基于高斯混合随机性模型的多风电场配电网概率潮流计算

TM614; 风速的随机性及风电场之间的相关性对电力系统潮流分析具有重要影响.计及风速的随机性及多风电场之间的相关性,提出一种改进的概率潮流计算方法.基于多风电场实际出力样本数据,利用k-means算法确定高斯混合模型的参数数量,并利用数据筛选过程改进高斯混合模型以提高联合分布模型的精确度;引入基于Nataf估算变换的三点估计法对所建概率分布模型进行采样,并将采样数据与电力系统潮流平衡方程结合以实现概率潮流计算.IEEE 18节点系统的算例结果表明,所提方法具有较高的计算精度和计算效率....

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Published in电力自动化设备 Vol. 42; no. 11; pp. 64 - 91
Main Authors 王士兴, 陈树恒, 刘群英, 韩杨, CHEN Zhe, 胡维昊
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 电子科技大学 机械与电气工程学院,四川 成都 611731%电子科技大学 自动化工程学院,四川 成都 611731%奥尔堡大学 能源技术系,丹麦 奥尔堡 9220 01.11.2022
Subjects
高斯混合模型
k-means算法
三点估计法
概率潮流
Nataf变换
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ISSN1006-6047
DOI10.16081/j.epae.202205036

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Summary:TM614; 风速的随机性及风电场之间的相关性对电力系统潮流分析具有重要影响.计及风速的随机性及多风电场之间的相关性,提出一种改进的概率潮流计算方法.基于多风电场实际出力样本数据,利用k-means算法确定高斯混合模型的参数数量,并利用数据筛选过程改进高斯混合模型以提高联合分布模型的精确度;引入基于Nataf估算变换的三点估计法对所建概率分布模型进行采样,并将采样数据与电力系统潮流平衡方程结合以实现概率潮流计算.IEEE 18节点系统的算例结果表明,所提方法具有较高的计算精度和计算效率.
ISSN:1006-6047
DOI:10.16081/j.epae.202205036