考虑光伏非线性相关性的电力系统概率潮流计算.pdf

在电力系统分析中，概率潮流计算是一种关键的技术手段，其作用是预测系统中各个节点的电压、功率等电气量在不同运行状态下的概率分布。它对于评估电力系统的稳定性和可靠性具有至关重要的意义。随着可再生能源，特别是光伏发电技术的迅猛发展，其并网接入对传统电力系统的稳定运行构成了新的挑战。光伏发电的输出功率具有明显的随机性和不确定性，这对概率潮流计算方法提出了更高的要求。 传统的概率潮流计算方法在处理光伏电源输出功率时，往往忽略了光伏输出功率之间的相关性。光伏输出功率受到光照强度、温度、设备效率等多种因素的影响，而这些因素之间存在着复杂的非线性关系。在大规模光伏发电并网的情况下，相邻地区的光伏电站输出功率可能表现出明显的相关性。这种相关性对于大范围电力系统的功率平衡和稳定性具有重要影响。 鉴于此，一项名为“考虑光伏非线性相关性的电力系统概率潮流计算”的研究应运而生。该研究旨在解决传统计算方法中的这一局限性，并提出一种新的概率潮流计算方法。该方法基于加权高斯混合分布构建光伏出力的数学模型，能够有效捕捉光伏出力的非线性相关性。通过对光伏输出功率进行建模，可以更加真实地模拟光伏并网对电力系统潮流的影响。 为了提高计算效率和降低计算复杂度，研究采用了拉丁超立方采样算法优化采样过程。拉丁超立方采样是一种有效的随机抽样技术，它在确保样本分布的均匀性方面表现优异，能够更有效地探索输入参数的概率空间，从而在保证计算精度的同时，大幅度减少所需样本数量。 通过在IEEE 14节点系统中进行仿真验证，研究结果表明了新方法的有效性和准确性。仿真结果表明，所提出的方法在考虑了光伏输出功率非线性相关性的情况下，能够为电力系统运行状态提供更为准确的预测，这对于电力系统规划、调度以及故障预防具有重要的指导意义。 这项研究的重要意义在于，它不仅推动了电力系统分析技术的进步，而且为电力系统在面临大规模可再生能源并网时的运行提供了坚实的技术支撑。随着全球能源结构的转型和可再生能源并网规模的扩大，这类研究对于提高电力系统运行的安全性、可靠性和经济性将起到关键作用。 概括而言，这项研究关注了电力系统中光伏并网概率潮流计算的改进问题，特别是如何处理光伏输出功率的非线性相关性。通过采用更精确的数学模型和优化的采样算法，不仅提高了电力系统分析的精度和效率，而且为电力系统的稳定运行提供了技术支持。这对于电力系统的可靠性和调度优化具有重要的实践价值，对于电力系统技术的发展具有深远的影响。