计及多个风场预测误差的电力系统风险快速计算方法.pdf

变量数目增多，选取的估计点难以覆盖所有可能的系统状态，导致结果的准确性下降。状态枚举法则通过列举所有可能的系统状态来计算风险，但随着系统复杂度的增加，状态数目呈指数增长，计算量巨大，不适用于大规模电力系统的实时风险评估。 蒙特卡洛法是一种基于大量随机抽样或模拟的计算方法，通过多次重复随机试验来估计系统风险。文献[4-6]应用了蒙特卡洛法来解决大规模电力系统风险计算的问题，虽然该方法能处理复杂的系统模型，但计算量仍然很大，且计算时间难以控制，对于需要快速决策的电力调度而言，可能存在时效性问题。 半不变量法，又称为特征矩法，利用系统的特征矩（如累积量）来近似概率分布，从而计算风险。文献[7-9]中提出了利用半不变量法来快速评估电力系统风险，这种方法在一定程度上减少了计算复杂度，但通常适用于系统状态变量具有高斯分布或者近似高斯分布的情况，对于非高斯分布的风电预测误差，其准确性可能会受到影响。 针对上述方法的局限性，本文提出的快速风险计算方法结合了K-means聚类算法和Gram-Charlier级数展开理论。K-means算法是一种常见的无监督学习方法，用于将数据集划分为不同的类别，可以有效地对多个风场的预测误差进行分类，减少状态空间的复杂性。而Gram-Charlier级数展开则是一种扩展概率分布的方法，能更好地适应非高斯分布的风电预测误差，通过近似概率分布来计算节点电压和支路潮流的越限概率，从而评估电力系统风险。 具体来说，通过K-means聚类将多个风场的预测误差样本划分为多个类别，每个类别代表一类典型的预测误差状态。然后，利用类别的中心值和特征矩来构建Gram-Charlier级数，近似各个类别的概率分布。接着，计算每个节点电压和支路潮流的概率分布，进而得到它们的越限概率。将越限概率与相应影响因素相结合，得出系统的风险指标。 通过实际电力系统的案例分析，该方法展示了其在时间和精度上的优越性，能够快速准确地计算出考虑多个风场预测误差的电力系统运行风险，为调度决策提供有力支持。相较于传统的风险计算方法，此方法在处理大规模风电并网带来的不确定性时更具优势，有利于提升电力系统的安全稳定运行。