基于径向基神经网络的可用输电能力概率分析

可用输电能力(ATC)是电力系统经济安全运行的一项重要指标.由于大量风电并网和用户用电行为的多样化,ATC的计算必须要考虑其带来的不确定源.而在对不确定源相关性的处理时,Nataf变换中标准正态分布域相关系数的求解尤为复杂,传统的基于辛普森数值积分和二分法的相关系数转换法耗时极其严重.在概率计算中,采用蒙特卡洛法基于最...     

基于高斯混合随机性模型的多风电场配电网概率潮流计算

风速的随机性及风电场之间的相关性对电力系统潮流分析具有重要影响。计及风速的随机性及多风电场之间的相关性,提出一种改进的概率潮流计算方法。基于多风电场实际出力样本数据,利用k-means算法确定高斯混合模型的参数数量,并利用数据筛选过程改进高斯混合模型以提高联合分布模型的精确度;引入基于Nataf估算变换的三点估计法对所建概率分布模型进行采样,并将采样数据与电力系统潮流平衡方程结合以实现概率潮流计算。IEEE 18节点系统的算例结果表明,所提方法具有较高的计算精度和计算效率。     

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。     

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。     

基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流计算方法

随着大规模可再生能源并网,不确定性源增多,现代电力系统规模扩大,导致其电力系统概率最优潮流计算更加耗时。其中,网络规模变大将导致单次确定性最优潮流的求解变得更为复杂,而另一方面不确定源变多的潜在后果是必须增加确定性最优潮流的求解次数才能保证输出结果的精确性。针对上述问题,引入离散傅里叶变换法(Discrete Fourier transformation matrix,DFTM)对概率最优潮流进行分析与计算,并对其样本点的选取策略进行了深入分析。DFTM法采点数量灵活,同时可以精确地处理具有相关性的随机变量,能够较好地兼顾目前概率最优潮流计算中的精度与速度问题。最后基于改进的IEEE 118节点算例,以传统蒙特卡洛模拟法的结果作为参考,验证了DFTM法在非对称分布变量所占比例不同场景下的概率最优潮流计算精度与速度优势。并通过与无迹变换法进行对比,进一步展现了DFTM法的优越性能。     

基于Nataf逆变换的概率潮流三点估计法

随着风电接入容量的增加,不仅需要考虑大规模风电出力随机性和间歇性对电力系统的影响,还需考虑由不同风电场的风速相关性导致的风电场出力相关性给电力系统带来的影响。利用Nataf变换及逆变换建立多维标准正态空间与多维非正态空间的关系,通过Nataf逆变换可以将独立标准正态空间的采样点转换到相关的非正态变量空间中。通过引入Nataf逆变换,提出可以处理非正态分布随机变量相关性的概率潮流三点估计法。IEEE RTS 24节点系统和IEEE 118节点系统的算例表明算法计算速度快,可以精确地给出输出变量的期望值和标准差。     

基于贝叶斯理论的考虑多维风速之间相关性的概率潮流计算

随着风机大规模投入运行,多维风电场之间风速的相关性会影响电力系统的稳定性.考虑相关性的概率潮流计算有助于合理地调控电力系统运行方式以及优化调度,从而提升系统的稳定性.文中针对多维风电场之间的相关性,提出了一种基于贝叶斯理论的最大期望算法及Rosenblatt变换的概率潮流三点估计法,该算法能够很好地捕捉风电场之间的非线性相关性,计算多维风电场风速的联合分布函数并应用于概率潮流计算.最后,通过IEEE 118节点系统对算法进行验证,并与蒙特卡洛模拟法及Nataf变换作横向对比,结果表明所提算法兼具精度高、收敛速度快等优势.     

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。     

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。     

计及风速与风机故障相关性的概率潮流计算

针对计及风速与风机故障不确定性及相关性的风电并网电力系统概率潮流计算问题,基于Nataf变换建立了能够同时考虑风速、风机故障不确定性和相关性的风电场出力模型,提出一种可灵活处理风速与风机故障相关性的Monte Carlo概率潮流计算方法,并引入"拉丁超立方抽样"技术提高抽样效率,降低计算复杂度。仿真结果表明:该方法能反映风电场出力的实际情况,合理评估风电并网对电力系统概率潮流的影响,有助于风电场的选址及电网规划。     

基于随机响应面法的主动配电网无功优化

考虑分布式电源(DG)的无功主动调控能力,计及状态变量的机会约束,建立主动配电网随机无功优化模型。通过非参数核密度估计对随机因素进行建模,进一步借助随机响应面法,研究适应于多种概率模型的概率潮流计算方法,用以判断状态变量是否满足机会约束,并利用Nataf变换处理随机变量的相关性。结合基于粒子群的无功优化方法,对所建立模型进行求解。最后,基于修改过的IEEE 33节点和美国PGE 69节点配电系统测试所提方法的正确性和有效性。算例表明所提概率潮流计算方法所得累积分布函数具有较高的精度,同时设计不同的场景,进一步表明所提模型和算法适应不同DG无功控制策略、可发现确定性优化方案的概率越界风险并调整解决。     

柔性互联配电网概率潮流算法研究

随着柔性直流配电技术的快速发展,直流配电网通过电压源换流器连接交流配电网构成的柔性互联配电网已成为当前的研究热点,但到目前为止,对于不确定性分布式电源接入的柔性互联配电网概率潮流计算尚未有文献进行研究。针对缺乏这种柔性互联配电网概率潮流研究的现状,文章开展不确定性研究,在分析了几种常规概率潮流计算方法后,以三点估计法结合改进交直流交替迭代算法作为柔性互联配电网概率潮流实现算法;以Nataf变换方法结合Cholesky分解进行不确定非正态输入变量的相关性处理;以IEEE 33节点配电系统结合国内首个五端直流示范工程-直流配电中心作为算例,验证了所提算法的有效性。     

基于Nataf变换含相关性的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法

随机潮流分析中,准蒙特卡洛方法在同样规模下不仅计算效率高于基于拉丁超立方的方法,且具有更好的扩展性质。因此提出一种基于Nataf变换的扩展准蒙特卡洛方法(NEQMC)并应用于概率潮流计算中。该方法利用Nataf变换重构输入变量的概率分布,而扩展技术可在随机潮流未收敛时保留已知的潮流计算结果,基于奇异值分解的相关系数控制技术不仅可保持扩展前后样本的相关性,且使得该方法也适用于相关系数矩阵非正定的情况。与基于Nataf变换的简单随机抽样、扩展拉丁超立方方法在IEEE 30和IEEE 118节点系统的比较分析证明了所提方法的高效性和准确性,仿真结果表明:相比于拉丁超立方和简单随机抽样,NEQMC的输出变量准确度更高,特别是标准差的准确度得到大幅改进,获得相同准确度的计算复杂度大大减小。     

考虑多重不确定参数的配电网概率无功优化

针对同一区域内多个分布式电源及波动负荷的随机性和相关性对配电网模型带来的多重不确定性,构建了考虑多重不确定参数的概率无功优化模型,并将其转化为多场景确定性优化问题求解。模型中,三阶多项式正态变换(TPNT)改进的Nataf变换解耦了分布式发电机组和波动负荷的相关性,Gaussian-Hermite积分法处理了目标函数和约束项涉及的概率潮流计算。所建模型使用多策略融合粒子群优化算法进行优化求解,得到确定的控制变量最优解和状态变量统计矩。将该模型应用于接入多个分布式光伏发电机组和波动负荷的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和解法的适应性和有效性。