風(fēng)能和天然氣均是儲量豐富、安全清潔的綠色能源,對于緩解能源危機、環(huán)境污染以及氣候變化等問題具有十分重要的作用。隨著風(fēng)力發(fā)電和天然氣發(fā)電技術(shù)的廣泛應(yīng)用,電力系統(tǒng)的電源結(jié)構(gòu)和電網(wǎng)形態(tài)正在發(fā)生變革。未來電網(wǎng)中,風(fēng)能和天然氣將逐漸替代煤炭成為電網(wǎng)電源結(jié)構(gòu)中的重要能源,并且電力網(wǎng)絡(luò)與天然氣網(wǎng)絡(luò)將呈現(xiàn)緊密耦合的形態(tài)。因此,分析和研究含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)和電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)的特性,對保障未來新形態(tài)能源網(wǎng)絡(luò)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行起到至關(guān)重要的作用。風(fēng)電出力的隨機性、間歇性和波動性以及負荷的波動性向能源系統(tǒng)中引入了大量的不確定性,給系統(tǒng)規(guī)劃和運行工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)表現(xiàn)出大范圍波動的特性,同時天然氣網(wǎng)絡(luò)具有不同于電力網(wǎng)絡(luò)的特征,使得傳統(tǒng)的概率計算方法不完全適用于含大規(guī)模風(fēng)電電力系統(tǒng)和電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)的場景。為此,本文重點對電力系統(tǒng)概率潮流計算、電力系統(tǒng)概率最優(yōu)潮流計算以及電-氣互聯(lián)綜合能源系統(tǒng)概率能流計算等問題展開研究,論文的主要工作總結(jié)如下:（1）大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)給電網(wǎng)規(guī)劃帶來了大范圍波動的不確定性因素,使得基于傳統(tǒng)解析法的概率潮流計算產(chǎn)生明顯的線性化誤差。本文提出了一種聚類技術(shù)... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：175 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－２?２００７－２０１７年我國風(fēng)電裝機情況統(tǒng)計??Ｆｉｇ．?１－２?Ｗｉｎｄ?ｐｏｗｅｒ?ｏｆ?Ｃｈｉｎａ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ?ｆｒｏｍ?２００７?ｔｏ?２０１７??

個方面展開研究，１從概率角度分析不確定因素對電力系統(tǒng)和電－氣互聯(lián)綜合能源系??統(tǒng)運行特性的影響，為系統(tǒng)規(guī)劃和運行工作提供決策支撐和理論依據(jù)。論文研宄??內(nèi)容的框架如圖１－３所示，具體章節(jié)安排如下：??第２章將給出一種計及大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)概率潮流計算方法。首先，采??用Ｎａｔａｆ逆變換法生成輸入隨機變量樣本；然后，引入Ｋ－ｍｅａｎｓ聚類技術(shù)對生成的??樣本進行聚類，每個聚類簇中輸入隨機變量樣本將具有較小的方差；再者，將基??于半不變量法的概率潮流計算方法應(yīng)用于各聚類簇中樣本；最后，運用全概率公??式以及半不變量與原點矩的關(guān)系，對所有聚類簇中計算所得輸出隨機變量的各階??半不變量進行整合，得到最終的半不變量結(jié)果，并采用Ｇｒａｍ－Ｃｈａｒｌｉｅｒ級數(shù)展開計??算輸出隨機變量的概率密度函數(shù)。采用含風(fēng)電場的ＩＥＥＥ?９節(jié)點和１１８節(jié)點系統(tǒng)作??為測試系統(tǒng)，對所提方法進行測試。??第３章將給出一種計及大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)概率最優(yōu)潮流計算方法。在第２??１４??

ｅａｎｓ對輸入隨機變量樣本聚類??力及負荷樣本表示為Ｘ?＝［岑，不，…，義，．，…，，其中Ｘ，本的列向量。輸入隨機變量樣本可以看怍一個多維空間Ｖａｒｉａｂｌｅ?Ｘｔ??尤１１?ｘ１２?…丨ｘ川？？？?ｘｌｎ??．－－：?１?�。撸撸海�?１－－，??Ｘ?＝｜?ｘｎ?ｘｉ２?［Ｘｕ＼?？？？?ｘｉｎ?Ｐｏｉｎｔ?ｌ??，ＸＮ１?ＸＮ２?？？？?＼ｘＮｉ＼?？？？?ｘＮｎ－??圖２－２風(fēng)電出力及負荷樣本的元素??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｅｌｅｍｅｎｔｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｗｉｎｄ?ｐｏｗｅｒ?ｏｕｔｐｕｔｓ?ａｎｄ?ｌｏａ得具有較小波動范圍的隨機變量樣本，采用Ｋ－ｍｅａｎｓ聚本分為多個簇。Ｋ－ｍｅａｎｓ聚類過程包含以下四個步驟：??

【參考文獻】：
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本文編號：2900606