求解含风电相关性区间潮流的仿射变换最优场景法
发布时间：2021-12-29 01:12
风电场发电功率有很强的不确定性和相关性,影响电力系统不确定潮流分布情况。为了能准确掌握电力系统潮流状态的区间分布特性,区间潮流作为不确定潮流计算工具,需要考虑风电的不确定性和相关性。采用联合采样区域的相关角量化风电出力的区间相关性,构建了考虑风电相关性的区间潮流（Interval Power Flow,IPF）模型,并提出了一种基于仿射变换的最优场景算法（Optimal Scenario Algorithm with Affine Transformation,OSA-AT）加以求解。该算法利用仿射变换先将相关的风电出力区间分布转化为独立的区间变量,然后应用最优场景法将区间潮流转化为一系列确定非线性优化问题,进而采用内点法计算获得潮流状态量的最大值和最小值,即区间分布。IEEE-14和IEEE-118系统的计算结果表明,所提方法可以精确处理区间变量相关性,且与蒙特卡罗方法（Monte Carlo, MC）相比,其计算效率可提高数十倍。
【文章来源】：电力系统保护与控制. 2020,48(18)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
相关风电出力区间的联合采样区域Fig.1Jointsamplingareaofcorrelatedintervaldistributionofwindpoweroutput
坐标系下独立的区间量，然后可以应用常规的区间分析技术获得仿射坐标系下的仿射采样点，最后将仿射采样点逆仿射变换为原坐标系的采样点。仿射变换技术有三个关键点：1)建立仿射坐标系，明确仿射坐标系与原坐标系的转换关系；2)确定仿射坐标系下独立区间量的区间分布，即区间上下边界；3)将仿射坐标系下仿射采样点转换为原坐标系下的原采样点。1)建立仿射坐标系。假设原坐标系为12{:,,,}mOeee，其中(1,,)ieim是原坐标系单位向量。仿射坐标系为aaa12{:,,,}mOeee，如图2，其中a(1,,)ieim是仿射坐标系单位向量，且单位向量aie和aje的夹角为ij。根据文献[23-24]，标准化仿射坐标系与标准化原坐标系的转换关系为aaaTT1212(,,,)(,,,)mmeeeBeee(4)式中，B为仿射变换矩阵，满足下式。图2仿射坐标下的风电区间分布Fig.2Intervaldistributionofwindpowerinaffinecoordinatesystem111212122212mmmmmmbbbbbbbbbB(5)a2a2a2a290()()cos(),290()()cos(),2ijijijpqijbpqij(6)其中，ap和aq值可确定为a90tan()129090tan()tan()22ijijijp(7)aa9090tan()tan()122ijijqp(8)2)确定仿射坐标系下风电出力独立的区间分布。将风电区间出力WiP进行标准化：WWW()/,1,,iiiiPPXPERim(9)式中：WiPE和WiPR为区间变量WiP的区间均值和区间半径。通过式(9)，实现将WiP转化为标准化区间变量iX=[-1,1]。
区间潮流求解方法的流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]主元分析结合Cornish-Fisher展开的概率潮流三点估计法[J]. 毛晓明,叶嘉俊. 电力系统保护与控制. 2019(06)
[2]基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度[J]. 韩笑,周明,李庚银. 电力系统保护与控制. 2018(03)
[3]考虑DG运行不确定性的复仿射Ybus高斯迭代区间潮流算法[J]. 王树洪,邵振国. 电力自动化设备. 2017(03)
[4]考虑风电不确定性的概率区间潮流模型与算法[J]. 鲍海波,韦化,郭小璇,李滨. 中国电机工程学报. 2017(19)
[5]基于Faure序列的电力系统概率潮流计算[J]. 宣锐峰,王亚楠,万要军,张新生. 电力系统保护与控制. 2015(20)
[6]基于无迹变换的含大规模风电场电力系统概率最优潮流计算[J]. 鲍海波,韦化. 电力系统自动化. 2014(12)
[7]一种考虑相关性的概率--区间混合不确定模型及结构可靠性分析[J]. 姜潮,郑静,韩旭,张庆飞. 力学学报. 2014(04)
[8]基于不确定性的线路退运模糊潮流计算[J]. 李晖,潘旭东,刘涤尘,吴军,赵一婕,董飞飞. 电力建设. 2013(02)
[9]计及风电场发电功率不确定性的电力系统模糊潮流[J]. 洪芦诚,石立宝,姚良忠,Masoud Bazargan,倪以信. 电工技术学报. 2010(08)
[10]配电网模糊潮流计算方法及其收敛性研究[J]. 孙秋野,张化光,刘兆冰. 中国电机工程学报. 2008(10)
本文编号：3555100
【文章来源】：电力系统保护与控制. 2020,48(18)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
相关风电出力区间的联合采样区域Fig.1Jointsamplingareaofcorrelatedintervaldistributionofwindpoweroutput
坐标系下独立的区间量，然后可以应用常规的区间分析技术获得仿射坐标系下的仿射采样点，最后将仿射采样点逆仿射变换为原坐标系的采样点。仿射变换技术有三个关键点：1)建立仿射坐标系，明确仿射坐标系与原坐标系的转换关系；2)确定仿射坐标系下独立区间量的区间分布，即区间上下边界；3)将仿射坐标系下仿射采样点转换为原坐标系下的原采样点。1)建立仿射坐标系。假设原坐标系为12{:,,,}mOeee，其中(1,,)ieim是原坐标系单位向量。仿射坐标系为aaa12{:,,,}mOeee，如图2，其中a(1,,)ieim是仿射坐标系单位向量，且单位向量aie和aje的夹角为ij。根据文献[23-24]，标准化仿射坐标系与标准化原坐标系的转换关系为aaaTT1212(,,,)(,,,)mmeeeBeee(4)式中，B为仿射变换矩阵，满足下式。图2仿射坐标下的风电区间分布Fig.2Intervaldistributionofwindpowerinaffinecoordinatesystem111212122212mmmmmmbbbbbbbbbB(5)a2a2a2a290()()cos(),290()()cos(),2ijijijpqijbpqij(6)其中，ap和aq值可确定为a90tan()129090tan()tan()22ijijijp(7)aa9090tan()tan()122ijijqp(8)2)确定仿射坐标系下风电出力独立的区间分布。将风电区间出力WiP进行标准化：WWW()/,1,,iiiiPPXPERim(9)式中：WiPE和WiPR为区间变量WiP的区间均值和区间半径。通过式(9)，实现将WiP转化为标准化区间变量iX=[-1,1]。
区间潮流求解方法的流程图
【参考文献】：
期刊论文
[1]主元分析结合Cornish-Fisher展开的概率潮流三点估计法[J]. 毛晓明,叶嘉俊. 电力系统保护与控制. 2019(06)
[2]基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度[J]. 韩笑,周明,李庚银. 电力系统保护与控制. 2018(03)
[3]考虑DG运行不确定性的复仿射Ybus高斯迭代区间潮流算法[J]. 王树洪,邵振国. 电力自动化设备. 2017(03)
[4]考虑风电不确定性的概率区间潮流模型与算法[J]. 鲍海波,韦化,郭小璇,李滨. 中国电机工程学报. 2017(19)
[5]基于Faure序列的电力系统概率潮流计算[J]. 宣锐峰,王亚楠,万要军,张新生. 电力系统保护与控制. 2015(20)
[6]基于无迹变换的含大规模风电场电力系统概率最优潮流计算[J]. 鲍海波,韦化. 电力系统自动化. 2014(12)
[7]一种考虑相关性的概率--区间混合不确定模型及结构可靠性分析[J]. 姜潮,郑静,韩旭,张庆飞. 力学学报. 2014(04)
[8]基于不确定性的线路退运模糊潮流计算[J]. 李晖,潘旭东,刘涤尘,吴军,赵一婕,董飞飞. 电力建设. 2013(02)
[9]计及风电场发电功率不确定性的电力系统模糊潮流[J]. 洪芦诚,石立宝,姚良忠,Masoud Bazargan,倪以信. 电工技术学报. 2010(08)
[10]配电网模糊潮流计算方法及其收敛性研究[J]. 孙秋野,张化光,刘兆冰. 中国电机工程学报. 2008(10)
本文编号：3555100
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