计及相关性的电力系统概率潮流计算方法.pdf

电力系统概率潮流计算是一种用于评估含有不确定因素，如风力发电和光伏发电的电力网络运行状态的方法。这种方法考虑了电力系统中各个元件出力的随机性和相关性，以更准确地预测电网的运行情况。在本文中，作者提出了一个基于混合Copula函数的准蒙特卡洛概率潮流计算方法，旨在解决传统蒙特卡洛模拟法存在的效率低、收敛慢的问题。 传统的蒙特卡洛模拟法虽然精度高，但计算量大，收敛速度慢。为了解决这个问题，文章引入了Sobol序列，这是一种低差异性序列，能提高随机样本的空间覆盖度，从而提升计算效率。与使用拉丁超立方采样的蒙特卡洛法相比，采用Sobol序列的准蒙特卡洛法能提供更优的计算性能。 文章特别关注了风力发电和光伏发电的出力概率分布模型。风力发电的出力通常遵循双参数Weibull分布，其概率密度函数由现场数据估计得出。而光伏发电的出力则近似服从Beta分布。这两种分布模型为概率潮流计算提供了基础。 混合Copula函数的应用是该方法的关键创新点。由于风电场和光伏电站出力之间的相关性较强，简单的Copula函数（如Normal-Copula和Gumbel-Copula）可能无法充分描述这种相关性。混合Copula函数能够更全面地建模这种复杂的相关性，从而改进概率潮流计算的准确性。 通过在IEEE30节点系统上的仿真，作者验证了所提方法的有效性、准确性和计算速度。结果表明，与简单随机采样蒙特卡洛法和基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛法相比，新方法在保持计算精度的同时，提高了计算效率，收敛速度更快，且更具稳健性。 该研究对于依赖可再生能源的电力系统规划、调度和稳定性分析具有重要意义，特别是在考虑风力和光伏发电的随机性和相关性时。它为电力系统的技术发展提供了理论支持，并可能促进更绿色、更高效的能源管理实践。