【摘要】：現(xiàn)有Copula等方法難以對多維風(fēng)電功率準(zhǔn)確建模,且傳統(tǒng)的點估計法無法直接應(yīng)用于風(fēng)電功率具有相關(guān)性的場合。針對這一問題,提出基于Pair Copula和概率積分變換的隨機(jī)潮流點估計法。首先采用Pair Copula對多維風(fēng)電功率進(jìn)行建模,然后使用點估計法在獨立正態(tài)概率空間中采樣,最后,依據(jù)概率積分變換,把采樣點變換到實際風(fēng)電功率的概率空間中進(jìn)行潮流計算,從而使點估計法能夠處理具有任意概率分布的多維風(fēng)電功率。對澳大利亞多個風(fēng)電場出力樣本的建模和分析驗證了Pair Copula模型的優(yōu)越性,基于IEEE 118節(jié)點系統(tǒng)的算例驗證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Existing methods such as Copula are difficult to accurately model multi-dimensional wind power, and the traditional point estimation method can not be directly applied to wind power correlation. To solve this problem, a stochastic power flow point estimation method based on Pair Copula and probabilistic integral transform is proposed. Firstly, the multi-dimensional wind power is modeled by Pair Copula, and then the point estimation method is used to sample in the independent normal probability space. Finally, according to the probabilistic integral transformation, the sampling points are transformed into the probability space of the actual wind power to calculate the power flow. Thus the point estimation method can deal with multi-dimensional wind power with arbitrary probability distribution. The superiority of Pair Copula model is verified by modeling and analyzing several wind farm output samples in Australia. The effectiveness of the proposed method is verified by an example based on IEEE 118-bus system.
【作者單位】： 電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室(上海交通大學(xué));
【分類號】：TM315

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本文編號：2162521