a概率类指标lolp为例，当mt容量保持不变时，lolp将会随着pv和wtg总容量的增加而降低，且降低幅度与pv和wtg容量呈现强相关性。因此，可通过lolp降低幅度程度将pv和wtg容量变化范围划分为以下区间：2mw～6mw为容量完全不足区间、6mw～12mw为容量不足区间、12mw～18mw为容量冗余区间。显然，区间的划分直观展示pv和wtg容量对概率类指标提升效果，为pv和wtg容量配置提供了依据。同样的，该区间划分也适用于mt容量。
[0216]
(2)分析图3d频率类指标saifi可知，当mt容量保持不变时，第一预设策略中的saifi随着pv和wtg总容量增加而下降但下降幅度逐步变缓，这是由于前期pv和wtg总容量完全不足所导致的。因此，增加pv和wtg总容量可用来快速降低saifi。然而，当pv和wtg总容量进入容量不足区间，甚至是冗余区间时，pv和wtg输出功率能够完全满足负荷需求，因此saifi将维持在较为平缓的状态。至于第二预设策略中，saifi随着pv和wtg总容量增加呈现非线性变化，这是由于前期pv和wtg总容量不足时，mt既给剩余负荷供电，也作为新能源后备电源使用，因此saifi较大。随着pv和wtg总容量增大到能够满足负荷需求时，此时saifi开始下降。
[0217]
在本示例的实施例中，pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响分析包括：第二预设策略中限定了风光出力不超过负荷需求的30％，剩余负荷功率由mt和ess供应，为进一步分析风光渗透率与ess容量变化对系统可靠性的影响，将风光渗透率由30％增至70％，ess容量由1mw
·
h增至8mw
·
h，ess功率随ess容量变化，得到各可靠性指标变化情况如图4a-4d所示。
[0218]
(1)ess容量的增加，可以改善可靠性，无论是从概率、频率，还是运行时间角度。表明ess容量对于微电网可靠运行是十分必要。但ess容量并不是越多越好。当pv和wtg渗透率保持在30％时，以可靠性指标asai为例，增加ess容量可以改善asai，但改善效果逐渐变慢。当pv和wtg的渗透率达到70％时，随着ess容量的增加，ess对可靠性改善效果逐渐减弱。这表明，随着pv和wtg渗透率的增加，ess改善asai的能力越来越小。由于pv和wtg的随机性，pv和wtg负责的供电比例越大，负荷需求不匹配的概率越高。需要更多的ess容量来维持两者之间的平衡，导致ess用于提高可靠性的剩余容量非常有限，因此ess对提高可靠性的作用趋于饱和。
[0219]
(2)当pv和wtg渗透率逐渐增加时，pv和wtg具有的出力不确定性将会加剧影响微电网可靠性。此时，ess可以起到很好的平滑作用。
[0220]
(3)对比第一预设策略和第二预设策略可以看出，第一预设策略采用了pv和wtg优先出力，优先消纳，mt和ess最大程度出力的原则，降低了负荷削减的数量和频次，使得负荷需求能够最大限度满足。而第二预设策略中，ess只负责pv和wtg的输出，以维持一定比例的负荷供电(即利用ess实现pv和wtg输出的可控性)，其他场景不参与供电。例如pv、wtg和ess只负责向部分负荷供电。当mt的输出不能满足剩余负荷的需求时，即使ess还有剩余的容量，也只能进行减负荷。这可能导致负载需求无法完全满足，从而有降低可靠性的风险。与a策略相比，b策略中ess的功能没有得到充分利用，负荷削减次数较多。结果表明，第二预设策略以牺牲可靠性为代价实现了pv和wtg的可控性，这很好地解释了第二预设策略的微网可靠性水平低于第一预设策略的原因。
[0221]
在本示例的实施例中，通过建立了含wtg、pv、mt、ess及负荷的微电网系统，建立了
可靠性评估框架，制定了2种负荷削减策略，并在算例系统中进行了仿真分析，论文主要结论如下：
[0222]
(1)当微电网同时接入pv和wtg时，风光具有的互补特性可明显提升微电网的可靠性，要优于只含有pv或wtg的微电网系统。
[0223]
(2)增加pv和wtg总容量可提升微电网可靠性，可根据提升效果合理规划pv和wtg总容量。另外，采用pv、wtg、mt相互配合的方式，也是提升可靠性的不错选择。
[0224]
(3)新能源渗透率的增加，加剧了电力供应的不确定性，使得微电网可靠性受到了冲击，为此，需要更多的ess投入以满足负荷需求。
[0225]
(4)对比第一预设策略和第二预设策略，我们发现，第一预设策略侧重于保证微电网对负荷供电，最大程度减少负荷削减数量和削减概率。而第二预设策略注重提升pv和wtg输出功率的可控性，这是以牺牲微电网可靠性为代价的。表明在提升微电网可靠性方面，第一预设策略更有优势。
[0226]
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
[0227]
此外，在本示例实施例中，还提供了一种孤岛微电网系统可靠性评估装置。参照图5所示，该一种孤岛微电网系统可靠性评估装置500可以包括：模型生成模块510、运行策略生成模块520、指标评估模块530以及可靠性评估模块540。其中：
[0228]
模型生成模块510，用于建立包含微型燃气轮机mt输出功率模型、风力发电机wtg输出功率模型、光伏pv输出功率随机模型、储能系统ess充放电模型及负荷综合时序模型的孤岛微电网系统；
[0229]
运行策略生成模块520，用于基于降低整体负荷削减量和削减概率为目标，建立孤岛微电网系统第一预设运行策略；
[0230]
指标评估模块530，用于基于时序蒙特卡洛模拟的可靠性评估算法对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的含失负荷概率lolp、平均供电可用率指数asai、系统平均停电持续时间指数saidi、系统平均停电频率指数saifi进行评估，生成所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时的第一运行状态持续时间序列；
[0231]
可靠性评估模块540，用于基于所述第一运行状态持续时间序列，分别分析所述孤岛微电网系统中pv和wtg配置比例对系统可靠性影响、pv、wtg与mt容量变化对系统可靠性影响、pv、wtg渗透率和ess容量变化对系统可靠性影响，完成对所述孤岛微电网系统运行在所述第一预设运行策略时可靠性评估。
[0232]
上述中各一种孤岛微电网系统可靠性评估装置模块的具体细节已经在对应的一种孤岛微电网系统可靠性评估方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0233]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了一种孤岛微电网系统可靠性评估装置500的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0234]
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0235]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
[0236]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。