基于拉格朗日插值法的概率建模方法及其在概率潮流分析中的应用

大规模可再生能源并网给电力系统带来大量概率不确定源,这会极大地增加电力系统概率潮流分析中对不确定源概率建模的计算负担。Nataf变换能够有效完成对皮尔森相关随机变量的概率建模,其关键在于标准正态分布域的相关系数求解。然而传统的基于辛普森数值积分法和二分法的相关系数求解法,使Nataf变换的过程耗时严重,难以达到实时计算的要求。为此,采用拉格朗日插值法和简化牛顿法实现相关系数的高效计算,以加快概率建模的过程,提高概率潮流分析的效率。基于改进的IEEE 118节点算例,测试了所提相关系数求解法的计算精度与速度,并进一步测试了其误差对整个概率潮流计算结果精度的影响。结果表明,所提方法能够高效而精确地完成Nataf变换中标准正态分布域相关系数的求解,从而在保证概率潮流结果精度前提下,提高概率潮流分析的效率。     

计及风电场风速相关性的概率最优潮流计算

大规模风电场的接人给电力系统带来了大量不确定因素,针对含大型风电场的概率最优潮流问题展开研究,建立了考虑风速相关的风电场接入的电力系统概率最优潮流计算模型。采用正交变换技术处理相关的随机变量,提出了基于正交变换的点估计法。通过点估计方法将概率最优潮流问题转化为确定性的最优化问题,然后采用内点法加以求解。IEEE-118系统的计算结果表明,与蒙特卡罗方法相比,该方法在保持较高计算精度的同时,消耗更少的计算时间,具有很好的应用前景。     

基于无迹变换的含大规模风电场电力系统概率最优潮流计算

提出了一种基于无迹变换(UT)技术求解大规模风电场并网的电力系统概率最优潮流(POPF)的计算方法。利用UT技术将POPF问题转化为少量样本点的确定性最优潮流问题,然后采用现代内点法加以求解。考虑了风电场出力的随机性和节点负荷功率的不确定性,讨论了不同风电接入水平下利用该方法计算POPF模型中变量的概率特征参数的计算精度。IEEE 30节点、IEEE 57节点、IEEE 118节点标准系统和一个实际系统S-1047的计算结果表明,与蒙特卡洛方法相比,基于UT技术的POPF计算方法在保持误差很小的同时,计算效率可提高数十倍,且容易实现、易于处理随机变量相关性,为POPF问题的有效求解和应用提供了工具。     

基于外网静态等值与无迹变换法的互联电网概率潮流计算

随着电力系统的发展,为计及新能源发电和负荷波动等不确定性因素的影响,须对互联电网进行概率潮流分析,而电网规模的不断扩大会显著增加相应的计算负担。因此,为提高互联电网概率潮流的计算效率,提出了一种基于外网静态等值方法与无迹变换法相结合的互联电网概率潮流计算方法。首先,采用无迹变换法生成用于边界处等值参数概率建模的样本点集,提出基于多运行点的外网静态等值方法,即每个样本点基于其改进直流潮流计算得到的结果获得等值参数,以建立等值后内网输入随机变量的概率模型。然后,通过该概率模型再次采用无迹变换法生成新的样本点集,从而进行等值后内网的概率潮流计算。最后,在多个测试系统证明了所提方法的准确性与速度优势。该方法借助概率等值技术同时降低了概率潮流计算中输入随机变量的维数与系统规模,从而减少了其分析所需的确定性潮流计算次数及其单次计算时间,实现了该应用在计算方面的双重降维。     

基于随机配置点法的概率潮流算法

可再生能源的大量接入使得电力系统的不确定性增加,对电力系统的运行和控制提出了新的挑战。从不确定性量化理论出发,提出了一种基于随机配置点法的概率潮流算法。该算法将不确定性输入变量的概率分布表述为广义多项式混沌的谱系数,通过构建一个规模可控的确定性非线性方程组,将待求变量的概率分布函数求解转换为广义多项式混沌的谱系数求解问题,可较好地解决概率潮流计算中求解精度和计算复杂度之间的矛盾。在IEEE 14节点和IEEE 118节点系统的仿真计算中,该算法的有效性、实用性和准确性得到了验证,对于含新能源并网的概率潮流等不确定性问题具有较好的工程应用前景。     

基于特征降维与分块的输电网概率最优潮流深度学习方法

概率最优潮流需要对非线性最优潮流问题进行重复求解，计算量较大，从而限制了其应用。提出一种基于特征降维、分块和深度神经网络辅助预测的最优潮流两阶段求解方法。在第一阶段，提出基于深度神经网络的最优潮流部分关键决策变量的优先辨识策略，以解决深度学习中因特征维度过高而导致的数值湮没问题，进而以最优潮流的结果特征为导向，基于关联性分析和聚类分析挖掘最优潮流输入与输出特征的关联性匹配度，并构建样本数据的分块特征库，以降低学习难度。在第二阶段，利用深度神经网络完成部分关键决策变量的分块映射，基于潮流模型恢复剩余状态变量，并对计算结果不收敛、不满足约束的情况进行修正，以恢复可行性。根据最优潮流两阶段求解方法构建概率最优潮流求解方法。仿真结果表明所提方法在最优潮流、概率最优潮流的求解速度和求解精度上均有较好的表现。     

基于广义多项式混沌法的含风电电力系统随机潮流

风电的大量接入加剧了电力系统运行的不确定性,随机潮流计算是分析电力系统不确定性的重要工具。针对风电接入,提出了基于广义多项式混沌理论的方法求解随机潮流。该算法选取最优广义多项式混沌基函数构成级数展开式来近似表示随机输入变量,再根据基函数的正交性,构造确定性方程组,进而将求解系统状态变量概率分布的问题转化为其广义多项式混沌逼近系数的求解问题。针对风电出力概率分布复杂且需计及风速相关性的情况,采用等价变换方法处理随机输入变量。对IEEE 30节点系统的随机潮流计算结果表明:所提算法的计算精度较高;与蒙特卡洛模拟法相比,计算量较小。     

含风电场电力系统的Cornish-Fisher级数概率潮流计算

利用基于Cornish-Fisher级数展开的方法研究了含风电场电力系统的概率潮流分布问题.该方法以半不变量为纽带,构建了待求变量和已知变量之间的直接耦合关系;以确定性的潮流计算为出发点,得到了具有较高精度的概率潮流分布结果.仿真计算表明:与基于蒙特卡洛仿真抽样法的概率潮流计算方法相比,在保证计算结果精度的前提下,该方...     

概率最优潮流的点估计算法

针对电力市场运营中存在的不确定因素,该文提出一种基于三点估计的概率最优潮流算法。这种算法采用随机变量的高阶矩构造估计点,通过随机变量与目标函数之间的确定性关系对目标函数进行点估计,得到目标函数的统计特征值。文中所提出的算法能方便地将概率问题转化为确定性问题处理,因此可利用电力系统中已有的计算资源,提高计算效率。IEEE-30和118节点系统算例表明,和蒙特卡罗仿真及两点估计法相比,基于三点估计法的概率最优潮流分析计算量小,结果准确,得到的概率信息能更全面地反映电力市场的运行状况。     

热启动环境下含统一潮流控制器的线性化最优潮流模型

统一潮流控制器能够快速、灵活地改变线路的电气量,从而改善电力系统的稳定性、可靠性和经济性,但是该装置的引入给电力系统潮流计算和优化调度分析增加了难度。直流最优潮流模型的提出,简化了大系统分析的复杂性,因其计算速度快而具有较好的实时性,但计算结果精度低,且缺失节点电压幅值和线路无功功率2个重要电气量。为此,建立了一种新型的线性化最优潮流模型,并提出了线性化的统一潮流控制器嵌入式稳态模型,然后在热启动环境下使用简化原-对偶内点法对含统一潮流控制器的线性化最优潮流模型进行求解。对江苏南京78节点等值系统的实际数据进行测试,结果表明所建模型保留了线性化模型的高效性,计算结果具有较高的精度,且能够求解出比直流最优潮流模型更加完备的潮流信息。     

基于GMM及多点线性半不变量法的电-热互联综合能源系统概率潮流分析

提出了一种计及相关性的基于高斯混合模型(GMM)的多点线性半不变量法电-热互联综合能源系统概率潮流(PPF)计算方法。构建了电-热互联综合能源系统潮流模型,采用GMM建立电-热互联综合能源系统源荷不确定模型,针对其输出变量的不确定性提出了基于半不变量法的电-热互联综合能源系统PPF计算方法,定量计算出相关输出状态变量的概率密度函数。由于电-热互联综合能源系统中存在非线性问题导致线性化误差增大,采用多点线性的方法来克服这一难题。并且所提PPF方法进一步考虑了电-热负荷之间的相关性。最后,采用Cornish-Fisher级数展开拟合状态变量概率分布,在改进的巴厘岛电-热互联综合能源系统算例中验证了所提方法的快速性、准确性和实用性。     

电力市场环境下的最优潮流

随着电力市场在全国范围内逐步推广，电力系统最优潮流分析在解决电力市场环境下的新问题发挥着越来越重要的作用。因此从电力市场入手，论述了最优潮流在电力市场环境下的意义，着重介绍了最优潮流模型、算法及在电力市场中的应用。     

基于内点半定规划法的含UPFC的最优潮流

传统最优潮流(OPF)问题是一个非凸优化问题,统一潮流控制器(UPFC)的引入进一步增加了OPF问题的非凸程度,因此传统内点法无法有效保证所得解的全局最优性。基于此,将对初值选取不敏感、具有全局收敛能力的内点半定规划(SDP)算法推广至计及UPFC的电力系统OPF问题中,将UPFC变量添加至系统状态变量中,并对增广变量进行优化重组,利用直角坐标的二次形态将含UPFC的OPF问题映射到SDP空间。对IEEE 30、57、118、300节点系统和一个实际系统进行算例测试,结果表明所提算法有效保证了所得解的全局最优性,对增广变量的优化重组有效提高了算法的计算效率和数值稳定性。     

求解含风电相关性区间潮流的仿射变换最优场景法

风电场发电功率有很强的不确定性和相关性,影响电力系统不确定潮流分布情况。为了能准确掌握电力系统潮流状态的区间分布特性,区间潮流作为不确定潮流计算工具,需要考虑风电的不确定性和相关性。采用联合采样区域的相关角量化风电出力的区间相关性,构建了考虑风电相关性的区间潮流(Interval Power Flow,IPF)模型,并提出了一种基于仿射变换的最优场景算法(Optimal Scenario Algorithm with Affine Transformation,OSA-AT)加以求解。该算法利用仿射变换先将相关的风电出力区间分布转化为独立的区间变量,然后应用最优场景法将区间潮流转化为一系列确定非线性优化问题,进而采用内点法计算获得潮流状态量的最大值和最小值,即区间分布。IEEE-14和IEEE-118系统的计算结果表明,所提方法可以精确处理区间变量相关性,且与蒙特卡罗方法(Monte Carlo, MC)相比,其计算效率可提高数十倍。     

内点半定规划法求解含机组组合动态最优潮流

考虑电力系统运行的经济性和安全性,建立了含机组组合的动态最优潮流问题的半定规划模型,并采用基于半定规划的内点法直接求解.所提算法采用修正策略处理模型中的离散变量,计算时不需要进行模型分解,收敛性好,能在多项式时间内完成.为提高计算效率,采用了半定规划块状矩阵运算的稀疏技术.通过对IEEE-118节点等4个测试系统24时...     

Congestion management in hybrid power markets

This paper proposes a one-step methodology for congestion management of a hybrid power market that consists of a power pool and bilateral contracts between market participants. The proposed method is based on a modified Optimal Power Flow (OPF) model to minimize the total cost of generation and ancillary services. Transmission losses, reactive power support and congestion relief are provided centrally in one optimization step. The benders decomposition technique is applied to solve the proposed OPF problem. The congestions are relieved through an iterative process, which makes the congestion management scheme transparent to all the market parties. The IEEE-RTS is analyzed to illustrate the proposed technique.     

基于灵敏度分析和时域仿真的暂态稳定预防控制优化方法

根据临界切除时间灵敏度将暂态稳定约束条件线性化,简化了考虑暂态稳定约束的最优潮流(TSCOPF)问题的求解过程,为暂态稳定预防控制优化问题提供了一种新的解决方案。针对大系统临界切除时间灵敏度计算费时的实际问题,采用线路有功功率灵敏度筛选待调发电机的方法和并行计算技术以提高计算效率。WSCC 9节点系统标准算例和SGCC 9 177节点电网算例的仿真结果表明,所提方法具备良好的优化效果和工程实用性。     

电力市场下电网的可传输容量

电网的可传输容量（ATC）是在电力市场前提下产生和发展的，它反映出输电网对电力市场还可提供的最大传输容量，并随着电力市场运营的深入，双边交易的剧增，而受到了广泛关注，介绍了ATC的概念；阐述了ATC的计算方法：连续潮流法、最优潮流法和灵敏度分析法，总结了各种方法的优缺点和适用范围；并通过分析目前ATC在美国的实际应用情况，对ATC的应用和研究工作提出了一些建议。     

Market Clearing and Settlement Using Participant Based Distributed Slack Optimal Power Flow Model for a Double Sided Electricity Auction Market – Part II

Even though non-linear Optimal Power Flow model proposed in part I of this paper provide accurate results there are difficulties in solving a full non-linear Optimal Power Flow model since it is a very time consuming. Due to speed and robustness, Linear Programming model is preferred by the system operators for nodal price calculations. It is a challenge to incorporate transmission losses into the losses linear DC power model. In this paper to model line flow operating limit inequality constraint a lossless Participant Based Distributed Slack DC Power Flow model is derived from Newton-Raphson state correction scheme used in part I of this work. An equivalent lumped linear model for the Participant Based Distributed Slack Lumped Nonlinear Optimal Power Flow model called Participant Based Distributed Slack Lumped Linear Optimal Power Flow model is developed in part II of this paper. The results for market clearing and settlement of double sided electricity market by the proposed lumped linear model are compared with the nonlinear model proposed in part I of this work using case studies on PJM system, IEEE 30 bus system and IEEE 118 bus system. The results obtained indicate the speed and robustness of the proposed linear model.     

计及风电不确定性的含UPFC电力系统的两阶段最优潮流

风速具有随机性和不确定性,大规模风电场的并网会影响电力系统的稳定性,而统一潮流控制器(UPFC)具有实时潮流控制能力,有利于系统稳定。建立计及风电不确定性的含UPFC的最优潮流模型,由日内滚动调度和实时调度两阶段组成。日内滚动调度阶段不考虑风电出力预测误差,制定机组出力计划,优化运行成本;实时调度阶段根据风电出力预测误差调节UPFC参数,实时修正运行计划,并进行潮流优化,以保证系统安全可靠。以IEEE 14节点系统和某实际系统为例进行算例分析,结果表明,所提模型可以通过UPFC的参数控制有效减少风电预测误差带来的影响,从而提高系统的经济性和安全性。