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量的百分比[15] , 可表示为

                                              m

                  ζPV% = n                     PN, PV, i                      (6)

                                               i=1
                                                                  n

                                     PN, PV, i +                  PN, G, j
                                    i=1 j=1

式中: m、 n 分别为光伏发电机组和传统发电机组的个数; PN,PV,i为第 i 台光伏发电机组的额定容

量; PN,G,j为第 j 台传统发电机组的额定容量。

1 4  基于非序贯蒙特卡罗模拟法的电力系统可靠性评估过程

(1) 建立多级水平负荷模型, 对每一级负荷水平进行系统状态抽样。

(2) 利用蒙特卡洛模拟选择系统状态。

1) 利用式(7) 所示的正态分布随机变量以计及母线负荷的不确定性。

                                 Mσij = ( zij + 1) Mij                          (7)

式中: Mσij为遵循曲线 j 的母线负荷在第 i 级负荷水平下的抽样值; Mij 为聚类法建立的多级负荷

模型中曲线 j 的第 i 级负荷水平, Mij和 Mσij都要用峰荷为基准的标幺值表示; zij为对应与曲线 j 的

母线负荷在第 i 级负荷水平的标准正态分布随机数。

      遵循负荷曲线 j 的母线负荷抽样值由 Mσij乘以母线峰荷值而得。 如果要考虑母线负荷之间的
相关性, 则应使用相关抽样法进行抽样[18] 。

2) 元件状态(运行、 停运或降额) 利用均匀分布随机变量来模拟。

                  sk = ??íì10,,     如果 Rk > pPk + pFk( 运行)                      (8)
                       ???2,        如果 pPk ≤ Rk ≤ pFk( 停运)
                                     如果 0 ≤ Rk ≤ pPk(降额)

式中: sk 为元件 k 的抽样状态; Rk 为第 k 个元件在[0, 1] 区间的均匀分布随机数; pFk、 pPk 分别

为第 k 个元件处于停运和降额状态的概率[18] 。

(3) 进行预想故障分析, 如果必要的话, 则还需要进行最优潮流分析, 估计所选择的状态

需要削减的负荷量。 如果负荷削减不为 0, 则这个被选择了的状态是一个失效状态, 记录系统失

效状态的负荷削减量。

(4) 计算风险指标。

1) 负荷削减频率 σPLC 。

                       σPLC     =    NL   êêé? s∈Fi  n( s)  úú?ù  Ti        (9)
                                         i=1              Ni          T

式中: NL 为负荷水平分级数; Fi 为多级负荷模型中第 i 级负荷水平下系统失效状态的集合; n

(s) 为抽样中 s 状态的发生数; Ni 为抽样总数; Ti 为第 i 级负荷水平的时间长度; T 为以 365 天

计算的 1 年的时间长度。

2) 希望缺供电量 EENS。

                   EENS      =   NL  ê?éê s∈Fi  n( s) C(    s)    úùú?  Ti  ( 10)
                                    i=1                  Ni

式中 C(s)为状态 s 的负荷削减量。

为了更好地研究 CHP 渗透率对 ICES 可靠性的影响, 本文定义, 在研究 ICES 中 CHP 渗透率

发生变化的时候, 利用 EENS变化率 ΔEENS来描述系统可靠性指标的变化情况。

                                 ΔEENS   = EENS          ×  100%                ( 11)
                                           E EENS0

                                                                                81
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