基于蒙特卡洛的电力系统可靠性分析matlab仿真,对比EDNS和LOLP

目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介


1.课题概述

        电力系统可靠性是指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供应电力和电能量的能力的量度,包括充裕度和安全性两个方面。发电系统可靠性是指统一并网的全部发电机组按可接受标准及期望数量满足电力系统的电力和电能量需求的能力的量度。发电系统可靠性指标可以分为确定性和概率性两类。过去曾广泛应用确定性可靠性指标来指导电力系统规划和运行,如百分数备用法和偶然故障备用法。目前已逐渐被概率性可靠性指标所代替。

       概率法常用的可靠性指标有:电力不足概率(Loss of Load Probability, LOLP)和期望缺供电量(Expected Demand Not Served, EDNS)是评估电力系统可靠性的两个重要指标。通过随机法和蒙特卡洛法分别对这两个指标进行仿真分析。

2.系统仿真结果

        从仿真可以看到,对于电力不足概率指标LOLP,LOLP值的可能性随着LOLP值得变大而下降,这是因为在模拟元件失效过程中,由于元件失效而导致的电力不足的可能性会出现,但是其大概率的电力不足出现概率较低,而小概率的电力不足情况出现概率较大。

        对于停电功率期望值指标EDNS,EDNS值发生可能性的随着EDNS值得变大而下降,即在实际过程中,随着元件失效而发生停电的期望值,其大概率的停电功率出现概率较低,而小概率的停电功率情况出现概率较大。

3.核心程序与模型

版本:MATLAB2022a

.....................................................................while (Flag == 1)TTT = TTT + 1;%断开选定的线路if TTT == 1BRANCHo(Cut_info,3:end) = 0;All_Del_Point= [All_Del_Point;Cut_info'];else%断开相邻的线路Inders1 = find(BRANCHo(:,1) == Cut_info(1));Inders2 = find(BRANCHo(:,1) == Cut_info(2));Inders3 = find(BRANCHo(:,2) == Cut_info(1));Inders4 = find(BRANCHo(:,2) == Cut_info(2));               Inders  = unique([Inders1;Inders2;Inders3;Inders4]);%随机选择tmpsss       = randperm(length(Inders));Inders_sel   = Inders(tmpsss(1));BRANCHo(Inders_sel,3:end) = 0;All_Del_Point= [All_Del_Point;Inders_sel];end%根据信息节点的Pdi和Pmi进行失去控制for i1 = 1:N-1P1 = rand(1);P2 = rand(1);if P1 <= Pdi(i1) | (P1 > Pdi(i1) & P2 <= Pmi) %调度中心认为线路处理初始状态BRANCHo(i1,3:end) = 0;All_Del_Point= [All_Del_Point;i1];end    end%对此时的电器网络进行计算潮流Ak          = func_Admittance_matrix(BUSo,BRANCHo);F           = Ak * Pp;%判断是否越限for jjj = 1:length(F)if (abs(F(jjj))) <= (abs(Fmax(jjj)))%没有越限,则进行步骤5P = rand();if P <= PHFlag = 1;%被选中,则继续步骤2,即重新循环elseFlag = 0;%未被选中,则继续步骤6,跳出循环endelse%有越限,则进行步骤3 %先进行LP优化,这里使用PSO进行优化 [V_score2,PP] = func_pso_calculate_min(Bus_Num,15,Pp);%再计算潮流Ak          = func_Admittance_matrix(BUSo,BRANCHo);F           = Ak*(1+g)*PP;if sum(abs(F)) > sum(abs(Fmax))Flag = 1;else%没有越限,则进行步骤5P = rand();if P <= PHFlag = 1;%被选中,则继续步骤2,即重新循环elseFlag = 0;%未被选中,则继续步骤6,跳出循环endendendendendAll_Del_Point          = unique(All_Del_Point);LL                     = length(Fo);Fedns                  = zeros(LL,1);%对于断掉的点取1,其余取0.Fedns(All_Del_Point)   = 1;deltaP                 = abs(Fo-F);E1(m)                  = sum(Fedns.*deltaP)/LL;NUMSS(:,m)             = NUMS;[cdf,PAPR] = ecdf(E1);
EDNS       = E1;%%
figure;
semilogy(100*PAPR(1:end-5),1-cdf(1:end-5),'b-o','LineWidth',1);
xlabel('edns');
ylabel('The cumulative probability of failure probability');if NUM_Delete == 1save attack41.mat PAPR cdf EDNS NUMSS
end
if NUM_Delete == 2save attack42.mat PAPR cdf EDNS NUMSS
end
02_027m

4.系统原理简介

       基于蒙特卡洛的仿真思想,并根据每次产生的随机数种子,进行随机的失效模拟,元件失效过程使用马尔科夫过程建模产生。首先随机模拟一个元件失效的情况,对一个元件失效以及对应的连锁故障情况进行仿真分析。然后随机模拟二个元件失效的情况,对二个元件失效以及对应的连锁故障情况进行仿真分析。而对于三个甚至更多元件失效的情况,本文不做考虑,这是因为当出现三个或者更多的元件失效的情况,整个电力系统网络基本会发生大规模崩溃的情况,在这种情况下做可靠性评估没有实际的价值,故不做这方面的研究。

        在本课题中,使用IEEE24-RTS电力网络系统作为案例进行分析

这里采用的仿真步骤如下:

       由于我们需要考虑随机断开一条线路或者两条线路的系统的稳定性分析,因此,我们主要通过随机循环的思想,每次循环随机的断开线路,然后分析断开这条线路对系统造成的影响进行仿真分析。

       一般情况下,对系统稳定性评估的分析方法主要是分析断开后故障网络的是否正常工作(即分析其是否崩溃)

        通常,当断开一条线路的时候,往往会由于该线路的断开而导致其他的线路的连锁故障,从而导致整个系统的影响,但是这种连锁的情况在概率统计中,并不是必然事件,而是随机事件,因此,这里我们设计如下的故障及稳定性分析方法:

        第一:首先随机的移除信息网络的信息节点,并计算对应的信息节点的传输信息时的延迟概率P。

        第二:随机的选择故障线路,并断开该线路,并更新响应的网络参数;

        第三:根据网络参数,通过直流法进行最优潮流的计算(DC OPF),并判断潮流是否存在越限,如果存在越限,则通过LP优化算法进行第四步操作,如果没有越限,则进行第五步操作。

        第四:当存在越限的时候,那么基于随机的概率,并采用轮盘赌算法选择随机跳开的线路,并进行再次转入步骤二的操作。

        第五:当不存在越限的时候,那么通过一个随机的小概率Ph选择需要跳开的线路,如果存在线路被选择,那么进入步骤二开始操作,否则进入步骤六。

        第六:本次蒙特卡洛循环结束,进入下一次循环。

5.完整工程文件

v

v

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/2774482.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

猫头虎分享已解决Bug || SyntaxError: Unexpected token < in JSON at position 0

博主猫头虎的技术世界 &#x1f31f; 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能&#xff01; 专栏链接&#xff1a; &#x1f517; 精选专栏&#xff1a; 《面试题大全》 — 面试准备的宝典&#xff01;《IDEA开发秘籍》 — 提升你的IDEA技能&#xff01;《100天精通鸿蒙》 …

FastDFS 分布式集群搭建详解

文章目录 前言1、整体架构2、安装配置FastDFS集群2.1 配置tracker2.2 配置storage 3、启动集群4、查看集群情况5、nginx配置5.1 配置storage的四台机器的nginx5.2 配置tracker的两台机器的nginx5.3 配置统一入口 前言 阅读本文章之前请先看上一篇单机版FastDFS安装配置详解&am…

寒假作业-day5

1>现有无序序列数组为23,24,12,5,33,5347&#xff0c;请使用以下排序实现编程 函数1:请使用冒泡排序实现升序排序 函数2:请使用简单选择排序实现升序排序 函数3:请使用直接插入排序实现升序排序 函数4:请使用插入排序实现升序排序 代码&#xff1a; #include<stdio.h&g…

基于SSM的餐厅点菜管理系统(有报告)。Javaee项目。ssm项目。

演示视频&#xff1a; 基于SSM的餐厅点菜管理系统&#xff08;有报告&#xff09;。Javaee项目。ssm项目。 项目介绍&#xff1a; 采用M&#xff08;model&#xff09;V&#xff08;view&#xff09;C&#xff08;controller&#xff09;三层体系结构&#xff0c;通过Spring …

使用 WMI 查询安全软件信息

在这篇文章中&#xff0c;我们将详细介绍如何使用 Windows Management Instrumentation (WMI) API 来查询当前计算机上安装的安全软件的基本信息。我们将分析代码的各个部分&#xff0c;并解释每个步骤所涉及的技术和原理。 一、什么是 WMI&#xff1f; WMI 是 Windows Manag…

常用的前端模块化标准总结

1、模块化标准出现以前使用的模块化方案&#xff1a; 1&#xff09;文件划分&#xff1a; 将不同的模块定义在不同的文件中&#xff0c;然后使用时通过script标签引入这些文件 缺点&#xff1a; 模块变量相当于是定义在全局的&#xff0c;容易造成变量名冲突&#xff08;即不…

[C#] 如何使用ScottPlot.WPF在WPF桌面程序中绘制图表

什么是ScottPlot.WPF&#xff1f; ScottPlot.WPF 是一个开源的数据可视化库&#xff0c;用于在 WPF 应用程序中创建高品质的绘图和图表。它是基于 ScottPlot 库的 WPF 版本&#xff0c;提供了简单易用的 API&#xff0c;使开发人员能够通过简单的代码创建各种类型的图表&#…

Web 目录爆破神器:Dirb 保姆级教程(附链接)

一、介绍 dirb 是一款用于目录爆破的开源工具&#xff0c;旨在帮助渗透测试人员和安全研究人员发现目标网站上的隐藏目录和文件。它使用字典文件中的单词来构建 URL 路径&#xff0c;然后发送 HTTP 请求来检查这些路径是否存在。 以下是 dirb 工具的一些特点和基本用法&#…

【从零开始学设计模式】第三章_工厂方法模式

第三章_工厂模式 1.介绍 1.1定义 定义一个创建对象的接口&#xff0c;让其子类自己决定实例化哪一个工厂类&#xff0c;工厂模式使其创建过程延迟到子类进行。 1.2解决的问题 创建者和调用者的耦合&#xff0c;那么代码层面其实就是取消对new的使用。 1.3应用实例 需要一辆汽…

【vue3学习笔记】shallowReactive与shallowRef;readOnly与shallowReadOnly;toRaw与markRaw

尚硅谷Vue2.0Vue3.0全套教程丨vuejs从入门到精通 课程 P158节 《shallowReactive与shallowRef》笔记&#xff1a; reactive()与shallowReactive()&#xff1a;reactive()处理后的数据是响应式的&#xff0c;对象内嵌套的深层结构全部是响应式的。shallowReactive()处理后的数据…

【C语言期末】商品管理系统

本文资源&#xff1a;https://download.csdn.net/download/weixin_47040861/88820155 1.题目要求 商品管理系统 商品信息包括&#xff1a;包括编号、类别、名称、价格、折扣比例、生产时间 、存货数量等要求&#xff1a;1、信息首先保存在文件中&#xff0c;然后打开文件进行…

Linux操作系统基础(三):虚拟机与Linux系统安装

文章目录 虚拟机与Linux系统安装 一、系统的安装方式 二、虚拟机概念 三、虚拟机的安装 四、Linux系统安装 1、解压人工智能虚拟机 2、找到解压目录中的node1.vmx 3、启动操作系统 虚拟机与Linux系统安装 一、系统的安装方式 Linux操作系统也有两种安装方式&#xf…

以“防方视角”观社工钓鱼攻击

为方便您的阅读&#xff0c;可点击下方蓝色字体&#xff0c;进行跳转↓↓↓ 01 案例概述02 攻击路径03 防方思路 01 案例概述 这篇文章来自奇安信攻防社区“小艾”&#xff0c;记录的某师傅通过社工钓鱼诱导企业员工点击含有木马的文件&#xff0c;侵入系统取得了终端控制权。接…

MyBatis之环境搭建以及实现增删改查

MyBatis之环境搭建以及实现增删改查 前言准备工作1.保证数据库已启动2. 创建Person表 MyBatis开发环境搭建1.下载MyBatis jar包2.下载MySQL的JDBC驱动3.新建Java工程&#xff08;Java8&#xff09;&#xff0c;导入MyBatis的jar包以及JDBC驱动 实现步骤1. 创建Peron类2. 编写Ma…

c语言--指针数组(详解)

目录 一、什么是指针数组&#xff1f;二、指针数组模拟二维数组 一、什么是指针数组&#xff1f; 指针数组是指针还是数组&#xff1f; 我们类比一下&#xff0c;整型数组&#xff0c;是存放整型的数组&#xff0c;字符数组是存放字符的数组。 那指针数组呢&#xff1f;是存放…

SpringCloud-Eureka原理分析

Eureka是Netflix开源的一款用于实现服务注册与发现的工具。在微服务架构中&#xff0c;服务的动态注册和发现是必不可少的组成部分&#xff0c;而Eureka正是为了解决这一问题而诞生的。 一、为何需要Eureka 在微服务架构中&#xff0c;服务之间的协同合作和高效通信是至关重要…

【性能最佳实践】跟着我们一起玩转查询模式与性能分析!

使用最新的驱动程序 MongoDB的官方驱动程序是由负责核心数据库开发的同一个专业团队打造的。这些驱动程序的更新通常比数据库本身更频繁&#xff0c;大概每几个月就会发布一次新版本。我们建议您尽可能使用最新版本的驱动程序&#xff0c;并在您使用的编程语言中安装可用的本地…

蓝桥杯Web应用开发-CSS3 新特性【练习三:文本阴影】

文本阴影 text-shadow 属性 给文本内容添加阴影的效果。 文本阴影的语法格式如下&#xff1a; text-shadow: x-offset y-offset blur color;• x-offset 是沿 x 轴方向的偏移距离&#xff0c;允许负值&#xff0c;必须参数。 • y-offset 是沿 y 轴方向的偏移距离&#xff0c…

OpenMLDB 作为中国唯一的特征平台产品入选 2023 Gartner 研究报告

在国际权威咨询与研究机构 Gartner 发布的重要研究报告《The Logical Feature Store: Data Management for Machine Learning》(《逻辑特征存储&#xff1a;机器学习的数据管理》&#xff0c;下文简称报告&#xff09;中&#xff0c;OpenMLDB 荣幸作为中国唯一的特征平台代表产…

国产信创领跑者:暴雨信息的创新与实践

随着数字化转型的加速推进&#xff0c;信创产业作为数字经济发展的重要支柱&#xff0c;正日益受到社会各界的广泛关注。在这个大背景下&#xff0c;暴雨信息积极响应国家号召&#xff0c;全面适配国产化&#xff0c;推动信创产业的技术创新和应用拓展&#xff0c;成为了行业的…