本文選題：電力網(wǎng)絡(luò) + 概率潮流�。� 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年06期

【摘要】：高維模型表達(dá)(high dimensional model representation,HDMR)在描述系統(tǒng)輸出量關(guān)于多輸入量之間關(guān)系方面具有獨(dú)特的性能,而電網(wǎng)潮流狀態(tài)量與網(wǎng)絡(luò)多個節(jié)點(diǎn)源流注入量間正好符合HDMR的相關(guān)屬性�；诖�,將HDMR應(yīng)用于電網(wǎng)潮流概率評估與調(diào)控問題:通過典型代表性的樣本構(gòu)建關(guān)鍵支路上傳輸?shù)墓β逝c電源和負(fù)荷間的HDMR關(guān)系,并替換傳統(tǒng)潮流計算方式承擔(dān)潮流概率評估過程中大規(guī)模的潮流計算任務(wù),以極大地提高關(guān)鍵支路潮流累積概率分布生成及其相關(guān)特征求取的效率;對關(guān)鍵支路潮流阻塞問題,設(shè)計了一種利用HDMR提供的全局靈敏度信息并兼顧節(jié)能減排性能指標(biāo)的概率調(diào)控策略。算例表明,HDMR的應(yīng)用可顯著提高電網(wǎng)潮流概率評估的計算效率和關(guān)鍵支路潮流阻塞概率調(diào)控的性能。
[Abstract]:High-dimensional model representation (HDMR) model has a unique performance in describing the relationship between system output and multiple inputs, and the relationship between power flow state and the injection of multiple nodes in the network coincides with the correlation properties of HDMR. Based on this, HDMR is applied to power flow probabilistic evaluation and control problem: the HDMR relationship between power transmission and power supply and load on key branch roads is constructed through typical representative samples. In order to greatly improve the efficiency of generating cumulative probability distribution of critical branch power flow and its related characteristics, the traditional power flow calculation method is replaced to take on the task of large-scale power flow calculation in the process of power flow probability evaluation. A probabilistic control strategy based on the global sensitivity information provided by HDMR and taking into account the performance index of energy saving and emission reduction is designed. An example shows that the application of HDMR can significantly improve the efficiency of power flow probability evaluation and the performance of power flow blocking probability control in key branches.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動化學(xué)院;國網(wǎng)電力科學(xué)研究院/國電南瑞科技股份有限公司;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)重大項目(2011AA05A105) 國家自然科學(xué)基金項目(51377035) 國家電網(wǎng)公司科技創(chuàng)新重大專項(SGCC-MPLG-023-2012)~~
【分類號】：TM744

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 張U，

本文編號：1880857