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。     

基于Faure序列的电力系统概率潮流计算

风电场的大规模接入使得在进行电力系统概率潮流计算时需要考虑风电场出力的随机性。传统的蒙特卡洛法计算时间长、占用内存大。提出一种基于Faure序列的含风电场电力系统概率潮流计算方法。IEEE30节点和IEEE118节点系统对所提方法的准确性与有效性进行了仿真验证。仿真结果表明:Faure序列法可以较好地估计输出随机变量的概率分布,能有效地处理间歇性能源接入系统后的不确定性问题。     

基于广义多项式混沌方法的电力系统时域仿真不确定性分析

电力系统时域仿真不确定性分析主要研究电力系统中不确定性因素对时域仿真结果的影响,为分析不确定情况下系统的暂态稳定性提供重要依据。提出一种基于广义多项式混沌方法的时域仿真不确定性分析方法。该方法近似认为变量在任一时刻与随机因素之间存在多项式关系。求解时首先获取最优的正交多项式基函数,对随机输入变量及待求变量实施多项式逼近,并基于Galerkin法,通过投影运算将描述系统暂态过程的随机方程转变为相应的确定性方程。求解该方程,可得待求变量的多项式逼近系数,进而获得相关变量在任一时刻的统计特征及概率分布。单机无穷大系统和IEEE 9节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

基于TPNT和半不变量法的考虑输入量相关性概率潮流算法

电力系统的不同输入量之间具有相关性,会影响概率潮流计算的准确性。提出基于三阶多项式正态变换方法处理随机变量相关性,结合半不变量与Gram-Charlier级数展开的概率潮流算法。该方法能够将相关非正态的多维随机变量变换到正态不相关的变量空间,得到相关系数矩阵处理相关输入量,然后进行概率潮流计算,得到节点状态变量和支路潮流功率的潮流计算结果和概率分布曲线。对含多个风速分布相关风电场的IEEE14节点系统进行分析计算,结果验证了该方法的有效性和准确性。     

基于广义多项式混沌法的电力系统随机潮流

近年来,随着风、光电源的大量接入,系统运行的不确定性增大,考虑了系统运行随机因素的随机潮流受到更广泛的关注。提出了一种基于广义多项式混沌法的电力系统随机潮流计算方法。该方法利用广义多项式混沌法的正交多项式逼近思想,将系统的随机性分离至正交多项式基,并利用直角坐标潮流方程的二次性避免非线性潮流方程展开的高阶截断误差,进而利用随机Galerkin法,将随机潮流方程转换为一组确定性方程,通过此方程的求解获得随机潮流状态变量的正交多项式逼近系数,由此系数可获得相关变量的期望和方差,并可结合蒙特卡洛仿真,获得变量的概率密度。IEEE 9节点系统的算例表明,该方法的计算误差大致随多项式逼近阶数的上升而指数下降,通常条件下三阶逼近即可获得较高的精度,具有比蒙特卡洛仿真法更高的计算效率。     

基于多项式正态变换和拉丁超立方采样的概率潮流计算方法

概率潮流(probabilistic load flow,PLF)计算是电力系统稳态运行分析的重要工具。针对大多数现有PLF计算方法要求已知输入随机变量的概率分布函数,而其概率分布函数难以准确建模这一问题,提出一种基于多项式正态变换和拉丁超立方采样的PLF计算方法。该方法根据输入随机变量的数字特征,通过多项式正态变换技术建立其概率分布模型,进而由基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗仿真法得到系统节点电压和支路潮流的数字特征及其概率分布曲线。采用IEEE 30节点和IEEE 118节点系统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,该方法不仅具有计算速度快、精度高和稳健性好的优点,还能灵活处理输入随机变量间的相关性,具有较好的工程实用价值。     

考虑风电接入的超短期阻塞概率动态预测

研究了接入风电场后的区域电网输电阻塞概率预测问题,提出了一种边界潮流优化算法和一种超短期输电阻塞概率动态预测方法。应用概率分布表示风电接入带来的不确定性,采用优化潮流作为电网潮流的计算框架,通过基于对偶抽样的蒙特卡洛仿真和边界潮流优化算法获取断面潮流的概率分布及边界,然后预测输电断面的阻塞概率。IEEE 39节点和IEEE 118节点系统的算例表明,所提出的阻塞概率动态预测方法是有效的。     

考虑风电不确定性的概率区间潮流模型与算法

该文基于证据理论构造了风电场的随机出力和不确定节点负荷的基本可信度分配,提出了一种电力系统概率区间潮流(probabilistic interval power flow,PIPF)模型和算法。通过构建输入不确定量的多维联合可信度分配,将概率区间潮流问题转化为若干个区间潮流问题。并采用区间优化法求解区间潮流,获得潮流状态量的区间极值,最终合成了潮流变量的似然累积概率分布和信任累积概率分布。IEEE 30、118标准系统的计算结果表明,所提的概率区间潮流把概率潮流和区间潮流统一于一个模型,获得潮流变量的似然和信任累积概率分布,可用以判断变量取值的最大和最小概率,对电力系统运行有良好的指导意义。     

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。     

基于非参数估计和最优Copula的电力系统概率潮流算法

分布式发电的接入给电力网络带来了极大的不确定性,概率潮流计算是分析这种不确定性的重要方法。针对变量边缘分布求解以及多个节点存在相关性的问题,提出了一种基于非参数估计和最优Copula的电力系统概率潮流算法。利用非参数估计构建了随机变量的边缘分布,采用Copula函数描述随机变量间的相关性,并基于极大似然估计和欧氏距离法确立了最优Copula函数,从而获得了随机变量的联合概率分布,最后对联合分布进行随机采样计算。经IEEE 30节点系统仿真,结果表明经过非参数估计后的风速边缘分布符合风速频率直方图的分布规律,同时算法精度可靠,适合计算含分布式发电接入的网络潮流。     

柔性负荷互动影响量化评估方法

负荷侧资源参与电网调控运行是平衡以风电为代表的新能源波动的重要手段之一。但柔性负荷响应的随机性、自主性与无序性也将给电网运行带来更多的不确定性。为评估柔性负荷参与电网互动的效果和影响,提出了柔性负荷互动影响评估的技术框架;建立了基于电价和激励机制的互动响应模型,并从柔性负荷的互动参与度、互动效果和电网安全性3个方面构建了评估指标体系,设计了计及互动演变过程的量化评估方法。通过对IEEE 39节点的算例分析,验证了模型、指标和分析方法的有效性。     

含分布式电源的三相不平衡配电网连续潮流计算

连续潮流是电力系统电压稳定分析的重要工具。针对含不同类型分布式电源的配电网及其三相线路参数和负荷不平衡的情况,提出了一种三相配电网连续潮流方法,由切线预测环节和牛顿法校正环节组成,并采用局部几何参数化策略处理三相不平衡系统PV曲线的斜锐角现象。考虑了PV和PQ节点类型分布式电源的限值约束,给出了新的节点类型双向转换逻辑和分岔点类型识别方法。通过对IEEE 33节点配电系统进行算例仿真,表明所述算法可以有效追踪三相配电系统的PV曲线,准确计算电压稳定临界点并识别分岔点类型。     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

基于分支定界—原对偶内点法的日前无功优化

现有的日前无功优化模型较少考虑次日电压稳定问题,且算法无法准确处理离散变量及时段间耦合约束。针对此现状,提出了一种计及分区动态无功储备的日前无功优化模型,并采用分支定界—原对偶内点法对其进行求解。在求解过程中,利用分支定界树使离散变量逐步逼近离散值,通过合理的分支剪支策略满足离散变量的时段间耦合约束,将日前无功优化问题转换为一系列仅含连续变量的单时段无功优化问题进行求解。IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明了所提模型与方法的有效性。     

考虑自组织临界条件的区域电网风电极限渗透功率评估方法

随着电力系统中风电装机容量的不断增长,如何评估已有区域电网的最大风电极限渗透功率成为了一个重要问题。通过分析复杂电力系统的自组织临界性,提出了基于区间最优潮流的连锁故障模型来评估系统风电极限接入容量的新方法。该方法将风电出力的波动性建模为区间数,通过区间连锁故障模型模拟在风电比例不断增长情况下的电网连锁故障概率与连锁故障规模的规律,获得电网出现自组织临界特性时的风电渗透平均功率,并以此作为电网的最大风电渗透容量。通过在IEEE30节点系统和IEEE118节点系统上的仿真实验,验证了该方法可合理地测量电力系统的极限风电接入容量。     

考虑风电出力不确定性的分布鲁棒主备协同优化调度

随着大量可再生能源如风电接入电网,如何最大化地利用可再生能源、减小传统火电机组的成本成为亟需解决的难题,特别是机组运行和备用容量的协同调度成为现在研究的一大热点。考虑风电出力的不确定性,建立了成本最小化的两阶段经济调度模型。在第一阶段,即日前调度,根据预测的风电出力制定机组预调度方案。在第二阶段,即实时调度阶段,根据风电的实时出力对第一阶段调度方案进行反馈调节。针对风电出力的不确定性,应用Kullback-Leibler离散度原理对不确定因素进行建模。结合分布鲁棒方法,建立了极端概率分布下的两阶段分布鲁棒主备协同优化模型,并将其转化为可解的混合整数非线性规划问题。基于广义Benders分解方法,提出了分解协调算法对优化模型进行求解。最后以IEEE 6 节点系统和IEEE 118 节点系统进行算例仿真分析,并对比传统鲁棒及随机规划方法,验证了所提方法的可行性和优越性。     

含间歇电源、储能和电动汽车的配电孤岛短时恢复供电策略

电力系统发生停电事故后,含有分布式电源和储能系统的配电系统可以形成孤岛运行的微网,在短时间内为微网内的停电负荷恢复供电。然而,风电和光伏等间歇性电源的发电出力具有不确定性,难以对孤岛内负荷进行持续、稳定供电。在此背景下,提出了计及间歇性电源出力不确定性的配电系统恢复优化模型。首先,考虑含有分布式电源、储能系统和可控负荷的配电系统,针对停电事故发生后一个较短时段内的供电恢复问题,提出了以最大化恢复供电的负荷用电量为目标的配电系统恢复模型。之后,分析各种分布式电源的出力特性和供电能力,并利用可控负荷平衡间歇性电源出力波动。考虑到间歇性电源出力的不确定性,利用概率模型对其出力预测值进行处理,这样就避免了在模型求解时再处理不确定性因素,从而可将配电系统恢复模型转换为混合整数二次规划问题并用CPLEX求解器求解。最后,以修改的IEEE 33节点配电系统为例,对所提出的模型和方法进行了验证。     

基于交替方向乘子法的电动汽车分散式充电控制

大规模电动汽车的无序接入会对电力系统的安全、经济运行产生诸多不利影响。针对这些问题,建立了用户收益最大化及系统有功网损最小化的实时充电控制多目标凸优化模型。引入交替方向乘子算法,将集中式充电优化问题转换为分散式以设备为单位的子优化问题求解。每次迭代设备与相邻的交互信息点之间仅需交互少量信息,利于保护用户的信息安全,并能有效解决集中式控制策略引起通信要求高、计算开销大的问题。IEEE 33节点、实际的119节点配电网系统的仿真结果表明:所提模型与集中式优化模型的计算结果一致,所提算法计算效率高、通信开销小,适用于滚动式实时调度。     

主动管理模式下分布式风电源选址定容规划

节能减排背景下,以分布式风电源(DWG)为代表的可再生能源发电得到了快速发展。考虑风速和负荷间的时序相关性,采用联合概率分布法对其进行多场景构建。在此基础上,考虑调节有载调压变压器抽头、削减DWG有功出力、调节DWG功率因数和需求侧管理4种主动管理措施,建立了主动管理模式下DWG选址定容双层规划模型,上层规划以年综合费用最小为目标,下层规划则以每个场景的配电网运行费最小为目标。提出改进差分进化算法和原对偶内点法相结合的混合策略对规划模型进行求解。IEEE 33节点配电网算例的仿真和分析验证了模型的可行性和所提求解方法的有效性。