發(fā)布時間：2017-08-20 12:22

  本文關鍵詞：基于切片采樣的風力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計算

  更多相關文章： 風電并網(wǎng) 概率潮流 切片采樣 Gibbs采樣 馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬法

【摘要】：在基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)模擬法的概率潮流計算方法中,被廣泛應用的Gibbs采樣算法需要進行大量復雜的迭代運算才能得到較精確的計算結(jié)果。針對該算法的缺陷,提出基于切片采樣(slice sampling)算法的MCMC方法,并應用于風力發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)概率潮流計算中。首先,采用加權(quán)高斯混合分布(WGMD)對風電場出力進行建模;然后,通過切片采樣算法對風電場出力的概率分布進行采樣,從而構(gòu)建出風電場出力的樣本空間;最后,對樣本空間中的每組采樣點進行潮流計算,并在含有風電模型的IEEE 39節(jié)點系統(tǒng)中與Gibbs采樣算法得到的結(jié)果進行比較。結(jié)果表明:切片采樣算法能夠顯著提高傳統(tǒng)MCMC方法的計算準確度;同時,在與Gibbs算法采樣迭代次數(shù)相同的情況下,切片采樣算法所生成的馬爾科夫鏈可以更快、更穩(wěn)定地收斂于平穩(wěn)分布。
【作者單位】： 蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院;南京大學電子科學與工程學院;
【關鍵詞】： 風電并網(wǎng) 概率潮流 切片采樣 Gibbs采樣 馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51267012)
【分類號】：TM614;TM744
【正文快照】： 0引言風力發(fā)電對環(huán)境的影響較小,同時發(fā)電成本不斷下降,因此成為新能源發(fā)電中發(fā)展最快、最具有發(fā)展前景的一種發(fā)電方式。然而風能這種清潔能源具有顯著的隨機性、間歇性和不可調(diào)度性的缺點[1]。隨著風電滲透率的提高,其對電力系統(tǒng)在安全性和穩(wěn)定性方面的影響也越來越明顯[2]。

【相似文獻】

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本文編號：706612