基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估

彭寒梅; 彭紫洁; 苏永新; 谭貌

doi:10.7500/AEPS20220401002

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基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估
- Short-term Reliability Evaluation of Electricity-Gas Regional Integrated Energy System Based on Least Squares Support Vector Machine
- 电力系统自动化 2023年47卷第4期页码：69-77
- 作者机构：
  
  1.湘潭大学自动化与电子信息学院，湖南省湘潭市 411105
  2.湖南省多能协同控制技术工程研究中心（湘潭大学），湖南省湘潭市 411105
- 作者简介：
  
  彭寒梅(1979—)，女，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：综合能源系统可靠性分析、智能配电网弹性分析与提升。E-mail:penghanmei8@163.com
  彭紫洁(1998—)，女，硕士研究生，主要研究方向：区域综合能源系统可靠性评估。E-mail:2268055434@ qq.com
  苏永新(1975—)，男，博士，副教授，主要研究方向：新能源系统及其优化、人工智能。E-mail:suyongxin@xtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61873222);湖南省自然科学基金资助项目(2020JJ4580)
- DOI：10.7500/AEPS20220401002
  中图分类号：
- 收稿：2022-04-01，
  
  修回：2022-07-02，
  
  网络出版：2022-11-15，
  
  纸质出版：2023-02-25
- 稿件说明：
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彭寒梅,彭紫洁,苏永新等.基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估[J].电力系统自动化,2023,47(4):69-77.

PENG Hanmei,PENG Zijie,SU Yongxin,et al.Short-term Reliability Evaluation of Electricity-Gas Regional Integrated Energy System Based on Least Squares Support Vector Machine[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(4):69-77.
彭寒梅,彭紫洁,苏永新等.基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估[J].电力系统自动化,2023,47(4):69-77. DOI： 10.7500/AEPS20220401002.

PENG Hanmei,PENG Zijie,SU Yongxin,et al.Short-term Reliability Evaluation of Electricity-Gas Regional Integrated Energy System Based on Least Squares Support Vector Machine[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(4):69-77. DOI： 10.7500/AEPS20220401002.

摘要

电-气区域综合能源系统电、气相互影响，一方面使得模型驱动的单一能源系统可靠性评估方法不再适用;另一方面由于天然气的引入，导致其短期可靠性评估计算开销大。为综合解决这两个问题，提出用机理模型结果训练最小二乘支持向量机（LSSVM），由LSSVM在线评估短期可靠性的方法。首先，建立元件可靠性模型，提出基于系统等效节点模型的故障后果分析方法。在此基础上，构建基于蒙特卡洛模拟的模型驱动短期可靠性评估方法，获得训练样本。然后，构建LSSVM回归模型，通过离线训练，得到系统状态与短期可靠性指标间映射的LSSVM模型，实现系统短期可靠性实时评估。最后，电-气区域综合能源算例系统测试验证了所提方法的准确性和快速性。

Abstract

The mutual influence of electricity and gas in the electricity-gas regional integrated energy system makes the reliability evaluation method of model-driven single energy system no longer applicable. On the other hand

due to the natural gas

the calculation cost of short-term reliability evaluation is high. In order to comprehensively solve these two problems

a method is proposed which trains the least squares support vector machine (LSSVM) with the results of the mechanism model

and evaluates the short-term reliability online by the LSSVM. Firstly

component reliability models are established

and an analysis method of failure consequences based on the system equivalent node model is proposed. On this basis

a model-driven short-term reliability evaluation method based on Monte Carlo simulation is proposed

and training samples are constructed. Then

the LSSVM regression model is constructed

and through offline training

the LSSVM model of the mapping between the system states and the short-term reliability indices is obtained

so as to realize real-time short-term reliability evaluation of the system. Finally

the test of electricity-gas regional integrated energy case system verifies the rapidity and accuracy of the proposed method.

关键词

Keywords

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