考虑风电的电压稳定概率评估的随机响应面法

为了准确描述电力系统中不确定因素对静态电压稳定分析的影响,掌握负荷裕度或临界功率的概率分布信息,确定某一负荷水平下电压失稳的概率,提出了基于随机响应面方法的电压稳定概率评估方法。用随机响应面法将概率分析问题转化为确定性的非线性规划问题,然后采用内点法求解。电压稳定概率评估模型中考虑了并网风电场输出功率的随机性和负荷的不确定性,并利用正交变换技术处理风电场间风速相关性,分析了风速相关性对临界功率概率分布的影响。IEEE 118和IEEE 300节点系统计算结果表明,与蒙特卡罗方法相比,该方法在保持较高计算精度的同时,需要较少量的采样。     

基于卷积的风速和负荷相关性分类处理的概率潮流计算

含相关性风电的电力系统概率潮流算法需具备同时处理风速相关性和负荷相关性的能力。现有的概率潮流算法一般采用蒙特卡罗方法统一处理两类相关性,但该算法计算量较大,且忽视了风速和负荷在概率分布特性上的差异。为此,本文提出风速相关性和负荷相关性分类处理的概率潮流算法。该算法延用蒙特卡罗法计算相关风电场总出力的概率密度曲线,并利用负荷一般呈正态分布的特性,采用解析法快速求取总负荷的正态分布函数,最后将两类结果进行卷积计算获得支路潮流的概率密度函数。由于在处理具有相关性负荷时避免了负荷样本的生成与采样,该算法可以提高概率潮流的计算效率。以含多风电场的IEEE RTS-96系统和IEEE 118系统为算例,与蒙特卡罗法、点估计法及累积量法进行比较,验证了本文方法的有效性和优越性。     

基于随机响应面法的含风电电力系统小扰动稳定性分析

风力发电的不确定性对电力系统小扰动稳定性造成一定影响,而地理位置相近的风电场间的风速具有一定的相关性。本文建立双馈风电机组的动态模型,利用Nataf变换建立考虑风速相关性的风电场群模型,运用随机响应面法(SRSM),以风速作为输入,系统特征值、阻尼比、频率作为输出,分析了系统的小扰动稳定性,同时应用基于线性无关原则的概率配点选取法,合理选择有效配点,提高了SRSM的计算效率。在10机39节点系统中将SRSM与蒙特卡罗法比较,结果显示SRSM计算结果准确可靠,计算时间远远少于蒙特卡罗法的计算时间,能够实现系统小扰动稳定性分析的快速评估。在是否考虑风速相关性两种情况下进行对比,结果表明:考虑风速相关性时系统小扰动分析结果的波动更小,对系统安全稳定运行具有更明确的指导意义。     

含风电场电力系统电压稳定性概率评估及其在无功优化中的应用

为分析风力发电机出力间歇性、随机性对电网的影响,引入随机响应面法建立了一种电力系统静态电压稳定性概率评估模型,并将该概率模型引入到多目标无功优化问题的求解中。随机响应面法能够将输入风机有功出力的概率参数与响应负荷裕度之间的关系以多项式形式进行表达,仅需少量仿真便可估计出响应的统计信息。风电场接入IEEE14节点标准测试系统的算例结果表明,上述概率模型具有较高的效率和精度,提高了无功优化方案对于风速的适应性,更加全面地考虑风机随机出力对电网运行造成的影响。     

基于多项式正态变换和最大熵估计的含风电系统电压稳定概率分析

为了合理计及随机变量相关性对电压稳定分析的影响,掌握负荷裕度概率分布信息,提出一种基于多项式正态变换和最大熵估计的含风电系统电压稳定概率分析方法。该方法利用多项式正态变换方法处理输入变量之间的相关性,结合点估计法将电压稳定概率分析问题转化为确定性负荷裕度非线性优化模型进行求解,计算负荷裕度的统计特征,采用最大熵估计方法估计负荷裕度概率密度函数;讨论风速参数、相关系数矩阵、风电接入容量以及风电场功率因数变化对负荷裕度概率特性的影响。算例分析表明,所提方法具有令人满意的计算精度,且计算效率高,能够满足系统信息及时获取的要求。     

考虑风速相关性的概率潮流计算及影响分析

不同风电场之间风速的相关性会影响概率潮流计算的结果。通过对多维独立随机样本进行线性变换,得到具有任意相关性的多维随机样本,从而可计算考虑风速相关性的概率潮流;针对风电场异步发电机吸收无功的特性,提出了一种描述该特性的变系数二次多项式模型。在计及负荷随机扰动的同时,研究并分析了风速相关性的变化对节点电压概率密度和支路潮流概率分布的影响规律,以及考虑相关性后对风电场并网点无功补偿容量的配置。研究算例表明文中方法是有效可行的,考虑风速相关性可以更合理的分析评估风电场对系统静态电压和支路传输功率的影响,从而可为系统规划和运行方式的确定提供更准确完善的参考信息。     

含风电场交直流混联系统的概率潮流计算

针对概率潮流问题中存在常规潮流计算不收敛的问题,建立含风电场交直流混联系统的概率潮流模型,采用交替迭代法进行每一次常规潮流计算,并采用改进的LM(Levenberg-Marquardt)方法求解潮流非线性方程组。分别考虑负荷、风速的不同相关性模型以及输电线路的随机故障,并讨论负荷的不同波动程度对概率潮流结果的影响。算例表明:改进LM方法具有较好的鲁棒性,能够在不同波动程度下得到较精确的结果;波动程度主要影响交流节点电压相角的均值和标准差,对结果中其他变量信息影响不明显。     

结合证据理论和双层规划的电压稳定不确定分析

提出了一种基于证据理论和双层规划的含风电系统静态电压稳定不确定分析方法。首先,以证据理论中基本可信度分配的概念来描述风速不确定性,建立了静态电压稳定不确定分析模型。然后,通过构造多个风电场风速的联合可信度分配,建立风速的若干个超立方体域,从而将原电压稳定不确定分析问题转化为超立方域内最远和最近电压稳定临界点问题。最后,采用双层规划方法分别求解最远和最近临界点问题,得到各超立方域的负荷裕度最大值和最小值,并合成负荷裕度的信任累积概率分布和似然累积概率分布。IEEE 118节点和IEEE 300节点标准系统的计算结果表明,相比传统概率方法,所提模型与方法能够有效描述风速的客观不确定性和主观不确定性信息,利用负荷裕度的信任和似然分布可确定系统发生电压失稳的最小和最大概率,符合电力调度人员的思维习惯。     

计及风电场概率模型的多目标无功优化

随着风电场装机容量的增加,风电场并网对电网的影响越来越大,因此对风电并网后电力系统的不确定分析显得尤为重要。首先将随机响应面法(SRSM)应用到风电并网后电力系统的不确定分析中,并利用该方法建立了含风电场的电力系统概率潮流计算模型。然后将基于个体最优位置自适应变异扰动粒子群算法与前述概率计算模型相结合,建立了以系统有功网损期望值、节点电压越限概率为优化目标的多目标无功优化模型。接着以风电场接入IEEE 14节点标准测试系统为例,根据SRSM计算出节点电压累积分布,与蒙特卡洛法进行比较,算例结果表明随机响应面法具有较高的效率和精度,证实了SRSM的有效性。最后将该无功优化模型应用于IEEE 14节点标准测试系统进行仿真分析,证明了基于个体最优位置自适应变异扰动粒子群算法相对于常规改进粒子群算法(IWPSO)而言,能够有效地避免早熟收敛。     

含风电的电力系统概率潮流计算

概率潮流求解中蒙特卡罗法只有在大规模采样的条件下进行多次模拟,才能提高精准度,其导致计算量大,耗费时间,难以处理风电中变量相关性的概率潮流。采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗法对含有风电场的电力系统概率潮流问题进行分析。基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗法,主要分为采样和排序。采样是为了确保样本空间能够被完整的采样,排序是为了降低随机变量之间的相关性。该方法将Gram-Schmidt和Cholesky2个排序方法结合,很好地降低随机变量之间的相关性。通过IEEE-39节点仿真,结论显示该方法能够较好地处理风电中的风速相关性,降低采样规模,提高精准度,是一种非常有效的处理含有风电场的概率潮流问题的方法。     

含风电场配电网随机潮流计算及其电压安全分析

风电场的输出功率具有较为明显的随机性和波动性,传统确定性潮流计算方法不能全面分析其在并入配电网这类弱电网后对系统安全运行可能造成的影响。基于Cornish-Fisher正态分布展开及协方差矩阵转换法,提出一种考虑风电场输出功率模型特性以及系统负荷相关性的随机潮流计算方法。以浙江某地配电网为例,对风电场并网后系统电压分布进行计算,并对风电场并网位置、风电电源渗透率和风电场机组构成比例等因素对配电网系统电压安全影响作了对应分析,结果证明了该算法的有效性。     

点估计法在电压稳定性分析中的应用

针对电压稳定概率评估中难以考虑支路故障随机性的问题,提出了基于点估计法的电压稳定分析方法。该方法不仅可以方便地统一处理线路故障及节点注入功率的不确定性,还克服了线性化方法难以计及发电机无功出力约束的不足;避免了潮流方程线性化,通过少量确定性计算即可求出系统负荷裕度以及电压崩溃临界点处节点电压幅值与相角的前几阶矩,从而获得各待求随机量的概率分布,确定某一负荷水平下的电压失稳概率。与蒙特卡罗方法相比,点估计法在具有较高计算精度的同时,体现出求解速度快的特点。数值仿真分析了随机变量标准差和系统规模对点估计法计算精度的影响,并指出在综合考虑计算精度和计算时间的情况下,2点估计法的结果令人满意。     

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。     

综合考虑网络结构不确定性的概率潮流计算方法

目前,在概率潮流计算方法中,不确定性因素多数仅考虑了负荷的不确定性及发电机的随机故障,而不计及网络结构的变化。文中提出一种概率潮流计算新方法,综合考虑了负荷、发电机、网络结构不确定性对潮流结果的影响。文中推导了线路故障时节点注入功率与各支路有功功率的线性关系,应用半不变量法和Gram-Charlier级数展开式求取各支路潮流的概率分布,避免了复杂的卷积运算;结合补偿法及全概率理论来处理网络结构变化的随机因素,建立了综合考虑负荷随机变化、发电机随机故障和网络结构随机变化的概率潮流计算模型,可以快速求得各支路潮流的概率分布函数(CDF)和概率密度函数(PDF)。通过对IEEE 39节点及某区域电网实际系统的算例分析,表明网络结构的不确定性对待求量的概率分布有显著影响。因此,利用所提方法得到的概率潮流结果能为规划人员提供更准确和全面的信息。通过与蒙特卡罗方法进行比较,验证了该方法的快速性与准确性,说明所提方法具有实际应用前景。     

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。     

计及非线性的解析式电压概率评估方法

概率潮流是评估负荷随机性对电力系统潮流影响的有效方法之一。基于线性化潮流方程的解析式概率潮流算法不能计及非线性,因此将其直接应用于计算节点电压概率分布等非线性较强的场合存在精度较低的缺点。针对该问题,本文提出了一种可计及非线性的解析式概率潮流方法。首先采用二次型函数来刻画节点电压与节点注入功率之间的非线性关系,然后分别利用特征值理论及乔里斯基分解消除节点注入功率之间的交叉相乘项和相关性,最后得到了节点电压分布函数的表达式。在IEEE标准测试系统中进行的数值仿真计算表明,该方法比传统线性化方法更加精确,同时比蒙特卡洛仿真更加节约计算时间。     

基于改进高斯混合模型的概率潮流解析方法

大规模风电并网使电力系统的随机性问题日益突出,概率潮流分析是一种能够计及电力系统随机性的稳态运行分析重要工具。针对风电的随机性和多个风电场出力之间的相关性问题,提出利用遗传算法改进的高斯混合模型求解多个风电场出力的联合概率密度函数,利用联合概率密度函数对多个风电场出力的随机性和相关性进行刻画。在此基础之上,利用线性潮流方程计算多条线路和多个节点电压的联合概率分布,最终求解概率潮流的计算结果。仿真结果表明,所提方法计算精度高,速度快,利用联合概率密度函数和联合分布函数能够比边缘分布更精确地评估电力系统多条线路同时过载的风险。     

基于Copula函数及Rosenblatt变换的含相关性概率潮流计算

随着风电渗透率的增加,在考虑风电出力随机性和间歇性对配电网影响的同时,风电场间风速的相关性应予以考虑。将Rosenblatt变换与Copula函数相结合以处理风电场间复杂的非线性关系,提出一种基于Copula函数及Rosenblatt变换的概率潮流半不变量算法。所提方法能准确捕捉到输入变量间的非线性相关关系,且具备半不变量法计算效率高的优点。以IEEE33节点网络接入风电场对所提方法进行测试。结果证明了所提方法的有效性、准确性和实用性,所提方法计算结果较考虑线性相关性算法的计算结果更接近实际运行情况。