基于序貫蒙特卡羅法的復(fù)雜配電網(wǎng)可靠性分析

李江，劉偉波，李國(guó)慶，支新，歐陽(yáng)斌，陳翔雁

(1.東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，吉林省吉林市132012；2.江西省電力公司贛西供電分公司，江西省新余市338025)

基于序貫蒙特卡羅法的復(fù)雜配電網(wǎng)可靠性分析

李江1，劉偉波1，李國(guó)慶1，支新2，歐陽(yáng)斌2，陳翔雁2

(1.東北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，吉林省吉林市132012；2.江西省電力公司贛西供電分公司，江西省新余市338025)

光伏發(fā)電具有隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn)，使得配電網(wǎng)的可靠性存在下行風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)含光伏電源的配電網(wǎng)系統(tǒng)，傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法往往忽略光伏系統(tǒng)對(duì)可靠性的影響。利用序貫蒙特卡羅法對(duì)配網(wǎng)進(jìn)行可靠性分析，考慮太陽(yáng)光輻照度、光伏輸出功率、時(shí)序故障率等因素的影響，建立基于時(shí)間序列的光伏發(fā)電系統(tǒng)可靠性模型；同時(shí)構(gòu)建了考慮負(fù)荷功率隨機(jī)性的中、短期負(fù)荷(月、小時(shí))可靠性模型；最后引入可靠性靈敏度指標(biāo)，評(píng)估了不同節(jié)點(diǎn)接入光伏發(fā)電系統(tǒng)后的可靠性。通過(guò)對(duì)含光伏發(fā)電系統(tǒng)配電網(wǎng)算例系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果證明了算法的有效性，該方法為光伏接入位置的選擇、容量的確定和配網(wǎng)可靠性的提高提供了重要的理論依據(jù)。

光伏發(fā)電；配電網(wǎng)；間歇性；序貫蒙特卡洛法；時(shí)序故障率；可靠性靈敏度

0 引 言

太陽(yáng)能資源豐富，分布廣泛，不產(chǎn)生污染，利用前景廣闊[1]，積極擴(kuò)大太陽(yáng)能利用，對(duì)于保障國(guó)家能源安全、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、治理霧霾等環(huán)境問(wèn)題具有重要意義。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2014年底，我國(guó)的光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量2 805萬(wàn)kW，較去年同比增長(zhǎng)60%，年發(fā)電量約250億kW·h，較去年同比增長(zhǎng)超過(guò)200%。但由于其具有隨機(jī)性和間歇性[2]，又給光伏發(fā)電的并網(wǎng)帶來(lái)困難。光伏發(fā)電的大規(guī)模接入，對(duì)配電網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生影響，如電壓閃變、諧波污染等，急需通過(guò)有效的分析確定光伏接入對(duì)電網(wǎng)可靠性的影響，為大規(guī)模光伏發(fā)電接入提供技術(shù)支撐。

可靠性分析方法包括解析法和模擬法[3]。解析法分析時(shí)，光伏發(fā)電系統(tǒng)一般處理為輸出功率恒定的常規(guī)發(fā)電機(jī)組，未考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)的間歇性等特點(diǎn)，導(dǎo)致分析結(jié)果過(guò)于樂(lè)觀[4]。模擬法主要指蒙特卡羅法，包括序貫蒙特卡羅法和非序貫蒙特卡羅法。序貫蒙特卡羅法具有可考慮時(shí)間變化的光伏發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，在含分布式電源的可靠性評(píng)估中具有廣闊的應(yīng)用前景。

考慮光伏發(fā)電接入的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估，國(guó)內(nèi)外已做了大量研究。文獻(xiàn)[5]考慮了光伏發(fā)電系統(tǒng)受輻照度、氣候和溫度等環(huán)境的影響，建立了可靠性模型，但是沒(méi)有考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)自身的故障率對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響。文獻(xiàn)[6-7]考慮了光伏發(fā)電系統(tǒng)自身結(jié)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響，但以恒定功率消耗處理負(fù)荷，沒(méi)有考慮實(shí)際負(fù)荷功率的波動(dòng)性。文獻(xiàn)[8-9]采用蒙特卡羅法對(duì)考慮光伏發(fā)電隨機(jī)性的配電網(wǎng)進(jìn)行了分析。以上文獻(xiàn)在可靠性分析時(shí)，都是以恒定的故障率進(jìn)行系統(tǒng)元件的處理，沒(méi)有考慮元件壽命。因此，配電網(wǎng)可靠性分析時(shí)必須考慮負(fù)荷和光伏發(fā)電系統(tǒng)二者的特點(diǎn)。

本文在國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，對(duì)含光伏發(fā)電系統(tǒng)的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估展開研究，考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)各個(gè)組件的可靠性參數(shù)和輻照度受季節(jié)性和時(shí)間性以及元件壽命的影響，提出復(fù)雜配網(wǎng)的可靠性模型，以此為依據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)可靠性和可靠性靈敏度的分析。

1 系統(tǒng)元件模型

各個(gè)元件具有時(shí)序性，在進(jìn)行可靠性分析時(shí)，常規(guī)的元件模型并不適用[9]，因此需要建立系統(tǒng)各個(gè)元件的時(shí)序模型。

1.1 光伏電板模型

1.1.1 輸出功率模型

為了體現(xiàn)輸出功率受時(shí)間等因素的影響，光伏發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)出力采用如下模型[10]，即

式中:K為光伏發(fā)電的閾值；S表示光伏陣列的面積；I(t)為輻照強(qiáng)度；ηc為光伏陣列的轉(zhuǎn)換系數(shù)，受生產(chǎn)制造技術(shù)等的影響。當(dāng)I(t)大于K時(shí)，ηc為固定值，國(guó)內(nèi)單晶硅光伏電池轉(zhuǎn)換效率一般在20%左右；當(dāng)I(t)不大于K時(shí)，ηc與I(t)呈線性關(guān)系。圖1給出了不同季節(jié)下的典型實(shí)時(shí)輸出功率[11]。

圖1 PV日輸出功率Fig.1 PV daily power output

圖2給出了ηc與I(t)的關(guān)系曲線圖，曲線變化的拐點(diǎn)是閾值K。

圖2 ηc與I(t)關(guān)系圖Fig.2 Relationship between ηcand I(t)

為了使數(shù)據(jù)更加貼近生產(chǎn)實(shí)際，本文引入補(bǔ)償功率ΔP為

式中σ為PV輸出功率理論值的方差。實(shí)際輸出功率的表達(dá)式可寫成:

1.1.2 輻照度模型

光伏發(fā)電的原理是利用半導(dǎo)體的光生伏特效應(yīng)，將太陽(yáng)的輻射能轉(zhuǎn)換為電能。影響輸出功率的參數(shù)主要有輻照度和轉(zhuǎn)換效率。其中決定輻照度大小的因素有氣候、時(shí)間以及地理位置。因此在建立光伏可靠性模型時(shí)，需要建立輻照度模型。典型的輻照度計(jì)算公式[12]如下式所示:

式中:ISC表示太陽(yáng)常數(shù)，取值范圍為1 367±7 W/m2；nd為該天在1年中的順序數(shù)。

仿真時(shí)，根據(jù)故障發(fā)生所在時(shí)間，利用上述公式計(jì)算即可得到光伏發(fā)電輸出功率。

1.2 光伏陣列可靠性模型

圖3為光伏發(fā)電系統(tǒng)模型[13]，在可靠性參數(shù)計(jì)算時(shí)，不能再取故障率等為某一定值，而是根據(jù)故障率串并聯(lián)計(jì)算公式進(jìn)行計(jì)算。設(shè)PV板和逆變器的故障率分別為λ1、λ2，平均停運(yùn)時(shí)間分別為r1、r2，年平均停運(yùn)時(shí)間分別為U1、U2，則串聯(lián)后的值分別為

圖3 光伏陣列模型Fig.3 PV array model

1.3 負(fù)荷模型

負(fù)荷的常規(guī)處理是恒定功率消耗，然而在不同季節(jié)、不同時(shí)間段，系統(tǒng)總的負(fù)荷呈現(xiàn)波動(dòng)狀態(tài)[14]。為使分析結(jié)果更加可靠，引入負(fù)荷功率的實(shí)時(shí)表達(dá)式，如下式所示:

式中:ωh(h)為時(shí)權(quán)重因子；ωd(d)為日權(quán)重因子；PL為負(fù)荷的峰值功率。

圖4給出了日權(quán)重因子的變化曲線，圖5給出了時(shí)權(quán)重因子的變化曲線。

1.4 考慮元件壽命的可靠性模型

在常規(guī)可靠性分析時(shí)，故障率λ一般處理成固定值，因此元件故障時(shí)間和工作時(shí)間服從指數(shù)分布。然而通過(guò)分析元件的壽命曲線可知，元件的故障率并非一成不變。為了提高分析的精度，本文提出了考慮元件壽命的可靠性模型。元件壽命曲線如圖6所示。

圖4 日權(quán)重因子Fig.4 Daily weight factor

圖5 時(shí)權(quán)重因子Fig.5 Hourly weight factor

圖6 元件壽命曲線Fig.6 Component life curve

元件壽命可分為3個(gè)階段:初期故障期、偶發(fā)故障期和損耗故障期。其中偶發(fā)故障期的故障率為常規(guī)可靠性分析中的元件故障率參數(shù)。初期故障期和損耗故障期的故障率服從韋伯分布，表達(dá)式如式(8)所示:

式中:η為長(zhǎng)度參數(shù)；m為形狀參數(shù)。當(dāng)m＝1時(shí)，λ為常數(shù)，即元件處于偶發(fā)故障期；當(dāng)m大于1時(shí)，λ隨著t的增大而增大，即處于損耗故障期；當(dāng)m小于1時(shí)，λ隨著t的增大而減小，即處于初期故障期。

在運(yùn)用序貫蒙特卡羅法進(jìn)行可靠性分析時(shí)，可根據(jù)仿真所處時(shí)間，進(jìn)行實(shí)時(shí)元件故障率計(jì)算，從而增加分析結(jié)果的可靠度。

2 可靠性指標(biāo)

配電網(wǎng)可靠性指標(biāo)[15]可分為負(fù)荷可靠性指標(biāo)和系統(tǒng)可靠性指標(biāo)。其中串并聯(lián)系統(tǒng)的負(fù)荷可靠性指標(biāo)公式分別為:

式中:λm為第m個(gè)組件的故障率，次/a；μm為第m個(gè)組件的修復(fù)率，次/a；rm為第m個(gè)組件的平均故障修復(fù)時(shí)間，h/次；λi為負(fù)荷點(diǎn)i的故障率，次/a；ri為負(fù)荷點(diǎn)i的平均停運(yùn)時(shí)間，h/次；Ui為負(fù)荷點(diǎn)i的年平均停運(yùn)時(shí)間，h/a。

系統(tǒng)可靠性主要指標(biāo)如下:

式中:Ni為負(fù)荷點(diǎn)i的用戶數(shù)；La(i)為負(fù)荷點(diǎn)i的平均負(fù)荷；ηASAI為系統(tǒng)平均可用率(average service availability index，ASAI)；fSAIFI為系統(tǒng)平均停電頻率(system average interruption frequency index，SAIFI)；tSAIDI為系統(tǒng)平均停電持續(xù)時(shí)間(system average interruption duration index，SAIDI)；δEENS為年電量不足期望(expected energy not supplied，EENS)。

3 靈敏度分析

可靠性靈敏度分析即求取各可靠性指標(biāo)對(duì)PV容量的偏微分，因此靈敏度指標(biāo)反映了PV容量的微小變化所引起的系統(tǒng)可靠性的改變程度及改變趨勢(shì)。靈敏度公式如式(12)所示，本文中ΔC為利用序貫蒙特卡羅法得到的各項(xiàng)系統(tǒng)可靠性指標(biāo)的差值，ΔI為PV容量的變化值。

如果可靠性指標(biāo)對(duì)PV容量的靈敏度很大，通常意味著PV容量對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響很大，選擇合適安裝位置和安裝容量就能使系統(tǒng)可靠性得到較大提高。

4 序貫蒙特卡羅法

為考慮光伏發(fā)電系統(tǒng)對(duì)配電網(wǎng)可靠性的影響，利用序貫蒙特卡羅法時(shí)序性的優(yōu)越性[16-17]，進(jìn)行可靠性分析。

4.1 序貫蒙特卡羅法抽樣

序貫蒙特卡羅法又稱為狀態(tài)持續(xù)時(shí)間抽樣法，其特點(diǎn)是對(duì)系統(tǒng)組件發(fā)生故障的時(shí)間和組件故障后的修復(fù)時(shí)間進(jìn)行抽樣，通過(guò)比較組件故障時(shí)間和修復(fù)時(shí)間的大小，確定系統(tǒng)所處的狀態(tài)。

可靠性分析的基本思路為:對(duì)系統(tǒng)組件的故障狀態(tài)和故障時(shí)間進(jìn)行蒙特卡羅抽樣，在仿真年限內(nèi)分析每個(gè)組件故障狀態(tài)的影響范圍和光伏電源供電范圍，計(jì)算負(fù)荷的故障率和故障時(shí)間。最后利用負(fù)荷的可靠性指標(biāo)計(jì)算系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)。

具體的抽樣原理為利用公式(13)、(14)得到系統(tǒng)組件的工作時(shí)間和故障時(shí)間。即可得到每個(gè)組件在模擬時(shí)間內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)序列，如圖7所示。

式中:λ為組件的故障率；μ為組件的修復(fù)率，n為(0，1)內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。

圖7 組件運(yùn)行和修復(fù)時(shí)間序列Fig.7 Components running and repair time series

得到系統(tǒng)所有組件的狀態(tài)序列后，就可計(jì)算負(fù)荷的故障率和故障時(shí)間。

4.2 算法步驟

算法的具體步驟如下:

第1步:利用公式(8)計(jì)算所有組件仿真所在年的故障率，利用公式(12)、(13)計(jì)算tTTF和tTTR；

第2步:找出擁有最小tTTF的組件，分析其影響區(qū)域的負(fù)荷；

第3步:判斷負(fù)荷是否在PV影響范圍內(nèi)，若在此范圍內(nèi)，判斷PV是否正常工作，若正常工作，則轉(zhuǎn)到第4步，否則記為故障；

第4步:根據(jù)公式(3)和(7)計(jì)算發(fā)生故障期間PV的實(shí)時(shí)發(fā)電量和實(shí)時(shí)負(fù)荷量，尋找PV的發(fā)電量能夠滿足負(fù)荷量的負(fù)荷，記此負(fù)荷正常工作，不能滿足的負(fù)荷記為故障；

第5步:繼續(xù)尋找下一個(gè)最小的tTTF的組件，判斷是否小于8 760 h，是則回到第2步，否則轉(zhuǎn)到第6步；

第6步:判斷仿真年限是否大于預(yù)設(shè)值，是則轉(zhuǎn)到第7步，否則轉(zhuǎn)到第1步；

第7步:確定負(fù)荷的故障率、故障時(shí)間和系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)；

第8步:利用靈敏度公式求取系統(tǒng)和各個(gè)饋線段的各個(gè)指標(biāo)對(duì)PV容量的靈敏度。

5 算例分析

圖8 RBTS Bus 2模型Fig.8 RBTS Bus 2 model

本文采用改造后RBTS Bus2系統(tǒng)作為算例進(jìn)行分析[18]。系統(tǒng)如圖8所示，系統(tǒng)包括4個(gè)光伏發(fā)電系統(tǒng)、2條母線、14條饋線、22條分支線、20個(gè)配電變壓器、22個(gè)負(fù)荷點(diǎn)。光伏發(fā)電系統(tǒng)中光伏電池板的故障率為0.1次/a，故障持續(xù)時(shí)間為20 h，逆變器的故障率為0.25次/a，故障持續(xù)時(shí)間為5 h，太陽(yáng)光輻照度見表1。其余組件故障率等參數(shù)引用文獻(xiàn)[18]的數(shù)據(jù)。

表1 月輻照強(qiáng)度Table 1 Monthly irradiation intensity (kW·h)/(d·m2)

5.1 指標(biāo)分析

對(duì)比無(wú)PV接入和有PV接入的結(jié)果可知，某些負(fù)荷的故障率反而有所增加，如負(fù)荷點(diǎn)1；有些負(fù)荷的故障率有所減小，如負(fù)荷點(diǎn)13；但系統(tǒng)的總體指標(biāo)會(huì)有明顯的改善，系統(tǒng)年平均停電時(shí)間和停運(yùn)頻率隨著PV的接入而降低；當(dāng)引入時(shí)變故障率后，負(fù)荷的故障率明顯增大，系統(tǒng)指標(biāo)也明顯變差。部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2，3所示。

表2 負(fù)荷指標(biāo)對(duì)比Table 2 Load index contrast

表3 系統(tǒng)指標(biāo)對(duì)比Table 3 System index contrast

由此可知，光伏發(fā)電系統(tǒng)對(duì)配電網(wǎng)總體的可靠性起到了積極作用，但對(duì)某些負(fù)荷的可靠性也會(huì)有削弱效果。在一些對(duì)用電可靠性要求較高的區(qū)域，可通過(guò)光伏發(fā)電系統(tǒng)的接入來(lái)達(dá)到目的。同時(shí)元件老化對(duì)系統(tǒng)可靠性影響巨大，在保證經(jīng)濟(jì)性的前提下，可通過(guò)定期更換設(shè)備來(lái)達(dá)到最佳的可靠性。

5.2 靈敏度分析

部分系統(tǒng)可靠性指標(biāo)(平均停運(yùn)時(shí)間、系統(tǒng)平均用電可用率)的靈敏度分析結(jié)果如圖9，10所示，圖中光伏輸出功率的變化分別為1 MW、3 MW、6 MW。

由圖9可知，隨著PV容量的增加，系統(tǒng)平均停電持續(xù)時(shí)間的變化也越大，系統(tǒng)的平均停電持續(xù)時(shí)間會(huì)不斷減小。

圖9 tSAIDI靈敏度分析Fig.9 tSAIDIsensitivity analysis

圖1 O ηASAI靈敏度分析Fig.1O ηASAIsensitivity analysis

饋線F1和系統(tǒng)有相同的變化規(guī)律。饋線F2的停電持續(xù)時(shí)間不隨PV容量的變化而變化。通過(guò)分析F2的結(jié)構(gòu)可知，該饋線的負(fù)荷較小，故在不清楚系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的情況下，在負(fù)荷容量小的饋線，可以安裝大容量的PV，既可以減小系統(tǒng)的平均停電持續(xù)時(shí)間，又對(duì)該饋線的停電時(shí)間沒(méi)有影響。饋線F3和F4的平均停電持續(xù)時(shí)間隨著PV容量的變大，會(huì)有所增加，若PV容量小于一定數(shù)額，則該饋線的平均停電持續(xù)時(shí)間反而會(huì)有所減小。為了使該處降低停電時(shí)間，且對(duì)系統(tǒng)的停電時(shí)間有所貢獻(xiàn)，要求該饋線安裝的PV容量應(yīng)在一定范圍內(nèi)。

由圖10可知，隨著PV容量的增加，系統(tǒng)用電可用率會(huì)有所提高，對(duì)提高可靠性有益。饋線F1的用電可用率會(huì)隨著PV容量的提高，反而有微量的減小，即對(duì)系統(tǒng)沒(méi)有促進(jìn)作用。饋線F3和F4的用電可用率會(huì)隨著PV容量的提高有所提高，對(duì)提高可用率指標(biāo)有益。饋線F2的可用率沒(méi)有變化。

綜合平均停電持續(xù)時(shí)間的指標(biāo)，在饋線F1、F3、F4處不宜安裝大容量的PV，即光伏發(fā)電的滲透率不能太高。為使系統(tǒng)指標(biāo)有所提高，可以增加在饋線F2的容量，即光伏發(fā)電的滲透率越高，會(huì)提高系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)，且對(duì)本身饋線內(nèi)的負(fù)荷指標(biāo)沒(méi)有削弱。

6 結(jié) 論

(1)光伏發(fā)電的接入，對(duì)系統(tǒng)供電可靠性指標(biāo)，如平均停電持續(xù)時(shí)間等有所改善。

(2)引入時(shí)變故障率后，系統(tǒng)供電可靠性指標(biāo)會(huì)明顯變差。

(3)在SAIDI的靈敏度為正的饋線段，光伏發(fā)電的接入，增加了負(fù)荷的故障時(shí)間及故障率。

(4)光伏發(fā)電的接入位置直接影響光伏容量。在保證一定可靠性的條件下，選擇合適的安裝位置，可提高光伏發(fā)電的滲透率。

[1]伍言，劉俊勇，向月，等.考慮光伏DG孤島續(xù)航能力的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2013，33(5):112-116.

Wu Yan，Liu Junyong，Xiang Yue，et al.A considering islands endurance of PV for distribution network reliability assessment[J]. Electric Power Automation Equipment，2013，33(5):112-116.

[2]張軼，魯國(guó)起，張焰，等.光伏電站并網(wǎng)對(duì)電網(wǎng)可靠性的影響[J].華東電力，2010，38(5):700-706.

Zhang Yi，Lu Guoqi，Zhang Yan，et al.Influence of grid connection of photovoltaic power station on power grid reliability [J].East China Electric Power，2010，38(5):700-706.

[3]李國(guó)慶，于海承，李奇，等.地方供電網(wǎng)可靠性評(píng)估[J].東北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，2(26):1-4.

Li Guoqing，Yu Haicheng，Li Qi，et al.Local supply network reliability assessment[J].Journal of Northeast Dianli University，2006，2(26):1-4.

[4]Rei A M，Schilling M T.Reliability assessment of the Brazilian power system using enumeration and Monte Carlo[J].IEEE Transactions on Power Systems，2008，23(3):1480-1487.

[5]王震，魯宗相，段曉波，等.分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)的可靠性模型及指標(biāo)體系[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2011，35(15):18-21.

Wang Zhen，Lu Zongxiang，Duan Xiaobo，et al.Reliability model and index system of distributed PV systems[J].Automation of Electric Power Systems，2011，35(15):18-21.

[6]汪海瑛，白曉民，馬綱.并網(wǎng)光伏電站的發(fā)電可靠性評(píng)估[J].電網(wǎng)技術(shù)，2012，36(10):1-4.

Wang Haiying，Bai Xiaomin，Ma Gang.Reliability assessment of photovoltaic power plants and electricity networks[J].Power System Technology，2012，36(10):1-4.

[7]Zhang P，Wang Y，Xiao W，et al.Reliability evaluation of gridconnected photovoltaic power systems[J].IEEE Transactions on Sustainable Energy，2012，3(3):379-389.

[8]Wang Y，Zhang P，Li W.Comparative analysis of the reliability of grid-connected photovoltaic power systems[C]//IEEE PES General Meeting，San Diego，2012.

[9]梁惠施，程林，劉思格.基于蒙特卡羅模擬的含微網(wǎng)配電網(wǎng)可靠性評(píng)估[J].電網(wǎng)技術(shù)，2011，35(10):76-81.

Liang Huishi，Cheng Lin，Liu Sige.Monte Carlo simulation basedreliability evaluation of distribution system containing microgrids [J].Power System Technology，2011，35(10):76-81.

[10]Leite da Silva A M，Da Fonseca Manso L A，De Olivera Mello J C，et al.Pseudo-chronological simulation for composite reliability analysis with time varying loads[J].IEEE Transactions on Power Systems，2000，15(1):73-80.

[11]Zhu D，Broadwater R P，Kwa-Sur T，et al.Impact of DG placement on reliability and efficiency with time-varying loads[J]. IEEE Transactions on Power Systems，2006，21(1):419-427.

[12]王秀麗，武澤辰，曲翀.光伏發(fā)電系統(tǒng)可靠性分析及其置信容量計(jì)算[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，1(34):15-19.

Wang Xiuli，Wu Zechen，Qu Chong.Reliability analysis and capacity calculationofconfidenceconsiderPVsystem[J]. Proceedings of the CSEE，2014，1(34):15-19.

[13]王敏，丁明.太陽(yáng)日總輻射量的Box-Jenkins模型[J].太陽(yáng)能學(xué)報(bào)，2012，33(3):386-390.

Wang Min，Ding Ming.Box-Jenkins model for daily solar radiation [J].Acta Energiae Solaris Sinica，2012，33(3):386-390.

[14]陳艷，周林，劉強(qiáng)，等.基于遺傳編碼的光伏MPPT模式搜索跟蹤控制[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，33(3):331-334.

Chen Yan，Zhou Lin，Liu Qiang，et al.MPPT pattern search tracking control of photovoltaic system based on genetic encoding [J].Journal of Shenyang University of Technology，2011，33 (3):331-334.

[15]梁雙，胡學(xué)浩，張東霞，等.基于隨機(jī)模型的光伏發(fā)電置信容量評(píng)估方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2012，36(13):32-37.

Liang Shuang，Hu Xuehao，Zhang Dongxia，et al.Probabilistic models based evaluation method forcapacity credit of photovoltaic generation[J].Automation of Electric Power Systems，2012，36 (13):32-37.

[16]董雷，李佳.考慮時(shí)變因素的配電系統(tǒng)可靠性分析[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2009，12(37):6-7.

Dong Lei，Li Jia.Reliability analysis of distribution system considering time-varying factors[J].Power System Protection and Control，2009，12(37):6-7.

[17]Rei A M，Schilling M T.Reliability assessment of the Brazilian power system using enumeration and Monte Carlo[J].IEEE Transactions on Power Systems，2008，23(3):1480-1487.

[18]Allan R N，Billinton R，Sjarief I，et al.A reliability test system for educational purposes-basic distribution system data and results [J].IEEE Transactions on Power Systems，1991，6(2):813-820.

(編輯：張媛媛)

Reliability Analysis of Complex Distribution Network Based on Sequential Monte Carlo Method

LI Jiang1，LIU Weibo1，LI Guoqing1，ZHI Xin2，OUYANG Bin2，CHEN Xiangyan2
(1.Northeast Dianli University College of Electrical Engineering，Jilin 132012，Jilin Province，China；2.Jiangxi Power Company Ganxi Power Supply Branch，Xinyu 338025，Jiangxi Province，China)

Photovoltaic(PV)generation has characteristics of randomness and intermittent，thus the reliability of distribution network has down-side risk.In distribution network with PV power，the traditional reliability assessment methods often neglect the influence of PV system on the reliability.This paper used the sequential Monte Carlo method to analyze the reliability of distribution network with considering of the impacts of sunlight irradiance，PV output power，timing failure rate and other factors and established a PV system reliability model based on time series.Meanwhile，considering the power of real-time load，the medium and short-term load(month，hour)reliability models were constructed.Finally，this paper introduced reliability sensitivity index to evaluate the reliability after different nodes accessing PV generation system. According to the reliability assessment of distribution network example system with PV generation system，the results prove the effectiveness of the proposed algorithm，which can provide important theoretical significance for the determination of accessing location and capacity of PV，as well as the reliability improvement of distribution network.

photovoltaic generation；distribution network；intermittent；sequential Monte Carlo method；timing failure rate；reliability sensitivity

TM 715

A

1000-7229(2015)11-0017-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2015.11.003

2015-07-07

2015-09-29

李江(1979)，男，博士，副教授，主要從事電力系統(tǒng)分析的研究工作；

劉偉波(1990)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)榕潆娋W(wǎng)可靠性分析；

李國(guó)慶(1963)，男，博士生導(dǎo)師，教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)分析。

吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目[吉教科合字[2014]第108號(hào)]。