本文選題：參數(shù)模糊性 + 隨機模糊變量��； 參考：《電網(wǎng)技術》2017年07期

【摘要】：風電場并網(wǎng)后將對電力系統(tǒng)運行產(chǎn)生一系列影響。傳統(tǒng)半不變量法計算概率潮流(probabilistic power flow,PPF)通常僅考慮風速隨機性,可能導致分析結果偏離客觀實際。提出一種計及參數(shù)模糊性的半不變量法PPF計算方法。針對風速和負荷的隨機性及模糊性,建立隨機模糊不確定性模型,采用基于增量法的模糊潮流求得狀態(tài)變量數(shù)字特征的可能性分布。同時,計及風速模糊相關性,通過模糊化半不變量法的解析法擬合得到狀態(tài)變量各階半不變量三角模糊置信區(qū)間。最后,運用Gram-Charlier級數(shù)擬合狀態(tài)量的模糊概率分布。對改進IEEE 14節(jié)點系統(tǒng)以及江蘇南京78節(jié)點等值系統(tǒng)的實際數(shù)據(jù)進行測試,驗證了算法的有效性、準確性及實用性,并具體分析了風速模糊相關性對系統(tǒng)運行特性的影響。
[Abstract]:The wind farm will have a series of effects on the operation of the power system after it is connected to the grid. The traditional semi-invariant method for probabilistic power flow-PPFs only considers the randomness of wind speed, which may cause the analysis results to deviate from the objective reality. This paper presents a semi-invariant PPF calculation method which takes into account the fuzziness of parameters. Aiming at the randomness and fuzziness of wind speed and load, a stochastic fuzzy uncertainty model is established, and the probability distribution of the digital characteristics of state variables is obtained by fuzzy power flow based on incremental method. At the same time, taking into account the fuzzy correlation of wind speed, the triangular fuzzy confidence interval of semi-invariants of state variables is obtained by fitting the analytic method of fuzzy semi-invariant method. Finally, the fuzzy probability distribution of state variables is fitted by Gram-Charlier series. The actual data of the improved IEEE 14-bus system and the 78 bus equivalent system in Nanjing, Jiangsu Province are tested, and the validity, accuracy and practicability of the algorithm are verified. The influence of fuzzy correlation of wind speed on the operation characteristics of the system is analyzed in detail.
【作者單位】： 河海大學能源與電氣學院;蘇州供電公司;
【基金】：國家自然科學基金項目(51277052)~~
【分類號】：TM744

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 范宏;張藝;金義雄;;基于半不變量法的隨機潮流計算模型及方法[J];上海電力學院學報;2012年04期

2 石東源;蔡德福;陳金富;段獻忠;李慧杰;姚美齊;;計及輸入變量相關性的半不變量法概率潮流計算[J];中國電機工程學報;2012年28期

3 元玉棟;董雷;;電力系統(tǒng)概率潮流新算法及其應用[J];現(xiàn)代電力;2007年04期

4 郭效軍;蔡德福;;不同級數(shù)展開的半不變量法概率潮流計算比較分析[J];電力自動化設備;2013年12期

5 朱星陽;劉文霞;張建華;;考慮大規(guī)模風電并網(wǎng)的電力系統(tǒng)隨機潮流[J];中國電機工程學報;2013年07期

6 徐彩鳳;徐冬東;張傳成;;基于半不變量的電力系統(tǒng)靜態(tài)穩(wěn)定性概率分析[J];浙江電力;2008年06期

7 別佩;張步涵;鄧韋斯;吳俊利;曾遠方;;計及輸入變量強相關性的概率潮流計算模型[J];湖北工業(yè)大學學報;2014年01期

8 曹永林,陳貞波,孫維君;二次曲線方程的化簡和位置的確定[J];淄博學院學報(自然科學與工程版);2001年03期

9 李新;雷鳴;于大洋;孫東磊;黃海麗;張波;;基于半不變量法的含風電場電力系統(tǒng)隨機潮流分析[J];電氣應用;2012年17期

10 劉小團;趙晉泉;羅衛(wèi)華;趙軍;;基于TPNT和半不變量法的考慮輸入量相關性概率潮流算法[J];電力系統(tǒng)保護與控制;2013年22期

相關會議論文 前1條

1 別佩;張步涵;鄧韋斯;吳俊利;;計及輸入變量強相關性的概率潮流計算模型[A];湖北省電工技術學會、武漢電工技術學會2013年度學術年會、第五屆“智能電網(wǎng)”暨“電機能效提升”發(fā)展論壇論文集[C];2013年

相關碩士學位論文 前6條

1 魏喜慧;分散式風電場的規(guī)劃研究[D];新疆大學;2015年

2 姚玉平;概率潮流在地區(qū)電網(wǎng)中的應用[D];東北電力大學;2007年

3 戴小青;電力系統(tǒng)概率潮流新算法及其應用[D];華北電力大學（北京）;2006年

4 元玉棟;考慮支路隨機故障的概率潮流[D];華北電力大學（北京）;2008年

5 落麗媛;考慮節(jié)點相關性的概率潮流[D];華北電力大學（北京）;2011年

6 丁然;計及風電場功率相關性的隨機潮流計算方法研究[D];重慶大學;2010年

，

本文編號：1842104