本文關(guān)鍵詞：基于廣義多項(xiàng)式混沌法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)隨機(jī)潮流　出處：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2017年07期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：風(fēng)電的大量接入加劇了電力系統(tǒng)運(yùn)行的不確定性,隨機(jī)潮流計(jì)算是分析電力系統(tǒng)不確定性的重要工具。針對(duì)風(fēng)電接入,提出了基于廣義多項(xiàng)式混沌理論的方法求解隨機(jī)潮流。該算法選取最優(yōu)廣義多項(xiàng)式混沌基函數(shù)構(gòu)成級(jí)數(shù)展開式來近似表示隨機(jī)輸入變量,再根據(jù)基函數(shù)的正交性,構(gòu)造確定性方程組,進(jìn)而將求解系統(tǒng)狀態(tài)變量概率分布的問題轉(zhuǎn)化為其廣義多項(xiàng)式混沌逼近系數(shù)的求解問題。針對(duì)風(fēng)電出力概率分布復(fù)雜且需計(jì)及風(fēng)速相關(guān)性的情況,采用等價(jià)變換方法處理隨機(jī)輸入變量。對(duì)IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的隨機(jī)潮流計(jì)算結(jié)果表明:所提算法的計(jì)算精度較高;與蒙特卡洛模擬法相比,計(jì)算量較小。
[Abstract]:A large number of wind power access intensifies the uncertainty of power system operation. Stochastic power flow calculation is an important tool to analyze the uncertainty of power system. A method based on generalized polynomial chaos theory is proposed to solve the stochastic power flow. The optimal generalized polynomial chaotic basis function is selected to form a series expansion to approximate represent the random input variables. Then the deterministic equations are constructed according to the orthogonality of the basis function. Then, the problem of solving the probability distribution of system state variables is transformed into the solution of chaotic approximation coefficient of generalized polynomial, aiming at the complex probability distribution of wind power output and the need to consider the correlation of wind speed. The equivalent transformation method is used to deal with the random input variables. The results of stochastic power flow calculation for IEEE 30-bus system show that the proposed algorithm has a high accuracy. Compared with Monte Carlo simulation method, the computational complexity is smaller.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;國網(wǎng)浙江省電力公司;
【正文快照】： 0引言電力系統(tǒng)運(yùn)行受大量的計(jì)劃和非計(jì)劃因素影響,存在很多隨機(jī)因素。風(fēng)電受自然條件的影響,其出力具有波動(dòng)性,大規(guī)模并網(wǎng)后,系統(tǒng)的不確定性將顯著增大。隨機(jī)潮流可考慮上述隨機(jī)因素,得到系統(tǒng)運(yùn)行情況的宏觀統(tǒng)計(jì)信息,比常規(guī)潮流計(jì)算更能揭示電力系統(tǒng)的運(yùn)行特性[1]。隨機(jī)潮流研

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6 姚碧清;基于蒙特卡洛模擬法的CDM市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)與收益分析[D];湖南大學(xué);2012年

7 徐平;金融市場(chǎng)的VaR方法及在中國股市中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1420211