牵引负荷接入电力系统的随机潮流计算

发布时间：2019-04-17 13:04

【摘要】：基于随机潮流计算对含牵引负荷的电网潮流不确定性进行描述,提出使用群体感应机制的粒子群算法对牵引负荷概率模型进行参数辨识.采用基于Nataf变换的拉丁超立方采样技术控制随机潮流输入变量的相关性.结合算例仿真,分析在不同负荷空间相关性的情况下,牵引负荷的接入对电网电压和支路潮流概率分布的影响.结果表明,使用群体感应机制的粒子群算法参数辨识精度更高,且避免了基本粒子群算法易陷入局部最优解的缺点;考虑牵引负荷随机性的支路功率和电压概率分布因不同的负荷空间相关性变化明显.为新建高铁线路接入电网提供了参考.
[Abstract]:Based on stochastic power flow calculation, the uncertainty of power flow with traction load is described, and a particle swarm optimization algorithm based on quorum induction mechanism is proposed to identify the parameters of the probabilistic model of traction load. Latin hypercube sampling technique based on Nataf transform is used to control the correlation of random power flow input variables. Combined with numerical simulation, the influence of traction load access on the probability distribution of grid voltage and branch power flow is analyzed under the condition of different spatial correlation of load. The results show that the particle swarm optimization algorithm using quorum sensing mechanism has higher precision of parameter identification and avoids the disadvantage that the basic particle swarm optimization algorithm is easy to fall into the local optimal solution. The probability distribution of branch power and voltage considering the randomness of traction load has obvious variation due to the different spatial correlation of load. It provides a reference for the newly built high-speed railway line to connect to the power grid.
【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;
【基金】：甘肃省科技支撑计划项目(1204GKCA038)
【分类号】：TM744

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本文编号：2459470