[發明專利]一種基于電力系統的概率潮流確定方法及系統

有效

• 申請號: 201811543658.1
• 申請日: 2018-12-17
• 公開（公告）號: CN109376494B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 王彤;相禹維;宓登凱;王增平
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/12;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 程華

1.一種基于電力系統的概率潮流確定方法，其特征在于，包括：

獲取多個風力發電機的功率數據；

根據所有風力發電機的功率數據構建電力系統的輸入變量的高斯混合模型；所述輸入變量的高斯混合模型為多個高斯子成分的高斯混合模型；所述高斯混合模型用于擬合風機的出力；所述輸入變量的高斯混合模型為其中，a_i為第i個高斯子成分的權重系數，μ_i為第i個高斯子成分的均值，Σ_i為第i個高斯子成分的方差，n為高斯子成分的個數，x為所有風力發電機的功率數據，即所述電力系統的輸入變量，M為風力發電機的個數；

采用遺傳算法求解所述輸入變量的高斯混合模型中的參數；具體包括：構建所述輸入變量的高斯混合模型的似然函數；獲取所述參數的初始種群和最大迭代次數，所述初始種群中的個體為所述參數的賦值；對于每次迭代，根據所述似然函數確定當前迭代中每個個體的適應度；對所有個體的適應度排序；判斷當前迭代次數是否到達最大迭代次數，得到第一判斷結果；當第一判斷結果表示當前迭代次數到達最大迭代次數時，將數值最大的適應度對應的個體確定為本次迭代的最優解；將本次迭代的最優解確定為所述輸入變量的高斯混合模型中的參數；當第一判斷結果表示當前迭代次數未到達最大迭代次數時，獲取當前種群中的多個候選個體；所述候選個體的適應度大于所述當前種群中其他個體的適應度；對當前種群中的所有個體進行單點交叉，得到交叉后的個體；對交叉后的個體進行變異操作，得到更新后的個體；將所有候選個體與所述更新后的個體合并，生成下一代種群；迭代次數加1，返回“根據所述似然函數確定當前迭代中個體的適應度”步驟，進入下一次迭代；所述參數包括每個高斯子成分的權重系數、每個高斯子成分的均值和每個高斯子成分的方差；

根據所述參數確定所述輸入變量的高斯混合模型；

獲取潮流方程的線性方程模型；通過將潮流方程在基準運行點處按泰勒級數展開，去掉2次及以上的高次項，得到潮流方程的線性方程模型；

根據所述輸入變量的高斯混合模型和所述潮流方程的線性方程模型，獲得所述電力系統的輸出變量的聯合概率密度函數，以確定電力系統的概率潮流。

2.根據權利要求1所述的基于電力系統的概率潮流確定方法，其特征在于，所述獲取潮流方程的線性方程模型，具體包括：

獲取潮流方程，所述潮流方程為非線性方程；

將所述潮流方程在基準運行點處按泰勒級數展開，去掉2次及以上的高次項，得到潮流方程的線性方程模型。

3.根據權利要求1所述的基于電力系統的概率潮流確定方法，其特征在于，所述根據所述輸入變量的高斯混合模型和所述潮流方程的線性方程模型，獲得所述電力系統的輸出變量的聯合概率密度函數，具體包括：

根據所述輸入變量的高斯混合模型，對輸入變量的概率密度函數在潮流方程的區間上積分，得到所述輸出變量的聯合概率分布函數；

對所述輸出變量的聯合概率分布函數求微分，獲得所述輸出變量的的聯合概率密度函數。