基于三阶多项式傅里叶变换的SAR地面加速运动目标参数估计与成像

该文主要针对加速运动目标的参数估计及成像问题,推导了加速度目标的SAR回波频谱,分析了回波相位三次项估计和补偿对运动参数估计和SAR成像的必要性。提出一种利用Hough变换估计距离走动率和径向速度、相位补偿法校正距离徙动效应,并基于三阶多项式傅里叶变换(LPFT)对三次相位估计的新方法。利用Hough变换,在不明显增加计算量的前提下,达到加速运动目标的运动参数精确估计和精确聚焦成像的目的。最后通过仿真数据验证了该算法的有效性。

含相关性随机变量的概率最优潮流问题的蒙特卡罗模拟方法

采用三阶多项式变换技术构建了一个可以处理非正态相关的多变量随机因素的概率最优潮流蒙特卡罗模拟模型。并使用该模型讨论了风力发电和负荷随机性对最优潮流解的影响,具体分析了随机变量的相关性以及波动幅度对系统运行成本、发电机组出力、边际电价以及节点电压、节点相角和线路潮流的影响。基于IEEE-118节点的算例分析表明,给出的三阶多项式变换技术所生成的相关系数和边际概率分布的随机数与指定值具有良好的拟合精度,而随机因素的相关性对概率最优潮流的影响显著,不可忽略。该方法提供了一个具有理论基础的的讨论工具。

基于TPNT和半不变量法的考虑输入量相关性概率潮流算法

电力系统的不同输入量之间具有相关性,会影响概率潮流计算的准确性。提出基于三阶多项式正态变换方法处理随机变量相关性,结合半不变量与Gram-Charlier级数展开的概率潮流算法。该方法能够将相关非正态的多维随机变量变换到正态不相关的变量空间,得到相关系数矩阵处理相关输入量,然后进行概率潮流计算,得到节点状态变量和支路潮流功率的潮流计算结果和概率分布曲线。对含多个风速分布相关风电场的IEEE14节点系统进行分析计算,结果验证了该方法的有效性和准确性。

基于Kriging代理模型方法的含风电场电力系统暂态稳定不确定性分析

在电网规划过程中,为了研究风电场并网运行电力系统的暂态稳定不确定性,采用Kriging代理模型来模拟电力系统。将基于概率权重矩的三阶多项式正态变换法预测得到的相关性随机风速作为随机输入,进行系统暂态时域仿真得到随机响应,建立系统Kriging代理模型,将随机输入和随机响应之间的复杂隐式函数简单显示化,与蒙特卡洛法相比相同仿真次数用Kriging代理模型可更快速地得到系统响应的统计信息。IEEE 39节点算例验证了Kriging代理模型对模拟系统的有效性、准确性、高效性。云南电网实际系统算例验证了Kriging代理模型对真实电力系统的实用性,同时表明风速的随机性会引起系统响应不确定性,对系统安全稳定运行产生一定影响。

含相关性随机变量的概率潮流三点估计法

采用三阶多项式正态变换方法,将非正态相关的多维随机变量变换到正态不相关的变量空间,在正态不相关的变量空间中取采样点,最后将这些采样点通过逆变换重新变换到非正态相关的变量空间中进行潮流计算。这种变换—逆变换的过程使得点估计方法能够处理含非正态相关随机变量的概率潮流问题。利用该技术,提出了一种求解包含风力发电和负荷随机性的概率潮流问题的三点估计法。基于IEEE 118节点系统的算例分析表明,该方法具有较高的精度,且计算效率高,为讨论基于相关性的概率潮流问题提供了一种有效的工具。

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。

基于TPNT含风电场发输电组合系统可靠性评估

为克服含风电场可靠性评估中需已知风速分布函数的缺点,提出了一种基于三阶多项式正态变换(TPNT)的非序贯蒙特卡洛模拟法评估含风电场发输电系统的可靠性。在已知风速历史数据或风速分布函数的情况下,通过TPNT构建风速随机变量与标准正态分布变量的关系,进而利用标准正态分布函数的性质产生具有任意数量的具有指定相关性的风速样本,并应用于风电场接入的发输电系统可靠性计算中。通过算例分析验证了TPNT应用于发输电系统可靠性计算中的适用性。在此基础上,从风速相关性、额定容量、风资源强度和风电场位置四个角度分析了风电场接入对可靠性的影响。为含风电场发输电系统可靠性的评估提供了新思路。

基于NSTPNT的风电系统可靠性对风电预测误差灵敏度

研究电力系统可靠性对风电预测误差的灵敏度,量化风电预测误差对可靠性的影响,可为风电并网系统的优化调度与备用规划提供参考依据.实际风电预测误差的分布未知,给灵敏度计算带来困难.本文首次提出非标准三阶多项式正态变换方法,推导非标准正态假设下多项式系数的解析表达式,实现将风电预测误差转换为同期望,标准差正态随机变量的多项式形式.将转换后的风电预测误差,代入含备用最优负荷削减模型,评估风电系统可靠性.提出可靠性指标对风电预测误差期望,标准差的灵敏度解析算法.算例验证了非标准三阶多项式正态变换方法与预测误差分布参数可靠性灵敏度算法的准确性.分析备用容量与标准差变化对预测误差可靠性灵敏度的影响.