本發明涉及分布式電源接入對電力系統影響的評估方法技術領域，更具體地，涉及一種分布式光伏接入對配電臺區負荷特性影響的評估方法。根據光伏出力歷史數據，建立多參數beta分布的光伏出力時序模型，并采用蒙特卡洛法抽樣模擬得到在考慮光伏接入下的各負荷特性指標的概率密度函數。由于其充分考慮了分布式光伏出力的時序性和不確定性，能有效評估出光伏接入后臺區負荷特性指標的變化情況，為含光伏配電網的規劃與運行提供參考依據。

技術領域

本發明涉及分布式電源接入對電力系統影響的評估方法技術領域，更具體地，涉及一種分布式光伏接入對配電臺區負荷特性影響的評估方法。

背景技術

當大規模光伏接入電網，會使配電網從傳統的放射狀結構演變成多點型結構，導致潮流分布發生改變。這一變化，將不可避免地對配電網負荷特性產生影響。

在傳統負荷特性分析研究中，常見的負荷特性指標主要有：負荷率、負荷峰谷差、年最大負荷利用小時數和年負荷曲線。此類常規指標均從確定性的角度去描述負荷所具備的日、月和年特性，但就實際情況而言，負荷本質上具備一定的隨機性，尤其當光伏廣泛接入配電網后，光伏出力的隨機性使得配電網的負荷特性更難以用當前確定性的負荷特性指標去描述。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種分布式光伏接入對配電臺區負荷特性影響的評估方法，能有效評估出光伏接入后臺區負荷特性指標的變化情況，為含光伏配電網的規劃與運行提供參考依據。

為解決上述問題，本發明提供的技術方案為：一種分布式光伏接入對配電臺區負荷特性影響的評估方法，包括以下步驟：

S1.收集目標臺區預設時間N_d天的有功負荷歷史數據樣本，其中采樣間隔為1h，計算目標臺區平均有功負荷時間序列；

S2.收集目標地區光伏電站預設時間N_p天的歷史出力數據樣本，其中采樣間隔為1h，建立基于多參數beta分布的光伏出力時序模型；

S3.根據光伏出力時間序列模型，采用蒙特卡洛法抽樣生成設定時間s天光伏出力時間序列樣本；

S4.根據模擬生成s天的光伏出力時間序列樣本和臺區平均有功負荷時間序列，計算考慮光伏接入后的凈有功負荷時間序列樣本；

S5.分別計算凈有功負荷時間序列樣本的負荷特性指標，得到其數值分布樣本；

S6.采用非參數核密度法擬合得到負荷特性指標的概率密度函數。

進一步地，所述的S1步驟中目標臺區平均有功負荷時間序列的計算方法為：

式中，P_dav(t)為目標臺區第t時段平均有功負荷；P_d(i,t)表示歷史數據樣本中目標臺區第i天第t時段有功負荷，N_d為歷史數據樣本數。

進一步地，所述的S2步驟中基于多參數beta分布的光伏出力時序模型的建立方法包括：

S201.收集的目標地區光伏電站N_p天的歷史出力數據樣本，確定光伏有功出力樣本矩陣P_p＝[P_p1,P_p2,…,P_pt,…,P_p24]，其中P_pt＝[P_p1t,P_p2t,...,P_pjt,…,P_pNt]^T，其中P_pjt＝表示第j天第t時段光伏出力樣本數據值；