一種用於評估微電網運行可靠性的方法及系統與流程
2024-03-24 04:43:05
本發明涉及電力系統可靠性分析技術領域，具體涉及一種用於評估微電網運行可靠性的方法。
背景技術：
目前，微電網由於接入了種類各異的分布式電源(Distributed Generation，DG)，使微電網具有不同於配電網的新特性。在微電網的可靠性分析中，認為恆定出力特性的DG其出力持續性和穩定性類似於同步發電機，僅需考慮DG的隨機停運，對其停運模型可引用兩狀態模型(工作狀態和停運狀態)，DG故障停運時間適合用指數分布描述。但是，當微電網採用風力發電機或太陽能光伏發電等可再生能源對負荷進行供電時，微電網出力具有顯著的隨機性和間歇性，與常規電網有很大差異。另外，微電網往往含有儲能設備，在電源充裕度不足時，可以給負荷進行供電，這些也讓微電網的可靠性評估與常規電網的方法有所不同。
因此，如何分析微電網在源、荷均具有不確定環境下的運行可靠性評估方法，成為微電網發展需要解決的問題。
技術實現要素：
本發明的目的是克服現有技術無法對微電網進行可靠性評估的問題。本發明用於評估微電網運行可靠性的方法及系統，微電網內分布式電源包括可控分布式電源和不可控分布式電源兩類，間歇性不可控分布式電源採用多態模型來模擬，負荷採用基於正態分布的多級負荷水平模型，能夠充分體現電源和負荷雙側隨機的微電網可靠性運行特性，微電網可靠性分析過程中考慮了PCC點故障情況和儲能設備對可靠性的影響，適於多類型微電網的運行可靠性分析，具有良好的應用前景。
為了達到上述目的，本發明所採用的技術方案是：
一種用於評估微電網運行可靠性的方法，包括：
設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度，求取蒙特卡洛仿真的總抽樣次數；
進行抽樣次數的迭代計算，獲取微電網當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量；
獲得該抽樣時段考慮儲能裝置情況下的負荷缺電時長期望值；
若抽樣次數不大於總抽樣次數，繼續進行抽樣次數的迭代計算；否則，退出抽樣迭代，並計算微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，對微電網運行可靠性進行評估。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，根據公式(1)，求取蒙特卡洛仿真的總抽樣次數K，
K＝T/t (1)
其中，T為設定的微電網可靠性分析周期；t為設定的每次蒙特卡洛仿真時段長度。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，獲取微電網當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量，
可為負荷供電的總電量，包括當前次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量；微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；
負荷需求量，通過採用正態分布來表徵負荷的不確定性，包括得到負荷的概率密度函數和具有不確定性的負荷期望值，考慮負荷分布隨機性和負荷概率密度，獲得該抽樣時段具有不確定性的負荷期望值，所述具有不確定性的負荷期望值為負荷水平的描述。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，當前次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量是基於馬爾可夫鏈蒙特卡洛法，獲得該抽樣時段不可控可再生分布式電源的出力抽樣，進而求取的；
微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，可控分布式電源採用運行和停運兩種狀態模型，其最大發電輸出功率由可用裝機容量決定，對於第i個分布式電源，運行狀態下δi＝1，停運狀態下δi＝0，可控分布式電源的故障率和修復時間分布，分別由歷史統計數據獲得；
微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，不可控分布式電源採用多態模型來模擬，對於第i個不可控分布式電源的期望發電功率PUCi的求取，應用馬爾可夫鏈蒙特卡洛法確定，計算各狀態發生的概率δGi以及相互間的轉移率λij求取公式為，如公式(2)、公式(3)所示，
其中，KG為多個不可控分布式電源聚類後間歇性輸出功率狀態數，TGii為輸出功率停留在狀態i的持續時間，TGij為輸出功率由狀態i轉移到狀態j之前，停留在狀態i的總時間，fij為在微電網可靠性分析的周期內輸出功率由狀態i轉移到狀態j的次數；當前次抽樣對應時段的第i個不可控分布式電源的發電期望值PUCi，根據公式(4)所示，
其中，N為狀態轉移抽樣次數，si和sj分別為不可控分布式電源的發電狀態，pk-1為前一階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值，pk為當前階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值；En表示由狀態為si轉變為狀態為sj的發電狀態期望值；
當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量，通過公式(5)得到，
其中，PPCC為配電網向微電網內負荷提供的容，δPCC為配電網可向微電網供電的運行狀態，DGC為微電網內可控分布式電源集合，PCi為微電網內第i個可控分布式電源在δi運行狀態下的最大發電輸出功率，DGUC為微電網內不可控分布式電源集合，PUCi為微電網內第i個不可控分布式電源的抽樣發電量。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，所述負荷的概率密度函數，如公式(6)所示，
其中，f(Lk)為微電網內負荷的概率密度函數，σ為負荷水平的標準差，μi為微電網中的第i個負荷水平整體分布的均值，Lk為負荷需求量，如公式(7)所示，
Lk＝Li，其中
其中，ξ為(0,1)上均勻分布的隨機數，I為抽樣ξ負荷水平所對應的負荷水平的概率密度，Ti為第i級負荷水平，δLi為第i級負荷水平Li的概率，其通過公式(8)得到，
δLj＝TLj/T (8)
其中，TLj為第j級負荷水平的時間長度；T為微電網可靠性分析周期，且有其中M為負荷水平的分級數；
具有不確定性的負荷期望值，如公式(9)所示，
Lσ＝(3ζσ+Lk) (9)
其中，Lσ為具有不確定性的負荷期望值，ζ為(-1,1)上均勻分布的隨機數。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，獲得該抽樣時段考慮儲能裝置情況下的負荷缺電時長期望值，具體過程如下，通過公式(10)，計算得到負荷缺電時長期望值LOLEk，
其中，Ik為當前次抽樣中考慮儲能裝置情況下的電力不足量狀態標識，可通過公式(11)得到，
其中，DNSk＝max{0,Lσ-PS}，Lσ為當前次抽樣具有不確定性的負荷期望值，PS為當前次抽樣對應時段向微電網內負荷提供的容量；
NL是由於供電不足導致的受影響負荷數量，Lσj為受影響負荷j的期望值；Tj(PS,Lσj)描述當前次抽樣中在供電缺損電量為DNSk情況下，受影響負荷j的停電持續時間；考慮在發電不足時刻，儲能裝置可以提供供電，Tj(PS,Lσj)通過公式(12)得到，
其中，DDI為抽樣時常微電網內儲能設備平均放電深度指標，通過公式(13)得到，
其中，Nb為儲能設備在微電網可靠性分析周期內的放電次數統計，EDi為儲能裝置在第i次放電過程中允許的最大放電量，當儲能裝置荷電狀態SOC達到警戒下限時，EDi＝0。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，計算微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，對微電網運行可靠性進行評估，具體過程如下，
(1)根據公式(14)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG，
其中，Ik為當前次抽樣中的電力不足量狀態標識，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數；
(2)根據公式(15)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，
其中，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數、LOLEk為當前次抽樣由於間歇性電源輸出功率的不穩定，導致的負荷缺電時長期望值；
(3)根據微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG、微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，通過公式(16)求取微電網內平均停電用戶數，通過公式(17)求取微電網供電可靠性，實現對微電網的可靠性評估，
微電網內平均停電用戶數＝微電網內用戶數×λMG (16)
一種用於評估微電網運行可靠性的系統，為評估微電網運行可靠性的方法的運行載體，包括
總抽樣次數計算模塊，用於通過設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度，計算得到總抽樣次數；
第一計算模塊，用於計算得到微電網當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量；
第二計算模塊，用於計算得到該抽樣時段考慮儲能裝置情況下的負荷缺電時長期望值；
抽樣次數判斷模塊，用於判斷當前的抽樣次數是否不大於總抽樣次數；
計算及評估模塊，用於在抽樣次數大於總抽樣次數時，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，對微電網運行可靠性進行評估；
所述總抽樣次數計算模塊的輸出端與抽樣次數判斷模塊的總抽樣次數輸入端相連接，所述第一計算模塊、第二計算模塊的數據輸出端分別計算及評估模塊的數據輸入端相連接，所述抽樣次數判斷模塊判斷輸出端與計算及評估模塊的啟動使能端相連接。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的系統，所述總抽樣次數計算模塊，根據公式(1)，求取蒙特卡洛仿真的總抽樣次數K，
K＝T/t (1)
其中，T為設定的微電網可靠性分析周期；t為設定的每次蒙特卡洛仿真時段長度。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的系統，所述第一計算模塊，用於計算得到微電網當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量，
可為負荷供電的總電量，包括當前次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量；微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；
負荷需求量，通過採用正態分布來表徵負荷的不確定性，包括得到負荷的概率密度函數和具有不確定性的負荷期望值，考慮負荷分布隨機性和負荷概率密度，獲得該抽樣時段具有不確定性的負荷期望值，所述具有不確定性的負荷期望值為負荷水平的描述。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的系統，當前次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量是基於馬爾可夫鏈蒙特卡洛法，獲得該抽樣時段不可控可再生分布式電源的出力抽樣，進而求取的；
微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，可控分布式電源採用運行和停運兩種狀態模型，其最大發電輸出功率由可用裝機容量決定，對於第i個分布式電源，運行狀態下δi＝1，停運狀態下δi＝0，可控分布式電源的故障率和修復時間分布，分別由歷史統計數據獲得；
微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，不可控分布式電源採用多態模型來模擬，對於第i個不可控分布式電源的期望發電功率PUCi的求取，應用馬爾可夫鏈蒙特卡洛法確定，計算各狀態發生的概率δGi以及相互間的轉移率λij求取公式為，如公式(2)、公式(3)所示，
其中，KG為多個不可控分布式電源聚類後間歇性輸出功率狀態數，TGii為輸出功率停留在狀態i的持續時間，TGij為輸出功率由狀態i轉移到狀態j之前，停留在狀態i的總時間，fij為在微電網可靠性分析的周期內輸出功率由狀態i轉移到狀態j的次數；當前次抽樣對應時段的第i個不可控分布式電源的發電期望值PUCi，根據公式(4)所示，
其中，N為狀態轉移抽樣次數，si和sj分別為不可控分布式電源的發電狀態，pk-1為前一階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值，pk為當前階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值；En表示由狀態為si轉變為狀態為sj的發電狀態期望值；
當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量，通過公式(5)得到，
其中，PPCC為配電網向微電網內負荷提供的容，δPCC為配電網可向微電網供電的運行狀態，DGC為微電網內可控分布式電源集合，PCi為微電網內第i個可控分布式電源在δi運行狀態下的最大發電輸出功率，DGUC為微電網內不可控分布式電源集合，PUCi為微電網內第i個不可控分布式電源的抽樣發電量。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的系統，所述負荷的概率密度函數，如公式(6)所示，
其中，f(Lk)為微電網內負荷的概率密度函數，σ為負荷水平的標準差，μi為微電網中的第i個負荷水平整體分布的均值，Lk為負荷需求量，如公式(7)所示，
Lk＝Li，其中
其中，ξ為(0,1)上均勻分布的隨機數，I為抽樣ξ負荷水平所對應的負荷水平的概率密度，Ti為第i級負荷水平，δLi為第i級負荷水平Li的概率，其通過公式(8)得到，
δLj＝TLj/T (8)
其中，TLj為第j級負荷水平的時間長度；T為微電網可靠性分析周期，且有其中M為負荷水平的分級數；
具有不確定性的負荷期望值，如公式(9)所示，
Lσ＝(3ζσ+Lk) (9)
其中，Lσ為具有不確定性的負荷期望值，ζ為(-1,1)上均勻分布的隨機數。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的系統，所述負荷缺電時長期望值計算模塊，用於計算得到該抽樣時段考慮儲能裝置情況下的負荷缺電時長期望值，具體過程如下，通過公式(10)，計算得到負荷缺電時長期望值LOLEk，
其中，Ik為當前次抽樣中考慮儲能裝置情況下的電力不足量狀態標識，可通過公式(11)得到，
其中，DNSk＝max{0,Lσ-PS}，Lσ為當前次抽樣具有不確定性的負荷期望值，PS為當前次抽樣對應時段向微電網內負荷提供的容量；
NL是由於供電不足導致的受影響負荷數量，Lσj為受影響負荷j的期望值；Tj(PS,Lσj)描述當前次抽樣中在供電缺損電量為DNSk情況下，受影響負荷j的停電持續時間；考慮在發電不足時刻，儲能裝置可以提供供電，Tj(PS,Lσj)通過公式(12)得到，
其中，DDI為抽樣時常微電網內儲能設備平均放電深度指標，通過公式(13)得到，
其中，Nb為儲能設備在微電網可靠性分析周期內的放電次數統計，EDi為儲能裝置在第i次放電過程中允許的最大放電量，當儲能裝置荷電狀態SOC達到警戒下限時，EDi＝0。
前述的一種用於評估微電網運行可靠性的方法，所述計算及評估模塊，對微電網運行可靠性進行評估，具體過程如下，
(1)根據公式(14)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG，
其中，Ik為當前次抽樣中的電力不足量狀態標識，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數；
(2)根據公式(15)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，
其中，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數、LOLEk為當前次抽樣由於間歇性電源輸出功率的不穩定，導致的負荷缺電時長期望值；
(3)根據微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG、微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，通過公式(16)求取微電網內平均停電用戶數，通過公式(17)求取微電網供電可靠性，實現對微電網的可靠性評估，
微電網內平均停電用戶數＝微電網內用戶數×λMG (16)
本發明的有益效果是：本發明用於評估微電網運行可靠性的方法及系統，微電網內分布式電源包括可控分布式電源和不可控分布式電源兩類，間歇性不可控分布式電源採用多態模型來模擬，負荷採用基於正態分布的多級負荷水平模型，能夠充分體現電源和負荷雙側隨機的微電網可靠性運行特性，微電網可靠性分析過程中考慮了PCC點故障情況和儲能設備對可靠性的影響，適於多類型微電網的運行可靠性分析，具有良好的應用前景。
附圖說明
圖1是本發明的用於評估微電網運行可靠性的方法的流程圖；
圖2是本發明的示範例聚類為六個狀態的時序風速曲線圖；
圖3是本發明的負荷持續曲線和多級模型來表示原始負荷曲線的示意圖；
圖4是典型鋰電類儲能設備的SOC狀態轉移過程示意圖；
圖5是本發明的用於評估微電網運行可靠性的系統的系統框圖。
具體實施方式
下面將結合說明書附圖，對本發明作進一步的說明。
本發明的用於評估微電網運行可靠性的方法，間歇性不可控分布式電源採用多態模型來模擬，負荷採用基於正態分布的多級負荷水平模型，能夠充分體現電源和負荷雙側隨機的微電網可靠性運行特性，微電網可靠性分析過程中考慮了PCC點故障情況和儲能設備對可靠性的影響，適於多類型微電網的運行可靠性分析，如圖1所示，包括設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度；通過蒙特卡洛仿真時段長度將微電網可靠性分析周期劃分為多個連續的抽樣時段，並求取蒙特卡洛仿真的總抽樣次數K；設k為第k次抽樣，初始化k＝0；進行抽樣次數的迭代計算，令k＝k+1，獲取微電網第k次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量；獲得該抽樣時段考慮儲能裝置情況下，由於間歇性電源輸出功率的不穩定，導致的負荷缺電時長期望值；若k≤K(抽樣次數不大於總抽樣次數)，繼續進行抽樣次數的迭代計算；否則，退出抽樣迭代，並計算微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，對微電網運行可靠性進行評估。
本發明的用於評估微電網運行可靠性的方法，具體實現過程如下：
設定微電網可靠性分析周期為T，每次蒙特卡洛仿真時段長度為t，實施過程中，微電網可靠性分析的周期為T由可靠性的分析需求來確定，時長不受限制，通常情況下可以為一天/周/月，每次蒙特卡洛仿真時段長度為t由分布式電源和負荷模型共同決定，典型情況取15min或1h；蒙特卡洛法應用過程中，抽樣次數關係到計算量和可信度，抽樣量越大，則獲得值越接近期望值，但計算工作量也越大。實施過程中，若可靠性分析的周期T為取值為月或以上的時段，則取值t＝1h，其餘取t＝15min，根據公式(1)，求取蒙特卡洛仿真的總抽樣次數K，
K＝T/t (1)
其中，T為設定的微電網可靠性分析周期；t為設定的每次蒙特卡洛仿真時段長度。
獲取微電網第k次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量，其中，可為負荷供電的總電量，包括第k次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量；微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，
k次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量，基於馬爾可夫鏈蒙特卡洛法，獲得該抽樣時段不可控可再生分布式電源的出力抽樣，進而求取的，配電網可向微電網供電的容量由配電網和微電網公共連接點PCC聯絡線功率限制決定；若無限制時，發電容量PPCC為+∞，配電網可向微電網供電的運行狀態通過δPCC描述，δPCC＝1表示通過配電網向微電網供電；δPCC＝0表示微電網為離網運行，此時配電網無法向微電網內負荷供電；微電網離網運行原因包括由配電網故障導致和由於配電網和微電網公共連接點PCC的逆變器設備故障導致；
所述微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，可控分布式電源採用運行和停運兩種狀態模型，其最大發電輸出功率由可用裝機容量決定，對於第i個分布式電源，運行狀態下δi＝1，停運狀態下δi＝0，可控分布式電源的故障率和修復時間分布，分別由歷史統計數據獲得；
所述電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源採用多態模型來模擬，對於第i個不可控分布式電源的期望發電功率PUCi的求取，應用馬爾可夫鏈蒙特卡洛法確定，對於間歇性不可控分布式電源，其發電量{pt:t≥0}為一組隨機的樣本空間，隨機樣本空間中所有可能取到的數所構成的集合記為S＝(s0,s1,…,si,…,sM)，稱為間歇性分布式電源發電的狀態空間，其中M為發電狀態空間的狀態數，由於分布式電源未來的狀態與第k的狀態pt有關，而與之前的狀態不相關，馬爾可夫鏈的性質是由它的轉移概率來決定，它表示從狀態si到狀態sj的一步轉移概率，用λij表示，其含義為，
λij＝λ(i→j)＝λ(pt+1＝sj|pt＝si)
用δj(t)＝P(pt＝si)表示馬爾可夫鏈在t時刻處於狀態sj的概率，則用δ(t)表示在t時刻狀態空間概率的行向量，δ(0)表示初始向量，隨著時間的變化，發電量的概率值逐漸發散到整個狀態空間，採用光伏、風機等低碳可再生新能源作為分布式電源時，出力具有間歇性，加上機組本身故障停運因素影響，形成風機出力運行狀態集合，狀態的轉移關係圖，如圖2所示，微電源時序輸出功率落入6個離散輸出功率狀態對應區間的次數，通過各狀態之間的轉移次數可得到微電源輸出功率的狀態馬爾科夫鏈；
具體計算過程中，先根據風速大小或光照強度的歷史數據和風力或光伏發電系統輸出功率特性可得到其時序輸出功率，記錄微電源時序輸出功率落入M個離散輸出功率狀態對應區間的次數以及各狀態之間的轉移次數可得到微電源輸出功率的M狀態馬爾科夫鏈，不可控分布式電源採用多態模型來模擬，對於第i個不可控分布式電源的期望發電功率PUCi的求取，應用馬爾可夫鏈蒙特卡洛法確定，計算各狀態發生的概率δGi以及相互間的轉移率λij求取公式為，如公式(2)、公式(3)所示，
其中，KG為多個不可控分布式電源聚類後間歇性輸出功率狀態數，TGii為輸出功率停留在狀態i的持續時間，TGij為輸出功率由狀態i轉移到狀態j之前，停留在狀態i的總時間，fij為在微電網可靠性分析的周期內輸出功率由狀態i轉移到狀態j的次數；第k次抽樣對應時段的第i個不可控分布式電源的發電期望值PUCi，根據公式(4)所示，
其中，N為狀態轉移抽樣次數，si和sj分別為不可控分布式電源的發電狀態，pk-1為前一階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值，pk為第k階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值；En表示由狀態為si轉變為狀態為sj的發電狀態期望值。
微電網第k次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量，通過公式(5)計算得到，
其中，PPCC為配電網向微電網內負荷提供的容，δPCC為配電網可向微電網供電的運行狀態，DGC為微電網內可控分布式電源集合，PCi為微電網內第i個可控分布式電源在δi運行狀態下的最大發電輸出功率，DGUC為微電網內不可控分布式電源集合，PUCi為微電網內第i個不可控分布式電源的抽樣發電量；
所述負荷需求量，通過採用正態分布來表徵負荷的不確定性，包括得到負荷的概率密度函數和具有不確定性的負荷期望值，所述具有不確定性的負荷期望值為負荷水平的描述，
所述負荷的概率密度函數，如公式(6)所示，
其中，f(Lk)為微電網內負荷的概率密度函數，σ為負荷水平的標準差，μi為微電網中的第i個負荷水平整體分布的均值，Lk為負荷需求量，基於隨機的負荷量採用離散性分布的直接抽樣方法計算得到，如公式(7)所示，
Lk＝Li，其中
其中，ξ為(0,1)上均勻分布的隨機數，I為抽樣ξ負荷水平所對應的負荷水平的概率密度，Ti為第i級負荷水平，δLi為第i級負荷水平Li的概率，其通過公式(8)得到，
δLj＝TLj/T (8)
其中，TLj為第j級負荷水平的時間長度；T為微電網可靠性分析周期，且有其中M為負荷水平的分級數；
所述具有不確定性的負荷期望值，如公式(9)所示，
Lσ＝(3ζσ+Lk) (9)
其中，Lσ為具有不確定性的負荷期望值，ζ為(-1,1)上均勻分布的隨機數，微電網的可靠性評估必須計及所承擔的負荷情況，若將微電網系統中的負荷離散化，可形成能夠擬合原始負荷的分級負荷曲線，如圖3所示，負荷水平級別越多，模型越精確，給定負荷水平分級後，就可將不同時刻的負荷點分配到最接近的一個級別，從而得到一個離散負荷概率分布；
所述獲得該抽樣時段由於間歇性電源輸出功率的不穩定，導致的負荷缺電時長期望值，具體過程如下，通過公式(10)，計算得到負荷缺電時長期望值LOLEk，
其中，Ik為第k次抽樣中的電力不足量狀態標識，基於考慮儲能情況下的電力不足量，可通過公式(11)得到，
其中，DNSk＝max{0,Lσ-PS}，Lσ為第k次抽樣具有不確定性的負荷期望值，PS為第k次抽樣對應時段向微電網內負荷提供的容量；
NL是由於供電不足導致的受影響負荷數量，Lσj為受影響負荷j的期望值；Tj(PS,Lσj)描述第k次抽樣中在供電缺損電量為DNSk情況下，受影響負荷j的停電持續時間。考慮在發電不足時刻，儲能裝置可以提供供電，Tj(PS,Lσj)通過公式(12)得到，
其中，DDI為微電網內儲能設備平均放電深度指標，通過公式(13)得到，
其中，Nb為儲能設備在微電網可靠性分析周期內的放電次數統計，EDi為儲能裝置在第i次放電過程中允許的最大放電量，當儲能裝置荷電狀態SOC達到警戒下限時，EDi＝0，典型鋰電類儲能設備的SOC狀態轉移過程如圖4所示。
所述計算微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，實現微電網的運行可靠性快速評估，具體過程如下，
(1)根據公式(14)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG，
其中，Ik為第k次抽樣中的電力不足量狀態標識，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數；
(2)根據公式(15)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，
其中，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數、LOLEk為第k次抽樣由於間歇性電源輸出功率的不穩定，導致的負荷缺電時長期望值；
(3)根據微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG、微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，通過公式(16)求取微電網內平均停電用戶數，通過公式(17)求取微電網供電可靠性，實現對微電網的可靠性評估，
微電網內平均停電用戶數＝微電網內用戶數×λMG (16)
本發明的用於評估微電網運行可靠性的方法，根據設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度的不同，會呈現出多種不同的實施例，這裡的設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度，微電網可靠性分析周期T由可靠性的分析需求來確定，時長不受限制，通常情況下可以為一天/周/月；每次蒙特卡洛仿真時段長度t由分布式電源和負荷模型共同決定，典型情況取15min或1h；根據設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度，能夠計算出抽樣迭代的次數，當超過最大抽樣迭代次數(蒙特卡洛仿真的總抽樣次數)，計算出微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，以便進行微電網運行可靠性的快速評估。
如圖5所示，為本發明的用於評估微電網運行可靠性的方法提供運行載體的用於評估微電網運行可靠性的系統，包括
總抽樣次數計算模塊，用於通過設定微電網可靠性分析周期及每次蒙特卡洛仿真時段長度，計算得到總抽樣次數；
第一計算模塊，用於計算得到微電網當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量；
第二計算模塊，用於計算得到該抽樣時段考慮儲能裝置情況下的負荷缺電時長期望值；
抽樣次數判斷模塊，用於判斷當前的抽樣次數是否不大於總抽樣次數；
計算及評估模塊，用於在抽樣次數大於總抽樣次數時，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率和負荷缺電時長期望值，對微電網運行可靠性進行評估；
所述總抽樣次數計算模塊的輸出端與抽樣次數判斷模塊的總抽樣次數輸入端相連接，所述第一計算模塊、第二計算模塊的數據輸出端分別計算及評估模塊的數據輸入端相連接，所述抽樣次數判斷模塊判斷輸出端與計算及評估模塊的啟動使能端相連接。
所述總抽樣次數計算模塊，根據公式(1)，求取蒙特卡洛仿真的總抽樣次數K，
K＝T/t (1)
其中，T為設定的微電網可靠性分析周期；t為設定的每次蒙特卡洛仿真時段長度。
所述第一計算模塊，用於計算得到微電網當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量和負荷需求量，
可為負荷供電的總電量，包括當前次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量；微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量；
負荷需求量，通過採用正態分布來表徵負荷的不確定性，包括得到負荷的概率密度函數和具有不確定性的負荷期望值，考慮負荷分布隨機性和負荷概率密度，獲得該抽樣時段具有不確定性的負荷期望值，所述具有不確定性的負荷期望值為負荷水平的描述。
當前次抽樣對應的抽樣時段，配電網向微電網內負荷提供的容量是基於馬爾可夫鏈蒙特卡洛法，獲得該抽樣時段不可控可再生分布式電源的出力抽樣，進而求取的；
微電網內可控分布式電源集合內可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，可控分布式電源採用運行和停運兩種狀態模型，其最大發電輸出功率由可用裝機容量決定，對於第i個分布式電源，運行狀態下δi＝1，停運狀態下δi＝0，可控分布式電源的故障率和修復時間分布，分別由歷史統計數據獲得；
微電網內不可控分布式電源集合內不可控分布式電源向微電網內負荷提供的容量，不可控分布式電源採用多態模型來模擬，對於第i個不可控分布式電源的期望發電功率PUCi的求取，應用馬爾可夫鏈蒙特卡洛法確定，計算各狀態發生的概率δGi以及相互間的轉移率λij求取公式為，如公式(2)、公式(3)所示，
其中，KG為多個不可控分布式電源聚類後間歇性輸出功率狀態數，TGii為輸出功率停留在狀態i的持續時間，TGij為輸出功率由狀態i轉移到狀態j之前，停留在狀態i的總時間，fij為在微電網可靠性分析的周期內輸出功率由狀態i轉移到狀態j的次數；當前次抽樣對應時段的第i個不可控分布式電源的發電期望值PUCi，根據公式(4)所示，
其中，N為狀態轉移抽樣次數，si和sj分別為不可控分布式電源的發電狀態，pk-1為前一階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值，pk為當前階段不可控分布式電源的發電狀態抽樣值；En表示由狀態為si轉變為狀態為sj的發電狀態期望值；
當前次抽樣對應的抽樣時段的可為負荷供電的總電量，通過公式(5)得到，
其中，PPCC為配電網向微電網內負荷提供的容，δPCC為配電網可向微電網供電的運行狀態，DGC為微電網內可控分布式電源集合，PCi為微電網內第i個可控分布式電源在δi運行狀態下的最大發電輸出功率，DGUC為微電網內不可控分布式電源集合，PUCi為微電網內第i個不可控分布式電源的抽樣發電量。
所述負荷的概率密度函數，如公式(6)所示，
其中，f(Lk)為微電網內負荷的概率密度函數，σ為負荷水平的標準差，μi為微電網中的第i個負荷水平整體分布的均值，Lk為負荷需求量，如公式(7)所示，
Lk＝Li，其中
其中，ξ為(0,1)上均勻分布的隨機數，I為抽樣ξ負荷水平所對應的負荷水平的概率密度，Ti為第i級負荷水平，δLi為第i級負荷水平Li的概率，其通過公式(8)得到，
δLj＝TLj/T (8)
其中，TLj為第j級負荷水平的時間長度；T為微電網可靠性分析周期，且有其中M為負荷水平的分級數；
具有不確定性的負荷期望值，如公式(9)所示，
Lσ＝(3ζσ+Lk) (9)
其中，Lσ為具有不確定性的負荷期望值，ζ為(-1,1)上均勻分布的隨機數。
所述負荷缺電時長期望值計算模塊，用於計算得到該抽樣時段考慮儲能裝置情況下的負荷缺電時長期望值，具體過程如下，通過公式(10)，計算得到負荷缺電時長期望值LOLEk，
其中，Ik為當前次抽樣中考慮儲能裝置情況下的電力不足量狀態標識，可通過公式(11)得到，
其中，DNSk＝max{0,Lσ-PS}，Lσ為當前次抽樣具有不確定性的負荷期望值，PS為當前次抽樣對應時段向微電網內負荷提供的容量；
NL是由於供電不足導致的受影響負荷數量，Lσj為受影響負荷j的期望值；Tj(PS,Lσj)描述當前次抽樣中在供電缺損電量為DNSk情況下，受影響負荷j的停電持續時間；考慮在發電不足時刻，儲能裝置可以提供供電，Tj(PS,Lσj)通過公式(12)得到，
其中，DDI為抽樣時常微電網內儲能設備平均放電深度指標，通過公式(13)得到，
其中，Nb為儲能設備在微電網可靠性分析周期內的放電次數統計，EDi為儲能裝置在第i次放電過程中允許的最大放電量，當儲能裝置荷電狀態SOC達到警戒下限時，EDi＝0。
所述計算及評估模塊，對微電網運行可靠性進行評估，具體過程如下，
(1)根據公式(14)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG，
其中，Ik為當前次抽樣中的電力不足量狀態標識，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數；
(2)根據公式(15)，計算得到微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，
其中，K為蒙特卡洛仿真的總抽樣次數、LOLEk為當前次抽樣由於間歇性電源輸出功率的不穩定，導致的負荷缺電時長期望值；
(3)根據微電網可靠性分析周期內微電網的電力不足概率λMG、微電網可靠性分析周期內微電網的負荷缺電時長期望值LOLEMG，通過公式(16)求取微電網內平均停電用戶數，通過公式(17)求取微電網供電可靠性，實現對微電網的可靠性評估，
微電網內平均停電用戶數＝微電網內用戶數×λMG (16)
以上顯示和描述了本發明的基本原理、主要特徵及優點。本行業的技術人員應該了解，本發明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發明的原理，在不脫離本發明精神和範圍的前提下，本發明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發明範圍內。本發明要求保護範圍由所附的權利要求書及其等效物界定。