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數據整理與分析

表1：有源配電網62節點系統負荷參數

內容：列出了62個節點的有功負荷（單位：kW）。
特點：
負荷范圍：24 kW（節點19）到420 kW（節點14、48、49、51）。
多數節點負荷在60-200 kW之間。
用途：用于計算失負荷危害和潮流分布。
表2：有源配電網62節點系統拓撲參數

內容：描述了節點間的連接關系、線路長度、電阻和電抗。
關鍵字段：
編號：線路唯一標識。
起點/終點：連接的節點編號。
長度（km）、電阻（Ω）、電抗（Ω）：用于潮流計算和故障率計算。
特點：
線路長度范圍：0.025 km（最短，如線路1）到4.25 km（最長，線路7）。
電阻和電抗與長度正相關。
用途：
構建網絡拓撲。
計算線路故障率（故障率=長度×0.002/km）。
潮流計算（需結合電阻和電抗）。

問題1：風險計算模型實現

失負荷風險模型

故障率計算：
元件故障率：
DG和用戶：0.5%。
開關：0.2%。
線路：長度×0.002/km（如線路1：0.025×0.002=0.005%）。
失負荷場景：
假設某線路故障導致下游負荷斷電，需檢查是否可通過聯絡線轉供。
聯絡線轉供邏輯：
聯絡開關位置：S13-1、S29-2、S62-3（需從題目描述中確認）。
轉供能力：取決于備用饋線的剩余容量。
危害度函數：
題目未給出具體函數，需假設（如商業負荷危害度高于居民）。
示例：居民=1，商業=1.5，工業=2。
過負荷風險模型

過負荷判斷：
額定電流：220A（對應2.2 MW，10 kV）。
過負荷閾值：242A（1.1×220A）。
DG出力影響：
DG接入增加線路電流，需計算凈負荷（負荷-DG出力）。
約束：DG不能向上級倒送功率（即凈負荷≥0）。
概率計算：
基于DG出力波動（如光伏的隨機性），模擬電流超限概率。

問題2：風險演變分析（DG容量增加）

參數設置：
初始容量I=300 kW，步長0.3I=90 kW，范圍：300 kW~900 kW。
步驟：
對每個容量點：
更新DG出力。
計算潮流，檢查過負荷和失負荷場景。
計算風險值（式1）。
繪制風險-容量曲線。
問題3：光伏最大接入容量影響

光伏曲線：
典型日曲線：中午12點峰值（如80%容量），早晚低（如20%）。
假設：晴天出力為容量的0%_{100%，陰天為0%}50%。
風險計算：
對每個容量點，模擬不同時段出力，計算日均風險。
分析最大容量與風險的權衡（如過負荷風險陡增的臨界點）。
問題4：加入儲能的影響

儲能配置：
儲能容量≤15%光伏容量（如300 kW光伏→45 kWh儲能）。
假設充放電策略：平滑出力（削峰填谷）。
風險重算：
儲能減少過負荷概率（削峰）和失負荷概率（填谷）。
對比問題3結果，量化儲能效果。
實現工具與代碼思路

工具：
Python：Pandas（數據處理）、NumPy（數學計算）、Matplotlib（繪圖）。
可選：PyPSA（電力系統分析庫）。
代碼步驟：
讀取Excel，構建節點和線路DataFrame。
編寫潮流計算函數（直流潮流簡化）。
蒙特卡洛模擬故障和光伏出力場景。
計算風險并可視化。