计及大规模风电的电力系统及综合能源系统概率能流研究
发布时间：2020-12-06 03:10
风能和天然气均是储量丰富、安全清洁的绿色能源,对于缓解能源危机、环境污染以及气候变化等问题具有十分重要的作用。随着风力发电和天然气发电技术的广泛应用,电力系统的电源结构和电网形态正在发生变革。未来电网中,风能和天然气将逐渐替代煤炭成为电网电源结构中的重要能源,并且电力网络与天然气网络将呈现紧密耦合的形态。因此,分析和研究含大规模风电电力系统和电-气互联综合能源系统的特性,对保障未来新形态能源网络的安全、稳定、经济运行起到至关重要的作用。风电出力的随机性、间歇性和波动性以及负荷的波动性向能源系统中引入了大量的不确定性,给系统规划和运行工作带来了巨大挑战。大规模风电并网表现出大范围波动的特性,同时天然气网络具有不同于电力网络的特征,使得传统的概率计算方法不完全适用于含大规模风电电力系统和电-气互联综合能源系统的场景。为此,本文重点对电力系统概率潮流计算、电力系统概率最优潮流计算以及电-气互联综合能源系统概率能流计算等问题展开研究,论文的主要工作总结如下:（1）大规模风电并网给电网规划带来了大范围波动的不确定性因素,使得基于传统解析法的概率潮流计算产生明显的线性化误差。本文提出了一种聚类技术...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：175 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２?２００７－２０１７年我国风电装机情况统计??Ｆｉｇ．?１－２?Ｗｉｎｄ?ｐｏｗｅｒ?ｏｆ?Ｃｈｉｎａ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ?ｆｒｏｍ?２００７?ｔｏ?２０１７??
个方面展开研究，１从概率角度分析不确定因素对电力系统和电－气互联综合能源系??统运行特性的影响，为系统规划和运行工作提供决策支撑和理论依据。论文研宄??内容的框架如图１－３所示，具体章节安排如下：??第２章将给出一种计及大规模风电的电力系统概率潮流计算方法。首先，采??用Ｎａｔａｆ逆变换法生成输入随机变量样本；然后，引入Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类技术对生成的??样本进行聚类，每个聚类簇中输入随机变量样本将具有较小的方差；再者，将基??于半不变量法的概率潮流计算方法应用于各聚类簇中样本；最后，运用全概率公??式以及半不变量与原点矩的关系，对所有聚类簇中计算所得输出随机变量的各阶??半不变量进行整合，得到最终的半不变量结果，并采用Ｇｒａｍ－Ｃｈａｒｌｉｅｒ级数展开计??算输出随机变量的概率密度函数。采用含风电场的ＩＥＥＥ?９节点和１１８节点系统作??为测试系统，对所提方法进行测试。??第３章将给出一种计及大规模风电的电力系统概率最优潮流计算方法。在第２??１４??
ｅａｎｓ对输入随机变量样本聚类??力及负荷样本表示为Ｘ?＝［岑，不，…，义，．，…，，其中Ｘ，本的列向量。输入随机变量样本可以看怍一个多维空间Ｖａｒｉａｂｌｅ?Ｘｔ??尤１１?ｘ１２?…丨ｘ川？？？?ｘｌｎ??．－－：?１?！＿＿：－－Ｌ?１－－，??Ｘ?＝｜?ｘｎ?ｘｉ２?［Ｘｕ＼?？？？?ｘｉｎ?Ｐｏｉｎｔ?ｌ??，ＸＮ１?ＸＮ２?？？？?＼ｘＮｉ＼?？？？?ｘＮｎ－??图２－２风电出力及负荷样本的元素??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｅｌｅｍｅｎｔｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｗｉｎｄ?ｐｏｗｅｒ?ｏｕｔｐｕｔｓ?ａｎｄ?ｌｏａ得具有较小波动范围的随机变量样本，采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚本分为多个簇。Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类过程包含以下四个步骤：??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CCHP耦合的电力、天然气区域综合能源系统优化规划[J]. 权超,董晓峰,姜彤. 电网技术. 2018(08)
[2]电—气互联综合能源系统多时间尺度动态优化调度[J]. 梅建春,卫志农,张勇,马洲俊,孙国强,臧海祥. 电力系统自动化. 2018(13)
[3]电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真[J]. 卫志农,梅建春,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜. 电力自动化设备. 2017(06)
[4]计及P2H的电-热互联综合能源系统概率能量流分析[J]. 孙娟,卫志农,孙国强,陈胜,臧海祥,陈霜. 电力自动化设备. 2017(06)
[5]2016年全球风电装机统计[J]. 风能. 2017(02)
[6]随机最优潮流及其应用的研究综述[J]. 方斯顿,程浩忠,徐国栋,曾平良,姚良忠,刘伟. 电力自动化设备. 2016(11)
[7]2016年全球风电发展展望报告[J]. 电器工业. 2016(11)
[8]基于碳交易机制的电—气互联综合能源系统低碳经济运行[J]. 卫志农,张思德,孙国强,许晓慧,陈胜,陈霜. 电力系统自动化. 2016(15)
[9]电–热–气综合能源系统多能流计算方法[J]. 王英瑞,曾博,郭经,史佳琪,张建华. 电网技术. 2016(10)
[10]基于2n+1点估计法的含分布式电源配电网的电压质量概率评估[J]. 陈伟,郭秋池,裴喜平. 电网与清洁能源. 2016(07)
博士论文
[1]交直流柔性互联电网最优潮流与自愈重构研究[D]. 李智诚.北京交通大学 2017
[2]含风能电力系统的概率分析与优化运行方法[D]. 李一铭.重庆大学 2014
[3]计及相关性的概率潮流计算方法及应用研究[D]. 蔡德福.华中科技大学 2014
[4]含大规模风电场电力系统的运行与规划方法研究[D]. 陈雁.华中科技大学 2012
[5]分布式电源的概率建模及其对电力系统的影响[D]. 王敏.合肥工业大学 2010
[6]考虑负荷和风电随机变化的电力系统概率最优潮流问题研究[D]. 李雪.上海大学 2009
[7]电力市场环境中的优化潮流和动态稳定问题研究[D]. 潘炜.华北电力大学（北京） 2008
[8]天然气—电力混合系统分析方法研究[D]. 张义斌.中国电力科学研究院 2005
硕士论文
[1]电—气综合能源系统经济调度研究[D]. 杜琳.东北电力大学 2018
[2]基于点估计法的概率性节点电价研究[D]. 王文博.华北电力大学 2012
[3]重要抽样法在概率潮流中的应用[D]. 周阳洋.华北电力大学（北京） 2011
[4]电力系统概率潮流新算法及其应用[D]. 戴小青.华北电力大学（北京） 2006
本文编号：2900606
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：175 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２?２００７－２０１７年我国风电装机情况统计??Ｆｉｇ．?１－２?Ｗｉｎｄ?ｐｏｗｅｒ?ｏｆ?Ｃｈｉｎａ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ?ｆｒｏｍ?２００７?ｔｏ?２０１７??
个方面展开研究，１从概率角度分析不确定因素对电力系统和电－气互联综合能源系??统运行特性的影响，为系统规划和运行工作提供决策支撑和理论依据。论文研宄??内容的框架如图１－３所示，具体章节安排如下：??第２章将给出一种计及大规模风电的电力系统概率潮流计算方法。首先，采??用Ｎａｔａｆ逆变换法生成输入随机变量样本；然后，引入Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类技术对生成的??样本进行聚类，每个聚类簇中输入随机变量样本将具有较小的方差；再者，将基??于半不变量法的概率潮流计算方法应用于各聚类簇中样本；最后，运用全概率公??式以及半不变量与原点矩的关系，对所有聚类簇中计算所得输出随机变量的各阶??半不变量进行整合，得到最终的半不变量结果，并采用Ｇｒａｍ－Ｃｈａｒｌｉｅｒ级数展开计??算输出随机变量的概率密度函数。采用含风电场的ＩＥＥＥ?９节点和１１８节点系统作??为测试系统，对所提方法进行测试。??第３章将给出一种计及大规模风电的电力系统概率最优潮流计算方法。在第２??１４??
ｅａｎｓ对输入随机变量样本聚类??力及负荷样本表示为Ｘ?＝［岑，不，…，义，．，…，，其中Ｘ，本的列向量。输入随机变量样本可以看怍一个多维空间Ｖａｒｉａｂｌｅ?Ｘｔ??尤１１?ｘ１２?…丨ｘ川？？？?ｘｌｎ??．－－：?１?！＿＿：－－Ｌ?１－－，??Ｘ?＝｜?ｘｎ?ｘｉ２?［Ｘｕ＼?？？？?ｘｉｎ?Ｐｏｉｎｔ?ｌ??，ＸＮ１?ＸＮ２?？？？?＼ｘＮｉ＼?？？？?ｘＮｎ－??图２－２风电出力及负荷样本的元素??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｅｌｅｍｅｎｔｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｗｉｎｄ?ｐｏｗｅｒ?ｏｕｔｐｕｔｓ?ａｎｄ?ｌｏａ得具有较小波动范围的随机变量样本，采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚本分为多个簇。Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类过程包含以下四个步骤：??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CCHP耦合的电力、天然气区域综合能源系统优化规划[J]. 权超,董晓峰,姜彤. 电网技术. 2018(08)
[2]电—气互联综合能源系统多时间尺度动态优化调度[J]. 梅建春,卫志农,张勇,马洲俊,孙国强,臧海祥. 电力系统自动化. 2018(13)
[3]电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真[J]. 卫志农,梅建春,孙国强,臧海祥,陈胜,陈霜. 电力自动化设备. 2017(06)
[4]计及P2H的电-热互联综合能源系统概率能量流分析[J]. 孙娟,卫志农,孙国强,陈胜,臧海祥,陈霜. 电力自动化设备. 2017(06)
[5]2016年全球风电装机统计[J]. 风能. 2017(02)
[6]随机最优潮流及其应用的研究综述[J]. 方斯顿,程浩忠,徐国栋,曾平良,姚良忠,刘伟. 电力自动化设备. 2016(11)
[7]2016年全球风电发展展望报告[J]. 电器工业. 2016(11)
[8]基于碳交易机制的电—气互联综合能源系统低碳经济运行[J]. 卫志农,张思德,孙国强,许晓慧,陈胜,陈霜. 电力系统自动化. 2016(15)
[9]电–热–气综合能源系统多能流计算方法[J]. 王英瑞,曾博,郭经,史佳琪,张建华. 电网技术. 2016(10)
[10]基于2n+1点估计法的含分布式电源配电网的电压质量概率评估[J]. 陈伟,郭秋池,裴喜平. 电网与清洁能源. 2016(07)
博士论文
[1]交直流柔性互联电网最优潮流与自愈重构研究[D]. 李智诚.北京交通大学 2017
[2]含风能电力系统的概率分析与优化运行方法[D]. 李一铭.重庆大学 2014
[3]计及相关性的概率潮流计算方法及应用研究[D]. 蔡德福.华中科技大学 2014
[4]含大规模风电场电力系统的运行与规划方法研究[D]. 陈雁.华中科技大学 2012
[5]分布式电源的概率建模及其对电力系统的影响[D]. 王敏.合肥工业大学 2010
[6]考虑负荷和风电随机变化的电力系统概率最优潮流问题研究[D]. 李雪.上海大学 2009
[7]电力市场环境中的优化潮流和动态稳定问题研究[D]. 潘炜.华北电力大学（北京） 2008
[8]天然气—电力混合系统分析方法研究[D]. 张义斌.中国电力科学研究院 2005
硕士论文
[1]电—气综合能源系统经济调度研究[D]. 杜琳.东北电力大学 2018
[2]基于点估计法的概率性节点电价研究[D]. 王文博.华北电力大学 2012
[3]重要抽样法在概率潮流中的应用[D]. 周阳洋.华北电力大学（北京） 2011
[4]电力系统概率潮流新算法及其应用[D]. 戴小青.华北电力大学（北京） 2006
本文编号：2900606
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