基于Nataf变换含相关性的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法

随机潮流分析中,准蒙特卡洛方法在同样规模下不仅计算效率高于基于拉丁超立方的方法,且具有更好的扩展性质。因此提出一种基于Nataf变换的扩展准蒙特卡洛方法(NEQMC)并应用于概率潮流计算中。该方法利用Nataf变换重构输入变量的概率分布,而扩展技术可在随机潮流未收敛时保留已知的潮流计算结果,基于奇异值分解的相关系数控制技术不仅可保持扩展前后样本的相关性,且使得该方法也适用于相关系数矩阵非正定的情况。与基于Nataf变换的简单随机抽样、扩展拉丁超立方方法在IEEE 30和IEEE 118节点系统的比较分析证明了所提方法的高效性和准确性,仿真结果表明:相比于拉丁超立方和简单随机抽样,NEQMC的输出变量准确度更高,特别是标准差的准确度得到大幅改进,获得相同准确度的计算复杂度大大减小。

基于Nataf变换和准蒙特卡洛模拟的随机潮流方法

提出一种可处理输入变量相关性的随机潮流方法。该方法基于Nataf变换和准蒙特卡洛模拟,使用奇异值分解处理对称非正定的相关系数矩阵。对IEEE 30节点系统和某实际大区域电网的仿真证明了所提方法的有效性和普适性。仿真结果表明:与传统基于Cholesky分解的排序方法相比,奇异值分解可在不增加计算代价的同时灵活处理非正定的相关系数矩阵;而相比于普通基于拉丁超立方的方法,所提方法收敛更快,相同样本规模下的计算精度更高,特别是输出变量标准差的精度。

基于非参数核密度估计的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法

扩展蒙特卡洛方法将随机潮流的误差转化为可控量,并可在样本数增加时保留已知的潮流计算结果。基于扩展拉丁超立方抽样的方法效率比简单随机抽样高,但仍存在两方面的问题:第一,扩展拉丁超立方抽样无法保证序列的差异性,这成为计算效率提高的瓶颈;第二,当输出变量偏离正态分布时,扩展拉丁超立方抽样方法缺乏性能良好的收敛判据。针对以上两个问题,采用基于Sobol序列的扩展准蒙特卡洛方法进行随机潮流计算,并提出基于非参数核密度估计方法的收敛判据。对IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明,所述方法比扩展拉丁超立方抽样方法更加方便、准确,同时效率更高、收敛更快;而基于非参数核密度估计的收敛判据直观、适应性强,对变量的概率分布没有附加条件,可准确指导扩展随机潮流的收敛。

基于样条重构和准蒙特卡洛的随机潮流方法

为准确分析大规模风电并网电力系统运行风险,在随机潮流(PLF)分析中需对输入随机变量的概率分布函数(PDFs)进行准确建模。因此,提出了一种基于样条重构和准蒙特卡洛(Monte Carlo)方法的PLF计算方法。该方法可直接根据变量矩信息重构概率分布函数,使用基于样条重构的Nataf变换获得相关的输入变量样本,并采用准蒙特卡洛方法获得系统输出变量的概率特征。对IEEE 30节点系统和某大区域电网进行仿真试验验证了该方法的有效性。结果表明:所提方法可准确重构变量分布,且具有计算速度快、可灵活处理输入变量间相关性的优点。

考虑风电出力相关性的概率最优潮流计算

为准确分析新能源渗透率不断加大的现代电力系统的运行特点,在传统概率潮流(PLF)计算过程中引入Copula理论来处理输入变量之间的相关性.针对传统PLF计算方法计算过程复杂、较难收敛的弊端,采用低偏差序列实现高效采样,加快算法收敛速度,提出一种Copula理论与准蒙特卡洛相结合的PLF计算方法.该方法首先采用准蒙特卡洛对输入变量的概率密度函数实现均匀、高效采样,然后通过Copula理论实现指定相关性向所得低偏差样本的转移.在IEEE-14和IEEE-30节点系统分别进行PLF计算和最优潮流计算验证算法的有效性.仿真结果表明:本文所提方法相较于传统PLF计算方法可准确描述变量之间的相关性,且具有快速收敛的优点.

计及相关性的电力系统概率潮流计算方法

针对拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟法存在的一些缺点,一种准蒙特卡洛概率潮流方法被提出。首先基于混合Copula函数对风电场、光伏电站出力之间的相关性进行建模;然后采用Sobol序列生成低差异性序列。仿真结果表明,所述方法比采用拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟法更加方便、准确,同时效率更高、收敛更快、稳健性更好。

基于差异可靠性约束的中压有源配电系统供电能力评估

针对传统供电能力评估方法中难以在负荷高峰期全网N-1准则的基础上满足用户差异化可靠性需求并同时计及DG与储能接入影响的问题,提出了一种新的中压有源配电系统供电能力评估方法。首先,构建了以最大供电能力为目标、不同用户的差异化可靠性需求为主要约束的含分布式光伏序列与蓄电池两级配电系统供电能力评估模型。其次,考虑分布式光伏与蓄电池的接入,建立了基于准序贯蒙特卡洛模拟的变电站与中压配电网一体化可靠性评估方法。再次,建立了基于遗传算法的供电能力评估模型的优化方法,并通过算例验证了本文方法的有效性和实用性。