基于拉格朗日插值法的概率建模方法及其在概率潮流分析中的应用

大规模可再生能源并网给电力系统带来大量概率不确定源,这会极大地增加电力系统概率潮流分析中对不确定源概率建模的计算负担。Nataf变换能够有效完成对皮尔森相关随机变量的概率建模,其关键在于标准正态分布域的相关系数求解。然而传统的基于辛普森数值积分法和二分法的相关系数求解法,使Nataf变换的过程耗时严重,难以达到实时计算的要求。为此,采用拉格朗日插值法和简化牛顿法实现相关系数的高效计算,以加快概率建模的过程,提高概率潮流分析的效率。基于改进的IEEE 118节点算例,测试了所提相关系数求解法的计算精度与速度,并进一步测试了其误差对整个概率潮流计算结果精度的影响。结果表明,所提方法能够高效而精确地完成Nataf变换中标准正态分布域相关系数的求解,从而在保证概率潮流结果精度前提下,提高概率潮流分析的效率。     

配电网开关的最优配置模型

在配电网合适的位置配置不同类型的开关可以提高故障区段定位效率,缩短故障隔离时间及供电恢复时间。首先引入一系列布尔型表达式来描述配电网中相应位置的开关存在性;然后从配电网运行特性出发,引入了配电网故障区段定位准确率的概念;并根据不同的故障类型确定负荷相应的停电时间;在此基础上,构建了以用户停电损失与开关配置全生命周期费用之和最小为目标,以供电可靠性指标为约束的配电网开关的最优配置模型。最后通过仿真算例验证了所提模型的有效性。