[發明專利]計及參數模糊性的含風電場電力系統概率潮流計算方法

有效

• 申請號: 201710261017.6
• 申請日: 2017-04-20
• 公開（公告）號: CN107104442B
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 衛志農;柳志航;孫國強;臧海祥;楚云飛;何天雨;袁智
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: H02J3/06
• 分類號: H02J3/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 劉淵

1.一種計及參數模糊性的含風電場電力系統概率潮流計算方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：提取風速分布參數的模糊特性，建立隨機模糊不確定模型，并分析輸入變量的模糊相關性；

步驟2：在步驟1的基礎上采用隨機模糊模擬產生輸入變量相關性樣本；

步驟3：在節點注入功率模糊期望中心值處采用基于增量法的模糊潮流求得狀態變量數字特征的可能性分布，具體包括以下步驟；

步驟301：采用增量法處理系統不確定因素中的模糊特性，提取各個節點注入功率的模糊期望值，并在模糊期望的中心值處進行確定性潮流計算，得到狀態變量V_d、θ_d、P_ijd、Q_ijd，下標d表示確定值；

步驟302：求各個節點注入功率模糊期望值所對應的模糊增量

式中，為節點注入功率的模糊期望值；

步驟303：求節點電壓幅值及相角所對應的模糊增量

式中，為上述確定性潮流計算最后一次迭代所求得雅克比矩陣；

步驟304：求節點電壓模糊幅值和相角

步驟305：求支路有功、無功模糊增量

式中，G₀為支路潮流對節點電壓的偏導：

步驟306：求支路有功、無功模糊潮流

步驟4：在步驟3的基礎上，通過模糊化半不變量法的解析法求解概率潮流，得到狀態變量各階半不變量三角模糊置信區間，最后，運用Gram-Charlier級數擬合狀態量的模糊概率分布，具體包括以下步驟：

步驟401：采用線性交流模型，在步驟301確定性潮流所求基準運行點處進行泰勒展開，忽略2次以上的高次項，得到如下表達式：

式中，分別表示節點狀態變量、支路狀態變量以及節點注入功率所對應隨機模糊變量；下標“0”表示基準運行點，S₀和T₀為靈敏度矩陣，

步驟402：為方便處理各節點注入功率間的模糊相關性，在步驟401的基礎上得到某一模糊隸屬度μ下的表達式：

式中，為各個節點注入功率模糊標準差；為標準化后得到的輸入變量組成的向量；

步驟403：在某一模糊隸屬度μ下的相關系數矩陣為C_M,μ，將其進行Cholesky分解得到下三角矩陣B_M,μ：

步驟404：在某一模糊隸屬度μ下中各隨機變量表示為互不相關的隨機變量的線性組合：

步驟405：考慮及B_M,μ的影響，需要對靈敏度矩陣S₀進行如下修正：

步驟406：為求得狀態變量的概率分布，將步驟405中復雜的卷積運算轉化為半不變量間的算術運算：

式中，分別表示在模糊隸屬度μ下各隨機變量的k階半不變量；分別為在模糊隸屬度μ下新靈敏度矩陣中元素的k次冪所形成的矩陣；

對于服從正態分布的隨機模糊輸入量采用解析運算近似求取半不變量，對于服從非正態分布的隨機模糊輸入量，由于半不變量的運算為非線性過程，直接通過解析運算求得半不變量的模糊置信區間十分困難，因此，通過借助模糊隸屬度μ，將隨機模糊輸入變量轉化為隨機變量的計算，然后通過相關性輸入變量樣本求取的半不變量；

步驟407：計算不同模糊隸屬度下狀態變量各階半不變量，擬合得到各階半不變量置信區間；引入Gram-Charlier級數，由于狀態變量的半不變量為模糊置信區間，因此需要借助模糊隸屬度分別進行Gram-Charlier級數擬合，最終得到各模糊隸屬度下狀態變量的概率分布。