考虑风速相关性的概率潮流计算及影响分析

不同风电场之间风速的相关性会影响概率潮流计算的结果。通过对多维独立随机样本进行线性变换,得到具有任意相关性的多维随机样本,从而可计算考虑风速相关性的概率潮流;针对风电场异步发电机吸收无功的特性,提出了一种描述该特性的变系数二次多项式模型。在计及负荷随机扰动的同时,研究并分析了风速相关性的变化对节点电压概率密度和支路潮流概率分布的影响规律,以及考虑相关性后对风电场并网点无功补偿容量的配置。研究算例表明文中方法是有效可行的,考虑风速相关性可以更合理的分析评估风电场对系统静态电压和支路传输功率的影响,从而可为系统规划和运行方式的确定提供更准确完善的参考信息。     

考虑光伏出力相关性的配电网概率潮流

分布式光伏发电出力随机性强,且同一区域内的光伏出力相关性显著。考虑光伏接入的配电网概率潮流研究,关键在于相关非正态的光伏输入随机变量的处理。采用Nataf变换进行相关非正态输入随机变量的抽样,并与点估计方法相结合,提出了考虑光伏出力相关性的配电网概率潮流计算方法。与传统处理相关问题的正交变换相比,Nataf变换能够反映相关系数在不同变量空间中的变化,因此,在处理相关非正态随机变量方面,Nataf变换比正交变换法更为精确。通过对含有分布式光伏发电的IEEE 33节点算例系统的计算,验证了Nataf变换的优越性。进一步,分析了不同光照强度相关系数、负荷功率波动大小以及估计点个数对概率潮流计算结果精度的灵敏度。     

风速相关性对概率潮流计算的影响分析

地理位置邻近的多个风电场之间,风速会具有较强的相关性.文中采用一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和时移技术的方法,研究了风速相关性对概率潮流计算结果的影响,并对其相关影响因素进行了分析,重点研究了风速相关性对节点电压概率密度分布、满足一定电压质量要求的最大允许风电装机容量和最小无功补偿量这3方面的影响.研究结果表明,考虑风速相关性可以更合理地评估风电场对电网静态电压运行特性的影响,有利于更好地进行电网规划和确定电网的运行方式.     

Nataf变换三点估计分布式发电网络的概率潮流分析

为提高三相不平衡发电系统概率潮流分析算法效率,在考虑发电机负载需求和注入功率不确定性基础上,提出一种使用概率分析和径向功率流的分析方法。首先,基于Nataf变换对三点估计算法进行改进,从而使算法能够处理不完整的多变量信息,并利用随机变量相关性提高输出变量估计的准确度。其次,对分布式发电网络模型进行研究,并结合Nataf变换三点估计算法实现了潮流分析;最后,通过在改进IEEE 57总线测试系统上,与蒙特卡洛模拟法进行对比验证,表明所提算法在51总线处的电压幅值累计分布函数,以及输出随机变量准确度指标上均要优于三点估计算法,说明了所提算法的有效性。     

风速的互补性对概率潮流的影响

以大规模风电并网为背景,以实现有效接纳风电为目的,通过概率潮流计算,对地理位置不同的风电场之间风速的互补性进行分析。为模拟不同风电场之间风速的互补性,提出采用FrankCopula函数构建风电场之间风速的联合概率分布,选取Spearman秩相关系数作为风电场之间风速的互补性测度。采用云南电网实际数据作为算例,重点分析了风速的互补性对节点电压、支路潮流及线损的影响。研究结果表明,考虑风速的互补性可以更合理地评估风电场对系统的影响,有利于更好地进行风电场选址及电网规划。     

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。     

基于随机响应面法考虑随机变量相关性的概率潮流计算

随机潮流技术是分析含风电场电力系统潮流分布的有效手段。为了准确描述风电场输出功率的随机特性,分析风电接入对系统潮流分布的影响,提出了基于随机响应面法的电力系统随机潮流计算方法。将随机潮流分析转化为确定性潮流分析,用传统潮流计算方法加以求解,从而得到各潮流状态变量的统计特征值和概率分布。考虑到地理位置靠近的多个风电场之间,风速具有较强的相关性,进一步采用正交变换技术处理相关的风速。IEEE-14和IEEE-118系统的计算结果表明,该方法与蒙特卡洛方法相比,具有较高的计算精度和较小的计算量。     

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。     

综合考虑网络结构不确定性的概率潮流计算方法

目前,在概率潮流计算方法中,不确定性因素多数仅考虑了负荷的不确定性及发电机的随机故障,而不计及网络结构的变化。文中提出一种概率潮流计算新方法,综合考虑了负荷、发电机、网络结构不确定性对潮流结果的影响。文中推导了线路故障时节点注入功率与各支路有功功率的线性关系,应用半不变量法和Gram-Charlier级数展开式求取各支路潮流的概率分布,避免了复杂的卷积运算;结合补偿法及全概率理论来处理网络结构变化的随机因素,建立了综合考虑负荷随机变化、发电机随机故障和网络结构随机变化的概率潮流计算模型,可以快速求得各支路潮流的概率分布函数(CDF)和概率密度函数(PDF)。通过对IEEE 39节点及某区域电网实际系统的算例分析,表明网络结构的不确定性对待求量的概率分布有显著影响。因此,利用所提方法得到的概率潮流结果能为规划人员提供更准确和全面的信息。通过与蒙特卡罗方法进行比较,验证了该方法的快速性与准确性,说明所提方法具有实际应用前景。