基于卷积深度网络的含分布式电源配电网可靠性评价

作     者：潘凯岩 赵瑞锋 刘海信 卢建刚 余志文 刘宏达 Pan Kaiyan;Zhao Ruifeng;Liu Haixin;Lu Jiangang;Yu Zhiwen;Liu Hongda

作者机构：哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨150001 广东电网有限责任公司电力调度控制中心广州510000 东方电子股份有限公司烟台264000 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      面：412-419页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：南方电网科技项目(030400KK52190115) 

主　　题：分布式电源 可靠性指标 配电系统 机器学习 自愈 

摘      要：现代电网维度和不确定性的增加,使传统可靠性评价方法在计算性能上遇到瓶颈。该文提出一种基于卷积深度网络结合蒙特卡洛仿真的可靠性评价方法来提高含分布式电源复合电力系统的计算效率。该方法以分布式发电机组、输电容量和总负荷组成的样本作为输入,利用卷积特性对纳入电力系统的拓扑结构进行特征提取。采用重要性采样降低由分布式光伏与风电机组输出功率不确定性引发的可靠性评价过程波动。通过网络预测出采样系统状态下的负荷削减,以最小负荷削减量评估系统缺电概率和缺电频率组成的可靠性指数。在IEEE RTS可靠性测试系统上的实验结果表明,所提出的方法在计算综合系统可靠性指标方面是有效的。