[發(fā)明專利]一種包含隨機(jī)功率單元相關(guān)性問題的隨機(jī)潮流計(jì)算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510040789.8
• 申請日: 2015-01-27
• 公開（公告）號: CN104699950B
• 公開（公告）日: 2018-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊曉東;唐田;林章歲;李喜蘭;蔡霽霖;徐青山
• 申請（專利權(quán)）人: 國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)福建省電力有限公司;國網(wǎng)福建省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;東南大學(xué)
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及隨機(jī)潮流計(jì)算領(lǐng)域，特別是一種包含隨機(jī)功率單元相關(guān)性問題的隨機(jī)潮流計(jì)算方法。

背景技術(shù)

由于環(huán)境及資源問題的對能源行業(yè)的約束日益加強(qiáng)，以風(fēng)電為代表的分布式新能源發(fā)電的應(yīng)用也呈現(xiàn)飛速發(fā)展的態(tài)勢。而這些出力特性具有隨機(jī)性的可再生能源發(fā)電系統(tǒng)大規(guī)模接入電力系統(tǒng)中，勢必將帶來電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行中的不確定分析問題。在規(guī)劃中，需要量化發(fā)電的不確定性以確定系統(tǒng)潮流的變化能力與范圍，這是系統(tǒng)規(guī)模確定的核心。在運(yùn)行中，這種不確定性分析可以理解為一種不確定性預(yù)測，電力系統(tǒng)管理中結(jié)合不確定性預(yù)測對含高滲透率分布式新能源的電力系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行十分重要。因此，作為研究這些不確定分析問題的工具，隨機(jī)潮流計(jì)算得到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。

隨機(jī)潮流計(jì)算時(shí)，常常需要考慮實(shí)際電力系統(tǒng)中的相關(guān)性因素，如同一地區(qū)的同一類負(fù)荷的波動(dòng)具有相關(guān)性、地理位置接近的風(fēng)電場間的風(fēng)速及出力具有較強(qiáng)的相關(guān)性等。因此在隨機(jī)潮流計(jì)算時(shí)，需要考慮到這些相關(guān)性因素的存在對電力系統(tǒng)的規(guī)劃與運(yùn)行產(chǎn)生的影響。

近年來，copula函數(shù)及相關(guān)理論逐漸被引入到電力系統(tǒng)相關(guān)性結(jié)構(gòu)建模的研究中。copula函數(shù)法相較于其他方法，有兩大優(yōu)點(diǎn)：1.該理論能夠?qū)Ψ娜我夥植嫉碾S機(jī)變量進(jìn)行相關(guān)性建模；2.應(yīng)用了等級相關(guān)系數(shù)這一概念，使得整個(gè)變換過程中各變量間的相關(guān)系數(shù)保持不變，因此得到了廣泛的應(yīng)用。

目前使用最多的是copula函數(shù)法中的聯(lián)合正態(tài)變換法(Joint Normal Transform,JNT)。通常應(yīng)用JNT法進(jìn)行相關(guān)性建模并獲取采樣向量時(shí)，需要得到與JNT法相對應(yīng)的copula函數(shù)的具體表達(dá)式，為此則需利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)Φ的反函數(shù)Φ^-1完成換元，或求取多維正態(tài)分布函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，這在實(shí)際應(yīng)用時(shí)不易操作。

建模工作一般通過編程的方式完成。采用Φ^-1來換元時(shí)，由于Φ函數(shù)是用積分式表示，沒有具體的代數(shù)表達(dá)式，所以這部分工作在編程時(shí)不易完成。而對多元函數(shù)求導(dǎo)在計(jì)算機(jī)這一離散系統(tǒng)中也不是有效率的選擇。并且即便通過上述兩種方式得到了copula函數(shù)的表達(dá)式，對以其為聯(lián)合分布的隨機(jī)向量采樣時(shí)無法充分利用其從多維正態(tài)分布函數(shù)轉(zhuǎn)換而來的這一特性，只能采用一般性的采樣方法，在計(jì)算方法上不經(jīng)濟(jì)。

因此，需要對傳統(tǒng)的JNT法作一定改進(jìn)，使考慮隨機(jī)功率單元間相關(guān)性的隨機(jī)潮流計(jì)算方法的實(shí)現(xiàn)更為方便。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的是提出一種包含隨機(jī)功率單元相關(guān)性問題的隨機(jī)潮流計(jì)算方法，充分利用了JNT法基于多維正態(tài)分布函數(shù)這一特性，提出一種改進(jìn)的JNT采樣法對隨機(jī)功率單元間的相關(guān)性結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，可以使得隨機(jī)潮流計(jì)算方法中的相關(guān)性建模工作更為簡便。

本發(fā)明的采用以下方法實(shí)現(xiàn)：一種包含隨機(jī)功率單元相關(guān)性問題的隨機(jī)潮流計(jì)算方法，包括如下步驟：

步驟S1；對系統(tǒng)包含的所有隨機(jī)功率單元按照相關(guān)性和地理位置進(jìn)行分組，每個(gè)隨機(jī)功率單元組視作一個(gè)隨機(jī)變量，記錄所述隨機(jī)變量的個(gè)數(shù)為n；

步驟S2；根據(jù)隨機(jī)功率單元的分組情況，確定簡化后的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和蒙特卡洛法的仿真次數(shù)m；

步驟S3；獲取步驟S1得到的各隨機(jī)變量在仿真周期內(nèi)的歷史時(shí)序數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)得到其累積分布函數(shù)；

步驟S4；利用改進(jìn)聯(lián)合正態(tài)變換法，即JNT法，得到各隨機(jī)變量的采樣值，并形成一個(gè)n維隨機(jī)向量，重復(fù)m次；

步驟S5；利用蒙特卡洛法，利用m個(gè)n維隨機(jī)向量作為系統(tǒng)輸入，分別求解電力系統(tǒng)潮流方程，獲得經(jīng)典潮流問題的解的集合。

進(jìn)一步地，所述步驟S1具體為：所述的隨機(jī)功率單元分為隨機(jī)處理單元和負(fù)荷單元，將地理位置接近并且具有強(qiáng)相關(guān)性的隨機(jī)出力單元和負(fù)荷單元分別分組，將分好的每一個(gè)隨機(jī)功率單元組視作一個(gè)隨機(jī)變量，并假設(shè)各組內(nèi)的功率單元均為完全正相關(guān)，根據(jù)分組情況確定對應(yīng)的隨機(jī)出力單元變量和負(fù)荷變量，用以降低所研究的隨機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度。

進(jìn)一步地，所述步驟S3包括如下具體步驟：

步驟S31：將各隨機(jī)變量記為x₁至x_n，其歷史時(shí)序數(shù)據(jù)按時(shí)間順序編號，形成形式為(編號,功率數(shù)值)的數(shù)據(jù)對；

步驟S32：通過對步驟S31中所述數(shù)據(jù)對中的“編號”進(jìn)行均勻分布采樣，獲取數(shù)據(jù)對的采樣點(diǎn)；