基于改进K-means聚类技术与半不变量法的电–气综合能源系统运行风险评估方法

实现综合能源系统多能源优化管理和运行控制需要快速准确量化评估系统的运行风险。针对电力系统和天然气系统耦合形成的电–气互联综合能源系统,该文提出基于改进K-means聚类技术与半不变量法的综合能源系统运行风险评估方法。在分析电–气互联综合能源系统运行特性的基础上,选取支路功率、节点电压、系统频率和节点气压为系统运行风险指标。引入灵敏度修正系数对K-means算法进行改进,消除不同变量的数值尺度差异,并使得聚类结果中具有较大灵敏度的输入随机变量样本具有较小的波动范围。在此基础上,应用半不变量法快速计算电–气综合能源系统状态变量概率分布,进而求解出系统运行风险。算例结果表明:提出的综合能源系统运行风险评估量化计算方法能够有效提升运行风险指标的计算精度和计算效率,满足在线风险评估的要求。     

计及随机变量相关性的多点线性化概率潮流计算

为满足考虑源荷双侧强不确定性场景的“双高”电力系统潮流分析计算需求,提出一种新型的概率潮流计算方法。基于核密度估计建立输入随机变量的概率分布模型,构建Copula函数刻画多维随机输入变量间的相关性,获取更加符合系统实际运行情况的样本数据。引入多点线性化潮流计算方法,在降低非线性潮流计算量的同时减小单点线性化潮流计算的截断误差。在IEEE-30节点系统上进行算例测试,验证所提方法的准确性和有效性。     

基于匹配信任度机制的移动传感网簇头更新算法

为解决移动传感网部署过程中存在的簇头节点更新质量不佳和节点生存率较低等不足,提出了一种基于匹配信任度机制的移动传感网簇头更新算法。首先,引入K-means算法,利用误差平方根函数来完成网络初始聚类,以快速定位聚类中心,提升聚类形成速度。随后,综合考虑备选簇头剩余能量、备选簇头与当前簇头的欧氏距离、备选簇头覆盖范围内节点总数3个因素,设计了基于匹配信任度的簇头更新方法,按权值对各因素进行平均分配,进而将信任度权值最高的节点作为备选簇头,从而选举出生存质量较高的节点。仿真实验表明,算法具有更高的网络稳定运行时间和簇头节点生存率,以及更低的节点故障概率。其中,网络稳定运行时间提升了80%以上,簇头节点生存率保持在90%以上,节点故障概率也较低,具有明显的优势。     

采用混合高斯模型及边缘变换技术的蒙特卡洛随机潮流方法

提出一种计及输入变量相关性的改进蒙特卡洛随机潮流方法。该方法针对系统输入变量多样性和随机性的特点,建立其混合高斯模型并根据测量数据进行参数估计。在蒙特卡洛仿真基础上,引入均匀设计抽样技术提高采样效率,并通过边缘变换和Cholesky分解产生具有相关性的输入变量样本。采用多重线性化手段在加快计算速度的同时减小潮流方程线性化引起的截断误差。对IEEE 30和IEEE 118节点系统的测试分析,验证了所提方法的准确性、快速性和有效性。     

基于近邻传播聚类与MCMC算法的风电时序数据聚合方法

为减少风电功率时序数据的冗余信息,提高电力系统仿真的计算效率。该文提出一种基于近邻传播聚类与马尔科夫链蒙特卡洛(affinitypropagationclusteringandMarkov Chain Monte Carlo,AP-MCMC)的风电功率时序数据聚合方法。首先,采用自相关函数与快速傅里叶变换分别对风电时序数据进行时–频域周期特性分析,选取聚类场景样本的最佳时间尺度。其次,利用近邻传播(affinity propagation,AP)算法对场景样本聚类,获取多类场景簇,并基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法,构建各类场景簇间的状态转移概率矩阵,生成自定义长度的聚合状态序列,最后,按照状态序列逐次单向顺序抽取场景簇中的样本,构建成具有代表性的风电时序聚合序列。以某省级电网为算例,将提出的AP-MCMC法与典型日法、典型场景集法的多元评价指标对比分析。结果表明,AP-MCMC法生成的聚合序列能更准确地反映风电功率的特征和优化策略,提高了计算精确度和效率,具有一定的工程应用价值。     

计及频率特性的高比例可再生能源电力系统概率潮流分析

在当前国家大力实施清洁能源战略的背景下,为提高电力系统概率潮流分析的准确性,设计了一种计及频率特性的高比例可再生能源电力系统概率潮流分析方法。首先建立交流潮流模型,将影响因素记作输入随机变量,得到系统潮流的随机变量线性组合形式;在此基础上,对输入随机变量进行相关性处理;最后,考虑系统频率偏差,对发电机出力进行迭代计算,实现概率潮流的实时计算。应用上述方法对IEEE 14节点算例进行概率潮流仿真计算,结果表明该方法在准确性方面具有明显优势,具有实际应用意义。     

几种概率电压稳定分析方法计算误差的对比分析

对电力系统进行电压稳定研究时,为了考虑负荷的随机变化和大规模风电并网引入的发电机出力变化,多种概率电压稳定分析方法先后被提出。分析比较了概率直接法、两点估计法和随机响应面法三种概率电压稳定分析方法的计算误差和计算效率。首先对各种计算方法的原理和步骤进行研究,并找出了可能影响计算误差的因素:负荷随机变量的标准差、风电场风速相关性和负荷随机变量的分布形式。然后在39节点算例系统上进行仿真计算。以蒙特卡洛方法的结果作为参考,比较了各种方法的计算误差和计算效率。分析了负荷随机变量标准差、风电场风速相关性和负荷随机变量分布形式不同,对各种方法计算误差的影响。计算结果表明,随机响应面法计算误差最小,而概率直接法用时最少。     

考虑多设备最优能流路径的电-气互联系统运行优化

为满足用户在多能负荷实时需求下对能源的优化管理,提出一种考虑多设备最优能流路径的运行优化方法。首先,考虑实时能源价格和逐时负荷,建立基于能源集线器理论的能源中心模型,模型含多台能源转换设备以提供灵活的能流路径选择;然后,以系统购能成本最小为目标、能源分配系数为优化变量,计及设备容量、网络潮流等约束建立最优潮流模型,应用遗传算法进行求解;最后,采用8节点的配电网和9节点的天然气互联系统作为算例,基于本文所提方法进行建模并求解。算例结果表明实时能源价格的需求响应下,对能流路径的优化能有效降低系统购能成本,实际运行中,设备转换效率的变化能够影响系统能流路径的改变。     

考虑风电与负荷时序性的分布式风电源选址定容

配电网中分布式风电源选址定容时,计及风电机组出力和节点负荷的时序性特征。利用蒙特卡洛模拟MCS(Monte Carlo simulation)对一年内每小时风速进行抽样,并求出对应的风机出力。综合考虑每小时风机出力效率以及对应的节点小时负荷负载率,构建小时场景,利用改进K-means聚类法进行场景聚类。根据聚类后每个场景的风机出力效率均值、负荷负载率均值以及对应场景的概率,以配电公司最小年费用成本为目标函数,利用改进遗传算法对分布式风电源进行选址定容。对33节点算例的仿真分析结果表明,风机出力与节点负荷的时序特性对分布式风电源的选址定容有重大影响,同时也验证了所提模型及方法的有效性。     

计及高维随机变量的随机响应面法概率潮流计算

概率潮流计算能够处理电力系统中的各种不确定性因素,是可再生能源大规模接入背景下电力系统静态运行安全分析的重要工具。该文将奇异值分解技术和全概率理论引入随机响应面法概率潮流计算框架中,提出一种能够处理高维随机变量的概率潮流计算方法,并在概率潮流计算过程中考虑输电支路随机故障和常规发电机组的有功功率调度。采用标准测试系统对所提方法的有效性进行验证。算例仿真分析结果表明所提方法能够灵活处理多种类型的输入随机变量,并同时具有良好的计算效率和精度。     

计及源荷相关性含电动汽车的分布式电源选址定容规划

分布式电源大规模并入电网与电动汽车的广泛应用在优化能源结构的同时,也给配电网的选址定容规划带来新的挑战。本文通过拉丁超立方抽样并结合Cholesky分解和Nataf变换,得到具有相关性的风速、光照强度与需求负荷样本;利用蒙特卡洛模拟得到具有随机性的电动汽车充电负荷,与考虑不确定因素的风光荷样本相结合,由K-means聚类方法进行场景聚类得到典型的运行场景;利用机会约束规划方法建立规划模型,并以收缩因子粒子群优化算法求解;通过典型IEEE 33节点算例分析了风光荷相关性与电动汽车不同充电方式对规划方案的影响。结果表明:电动汽车用户选择常规充电方式能够降低电网负荷;考虑风力、光伏与负荷之间的相关性,得到的规划方案将更经济且更具有指导意义。     

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。     

基于仿射传播聚类算法的广义负荷稳态特性建模及其应用

大规模可再生新能源并网增加了网络节点功率流向的不确定性,使节点的源、荷特性不再清晰,给广义负荷建模带来了新的挑战。因此提出一种基于仿射传播(AP)聚类算法的广义负荷稳态特性聚类方法。对广义负荷节点根母线功率数据进行特征分析,利用动力学的波动强度理论选取功率波动序列的最小时间长度。以时段内各最小时间长度的样本波动强度序列以及时段内样本数据数字特征为指标构造日时段特征向量,并以该特征向量为聚类指标,应用AP聚类算法自适应调整建模数据的聚类数和聚类中心。通过引入概率信息的广义负荷建模方法对各聚类类别样本建模并检验聚类方法的有效性。算例分析表明,该聚类方法自适应确定聚类类别且聚类效果好,能够充分反映日时段特性,聚类后通过特性综合得到精确广义负荷模型,应用于风电接入后的风险分析仿真计算。     

基于多运行方式的电力系统故障计算

以节点注入功率和PV节点电压运行曲线构成系统的多运行方式,依据随机变量数字特征的基本性质,推导了故障电压、电流的均值计算公式和协方差的线性化算式。根据线性化概率潮流和完整二阶概率潮流的计算结果,以三相短路故障为例,在1个8机系统的算列上完成了计算分析。     

基于最小最大核K均值聚类算法的水电机组 振动故障诊断

基于聚类分析的故障诊断方法能够按照故障样本之间的相似性无监督地将同类故障聚为一簇,当前已成为一类有效的故障诊断策略。为解决传统聚类算法受初始聚类中心的影响,易陷入局部最优解的问题,提出一种最小最大核K均值聚类方法。该方法在聚类过程中为簇内方差赋以与其大小成正比的自动修正的权重,并引入核函数技术以处理低维输入空间的线性不可分问题,大大提高了聚类的精确性。在标准数据上将所提方法与标准K-means及K-means++比较,显示了所提算法的有效性和优越性。基于这一聚类方法提出了一种具有自学习能力的故障诊断模型。     

基于负荷聚类与网络等效的配电网多维典型场景生成方法

分布式发电接入的配电网规划需要分析接入前后电压分布特征。由于负荷与分布式发电数量多、随机波动等原因,兼顾效率和精度的评估方法一直是研究热点。该文提出一种基于负荷聚类与网络等效的配电网多维典型场景生成方法。首先,基于矢量K-medoids聚类方法,将负荷按照功率波动特征划分为n类,并将分布式发电分为光伏和风电2类;其次,提出一种表征对线路压降影响力大小的节点加权系数计算方法,将辐射状配电网简化为n (10) 2节点等效配电网络;第三,对负荷/光伏、风电分别进行n(10)1维、1维K-means聚类,并根据聚类中心计算初始网络节点典型场景;最后以某配电网为例,进行算例分析,结果验证了算法的可行性,以及典型场景下电压分布评估结果的准确性。     

计及综合能效的电-气-热综合能源系统多目标优化调度

为了充分挖掘综合能源系统(IES)用能侧的用能潜力以进一步提高能源利用效率,提出一种IES多目标优化调度模型及求解方法.兼顾供能侧与用能侧的协同优化,建立了考虑综合需求响应的综合能效模型并引入优化目标,以系统经济成本最低与综合能效最高为目标建立了电-气-热IES多目标优化调度模型.采用Charnes-Cooper变换对综合能效目标进行线性化,从而实现分式规划问题的准确快速求解,并使用改进ε-约束法得到Pareto前沿集.算例采用修改的IEEE 24节点电力系统、比利时20节点天然气系统与14节点热力系统的耦合系统,对4种场景下的系统经济成本与综合能效进行分析.结果表明,所提模型能够引导电力用户与多能用户合理选择综合需求响应行为,通过供需双侧的协同优化进一步提升IES整体能效,并验证了优化调度结果对于平衡IES经济、高效运行目标的可行性.     

基于分段Copula函数和高斯混合模型的多段线性化概率潮流计算

大规模风电并网以及负荷的随机波动加剧了电网运行的不确定性,为了有效分析新环境下的电网运行特性,提出一种基于风功率分段Copula函数和负荷高斯混合模型的多段线性化概率潮流计算方法。采用分段Copula函数在时间维度上刻画相邻风电场的空间相关性,分析风功率相关性的季节变化。针对实际负荷的不对称、多峰特性,采用改进K-means聚类优化的期望最大化(expectation maximization,EM)算法,准确快速地建立负荷高斯混合模型。在此基础上,采用多段线性化半不变量法进行概率潮流计算,以减小风功率和负荷大范围波动造成的潮流方程线性化误差。对改进的IEEE 14节点系统进行仿真分析,验证了所提方法的准确性、快速性及有效性。     

基于场景分区的半不变量法概率电压稳定评估EI北大核心CSCD

针对高比例可再生能源电力系统采用半不变量法进行电压稳定负荷裕度计算中存在的由于随机变量波动范围大造成精度低的问题,提出一种基于场景分区的半不变量法负荷裕度概率评估方法。首先采用Wasserstein距离指标和轮盘赌选择算法建立可再生能源随机出力多场景概率模型,形成初始场景集;其次基于改进K-means聚类算法对初始场景集进行分区;继而采用半不变量法和Gram-Charlier级数展开法对每个分区分别计算负荷裕度的概率分布,最后应用全概率公式获得场景全集中负荷裕度的整体概率分布。该文对工程应用中场景分区数目选取策略进行探讨,并对IEEE118节点系统进行仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

基于场景分区的半不变量法概率电压稳定评估

针对高比例可再生能源电力系统采用半不变量法进行电压稳定负荷裕度计算中存在的由于随机变量波动范围大造成精度低的问题,提出一种基于场景分区的半不变量法负荷裕度概率评估方法。首先采用Wasserstein距离指标和轮盘赌选择算法建立可再生能源随机出力多场景概率模型,形成初始场景集;其次基于改进K-means聚类算法对初始场景集进行分区;继而采用半不变量法和Gram-Charlier级数展开法对每个分区分别计算负荷裕度的概率分布,最后应用全概率公式获得场景全集中负荷裕度的整体概率分布。该文对工程应用中场景分区数目选取策略进行探讨,并对IEEE118节点系统进行仿真分析,验证了所提方法的有效性。