發(fā)布時間：2018-03-29 09:46

  本文選題：風(fēng)電　切入點(diǎn)：極限輸電能力　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年11期

【摘要】：大規(guī)模風(fēng)電的隨機(jī)性和間歇性導(dǎo)致基于典型方式計算的通道極限輸電能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一種TTC非參數(shù)回歸估計技術(shù),通過風(fēng)電與負(fù)荷場景聚類形成代表性中心,采用二分法重復(fù)潮流計算各場景下含穩(wěn)定約束的斷面TTC值,提取各場景與所屬中心場景間的屬性偏差及TTC偏差作為特征數(shù)據(jù)樣本,經(jīng)過相關(guān)性檢驗與非參獨(dú)立篩選后,利用基于三次B樣條函數(shù)展開的Group Lasso算法對TTC偏差進(jìn)行非參數(shù)回歸估計。算例驗證表明,該方法具備較強(qiáng)的非線性泛化能力,能以較高精度提取輸電斷面TTC運(yùn)行規(guī)則的顯性表達(dá)式,與傳統(tǒng)方法相比具有更豐富的信息輸出與更良好的解釋性,可用于含風(fēng)電外送斷面電力系統(tǒng)TTC的在線快速估計。
[Abstract]:The randomness and intermittency of large-scale wind power result in the reduction of the efficiency of total transfer capabilityTTC based on typical calculation of channel limit transmission capacity. A non-parametric TTC regression estimation technique is proposed, which forms the representative center by clustering wind power with load scenes. The cross-section TTC value with stable constraints is calculated by using dichotomous repeated power flow method, and the attribute deviation and TTC deviation between each scene and its central scene are extracted as feature data samples. After correlation test and non-parametric independent screening, the cross-section TTC value is calculated. The Group Lasso algorithm based on cubic B-spline function expansion is used to estimate the nonparametric TTC deviation. An example shows that the method has strong nonlinear generalization ability. The explicit expression of TTC operating rules of transmission section can be extracted with high accuracy. Compared with the traditional method, it has more abundant information output and better explanation. It can be used to estimate the TTC of power system with wind power outputting section on line.
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;國網(wǎng)四川省電力公司成都供電公司;西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院統(tǒng)計研究中心;
【分類號】：TM614

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本文編號：1680587