采用分段离散化和高斯混合模型的多场景概率潮流计算

被引:18
作者
叶林 [1 ]
张亚丽 [1 ]
李强 [2 ]
宋旭日 [2 ]
巨云涛 [1 ]
饶日晟 [1 ]
机构
[1] 中国农业大学信息与电气工程学院
[2] 中国电力科学研究院
关键词
有向功率; 分段离散化; 高斯混合模型; 多场景; 概率潮流;
D O I
暂无
中图分类号
TM744 [电力系统的计算];
学科分类号
080802 ;
摘要
针对电网运行中风电和负荷的不确定性,提出了一种采用风电场输出功率分段离散化和负荷高斯混合模型的多场景概率潮流计算方法。在风电场有向功率特性曲线的基础上,分段离散化处理风电场输出功率,构造风电场输出功率多场景。同时,建立负荷的高斯混合模型,构造负荷功率多场景。然后,确定系统注入功率多场景及其对应的概率,在系统注入功率的每个场景中,风电节点输出功率为定值,负荷节点功率均服从高斯分布。最后,应用全概率公式,将系统注入功率的每个场景中计算所得状态变量的概率分布以该场景对应的概率作为权重,整合计算得到最终的概率潮流结果。以改进的IEEE 57节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法简化了概率潮流求解过程,提高了计算效率。
引用
收藏
页码:131 / 137
页数:7
相关论文
共 26 条
[1]   考虑有向功率特性的风电场功率输出模型 [J].
叶林 ;
饶日晟 ;
郎燕生 ;
宋旭日 ;
李强 .
电网技术, 2016, 40 (12) :3775-3783
[2]   采用混合高斯模型及边缘变换技术的蒙特卡洛随机潮流方法 [J].
徐青山 ;
黄煜 ;
刘建坤 ;
卫鹏 .
电力系统自动化, 2016, 40 (16) :23-30
[3]   采用改进联合正态变换法的随机潮流计算 [J].
蔡霁霖 ;
徐青山 ;
丁茂生 ;
王旭东 .
电力系统自动化, 2015, 39 (23) :104-110
[4]   基于随机配置点法的概率潮流算法 [J].
孙英云 ;
毛瑞 ;
董雷 ;
蒲天骄 ;
于汀 .
电力系统自动化, 2015, 39 (23) :111-118
[5]   一种快速、贪心的高斯混合模型EM算法研究 [J].
邢长征 ;
苑聪 .
计算机工程与应用 , 2015, (20) :111-115
[6]   计及多机平衡策略的半不变量法在线概率潮流 [J].
石飞 ;
於益军 ;
冯树海 ;
周竞 ;
王礼文 ;
徐鹏 .
电网技术, 2015, 39 (05) :1337-1342
[7]   基于非参数核密度估计的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法 [J].
方斯顿 ;
程浩忠 ;
徐国栋 ;
姚良忠 ;
曾平良 .
电力系统自动化, 2015, 39 (07) :21-27
[8]   基于全概率公式的含风电配电系统概率潮流计算 [J].
高元海 ;
王淳 .
中国电机工程学报, 2015, 35 (02) :327-334
[9]   电力系统概率潮流算法综述 [J].
刘宇 ;
高山 ;
杨胜春 ;
姚建国 .
电力系统自动化, 2014, 38 (23) :127-135
[10]   考虑天气因素的含风电场电力系统的概率潮流分析 [J].
张楷旋 ;
陈建英 ;
郭创新 ;
范承志 ;
张俊超 ;
邓孟华 .
电网技术, 2014, 38 (12) :3418-3423