主元分析结合Cornish-Fisher展开的半不变量法概率潮流计算

为克服现有半不变量法概率潮流计算( probabilistic load flow based on cumulant method,PLF-CM)不能处理输入随机变量相关系数矩阵非正定之不足,提出一种基于主元分析和半不变量法结合Cornish-Fisher 展开的PLF-CM 计算方法。新方法根据输入变量的离散样本数据求取输入变量的半不变量,利用主元分析处理关联性输入随机变量以准确计算输出变量的半不变量,采用Cornish - Fisher 级数求得电力系统的概率潮流分布。在改造后的IEEE-14 节点测试系统上进行的仿真研究表明:所提方法计算高效、稳定,适用于不确定性较大的新能源电力系统的概率潮流分析。     

基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法

随着可再生能源发电的大规模接入,电力系统中的谐波呈现出更加明显的随机性、波动性等不确定性特征。为研究电力系统的不确定性谐波水平,提出了一种基于改进多点估计与最大熵分布的概率谐波潮流算法。首先,基于离散近似理论,确定独立标准正态分布随机变量的多重采样点和权重;然后,根据随机变量空间变换,获得功率、谐波电流等任意分布随机变量的权重与采样点,并据此计算谐波电压等输出随机变量的统计特征,进而基于最大熵分布求取输出变量的概率分布。相比传统点估计结合级数展开算法,所提算法通过改进的多点估计,提升了计算效率与准确度;通过引入最大熵分布,保证了概率密度函数拟合效果。利用改进的IEEE 33节点系统验证了不同分析场景下所提方法的性能以及相比传统算法的优势,并依据该方法分析了谐波潮流计算中输入随机变量相关性对系统谐波水平的影响。     

奇异值分解结合均匀设计采样的半不变量法概率潮流计算

在样本形成过程中半不变量法概率潮流(PLF-CM)计算可能遇到输入变量相关系数矩阵非正定的情况,此时常用的Cholesky分解不再适用。提出一种奇异值分解(SVD)结合均匀设计采样(UDS)的PLF-CM计算方法。通过SVD和UDS结合Nataf变换得到考虑相关性的随机变量样本,借助这些样本计算常规数值方法难以求解的部分输入变量的半不变量,利用SVD处理输入变量的协方差矩阵以准确计算输出变量的半不变量,采用Cornish-Fisher级数展开求得输出变量的概率分布。以改造后的IEEE 14节点测试系统为算例,验证了所提方法的快速性、有效性及对高渗透率新能源发电的适应性。     

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。     

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。     

含风电场电力系统的Cornish-Fisher级数概率潮流计算

利用基于Cornish-Fisher级数展开的方法研究了含风电场电力系统的概率潮流分布问题.该方法以半不变量为纽带,构建了待求变量和已知变量之间的直接耦合关系;以确定性的潮流计算为出发点,得到了具有较高精度的概率潮流分布结果.仿真计算表明:与基于蒙特卡洛仿真抽样法的概率潮流计算方法相比,在保证计算结果精度的前提下,该方...     

基于半不变量法概率潮流的光伏配电网风险评估

为了高效准确实现光伏配电网越限风险评估,引入自适应核密度估计法拟合实际的光照强度序列,建立光伏电站出力特性概率分布模型。采用Cornish-Fisher级数结合半不变量法实现对光伏配电网的概率潮流计算,通过蒙特卡罗法验证半不变量概率潮流计算的准确性,建立电压越限风险指标和支路潮流越限风险指标实现对光伏配电网评估。通过Matlab仿真验证算法对光伏配电网系统风险评估的准确性和高效性。     

基于Cornish-Fisher级数和半不变量法的含光伏配电系统风险评估

为准确高效地对含光伏配电系统进行风险评估,提出基于Cornish-Fisher级数的半不变量法求解含光伏配电系统的随机潮流,建立系统级的电压越限风险指标和潮流越限风险指标,分析含光伏配电系统的薄弱点,并准确揭示其风险,半不变量法保证了随机潮流计算的高效性,Cornish-Fisher级数展开提高了非正态分布下曲线拟合的...     

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。     

不同级数展开的半不变量法概率潮流计算比较分析

半不变量法概率潮流能快速求出系统状态变量的分布。该方法在系统基准运行点进行线性化,波动性强的风电和光伏发电的大规模并网会增强系统功率的波动强度,而且不同级数展开适用于不同的变量分布类型。以含风电／光伏发电的电力系统为分析对象,以蒙特卡罗法计算结果为参考值,以输出随机变量累积分布的方差和的根均值为评价指标,比较分析了各种输入随机变量和不同级数展开下半不变量法概率潮流计算结果的准确性,并阐述了其误差产生机理。     

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Copula理论和切片采样技术结合拉丁超立方抽样的概率潮流计算

为评估大规模新能源并网对电力系统概率潮流的影响,提出一种Copula理论、切片采样及拉丁超立方采样相结合的MCMC概率潮流计算方法。利用Copula理论建立计及输入变量相关性的概率分布模型,采用Kendall秩相关系数作为相关性测度,通过切片采样算法产生初始样本,引入拉丁超立方抽样技术对初始样本进行处理,提高算法的计算效率。以改造后的IEEE-14节点测试系统为算例,验证了文中方法的准确性和有效性,研究了风、光出力相关性对电力系统概率潮流的影响。结果表明风、光互补提高了系统运行的可靠性和经济性,考虑风、光相关性可以更合理地评估风、光并网对电力系统概率潮流的影响。     

基于Sobol’法的孤岛微电网潮流全局灵敏度分析

随着可再生能源发电在微电网中的渗透率不断提高,微电网运行的不确定性显著增加,有必要准确评估输入变量对微电网状态的影响,以提高系统的运行控制水平。计及孤岛微电网中分布式电源和负荷的不确定性,基于有功—频率/无功—电压的下垂控制策略,构建了综合控制下的孤岛微电网概率潮流计算模型,并采用具有鲁棒性的自适应LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解。在此基础上,针对系统状态的不确定性,基于Sobol’全局灵敏度理论,建立了一种考虑源荷不确定性的孤岛微电网概率潮流灵敏度分析法,用于辨识影响系统状态的关键因素。通过对有多台分布式电源接入的33节点孤岛交流微电网系统进行仿真,获得了各输入变量的一阶灵敏度和总灵敏度,分析了输入变量对系统状态的影响,验证了所提方法的有效性。     

基于Pair Copula的多维风电功率相关性分析及建模

大规模风电场的接入使风电相关性更加复杂,合理描述多风电场出力的随机性和相关性特性,对准确分析风电对电力系统运行的影响具有重要意义。现有的Copula等方法能较准确描述二元相关性,但对于更高维模型的相关性描述则不够准确。基于此,提出了基于C藤Pair Copula的风电功率高维相关性模型,以及相应的采样方法。Pair Copula能够描述风电功率两两之间不同的相关性结构,从而能较好描述复杂的多维相关性,且建模步骤简单,使用灵活,适用范围广。对澳大利亚多个风电场出力样本进行分析和建模,验证了所提方法的优越性。最后通过IEEE 118节点系统的概率潮流算例,说明了合理刻画风电功率相关性可以更准确地分析含风电接入的电力系统运行特性。     

基于主成分分析和遗传优化BP神经网络的光伏输出功率短期预测

针对光伏系统输出功率的波动性和间歇性特点,提出一种基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络功率短期预测方法。通过历史功率数据和实时气象因素对输出功率进行直接预测,利用主成分分析法将多个原始变量降维成少数彼此独立的变量,作为神经网络的输入。同时利用遗传算法的全局搜索特性在解空间中定位一个较好的空间,优化BP的初始权值阈值,克服了传统BP神经网络易陷入局部极小点、学习收敛速度慢的问题。通过建立不同预测模型进行对比,验证了所提算法和模型的有效性。     

计及新能源随机特性的电网深度调峰多目标策略

在规模化新能源并网消纳趋势下,电网新能源的出力随机特性和系统调峰裕度亟需兼顾研究。首先根据非参数估计理论对新能源出力的随机特性进行处理。其次基于火电调峰机组的深度调峰过程对机组的运行费用进行分析建模。接着构建综合考虑电网深度调峰运行经济性和调峰灵活性的多目标优化调度模型,提出考虑新能源出力随机特性的多目标电网深度调峰运行优化调度策略。最后基于多目标求解方法分别以10台火电机组电力系统和某地区实际电网运行数据进行仿真计算,分析该多目标调度策略的有效性。