基于割集功率空间上的静态电压稳定域局部可视化方法

提出了一种新型快速的割集功率空间上电压稳定域边界局部近似算法，以用于实现静态电压稳定域的可视化。该算法首先在电力系统状态空间上推导出求解电压稳定域边界局部的线性方程组，利用该方程组可快速地求解出状态空间上的一组近似电压稳定域边界点；然后通过潮流方程将边界映射到割集功率空间上，解决了电压稳定域可视化的降维问题。在此基础上，可利用最小二乘法拟合出割集功率空间上的一个超平面，用以近似地表达电压稳定域边界。IEEE118节点系统算例结果表明，该方法能在割集功率空间上以较小的误差快速地近似表达出电压稳定域边界的局部；算法对于实现电压稳定域的在线计算及可视化具有一定的实用价值。     

考虑风电接入的电网静态电压安全域计算

实现快速、有效的系统安全裕度评估,能够为系统运行控制提供决策指导。为掌握电网的安全运行态势,提出一种考虑风电接入的电网静态电压安全域计算方法。首先,利用连续潮流模型并结合电压安全约束,构建系统电压安全裕度指标,用于衡量运行点的安全状态。其次,融合灵敏度方程和启发式算法求得电压安全裕度,实现负荷裕度量化评估。然后,通过引入考虑相关性的风速预测方法,为态势预测奠定基础。最后,通过IEEE 118节点测试系统验证所提方法的有效性和可行性。通过算例仿真可知,当风电渗透率较高时,风电场出力之间的相关度越大,电压安全裕度的波动范围也越大。     

电力系统割集空间静态电压稳定域的可视化及实现

全域的可视化可以提高电力系统的可观测性，帮助调度人员快速估计系统当前的安全状态，针对应采取的预防性措施做出正确的预断。介绍了静态电压稳定域可视化系统的理论与数值仿真依据，以及在河南电网调度通信中心能量管理系统(EMS)上的可视化软件的开发情况。该软件包以定时获取SCADA实时量测数据为基础，快速计算关键断面在割集功率空间中的潮流传输极限边界，并采用OpenGL 3D图形开发技术首次实现了电力系统稳定域在EMS上的可视化，为运行调度人员提供了系统电压稳定性测度的直观显示。由于避免了大规模的连续潮流计算，每个计算周期在几秒至几分钟内（由网络规模大小决定）即可完成，因此在线电压稳定性监视功能得以实现。软件包在Digital UNIX操作平台上开发，对多种UNIX系统具有很好的兼容性和可移植性，为在新一代EMS中嵌入该功能模块奠定了良好的基础。     

电力系统割集空间静态电压稳定域的可视化及实现

安全域的可视化可以提高电力系统的可观测性,帮助调度人员快速估计系统当前的安全状态,针对应采取的预防性措施做出正确的预断。介绍了静态电压稳定域可视化系统的理论与数值仿真依据,以及在河南电网调度通信中心能量管理系统(EMS)上的可视化软件的开发情况。该软件包以定时获取SCADA实时量测数据为基础,快速计算关键断面在割集功率空间中的潮流传输极限边界,并采用OpenGL 3D图形开发技术首次实现了电力系统稳定域在EMS上的可视化,为运行调度人员提供了系统电压稳定性测度的直观显示。由于避免了大规模的连续潮流计算,每个计算周期在几秒至几分钟内(由网络规模大小决定)即可完成,因此在线电压稳定性监视功能得以实现。软件包在Digital UNIX操作平台上开发,对多种UNIX系统具有很好的兼容性和可移植性,为在新一代EMS中嵌入该功能模块奠定了良好的基础。     

考虑风电场出力波动区间的电力系统静态电压稳定裕度计算

大规模风电接入电力系统使得静态电压稳定裕度(SVSM)计算需要考虑风电场出力随机波动的影响。采用区间数描述风电场出力的随机波动特性,基于连续潮流法和仿射区间算法,提出了含风电场的电力系统SVSM区间的计算方法。首先根据电压稳定极限点分岔类型的不同将风电场出力波动区间进行分段,然后采用连续潮流法分别求出每段区间中心值对应的SVSM,并根据相应分岔点类型计算出SVSM对风电场出力的灵敏度,最后结合线性规划模型优化噪声元范围以获得区间收缩结果,从而得到SVSM区间。采用相关角表示不同风电场出力区间的相关性,根据分岔点类型相同与否,采用不同的处理方法计算得到SVSM区间。以IEEE 39节点系统和某964节点实际省级电网为例,并与蒙特卡洛模拟方法比较,结果表明所提出方法计算得到的SVSM区间具有较高的精度,且计算量明显减小。     

割集功率空间上静态电压稳定域的实用边界

提出了电力系统在割集功率空间上静态电压稳定域边界的实用表达方法。用临界割集将系统分为地理上互不连通的两部分，即相对集中的弱节点区域和非弱节点区域，利用连续潮流，搜索大量的电压稳定临界点，以临界割集上线路的有功和无功潮流为坐标，并通过最小二乘法，将获得的临界点以超平面的形式拟合出电压稳定域的边界，其误差可满足工程应用的要求。这种方法既达到了使复杂电力系统降维的目的，又方便了运行人员监视系统稳定性。同时,电压稳定域边界以超平面形式表示，为电力系统的在线安全分析、评估和优化提供了简明、方便的解析工具。该方法在IEEE 14节点、IEEE 39节点、IEEE 118节点等系统和EPRI 1000节点系统的算例中得到了很好的验证，均以较小误差满足工程需要。     

割集功率空间上静态电压稳定域的实用边界

提出了电力系统在割集功率空间上静态电压稳定域边界的实用表达方法。用临界割集将系统分为地理上互不连通的两部分,即相对集中的弱节点区域和非弱节点区域,利用连续潮流,搜索大量的电压稳定临界点,以临界割集上线路的有功和无功潮流为坐标,并通过最小二乘法,将获得的临界点以超平面的形式拟合出电压稳定域的边界,其误差可满足工程应用的要求。这种方法既达到了使复杂电力系统降维的目的,又方便了运行人员监视系统稳定性。同时,电压稳定域边界以超平面形式表示,为电力系统的在线安全分析、评估和优化提供了简明、方便的解析工具。该方法在IEEE 14节点、IEEE 39节点、IEEE 118节点等系统和EPRI 1000节点系统的算例中得到了很好的验证,均以较小误差满足工程需要。     

基于电压灵敏度的交直流电力系统静态电压安全域评估方法

特高压直流可能导致近区电网潮流分布不合理,造成电压越限。针对这一问题,提出了一种基于灵敏度分析的交直流混联系统静态电压安全域的快速评估方法。首先结合直流系统准稳态模型得到交直流系统潮流方程,通过对系统功率方程求偏导数得到节点注入功率和支路导纳对电压的灵敏度,进一步给出基于灵敏度的节点电压变化量计算方法。然后设置预想故障集,并将其中的事故等值为节点功率扰动与支路导纳的变化,计算出各种事故后节点电压的变化量。最后基于电压变化量最大值和最小值评估静态电压安全域,给出具体的节点电压安全运行范围。通过对四机两区域的交直流系统及江西500 kV电网的仿真,验证了所提出的评估方法的可行性。     

静态安全域限制下的风电场最大外送有功容量

随着风电并网规模的日益扩大,风电场内部集电网络的静态安全限制对风电场外送有功容量的限制越发明显。确定风电场内部静态安全域限制下能够外送的最大有功容量,对风电场的规划建设和并网有重要意义。以经典风电并网系统为背景,运用风电场静态潮流分析方法,以风电场内部电压静态安全为限制,计算出风电场能够外送的最大有功容量;同时研究风电场网络拓扑结构和内部集电线路阻抗比对风电场能够外送的最大有功容量的影响;进一步研究风电出力特性和风电参与调频对风电场内部静态安全的影响。结果表明:合理的风电场拓扑结构和集电线路阻抗比能够最大化风电场外送有功容量的能力,在风电场最大外送有功容量内,风电出力特性和风电参与调频不影响风电场内部静态安全。     

注入空间中电压安全域最短半径的估计

基于电压稳定量化指标对节点注入的灵敏度提出了一种估计注入空间中电压安全域最短半径的启发式方法,该方法以一定的步长逐步逼近注入空间中电压安全域的最近边界,可以考虑各种系统运行参数的约束,不存在数值收敛性问题。原理上,这种方法的基本思想也可用于估计注入空间中暂态安全域的最近边界及小干扰安全域的最近边界,提供了一种可以估计各种安全域最近边界的统一数值途径。数值仿真表明,该方法是正确、有效的。     

基于误差分类的风电功率区间评估

为了提高风电功率的区间评估精度,结合预测误差数据的特性,提出了一种基于误差分类的区间评估方法。首先,引入K-means聚类算法,以欧氏距离为聚类指标对风电预测误差的整体水平进行分类。然后,建立误差区间评估模型,以风电功率数据和历史预测误差为模型输入,以预测误差区间为输出,利用长短期记忆(LSTM)神经网络深度学习模型输入和输出之间的关联。最后,利用Elia网站风电数据进行验证,结果表明,与其他评估模型和传统的误差概率分布方法相比,所提方法更能抓住误差数据的特性,能够得到更为准确的风电功率区间评估结果。     

基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计

风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。     

风电功率短期预测及非参数区间估计

为满足电网规划的要求,风电功率预测系统不仅需要提供确切的预测值,还应该对预测值包含的风险做出合理的评估。利用人工神经网络预测风速、风向,并根据实测功率曲线获得风电功率预测值。分析了造成风电功率预测结果不确定的影响因素,提出一种基于预测误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,对各功率分区内的预测误差概率密度函数进行建模,并在确定性预测基础上求取概率性风电功率预测值。仿真结果验证了该方法的实用性与有效性。     

A Wind Power Forecasting Method and Its Confidence Interval Estimation

This paper describes a wind power forecasting method and its confidence interval estimation. Recently, flat control of wind power generators using various batteries has been required. In flat control, accurate wind power forecasts and their error confidence intervals are needed. In this paper, wind speed forecasts are calculated by regression models using Grid Point Value (GPV) weather forecasts. The forecasts are adjusted by fuzzy inference using the latest errors. The wind power forecasts are translated from the wind speed forecasts using two power curves. The power curves are selected or combined by fuzzy inference depending on the wind direction. The error confidence interval models are generated for each forecasting target time. Each confidence interval is combined by the other fuzzy inference. The proposed methods were applied to actual wind power generators, and it was found that the forecasting errors were smaller than in the conventional methods. Almost all of the forecasts can be within the error confidence intervals estimated by the proposed methods. The results show the effectiveness of the proposed methods. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 186(2): 52–60, 2014; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.22326     

基于自适应风电功率场景选取的有功调度模型

大规模风电并网给电力系统优化调度带来了新的挑战。考虑到风电功率场景选取与系统有功调节能力之间的内在联系,提出一种风电功率场景自适应选取方法,该方法可以根据系统有功调节能力动态调整各场景的功率区间范围。在此基础上,建立了基于场景分析法的风电并网系统有功调度模型。通过对不同场景选取模式下条件期望再调度成本的比较,分析了风电功率场景选取对有功调度的影响。算例分析表明,所提模型和方法可以有效地获得对风电功率不确定性适应力更好的有功调度方案。     

采用谱聚类的风电典型出力场景选取方法

为有效地减少原始场景数量,以较小的工作量和较高的精度表征风电出力的全时空特性,本文提出了一种基于谱聚类算法的风电日出力典型场景生成方法。首先采用谱聚类算法对风电日出力场景进行聚类分析,得到能有效反映样本亲疏关系的聚类簇。随后考虑风电的反调峰特性,从聚类后的风电日出力场景中选出能够很好的反映各类场景中原出力曲线调峰效益的出力曲线,将其作为典型场景。最后,以云南某地区2017年风电实际出力数据为算例进行聚类分析,验证所提方法的正确性及有效性。     

基于风资源评估的风电机组设计风速分析

以新疆某风区的地形、风资源情况为研究对象,分析其历史风资源基础数据。通过计算、分析风能密度、风向频率及风能密度的方向分布、风速年变化、湍流强度、年发电量等主要参数,优化和确定有利于该地区的风力机设计风速和功率。通过例证分析了尾流的影响,指出进行风力发电机组选型和配置时应注意的问题。