基于切片采样的风力发电并网系统概率潮流计算

发布时间：2017-08-20 12:22

  本文关键词：基于切片采样的风力发电并网系统概率潮流计算

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【摘要】：在基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟法的概率潮流计算方法中,被广泛应用的Gibbs采样算法需要进行大量复杂的迭代运算才能得到较精确的计算结果。针对该算法的缺陷,提出基于切片采样(slice sampling)算法的MCMC方法,并应用于风力发电并网系统概率潮流计算中。首先,采用加权高斯混合分布(WGMD)对风电场出力进行建模;然后,通过切片采样算法对风电场出力的概率分布进行采样,从而构建出风电场出力的样本空间;最后,对样本空间中的每组采样点进行潮流计算,并在含有风电模型的IEEE 39节点系统中与Gibbs采样算法得到的结果进行比较。结果表明:切片采样算法能够显著提高传统MCMC方法的计算准确度;同时,在与Gibbs算法采样迭代次数相同的情况下,切片采样算法所生成的马尔科夫链可以更快、更稳定地收敛于平稳分布。
【作者单位】： 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;南京大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 风电并网 概率潮流 切片采样 Gibbs采样 马尔科夫链蒙特卡洛模拟法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51267012)
【分类号】：TM614;TM744
【正文快照】： 0引言风力发电对环境的影响较小,同时发电成本不断下降,因此成为新能源发电中发展最快、最具有发展前景的一种发电方式。然而风能这种清洁能源具有显著的随机性、间歇性和不可调度性的缺点[1]。随着风电渗透率的提高,其对电力系统在安全性和稳定性方面的影响也越来越明显[2]。

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本文编号：706612