含高比例风电的电-气互联系统概率能流计算分析

为有效评估含高比例风电的电-气互联系统(IEGES)中不确定性因素对其运行安全造成的影响,提出一种改进半不变量概率能流计算方法。首先分别建立IEGES下各供能子系统的源-网-荷侧概率能流模型;在此基础上,进一步构建IEGES概率能流计算模型,并提出一种基于分段线性化的蒙特卡洛抽样法,以提高复杂输入变量的半不变量计算精度,同时,针对不同类型用能负荷之间相互替代和同类用能负荷时间转移导致的相关性问题,通过引入Nataf逆变换法,修正了传统半不变量法求解方程。最后,通过算例分析验证所提算法在实际应用中的有效性和实用性。仿真结果表明,IEGES可利用电转气技术显著提高其可再生能源风电的消纳能力。     

考虑风光不确定性的电力系统概率潮流计算

针对概率潮流计算中采用蒙特卡罗算法而导致精度低、操作性复杂的问题,提出了一种基于改进拉丁超立方的蒙特卡罗法的概率潮流计算方法,按照样本在变量概率密度分布中所反映出的重要程度进行采样,得到的样本均值不变且方差较小。在含风电与光伏的IEEE-30节点系统概率潮流计算中的结果表明：该方法能更好地反映概率潮流计算中随机变量的数字特征,提高蒙特卡罗法的计算精度,降低随机函数尾部特性造成的误差,从而具有较好的工程实用价值。     

基于概率潮流的SVC选址方法研究

基于确定性潮流分析法的传统静止无功补偿器(SVC)的选址尚未考虑系统运行中随机变量的影响,电网运行中不确定性因素的日益增加凸显了传统方法的局限性。对此,提出一种基于概率潮流的SVC选址方法。该方法根据线性参与因子筛选出预选节点集,采用半不变量法计算每个预选节点安装SVC后的负荷裕度概率特征,并据此进行SVC选址。算例分析表明,该方法可给出不同节点安装SVC后系统的概率负荷裕度特征,刻画了随机变量的变化对SVC选址结果的影响,具有较好的应用前景。     

汽轮机转子的多变量随机动态响应及可靠性分析

为了满足汽轮机转子的高可靠性设计要求,利用ANSYS的APDL语言二次开发功能,考虑汽轮机转子材料物性参数和载荷参数等多随机变量同时作用的情况,将积分随机有限元法嵌入到ANSYS软件当中,编制汽轮机转子的多变量随机应力应变均值及其各阶中心矩的计算程序,通过与Monte-Carlo模拟方法相对比,验证了该方法的正确性。根据计算得出的汽轮机转子最大应变的各阶中心矩,通过Gram-Charlier级数拟合得到汽轮机转子应变随机响应的概率密度函数,并依据可靠度计算公式计算得出转子的可靠度。同样与直接Monte-Carlo模拟方法相比较,计算结果表明,两者相对误差较小,验证了采用级数拟合方法的合理性。     

基于克里金模型优选的压气机特性重构研究

为了克服在应用克里金估计方法中出现的主观偏差,提高在压气机特性重构研究中所使用模型的拟合及泛化精度,本研究以某型压气机的转速和效率作为随机变量,充分考虑已知样本数据的分布特点和空间相关性,应用交叉验证法对比分析了在不同样本容量下4种典型克里金方法在某型压气机特性重构中的拟合和泛化能力,实现了模型优选。应用优选出的克里金模型重构该压气机特性,预测结果可满足工程仿真需求,同时验证了小样本条件下应用转速变量和效率变量的协同估计,提高压气机特性重构精度的可行性。     

基于半不变量随机潮流计算的分布式光伏优化配置研究

针对新能源大规模并网引发电压质量下降及网络损耗增加等问题,提出了一种基于半不变量随机潮流计算的分布式光伏选址定容的新方法。首先,将接入IEEE33节点配电网的光伏出力及配电网自身的负荷进行随机性建模,以此模拟真实情况下的配电网光伏出力与负荷变化。其次,以运行成本和网损为目标函数建立选址定容优化模型,采用半不变量潮流计算得到各个节点电压和各支路功率的半不变量,利用改进粒子群算法寻优得出分布式光伏的最优接入节点及对应容量。最后,通过IEEE33节点配电网仿真分析,验证了所提方法有效性。     

基于改进响应面法的高混凝土坝可靠度研究

针对高混凝土坝可靠度分析中极限状态函数不能显式表达且随机变量复杂的特点,基于变量的随机敏感性因子改进响应面法,提出了适用于高混凝土坝复杂结构系统的改进响应面法.算例结果表明,该法计算效率高、实用性强,是高混凝土坝及复杂水工结构物可靠度分析的较好途径.     

多目标水电工程水电设备设计供电保证率计算

本文根据多目标水电工程水能水文参数变化频繁且幅度大的特点,将影响水电设备供电保证率的水文水能变化参数视作为随机变量,并考虑各变量之间的相关关系,提出了计算多目标水电工程水电设备供电保证率的一般方法.     

基于改进支持向量机的配电网理论线损计算方法研究

常规的线损计算方法——前向型神经网络模型存在计算精度不高的问题,因此需要引入新的方法来提高线损计算的准确性。基于改进支持向量机提出了一种配电网理论线损计算方法,通过建立配电网理论线损的特征指标,利用此方法进行线损预测和计算,最后实现高效准确的线损计算。实验结果表明,与常规计算方法相比,本文计算方法在精度方面具有明显优势,能够快速而准确地计算大规模的线损数据,为配电网的可持续运行和能源效率提升提供有力支持。     

混沌实码遗传算法在水质模型参数优选中的应用

为提高遗传算法在水质模型参数优选中的计算精度和全局优化能力,利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在实码遗传算法初始群体中引进50%的混沌变量和50%的均匀随机变量,采用混沌变异,用进化得到的优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解水质模型参数优选的一种新方法———混沌实码遗传算法(CRGA)。应用该方法对1~10个变量的非线性、多峰值测试函数进行了仿真。在收敛速度和全局优化方面,CRGA好于现有的标准二进制编码遗传算法和改进的遗传算法。将CRGA用于求解有关河流横向扩散系数的实际水质模型的参数优选问题,与实编码遗传算法、标准二进制编码遗传算法、传统直线图解法相比,CRGA精度高、收敛速度快。     

基于线性化前推回代方程的不平衡配电网概率潮流计算

传统半不变量法采用雅可比矩阵表达输入输出变量间的线性关系且假设网络三相平衡。而实际配电网线路的R/X较高,雅可比矩阵极易呈现病态,且单相光伏的高渗透及负荷不均匀分布造成配电网严重不平衡。为此,提出一种基于线性化前推回代方程的不平衡主动配电网概率潮流算法。该算法将三相前推回代潮流方程进行高精度线性化,综合运用半不变量法和Gram-Charlier级数进行配电网概率潮流计算。所提算法基于真实澳大利亚低压不平衡配电网进行24 h Matlab仿真,验证其可行性、高效性及鲁棒性,并抽取2个典型时刻对比分析验证光伏接入对配电网潮流的概率性和配电网运行性能的影响。     

Cumulant based probabilistic power system simulation using Laguerrepolynomials

The authors describe a novel cumulant method of probabilistic power system simulation using the Laguerre polynomial expansion. In this method, Laguerre polynomials are used for obtaining the equivalent load duration probability density function from cumulants representing the load and generator outage probability density functions. A recursive algorithm is used for calculating moments and cumulants which enables practically any number of cumulants to be used in the simulation. The results of testing the method on the IEEE Reliability Test System are presented. The accuracy and computational efficiency of the method are compared with those of the conventional cumulant method based on the Hermite polynomial expansion     

改进的人工鱼群算法在电力系统经济负荷分配中的应用

经济负荷分配是提高电力系统经济运行、减少发电成本的关键问题,针对现行优化电力系统经济负荷分配方法存在的不足,在传统人工鱼群算法基础上,引入了动态变量(可变感知距离、变尺度移动步长和随机移动的概率)和t分布概率算子,提出了一种改进的人工鱼群算法对机组有功出力进行合理分配,并利用该方法对某地3机系统进行多时段仿真。结果表明,该算法不仅优化了多台机组负荷的最优分配,且能更快更准地获取全局最优解,具有较高的使用价值。     

基于区间建模的新能源电网无功优化策略

  目的  新能源发电具有间歇性和随机性,其功率为不确定性数据,会造成电网电压和频率的变化,对电力系统安全运行构成威胁。为保证大规模新能源并网后电网电压的安全,考虑新能源发电波动不确定性,提出一种基于区间建模的新能源电网无功优化策略。  方法  该策略采用区间数描述无功优化模型中的不确定参数,进而建立区间无功优化模型,采用基于优化场景的区间潮流算法求解区间潮流方程,获取状态变量区间,确定控制变量的可行性,在此基础上采用改进的粒子群优化算法求解区间无功优化模型,在粒子群算法中加入局部搜索环节和离散变量交叉处理操作以提高算法寻优能力。为了验证所提方法的有效性和优越性,分别采用IEEE 14节点和IEEE 30节点算例进行仿真计算,与自适应遗传算法和普通粒子群算法进行对比分析。  结果  仿真结果表明:与自适应遗传算法和普通粒子群算法相比,采用改进粒子群的区间无功优化策略具有更快的收敛速度,更强的寻优能力,并且可有效处理模型中离散变量。  结论  所提策略可有效解决区间无功优化问题,能保障大规模新能源并网后电网电压的运行安全。     

基于启发式免疫遗传算法的配电网广义电源规划

在分布式电源接入配电网的规划中将广义电源的有功功率作为控制变量,考虑了广义电源无功功率对配电网分布式电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,降低系统的网络损耗,进一步提高系统运行的电压水平。针对传统优化算法在局部搜索能力和收敛性能等方面的缺陷,根据累加优化原理对系统种群进行初始优化以提高收敛速度,在疫苗接种时利用矢量矩浓度的概念进行抗体选择,依据抗体浓度和抗体适应性原则进行个体优选,提出了启发式免疫遗传算法。对IEEE-33节点系统的计算分析表明,该方法能够对广义电源在配电网中的选址和定容进行有效配置和优化,在寻优能力和收敛速度上优于传统算法。     

基于改进AWNN的风电功率超短期多步预测

为提高风电功率超短期多步预测精度,针对梯度修正学习算法采用随机初始化网络参数训练自适应小波神经网络(AWNN)易陷入局部最优的缺点,将粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法相结合,提出利用IPSO-DE算法优化AWNN的初始化网络参数,得到改进AWNN模型(IAWNN)并将其用于风电功率超短期多步预测。仿真结果表明:IPSO-DE算法优化AWNN初始化网络参数的性能优于IPSO算法、DE算法和梯度修正学习算法,所提改进模型的多步预测性能优于AWNN模型、持续法(PM)模型和BP神经网络(BPNN)模型。     

Probabilistic multiobjective wind-thermal economic emission dispatch based on point estimated method

In this paper, wind power generators are being incorporated in the multiobjective economic emission dispatch problem which minimizes wind-thermal electrical energy cost and emissions produced by fossil-fueled power plants, simultaneously. Large integration of wind energy sources necessitates an efficient model to cope with uncertainty arising from random wind variation. Hence, a multiobjective stochastic search algorithm based on 2m point estimated method is implemented to analyze the probabilistic wind-thermal economic emission dispatch problem considering both overestimation and underestimation of available wind power. 2m point estimated method handles the system uncertainties and renders the probability density function of desired variables efficiently. Moreover, a new population-based optimization algorithm called modified teaching-learning algorithm is proposed to determine the set of non-dominated optimal solutions. During the simulation, the set of non-dominated solutions are kept in an external memory (repository). Also, a fuzzy-based clustering technique is implemented to control the size of the repository. In order to select the best compromise solution from the repository, a niching mechanism is utilized such that the population will move toward a smaller search space in the Pareto-optimal front. In order to show the efficiency and feasibility of the proposed framework, three different test systems are represented as case studies.     

基于随机潮流的分布式电源多目标优化配置

风光等间歇性分布式电源(DG)出力具有随机性和波动性,在规划过程中采用确定性变量和约束处理间歇性DG出力与实际发电情况不符,难以得到真实的规划结果,同时也会造成不必要的资源浪费。对此,采用机会约束规划方法,建立综合投资效益、网损和电压偏差的DG多目标优化配置模型,采用基于半不变量法的随机潮流结果对相关机会约束进行概率校验,并将累积排序操作、精英保留操作和拥挤距离操作引入随机黑洞粒子群算法,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解。PGE-33节点配电系统仿真结果表明,DG合理接入与优化配置能有效提高电网运行经济性和供电可靠性,且从概率角度分析源荷侧不确定因素对电压水平的影响,评估规划方案与实际电网运行契合度,辅助规划人员进行科学决策。     

考虑分布式电源接入的电网源荷时序随机波动特性概率潮流计算

鉴于分布式电源的时序随机波动特性和负荷需求侧的电能质量是分布式电源接入系统的重要影响因素,从风光典型分布式电源和负荷需求的时序波动性出发,建立了综合考虑源荷时序特性的概率潮流计算模型。利用基于模糊特征聚类的概率潮流算法对IEEE 14节点系统进行计算,对比分析负荷需求侧对系统电压波动的影响情况。结果表明,所采用方法能够全面合理地模拟分布式电源接入时电网随机波动过程。     

含VSC换流器的交直流配网潮流算法

随着电力电子技术的发展和应用,直流技术得到了快速发展,交直流网络亦广泛应用于电力系统。建立含电压源型换流器(VSC)交直流配电系统,探讨了VSC换流器损耗及其控制方式,并针对交替迭代法和统一迭代法两种算法的不足,提出了改进交替迭代算法,该算法通过调整交流、直流子系统界限的重新界定,避免了潮流计算迭代的交替,从而大大减少潮流计算量。最后通过改进IEEE 13节点配电系统验证了所提算法的正确性和高效性。