电力系统稳定性智能化评估方法是现代电力技术领域的重要研究方向,特别是在电力系统中引入需求响应资源后,对系统的稳定性和运行效率提出了新的挑战。本文由董波、崔景侠和徐纬河三位作者在《电力DSM》杂志Vol.21,No.4,2019年7月刊上发表,探讨了如何利用需求响应资源来提升电力系统稳定性评估的精确性和效率。
首先,文章阐述了需求响应资源的概率分布特性。需求响应是指电力消费者根据市场信号或激励调整其用电行为,以帮助平衡供需。由于用户用电行为的不确定性,需求响应资源呈现出特定的概率分布特征,这需要在系统分析时予以考虑。通过对这些特性的理解,可以更准确地预测和管理电力需求波动,从而优化整体能源系统的运行。
接着,作者提出了一种集成能源系统(IES)最优能量流(OEF)模型。该模型以IES的运行成本为优化目标,同时兼顾电力系统、天然气系统运行约束以及两者之间的能量耦合约束。通过解决这个优化问题,可以确定发电机的输出功率和耦合环节的功率分配,这些结果作为电力系统稳定性的输入参数,对系统稳定性评估至关重要。
为了评估不同负荷水平下的系统稳定性,作者构建了暂态仿真模型,模拟在故障条件下的电力系统行为。这种仿真方法可以帮助分析系统在各种运行状态下的动态响应,揭示潜在的稳定性问题。
文章还介绍了基于堆栈降噪自动编码器(SDAE)的电力系统稳定性评估器的训练方法。SDAE是一种深度学习模型,具有强大的特征学习能力,可以有效处理电力系统的复杂数据。通过训练SDAE,可以建立一个能够高精度识别电力系统稳定状态的智能评估器,同时保持较高的计算效率。
通过在IEEE-39节点电力系统与修改后的比利时20节点天然气系统构建的IES中进行案例分析,验证了所提方法的有效性。仿真结果显示,基于SDAE的评估器不仅识别精度高,而且计算效率优于传统方法,证明了该方法在实际应用中的潜力。
综上所述,这篇论文提出了一个全面的框架,结合了需求响应资源的统计特性、多能源系统的运行约束和深度学习技术,为电力系统的稳定性评估提供了智能化解决方案。这种方法对于提高电力系统的可靠性,优化能源结构,以及促进可再生能源的并网具有重要意义,对未来的电力系统技术发展具有重要的参考价值。