一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法

在概率最优潮流的求解技术中,随机采样的蒙特卡罗法因其在大规模采样的情况下求解精确度高,而被广泛应用。本文采用拉丁超立方采样和蒙特卡罗法相结合的技术处理含多随机变量因素的概率最优潮流问题,并将其运用于分析随机变量的波动对系统发电成本影响的计算中。通过IEEE-14和IEEE-118节点测试算例的分析表明,采用拉丁超立方采样能改善采样值的分布空间,在采样规模较低的情况下能够给出精确的统计结果,较随机采样的蒙特卡罗法具有应用优势,可以替代随机采样的蒙特卡罗法,作为评价其他算法优劣的标准。     

考虑概率潮流的分布式电源优化配置

为了解决电动汽车和分布式电源并网为电力系统带来的较强的随机性、间歇性和相关性的问题,以分布式电源和电动汽车的概率模型为基础,建立了以分布式电源总费用、供电可靠性和有功网损为目标函数的优化配置模型,将概率潮流计算嵌入基于成功历史的自适应参数差分进化算法求解目标函数。采用无迹变换利用输入随机变量的均值和协方差近似描述系统状态变量统计特性,直接方便地处理具有不确定性的随机变量。然后利用径向基神经网络求解功率方程,避免了计算雅可比矩阵和偏导,减少了算法运行时间。最后采用基于成功历史的自适应参数差分进化法并行计算多目标函数。通过IEEE33节点配电系统进行仿真,验证了该方法的有效性和高效性,节约了规划成本。     

考虑主动管理模式的多目标分布式电源规划

在考虑主动管理模式条件下,建立了多目标双层分布式电源规划模型.其中,上层规划以分布式电源年投资运行成本和网损最小为目标,下层规划以分布式电源出力切除量最小为目标,考虑风电光伏等间歇式能源出力的随机性及负荷的不确定性,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛模拟方法对风速、光照强度和负荷进行抽样,利用非支配排序遗传算法对上层规划模型进行求解,采用原对偶内点法对下层规划模型进行求解,以得到问题的Pareto最优解集,从而避免了传统加权求解方法中权重确定的主观性.同时,通过对33节点配电网算例的仿真和分析,验证了所建模型的合理性和算法的有效性.     

基于扩展Nataf变换的交直流混合系统概率潮流计算方法

随着新型电力系统高比例新能源与高比例电力电子化的“双高”特征日益凸显,交直流混合已成为中国电力系统的典型特征。伴随着可再生能源出力的随机性,交直流混合系统的潮流也表现出随机性。为此,提出一种基于扩展Nataf变换和拉丁超立方采样的交直流混合系统概率潮流计算方法。首先,建立适用于概率潮流计算的交直流混合系统潮流模型。同时,针对Nataf变换无法处理源荷相关系数矩阵非正定的情况,采用一种基于奇异值分解的扩展Nataf变换,并结合拉丁超立方采样进行交直流混合系统的概率潮流计算。此外,针对传统Gram-charlier级数存在节点电压幅值等状态变量概率为负值的情况,提出一种C型Gram-charlier级数以解决该问题。最后,在改进的57节点交直流混合系统中验证了所提方法的有效性。     

计及电动汽车的综合能源系统概率潮流计算

针对电动汽车充电负荷呈现出的随机性和波动性向综合能源系统注入了大量不确定性问题,通过蒙特卡洛抽样法,建立电动汽车充电负荷概率模型、电/气/热网络和耦合元件模型;考虑了发电机阀点效应、热电联产机组的部分负荷效应以及分布式平衡节点;提出了计及电动汽车不确定性的综合能源系统概率潮流计算方法.研究结果表明:所提出的算法可以求解计及电动汽车充电负荷不确定性的概率潮流.研究结论初步突破了对传统潮流的认识,帮助电网运行人员获取全网的潮流信息.     

含分布式电源的弱环配电网三相潮流算法研究

分析和讨论了分布式电源基接入不同网络模型之后对其潮流计算的影响,同时分析了对不同类型的分布式电源节点的处理方法,实现了多分布式电源接入电网后的计算.完成了IEEE33节点配电网络潮流的计算.仿真结果表明,该模型和方法是有效的.     

含多种分布式电源的配电网概率无功优化

针对配电网无功优化时多种分布式电源出力以及负荷的随机性,建立了考虑多重不确定因素的概率无功优化模型.通过三点估计法将概率潮流计算转化为采样点处的确定潮流计算,以处理所建模型中的不确定因素对无功优化结果的影响.为克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,将自适应控制策略应用于粒子群算法,采用一种改进粒子群算法(IPSO)用于模型的求解.在改进的IEEE33节点系统上进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和求解方法的可行性及有效性.     

计及光伏出力相关性的改进半不变量法概率潮流计算方法

光伏发电的快速发展加剧了电力系统运行的相关性和不确定性.针对光伏发电中假设光伏出力服从Beta分布的局限性,提出三次样条函数通过有限矩对光伏出力进行重构,并应用改进的Nataf变换结合拉丁超立方采样技术得到计及相关性的光伏出力样本,通过分段线性化降低光伏出力波动性引起的误差,结合Cholesky分解求取输出量的半不变量,最后应用Cornish-Fisher级数求取输出变量的概率密度函数.该算法既计及光伏出力的相关性,同时也降低了传统半不变量法单点线性化引起的误差,与蒙特卡洛法(MCSM)相比,大大缩短了运算时间.对IEEE 34节点系统以及甘肃省会宁县某地区实际电网的测试验证了所提方法的准确性和实用性.     

电动汽车充放电行为对电网负荷特性的影响

通过行驶里程、充放电时间及充放电方式等分析进行电动汽车的行为特性数学建模.采用基于拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)的蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation,MCS)得到电动汽车充电功率的日负荷分布曲线,将其期望值和方差与简单蒙特卡洛计算结果相比较,表明该方法比传统MCS具有良好的收敛速度和收敛精度.通过广州市电网负荷曲线算例,评估电动汽车充放电过程对电网负荷特性的影响,并揭示私家车双向有序充电与公交车集中充电相结合,可以在平抑负荷波动增大日负荷率的同时,有效降低日峰谷差率,从而既能保证用电单位经济合理用电,又有助于整个电网的安全经济运行.     

基于改进序列运算理论的有源配电网概率潮流计算

针对有源配电网中分布式电源出力的不确定性和相关性对系统潮流的影响,提出了一种基于改进序列运算理论的新型概率潮流算法.首先,采用多变量非参数核密度估计方法构建了一种计及日输出功率时序特性的分布式电源出力概率模型;其次,为了将分布式电源出力概率模型序列化,在多维序列理论的基础上,提出了改进的相关性概率序列运算方法,并与传统的线性化潮流计算方法相结合,求得系统潮流的概率分布信息;最后,针对上述所提理论和方法,采用改进的33节点配电系统进行仿真验证,仿真结果表明,所提方法具有较高的计算精度和较快的计算速度.     

Probabilistic Load Flow Algorithm with the Power Performance of Double-Fed Induction Generators

Probabilistic load flow(PLF) algorithm has been regained attention, because the large-scale wind power integration into the grid has increased the uncertainty of the stable and safe operation of the power system. The PLF algorithm is improved with introducing the power performance of double-fed induction generators(DFIGs) for wind turbines(WTs) under the constant power factor control and the constant voltage control in this paper. Firstly, the conventional Jacobian matrix of the alternating current(AC) load flow model is modified, and the probability distributions of the active and reactive powers of the DFIGs are derived by combining the power performance of the DFIGs and the Weibull distribution of wind speed. Then, the cumulants of the state variables in power grid are obtained by improved PLF model and more accurate power probability distributions. In order to generate the probability density function(PDF) of the nodal voltage, Gram-Charlier, Edgeworth and Cornish-Fisher expansions based on the cumulants are applied. Finally, the effectiveness and accuracy of the improved PLF algorithm is demonstrated in the IEEE 14-RTS system with wind power integration, compared with the results of Monte Carlo(MC) simulation using deterministic load flow calculation.     

采用重点抽样方法的电力系统概率仿真

针对电力系统概率仿真中常用的蒙特卡罗抽样方法样本容量太大、效率不高的现状,文章提出采用重点抽样方法来减少抽样方差,从而在保证计算精度的同时,显著减少抽样次数和计算时间,提高了蒙特卡罗方法的实用性。由IEEE标准测试系统的计算结果表明,该方法是有效和可行的     

基于一定风险水平的施工进度计划研究

针对给定施工进度风险水平的施工进度计划编制问题,采用当量概率和蒙特卡罗仿真技术,给出了基于一定施工进度风险水平的施工进度计划的编制步骤;运用Delphi7.0和Microsoft Excel工具,开发了基于该方法的应用程序,并进行了工程实例分析.结果表明,应用该方法编制施工进度计划能够得到合理可靠的计划工期以及各活动的最早时间.     

基于多种指标优化的连锁故障预防策略研究

为了预防连锁故障的发生,兼顾电网运行时的安全裕度和电压稳定情况,将电网当前运行与临界状态的节点注入功率之间的差值转化为安全裕度指标;分别将衡量电网整体和某节点电压稳定的雅可比矩阵最小特征值指标和电压稳定的L指标相结合,给出了电压稳定的综合指标;结合电网实际情况给出了各种约束条件,由此确定了完整的预防连锁故障模型;提出了监控优化过程中电网切除初始故障后的剩余支路所受潮流转移的影响程度是否在降低,从侧面证明了文中提出的预防连锁故障模型能够达到预防连锁故障的目的;通过对IEEE39节点系统进行算例仿真,验证了所构建的预防连锁故障模型的可行性和有效性.     

适应于可再生能源接入下配电网极限线损的计算方法

随着可再生能源的开发与利用大幅提升, 分布式的电源接入给中压配电网潮流分布带来了波动性和不确定性, 从而加大了线损计算的难度, 不利于电网经济性考核指标的制定. 因此, 极限线损的计算方法与模型越来越引起重视. 提出了一种基于半不变量的配电网极限线损计算模型, 以实现含可再生能源配电网极限线损的快速计算. 首先, 分别依据潮流计算与统计数据进行计算, 得到配电网各节点与电源的各阶半不变量; 然后, 用 Gram-Charlier (GC) 级数展开式计算得到各个状态变量的分布函数与概率密度函数; 最后, 根据置信区间确定配电网极限线损. 以 IEEE34 节点系统为算例, 分析了不同节点分布式电源接入对配电网的影响, 验证了应用半不变量法的线损计算模型的计算精度及其在大规模配电网应用中的计算速度优势.     

基于权重的居住区配电网下动态功率分配策略

大规模电动汽车的随机接入将导致小区配电网超出安全限制容量。如何利用可用的电力资源为电动汽车进行功率公平分配,降低电网运行风险是一个重要问题。为此提出了一种基于权重的居住区配电网下的电动汽车动态功率分配策略。基于电动汽车各项申报信息和小区电网状态,将电动汽车的已充电时长、停留时长及荷电状态作为评价指标,利用熵权法确定电动汽车充电权重;并结合加权最大最小公平分配算法,根据充电权重对小区随时变化的可用负荷进行公平分配。通过蒙特卡洛模拟的MATLAB仿真验证策略的有效性。仿真结果表明策略能依据小区实时负荷曲线,最大化利用可用电能去动态适应快速变化的充电需求,有效提升了电网和用户满意度。