本文選題：分布式風(fēng)電 + 配電系統(tǒng)　； 參考：《中國電機(jī)工程學(xué)報》2015年02期

【摘要】：針對風(fēng)電出力不滿足正態(tài)分布的特點,對風(fēng)電出力分段離散化,并將多個風(fēng)電場的離散化結(jié)果進(jìn)行組合得到系統(tǒng)風(fēng)電出力狀態(tài)的所有組合,將問題轉(zhuǎn)換為求解風(fēng)電注入功率確定的多個條件概率分布問題。利用全概率公式整合多個條件事件的原點矩以計算系統(tǒng)狀態(tài)變量的期望和方差�；谒袟l件概率分布滿足正態(tài)分布的特點,將所得的多個Gauss函數(shù)按全概率公式累加的方法得到同時考慮風(fēng)電隨機(jī)性和負(fù)荷隨機(jī)性的概率密度函數(shù),摒棄了傳統(tǒng)的Gram-Charlier級數(shù)擬合概率密度函數(shù)的方法。以IEEE 33節(jié)點配電網(wǎng)絡(luò)接入多個風(fēng)電場為例對所提方法進(jìn)行驗證,并與多個抽樣規(guī)模的蒙特卡羅模擬法進(jìn)行對比,結(jié)果證明所提方法具有與千萬次抽樣的蒙特卡羅模擬法等同的精度。
[Abstract]:In view of the fact that the wind power output does not satisfy the normal distribution, the wind power output is discretized by stages, and the discrete results of multiple wind farms are combined to obtain all the combinations of the wind power output states of the system. The problem is transformed into the problem of multiple conditional probability distributions for determining the power of wind power injection. The full probability formula is used to integrate the origin moments of multiple conditional events to calculate the expectation and variance of system state variables. Based on the fact that all conditional probability distributions satisfy the normal distribution, the probability density function which considers both the randomness of wind power and the randomness of load is obtained by summing up multiple Gauss functions according to the full probability formula. The traditional method of Gram-Charlier series fitting probability density function is abandoned. Taking the IEEE 33 node distribution network access to multiple wind farms as an example, the proposed method is verified and compared with the Monte Carlo simulation method with multiple sampling scales. The results show that the proposed method has the same accuracy as the Monte Carlo simulation method.
【作者單位】： 南昌大學(xué)電氣與自動化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51167012) 江西省研究生創(chuàng)新專項資金資助項目(YC2013-S056)~~
【分類號】：TM744

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1852157