计及风速-负荷相关性的配电网可靠性评估Monte Carlo模拟法

为了准确分析风速与系统负荷之间的相关性,提出一种计及风速-负荷相关性含风电机组(Wind Turbine Generator,WTG)的配电网可靠性评估方法。利用多元统计方法建立风速与负荷的正态分布模型,计算二者的相关系数,得到风速-负荷联合二元正态分布函数。采用该方法对改进RBTS系统进行计算,根据联合分布函数用Monte Carlo法对风速-负荷序列进行抽样,结合WTG出力模型,得到其对孤岛的供电能力范围,分别计算每种抽样结果的可靠性指标,最后得到系统可靠性指标,并分析多种因素对可靠性指标的影响。该方法能准确反映时序风速和负荷的相关性,从而提高可靠性计算的精确性。     

计及风速电锅炉等电采暖负荷相关性的配电网可靠性评估

风力发电和电锅炉等电采暖负荷接入配电网的可靠性评估过程中,风速-负荷联合二元正态分布函数不能够反映风速-电锅炉等电采暖负荷之间的相关性,从而影响了计算的准确性。基于Copula理论,建立风速-电锅炉等电采暖负荷相关性的Gumbel-Copula函数关系,通过极大似然估计确定Copula函数中的具体参数,得到其联合概率密度分布函数,并利用蒙特卡洛模拟法计算配电网可靠性指标。通过算例分析结果表明,Gumbel-Copula函数能够较好地反映风速和电锅炉等电采暖负荷之间的相关性,基于所提模型可有效、准确地计算风电和电采暖负荷接入配电网的可靠性。     

计及相关性的含分布式电源配电系统可靠性评估

为了分析风速、光照强度和负荷间相关性对配电系统可靠性的影响,提出了一种计及相关性的含分布式电源(distributed generation,DG)配电网可靠性评估模型。首先,采用秩相关系数矩阵、拉丁超立方抽样技术和Cholesky分解建立了样本抽样方法,该方法能有效处理非正态分布随机变量的相关性以及非线性相关关系。然后,提出了基于孤岛稳定运行概率修正传统可靠性指标的方法,将传统配电网可靠性评估与含DG配电网可靠性评估有效结合,以提高评估效率。最后,通过算例定量分析了相同类型DG、不同类型DG、DG与负荷相关性强度变化对孤岛稳定运行概率以及配电系统可靠性指标的影响,验证了所提模型与方法的合理性。     

含风电场的互联发电系统可靠性评估

为得到更准确的风速序列,建立了小时级的时序风速概率分布模型,并根据该模型进行抽样获得时序风速序列。考虑风电机组的功率输出特性、尾流效应等因素,建立了风电场可靠性模型。采用分区的方法,结合增加了由25台风电机组组成的风电场的IEEE-RTS 24节点算例,利用时序蒙特卡洛模拟法对含风电场的互联发电系统进行可靠性评估。所提模型考虑了风速和负荷的时序相关性以及风电机组的功率输出特性、尾流效应等影响风电场出力的因素,使风电场接入系统后的可靠性评估更为客观、准确。     

考虑风力发电影响的配电网可靠性评估

风力发电机(wind power generation,WTG)凭借其发电灵活、环境友好等优势被越来越多地接入到配电网中,这给传统配电网的可靠性评估带来了一定影响。充分考虑风力间歇性、随机性的特点,提出了一种利用1a内的统计风速信息,根据WTG的功率特性曲线获得其输出功率,从而得到WTG的多状态模型的方法。在此基础上,采用改进最小割集算法对含WTG的配电网进行可靠性评估。以IEEE-RBTS 6母线系统为例,计算了WTG接入前后可靠性评估的各项指标,验证了WTG在改善电网可靠性方面的作用。     

基于混合半云模型的相关性风速及风电场并网可靠性分析

针对现有相关矩阵法生成相关性风速的不足,文中引入风速的混合半云模型,改进风速的抽样过程。采用蒙特卡洛抽样生成具有相关性的风速样本,通过历史风速与模型结果的对比表明,所提出的改进相关矩阵法生成的风速间的相关系数与真实数据更为接近。然后,选取不同相关系数对风电场出力和并网可靠性进行分析,分析结果表明相关系数对风电场出力和可靠性有较大影响,考虑风速相关性可以得到对风电场出力和并网可靠性更加准确的分析。     

基于卷积的风速和负荷相关性分类处理的概率潮流计算

含相关性风电的电力系统概率潮流算法需具备同时处理风速相关性和负荷相关性的能力。现有的概率潮流算法一般采用蒙特卡罗方法统一处理两类相关性,但该算法计算量较大,且忽视了风速和负荷在概率分布特性上的差异。为此,本文提出风速相关性和负荷相关性分类处理的概率潮流算法。该算法延用蒙特卡罗法计算相关风电场总出力的概率密度曲线,并利用负荷一般呈正态分布的特性,采用解析法快速求取总负荷的正态分布函数,最后将两类结果进行卷积计算获得支路潮流的概率密度函数。由于在处理具有相关性负荷时避免了负荷样本的生成与采样,该算法可以提高概率潮流的计算效率。以含多风电场的IEEE RTS-96系统和IEEE 118系统为算例,与蒙特卡罗法、点估计法及累积量法进行比较,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于Johnson分布体系的含风电场发电系统可靠性评估

提出了一种基于Johnson分布体系的多维变量建模方法,并将其应用于含风电场发电系统年度可靠性指标计算中。该方法利用风速历史数据和持续负荷曲线构建风速和负荷与标准正态变量的关系,即模拟风速和负荷的概率分布特征,进而通过模拟相关多维标准正态变量来实现对风速相关性的模拟,避免了因假设风速概率分布模型可能导致模拟精度低的缺点。通过算例分析,验证了算法在模拟负荷和风速分布时的精度以及应用于含风电场发电系统可靠性评估中的适用性。在此基础上分析了风电场风速相关性对含风电场发电系统可靠性指标的影响。     

面向运行规划可靠性的综合聚类负荷模型

针对目前运行规划可靠性评估中负荷模型的不足,提出了一种综合聚类负荷模型,该模型能综合考虑负荷节点的特征量信息,分类精度显著提高.对研究时段内的多个负荷水平进行综合聚类的基础上采用多维正态分布抽样技术,计及节点负荷相关性和负荷预测标准差,确定评估期间的节点负荷值.在负荷分类基础上结合累积概率负荷模型,推导了停电频率指标的计算公式,解决了非序贯仿真中考虑负荷转移的频率计算问题.通过算例,分析了负荷分类、负荷预测不确定性、节点负荷相关性和负荷转移频率对可靠性指标的影响,验证了模型的正确性和有效性.     

基于高斯混合模型和交叉熵的电网可靠性评估算法

针对电网可靠性评估对精度和速度的需求,提出了一种基于高斯混合模型与交叉熵的电网可靠性评估方法。首先对电网节点负荷、光伏发电站光照强度或风电场风速等变量建立混合高斯模型;然后使用该模型进行重要性抽样,得到负荷样本;最后将负荷样本分摊到各电网节点上,并计算电网的负荷削减概率和期望缺供电量来评估电网的可靠性。在IEEE-RTS79系统上的仿真测试结果表明,该方法能精确、高效地评估电网的可靠性。     

基于时变通用生成函数的孤岛运行模式下微电网可靠性评估

并网型微电网进入孤岛运行模式后,其未来短期运行的供电可靠性具有时变性。为此,提出基于时变通用生成函数(TVUGF)的可靠性评估方法。采用马尔可夫—TVUGF模型求取预测风速状态概率及微电网系统时变状态概率,得到分布式电源出力TVUGF模型;考虑微电网计划解列和孤岛切负荷策略,对每个系统状态进行分类故障影响分析,建立微电网可靠性TVUGF模型,进而得出微电网负荷点和系统可靠性指标。考虑到TVUGF运算中需计算的状态数较多,提出TVUGF运算的合并同类项和状态重新划分法,以减少计算量,提高计算速度。采用所述方法对典型低压微电网系统进行可靠性评估,评估结果及分析验证了该方法的正确性和有效性。     

利用贝叶斯线性回归结合混合Copula函数分析风电功率的相关性

分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。     

基于混合模型和交叉熵重要性抽样的 发电系统可靠性评估

目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,而大量的预抽样过程会导致可靠性评估总体效率的下降。因此文章提出基于混合概率质量函数模型与交叉熵重要性抽样相结合的发电系统可靠性评估新方法,该方法采用多个概率质量函数描述发电系统的状态,并基于最小交叉熵原理对各概率质量函数及其对应权重进行迭代更新,最后由各概率质量函数的加权形成最优概率质量函数,利用所得最优概率质量函数对系统状态进行抽样和可靠性计算。相比于现有方法,该方法预抽样过程所需样本较少,可以在保证可靠性指标准确性的同时大幅加快系统可靠性指标的收敛速度,在处理高可靠性系统时效果更加明显。算例验证了文中方法的优势。     

计及风速与负荷相关性的配电网重构方法

风速与负荷均受多种气候因素影响,二者具有一定相关性,因此对含风力发电的配电网进行随机潮流计算和配电网重构时应计及二者相关性的影响。基于Copula函数理论,提出一种计及风速与负荷相关性的配电网随机潮流算法,并以有功功率损耗期望值最小为目标函数,建立计及风速-负荷相关性的配电网重构模型。算例结果表明,所提方法能精确描述风速与负荷的相关结构,并且二者相关性的强弱对配电网随机潮流和重构结果均有一定影响。     

基于传输点容量模型的发输电系统可靠性评估

利用发输电组合系统(简称组合系统)极限输电能力与负荷解耦(系统—负荷解耦)的特性,能有效提高组合系统可靠性的评估效率。目前已有的基于系统—负荷解耦分析的组合系统可靠性评估方法尚存在不足,其中的输电能力计算模型没有考虑异常状态下优化负荷削减的实际需求,也没有计及各不同传输点负荷水平变化的影响,此外,对于频率及持续时间型可靠性指标的计算方法,目前也鲜有研究。该文以系统—负荷解耦分析为出发点,提出基于传输点容量模型的组合系统可靠性评估方法。首先,建立一种适用于组合系统可靠性分析的传输点输电能力优化决策模型,并针对该模型目标函数具有斜率递增的特点,将其转换为线性规划模型进行求解,保证计算效率。然后,拓展传统发电系统可靠性评估中可用容量状态概率及增量频率的概念,基于马尔科夫链构建组合系统各传输点输电能力的概率—频率分布函数(即传输点容量模型),将其与相应负荷的概率—频率分布函数(即负荷模型)进行卷积和加法运算,不仅能得到组合系统及其传输点的概率型可靠性指标,而且还能得到频率及持续时间型等可靠性指标。以RBTS-6节点系统为例进行测试分析,说明该方法的有效性。     

基于Copula方法的风光互补发电系统相关性模型研究

风光互补发电系统中风速和光照具有相关性,二者联合分布函数的建立可以提高配电网可靠性评估水平。文中以呼和浩特地区一年间风速和光照的最大值为样本,采用核密度估计得到风速和光照的累积分布函数,通过三种阿基米德Copula函数分别构造二者的二元联合分布函数解析式,以最小的拟合误差选择出最优的Copula函数。该方法只需检验函数中参数θ是否满足要求,从而避免了常规数学方法建模过程中的繁琐计算。     

基于成功概率的配电系统可靠性评估新方法

针对传统方法对于复杂配电系统建模复杂或难以克服精度与速度关系的问题,提出了一种配电网可靠性评估的新方法.引入"元件平均成功运行概率"的概念,在进行网络拓扑分析的基础上,只需要一次遍历,即可得到负荷点的故障率和成功运行概率,进而可得负荷点的故障持续时间等所有可靠性指标.该方法的网络模型不会因分支馈线的增多而变得复杂,通过简单的数学运算即可快速准确地得到可靠性指标.通过IEEE RBTS测试系统中的一条主馈线和一条实际系统馈线的计算,证明了该方法具有原理清晰、编程简单、结果准确、计算快速的特点,可有效地进行配电网可靠性分析.     

考虑出力相关性的海上风电接入系统固定成本分摊方法

在海上风电规模化开发、集群化并网的背景下,如何回收海上风电接入系统的输电成本,公平合理地向各风电场分摊已成为目前海上风电行业亟待解决的问题。针对该问题,提出了一种考虑风电出力相关性的海上风电接入系统固定成本分摊方法。首先,利用藤Copula函数构建多个海上风电场的出力相关性模型,同时假定系统负荷需求模型服从正态分布,发电机服从0-1概率分布;然后,结合蒙特卡洛抽样和顺流概率潮流追踪法计算各海上风电场接入系统的固定成本分摊费用;最后,通过算例仿真分析,验证了所提方法的合理性和有效性。     

包含风电场的发电系统可靠性研究

风力发电对发电系统可靠性具有一定贡献,正确地估算包含风电场的发电系统可靠性有助于更好地规划电源结构。传统的单一风速模型忽略了风速与负荷之间的相关性,会给计算结果带来较大的误差。本文提出了风速的分时段估计模型,即按照风速的时间特性分别估计各个时段风速模型的参数,给出了基于此模型的包含风电场的发电系统可靠性计算的一般方法,并分析了单一风速模型与分时段风速模型之间计算结果差异产生的原因,以及风速与负荷之间的相关性对可靠性计算结果的影响。最后通过一个具体的算例说明了分析的正确性。     

基于自适应扩散核密度估计的时序相关概率最优潮流计算方法

为准确评估光伏与负荷的时序性和相关性对电力系统运行状态的影响,提出一种基于自适应扩散核密度估计的时序相关概率最优潮流计算方法。首先,利用光伏出力的自适应扩散核密度估计模型将高斯核函数转换为线性扩散过程,采用渐进积分误差法(asymptotic mean integrated squared error,AMISE)为扩散核函数选取自适应最优带宽,提高了光伏出力模型的局部适应性;其次,利用Copula理论构建光伏与负荷的时序联合概率分布模型,并获取具有相关性的时序光伏出力与负荷样本,进而提出能够准确计及光伏与负荷时序性和相关性的概率最优潮流计算方法;最后基于我国某地光伏电站实测数据与IEEE30节点系统进行仿真分析,验证了所提出计及光伏出力与负荷时序相关性的概率最优潮流计算方法的准确性与有效性。