基于风电出力相关性建模的配电网概率潮流计算

风电具有强的随机波动性,且风电场之间存在一定相关性,对考虑风电相关性的配电网进行科学的潮流计算具有重要意义。提出了一种基于模糊C均值聚类和Copula函数的相关性建模方法,构建了一种蒙特卡洛模拟结合前推回代法的概率潮流计算模型。IEEE-33节点配电网仿真结果表明,模糊C均值聚类结合Copula函数比单一Copula建模在处理风电相关性问题上具有更准确的效果,提出的考虑风电出力相关性的配电网概率潮流计算科学有效,计算结果可为运行人员提供参考。     

考虑分布式电源相关性的配电网概率潮流计算

为探究分布式电源出力的相关性对交流配网的影响,提出一种考虑分布式电源出力相关性的配电网概率潮流计算方法.首先,采用Copula函数描述分布式电源出力的相关性,建立联合分布函数;其次,通过Rosenb?latt逆变换将分布式电源的出力进行独立化变换,使之相互独立,并采用半不变量法结合Cornish-Fisher级数展开计算概率潮流,求得节点电压、支路潮流的概率分布;最后,以34节点系统为研究对象,对所提方法进行仿真分析.仿真结果验证了该方法用于配电网概率潮流计算的有效性和正确性.     

基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法

大量分布式电源（DG）和电动汽车（EV）接入配电网,增加了主配网间的电能交互,传统的主配网相互独立的潮流计算方法不再适用。考虑DG和EV的充放电功率的随机模糊性,提出基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法。该方法首先采用改进的随机模糊模拟抽样法（SFSLHS）进行抽取分布式电源出力和电动汽车的充电功率,其次利用主从分裂法将主配网概率随机模糊潮流计算问题分解为主网概率随机模糊潮流计算子问题、配网概率随机模糊潮流计算子问题和边界节点状态变量匹配子问题,并采用基于GPU加速的牛顿-拉夫逊法对主网概率随机模糊潮流子问题进行求解。采用前推回代法对配电网概率随机模糊潮流计算进行求解,最后通过边界节点的电压以及主配网间交互功率来实现考虑分布式电源和电动汽车随机模糊性的主配网概率随机模糊潮流计算,并以IEEE-33系统为算例进行计算分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

考虑分布式电源灵活接入下的配电网风险评估

随着大量分布电源接入配电网,其出力的随机性和波动性给配电网稳定运行带来不可避免的影响。基于风电、光伏等分布式电源出力的概率分布模型和半不变量法概率潮流算法,考虑分布式电源间出力的相关性,进行分布式电源灵活接入下的配电网节点电压和线路潮流分布特性分析,并提出系统综合越限风险指标,实现了配电网运行风险评估。应用IEEE 34节点系统,考虑风电、光伏2种分布式电源的接入位置、容量和安装比例等灵活性,验证了所提方法的有效性。     

非全测量信息的配电网概率潮流算法研究

确定性潮流计算在反映配电网运行时的波动情况时存在着缺陷,引入了概率潮流计算理论进行配电网潮流分析。目前我国配电网自动化程度不高,量测装置配置不足,导致概率潮流计算时能获得的负荷数据严重不足。针对确定性潮流计算不能对整个配电网做出较为准确和全面的评判以及配电网中测量数据不足问题提出了一种基于伪测量数据获取的非全测量信息配电网概率潮流算法,该算法利用配电网中有限的实测量数据,采用某种负荷分配算法来估算伪测量数据;并基于各个节点负荷相互独立,负荷功率分布呈正态分布的假设,根据辐射型配电网的特点,提出了适合辐射型配电网的线性化概率潮流算法,得到了配网各节点电压的概率特性。最后通过计算实例验证了算法的有效性与正确性。     

基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算

考虑不确定性因素和相关性因素对准确全面评估电力系统潮流运行特性具有重要意义。引入Copula理论构建具有相关性输入随机变量的概率分布模型;对于边缘分布不服从常见分布函数的输入随机变量,提出了一种根据实测离散数据构建其经验累积分布函数和逆函数的方法;并将Copula理论与蒙特卡罗仿真法相结合,提出了一种可灵活处理输入随机变量相关性的概率潮流计算方法。以实际风电出力为例,对由Copula理论所构建的具有相关性输入随机变量概率分布模型的准确性进行了评估,并在加入风电后的IEEE 57节点系统上分析了所提概率潮流计算方法的有效性。仿真结果验证了所提方法的有效性和准确性。     

基于拟蒙特卡洛的半不变量法概率潮流计算

随着风电并网容量的增加,概率潮流计算方法在计及风电出力不确定性的同时,还需考虑邻近风电场由于风速相关性导致的风电出力相关性问题。针对风电出力波动范围较大且存在相关性的特点,提出一种可考虑输入变量相关性的基于拟蒙特卡洛的半不变量法概率潮流计算方法。该方法利用基于Nataf变换的拟蒙特卡洛法产生具有相关性的风电出力样本,在各样本点处进行半不变量法概率潮流计算,基于各风电出力样本下的状态变量正态分布特性,依全概率公式整合所得正态分布得到最终的概率潮流结果。基于IEEE 30节点系统的算例分析表明,所提方法在较小采样规模下具有很高的计算精度,能够较精确地得到系统状态变量的概率分布。     

基于贝叶斯理论的考虑多维风速之间相关性的概率潮流计算

随着风机大规模投入运行,多维风电场之间风速的相关性会影响电力系统的稳定性.考虑相关性的概率潮流计算有助于合理地调控电力系统运行方式以及优化调度,从而提升系统的稳定性.文中针对多维风电场之间的相关性,提出了一种基于贝叶斯理论的最大期望算法及Rosenblatt变换的概率潮流三点估计法,该算法能够很好地捕捉风电场之间的非线性相关性,计算多维风电场风速的联合分布函数并应用于概率潮流计算.最后,通过IEEE 118节点系统对算法进行验证,并与蒙特卡洛模拟法及Nataf变换作横向对比,结果表明所提算法兼具精度高、收敛速度快等优势.     

基于Copula函数及Rosenblatt变换的含相关性概率潮流计算

随着风电渗透率的增加,在考虑风电出力随机性和间歇性对配电网影响的同时,风电场间风速的相关性应予以考虑。将Rosenblatt变换与Copula函数相结合以处理风电场间复杂的非线性关系,提出一种基于Copula函数及Rosenblatt变换的概率潮流半不变量算法。所提方法能准确捕捉到输入变量间的非线性相关关系,且具备半不变量法计算效率高的优点。以IEEE33节点网络接入风电场对所提方法进行测试。结果证明了所提方法的有效性、准确性和实用性,所提方法计算结果较考虑线性相关性算法的计算结果更接近实际运行情况。     

计及节点相关性的含间歇分布式电源配电网概率潮流

概率潮流计算是分析含间歇式分布式电源配电网运行状态的重要工具。配电网中各节点负荷特性以及气候条件等多个变量均具有较强的相关性,为此提出了节点间注入功率相关性的计算方法,并通过Cholesky分解对节点间注入功率解耦,形成了适用于有源配电网的计及节点相关性的概率潮流算法。通过对改造的部分IEEE 33节点配电网模型仿真计算,验证了该方法的有效性和准确性,并分析了节点相关性对潮流概率分布的影响。     

基于动态概率潮流的输电网断线风险评估

传统基于潮流的输电网断线风险评估研究无法考虑到负荷、风电出力等不确定因素的随机变化。因此,将动态概率潮流应用于输电网断线风险评估。首先建立输电网中负荷及风电出力的动态概率模型;其次,运用动态概率潮流计算系统中线路发生断线故障时其他未故障支路功率过载及节点电压越限概率;然后结合线路潮流介数和节点潮流介数,给出断线后果严重度指标;最后将输电网断线故障的概率与后果严重度指标结合,提出一种基于动态概率潮流的输电网断线风险评估方法。仿真结果表明,输电网断线风险评估结果科学、合理,能为输电网规划运行提供全面可靠的理论支撑。     

考虑相关性的广义负荷联合概率建模及应用

大规模风电并网带来广义负荷节点功率流向不确定性问题,对广义负荷建模提出新的要求。如何全面考虑随机变量所具有的波动性以及地域的相关性特点,准确进行广义负荷建模,成为亟待解决的问题。为此,提出一种带有概率标识的计及节点空间地域相关性的节点特性建模学习方法。首先,将与各风电场相连的根母线节点据其各自的功率流向,分为电源特性与负荷特性;其次,对各根母线节点分别依照有功功率进行区间细化,统计其概率信息。针对节点地域的相关性,采用空间相关性方法计算相邻节点功率区间内相关特征参数并纳入节点的特性学习中,采用径向基函数(RBF)神经网络学习训练并提取区间集的节点特性;以风险分析为例验证所提方法的有效性和实用性。仿真结果表明,通过将节点空间相关性纳入广义负荷建模范畴,建模因素更为全面并细化了整个系统空间形成风险场景集,风险分析结果指出系统高风险场景,为系统决策提供参考依据。     

The impact of wind power plants on slow voltage variations in distribution networks

The connection of a wind power plant to a distribution network affects the voltage conditions in that part of the network. However, rather than assessing the worst possible cases regarding the voltage range, in this paper a more accurate methodology is presented for calculating the annual distribution network steady-state voltage profile and slow voltage variations after wind power plant connection. Commonly used simulation methods for the same problem based on probabilistic load flow analysis are only able to give probability distributions of the node voltages and network power flows. Here, a method is proposed which can also give chronological insight into the considered network state. This is realized through wind speed data modeling and generation using a Markov chain transition probability matrix and the Monte Carlo simulation method. The proposed methodology is tested using data from an existing distribution network in Croatia, a wind power plant planned for connection, and one year wind data measurements.     

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。     

采用分段离散化和高斯混合模型的多场景概率潮流计算

针对电网运行中风电和负荷的不确定性,提出了一种采用风电场输出功率分段离散化和负荷高斯混合模型的多场景概率潮流计算方法。在风电场有向功率特性曲线的基础上,分段离散化处理风电场输出功率,构造风电场输出功率多场景。同时,建立负荷的高斯混合模型,构造负荷功率多场景。然后,确定系统注入功率多场景及其对应的概率,在系统注入功率的每个场景中,风电节点输出功率为定值,负荷节点功率均服从高斯分布。最后,应用全概率公式,将系统注入功率的每个场景中计算所得状态变量的概率分布以该场景对应的概率作为权重,整合计算得到最终的概率潮流结果。以改进的IEEE 57节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法简化了概率潮流求解过程,提高了计算效率。     

基于高斯混合模型及近似线性规划的风电系统校正控制方法

提出一种基于高斯混合模型及近似线性规划的风电系统校正控制方法。考虑到风电及负荷功率预测误差的非高斯特性及相关性,建立了描述风电及负荷功率联合概率分布的高斯混合模型。考虑切负荷、发电机功率调整以及统一潮流控制器等控制措施,以控制代价最小为目标函数,构建了计及电压、频率及线路潮流等静态安全约束的风电系统校正控制优化问题的数学模型。为求解含不确定变量的非线性优化问题,依据高斯混合模型的性质,在稳态运行点的邻域内将非线性约束近似转化为线性约束,用线性规划方法求解,并不断迭代直至收敛。最后,将该方法应用于修改后的IEEE 10机39节点算例系统验证其有效性,与场景法的对比结果表明该方法求解效率较高,且具有较好的经济性。     

基于补偿算法改进的隐式Zbus高斯潮流计算方法

隐式Zbus高斯法由于其高效、可靠的特点广泛应用于放射状和弱环状的配电网潮流计算。该方法适合处理PQ节点和P-Q(V)节点,但是当系统中并入PV节点类型的分布式电源时,它存在潮流发散的问题。为了解决这类问题,提出一种基于补偿法改进的隐式Zbus高斯法。其核心思路是在每一次迭代后,通过节点阻抗矩阵和电压不匹配量对PV节点的无功功率进行修正,从而使PV节点的注入无功功率达到真实值,进而求得潮流收敛的解。该方法被应用到IEEE 33节点配电系统中,通过与基于同伦算法改进的隐式Zbus高斯潮流计算方法进行比较,表明提出的方法收敛性更好,收敛速度更快。此外,PV节点的数量对该方法的收敛性和收敛速度影响不大,表明该方法更适合于含PV节点类型配电网潮流计算。     

考虑风电不确定性的配电网区间潮流计算

高渗透率风电的接入使得配电网三相潮流计算需要考虑更多不确定因素,传统的潮流计算方法面临严峻挑战.文中基于区间分析理论,采用区间数对风力发电系统出力的不确定性进行描述与分析,并建立了考虑风电注入功率不确定性的配电网三相区间潮流计算模型.为高效求解所建立的配电网三相区间潮流计算模型,基于对传统非线性区间方程求解方法的分析与...     

基于高斯求积的智能配电网三相概率潮流点估计法

随着大规模风电、光伏和电动汽车的接入,智能配电网运行状态的不确定性大幅增加.文章通过分析不确定性变量的概率分布特征,提出一种基于高斯积分的概率潮流点估计法.该方法利用Gauss-Hermite求积与正态变换技术选取输入变量的估计节点和对应权重,通过多项式逼近方法估计多随机变量响应函数的输出变量统计矩.针对配电网参数不对...     

基于RBF神经网络和无迹变换法的三相概率潮流计算

不平衡负荷、不对称网络参数以及可再生能源的接入,引入了三相概率潮流.文中提出了一种新的三相概率潮流计算方法,将RBF神经网络与无迹变换法结合求解三相概率潮流.首先根据无迹变换法,利用输入变量均值和协方差矩阵求出输入变量的Sigma向量以及相应权重.其次,采用RBF神经网络求解潮流非线性方程,得到输出变量的均值以及相应权重.所提方法适用于输入变量相关的情况,且无需求解雅可比矩阵及其逆矩阵,加快了计算速度.最后,在不平衡25节点系统上进行仿真,结果表明了所提算法的有效性和实用性.