计及价格型负荷响应过程的连续性概率潮流分析方法

在建立了价格型负荷时序概率模型的基础上,提出了计及响应过程并利用灵敏度修正的连续性概率潮流分析方法。该方法能有效反映价格型负荷的响应过程,计算结果更符合实际电网的运行情况,并能为评估整个响应过程的合理性提供依据。以某省级电网为例,进一步验证了连续性概率潮流分析的必要性。     

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。     

计及响应不确定性的可调度负荷响应及惩罚价格随机优化

可调度负荷（DL）参与需求响应能够减小系统功率偏差,促进可再生能源消纳。但受到调节能力的限制,其响应具有不确定性,进而影响各市场主体的利益。针对响应偏差可以制定惩罚机制,但惩罚过于宽松则效果有限,过于严苛则会降低DL的响应积极性。文中将响应偏差作为随机变量,基于响应价格与响应量、惩罚价格与响应偏差之间的关系,提出了针对DL响应量与惩罚价格的随机优化模型,并通过期望模型将其转化为确定性优化模型。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。     

考虑负荷不确定性的区间潮流计算方法

潮流计算是进行电力系统分析的重要工具,而实际工程实践中因为负荷等量的不确定因素的存在,使得不确定潮流问题有其重要的实用性。将区间数学引入求解不确定负荷下的潮流问题,采用区间分析的方法进行潮流计算方程组的求解。以区间量为基础的潮流计算模型出发,采用Krawczyk—Moore区间迭代法求解,推出了求解方法。并以Ward＆Hale6节点试验系统为算例,进行不确定负荷潮流计算。     

计及新能源出力不确定性的配电网概率潮流分析

近年来,以风力、光伏等新能源发电为主的分布式电源大量接入配电系统中,其并网运行将导致配电网的不确定性进一步加剧,因此研究分布式电源不确定性对配电网运行的影响具有重要意义。文中分别对风力发电机和光伏发电机进行建模,并采用半不变量法对概率潮流进行计算,将得到的系统状态变量各阶半不变量使用Cornish-Fisher级数展开进行卷积计算。最后,在IEEE-34配电系统中进行算例仿真,实验结果充分验证了所提方法的有效性、准确性、快速性。     

计及广义负荷不确定性和激励型需求响应的电力现货市场竞价方法

以国内目前电力现货市场运营机制为基础,提出一种计及分布式发用电单元功率预测不确定性以及激励型需求响应资源功率调节能力的广义负荷参与日前电力现货市场竞价的方法,并构建相应的市场出清模型。统计得到广义负荷净功率预测误差的条件概率分布,推导广义负荷日内购电期望和需求响应补偿的成本函数,揭示价格引导模式下广义负荷激励型需求响应的响应量-申报电价-申报电量之间的关系,使广义负荷原本多元、随机的报价曲线等效转化为符合市场统一规范的一元确定性报价曲线。采用不均匀最优分段技术将连续型报价曲线转化为规范的离散型阶梯曲线,并将其代入动态市场出清模型中进行竞价出清。仿真结果验证了出清电价对分布式新能源发电和负荷用电平衡情况的刻画能力。     

计及分布式电源不确定性的配电网概率潮流计算

分布式电源在配电网的并网规模越来越大,但分布式电源出力的不确定性会给配电网的运行带来严重的影响.在建立分布式电源潮流计算概率模型的基础上,提出了一种结合小波神经网络和改进无迹变换法的概率潮流计算方法.首先利用改进无迹变换法计算输入的Sigma向量及对应的权重值,然后利用小波神经网络模型来对潮流非线性方程进行求解.最后对...     

考虑不确定性价格型需求响应的多源微网运行优化

为提高微网供需两侧的经济运行水平,分析价格弹性系数不确定性给微网需求侧和供应侧带来的成本影响,在微网需求侧,建立了考虑价格弹性系数不确定性的需求响应成本效益模型;然后在微网供应侧,以经济运行成本和环境成本为优化目标,结合微网实际运行约束,建立了考虑不确定性价格需求响应的微网经济运行优化模型,提出一种新的差分粒子群混合算法作为优化模型的求解方法。采用基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。通过仿真实验结果得出:考虑价格弹性不确定性因素,会增加微网需求响应成本,同时,加入不确定性因素后微网供应侧运行效益有所降低。     

含非正态分布概率潮流计算的改进型两点估计法

采用两点估计法进行考虑不确定性电力系统的概率潮流计算时容易产生较大的误差。提出一种可用于计算含服从非正态分布负荷的概率潮流问题的改进型两点估计法。该方法通过增加均一概率的估计点进行额外计算,不需要进行正态变换和估计高阶矩,其计算精度高于两点估计法。采用含服从非正态分布负荷的5节点系统和IEEE 14节点系统作为算例,与蒙特卡洛仿真的结果比较验证了提出的改进型两点估计法的准确性。     

考虑风电调度策略的电力系统随机潮流计算

针对风电并网系统,提出了一种考虑风电调度策略的多点线性化随机潮流计算方法。该方法以半不变量和Gram-charlier级数为基础,综合计及风电出力、传统发电和负荷的不确定性,借助多点线性技术保证计算结果的准确性;同时,借助安全约束经济调度方法,在随机潮流计算中嵌入了风电的调度策略。算例仿真表明,与模拟法相比,所提方法可有效改善基于半不变量和Gram-charlier级数的随机潮流计算方法应用于含风电电力系统时的计算精度;同时,克服了传统随机潮流计算中,风电大范围波动引起的不平衡功率完全由平衡机承担的缺陷,所得结果更为贴近实际。     

考虑负荷概率分布的随机最优潮流方法

针对考虑负荷概率分布的随机最优潮流问题,建立了相应的机会约束规划模型。基于经典最优潮流问题的内点法和随机潮流方法,设计了求解该模型的一种启发式方法。该方法以确定性负荷最优潮流计算结果为基础,通过求取受机会约束的变量的概率分布判断概率约束是否满足。若不满足,则根据变量分布和等效的机会约束,形成新的上下限约束,继续计算负荷为期望值时的最优潮流,直至所有概率约束满足。对5节点和IEEE 118节点系统的测试表明该算法的有效性。     

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。     

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。     

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。     

计及多机平衡策略的半不变量法在线概率潮流

为提高半不变量概率潮流算法的实用性,提出了一种多机平衡概率潮流计算方法。在传统半不变量概率潮流算法的基础上,该方法通过修正待求变量对节点注入功率的灵敏度矩阵,实现了计及系统常规调频特性及常规能源与间歇式能源互补策略对系统潮流分布的影响。算例分析部分通过IEEE标准节点系统与实际省级电网模型的仿真分析验证了所提算法的准确性与实用性。     

基于输入变量秩相关系数的概率潮流计算方法

随着大量新能源接入,电力系统运行必须考虑其随机性带来的影响。概率潮流是有效工具之一。针对考虑输入变量相关性的概率潮流计算,文中采用Spearman秩相关系数表示输入随机变量间的相关性,分析了拉丁超立方抽样方法与秩相关系数的内在关联,提出结合遗传算法的改进拉丁超立方抽样方法进行概率潮流计算。算例结果表明,所提出的方法能较好地刻画风速间的相关性,不受输入随机变量边缘分布的影响,并且能处理秩相关系数矩阵正定和非正定的情况。     

基于输入随机变量离散数据的概率潮流计算方法

基于实测离散数据,对风电场的出力特性进行了研究,对比分析了传统风电场出力建模方法的准确性。针对现有基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗仿真法要求已知输入随机变量的累积分布函数这一情况,提出了一种基于输入随机变量离散数据的概率潮流计算方法。以基于简单随机采样的蒙特卡罗仿真法计算结果为基准,在加入风电后的IEEE 57节点系统上对所提方法的有效性进行了验证。仿真结果表明:所提方法是有效的,该方法具有计算速度快、精度高和稳健性好的优点,具有较好的工程实用价值。     

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。