[發明專利]基于稀疏混沌多項式逼近的隨機潮流不確定性量化方法

有效

• 申請號: 202010525323.8
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111900716B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 李靜;李艷君;肖鐸;杜鵬英
• 申請（專利權）人: 浙大城市學院
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;H02J3/06;H02J3/38;H02J3/46
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 劉靜

本發明公開了一種基于稀疏混沌多項式逼近的隨機潮流不確定性量化方法，為包含高比例間歇性可再生能源以及負荷的節點功率隨機波動下電力系統隨機潮流計算方法，該算法考慮隨機時序性對風、光間歇性可再生能源和負荷這些電網運行中的節點注入功率的隨機特性進行建模，基于隨機空間譜逼近方法來逼近概率潮流方程的隨機解，并基于l₁?l₂范數最小的稀疏優化方法，利用少量樣本信息獲得高維潮流隨機空間的稀疏多項式逼近模型。該算法穩定且逼近精度高，可廣泛應用于高維隨機因素影響下電力系統隨機潮流分析。為可再生能源的合理消納和保證電力系統安全穩定運行提供參考。

技術領域

本發明屬于電力系統優化技術領域，尤其涉及一種基于稀疏混沌多項式逼近的隨機潮流不確定性量化方法。

背景技術

隨著可再生能源發電技術的發展，基于風電、光伏等具有波動特性的分布式電源高比例多點并網運行后，電力系統運行受到大量隨機因素影響，使得概率潮流分析計算成為電力系統不確定性分析的重要工具。求解概率潮流的傳統技術是利用Monte-Carlo模擬法、矩近似法和以卷積法為核心代表的解析法，但面對大規模間接性能源帶來的不確定因素，需要克服高維隨機變量帶來的維數災難和計算精度低的缺點。

發明內容

本發明旨在克服現有技術的不足，提供一種基于譜方法的電力系統概率潮流分析計算方法，該方法利用稀疏混沌多項式逼近高維隨機參考空間的電力系統隨機潮流解。

為達到上述目的，本發明提供一種基于稀疏混沌多項式逼近的隨機潮流不確定性量化方法，該方法包括以下幾個步驟：

S1：建立電力系統高維隨機輸入的低階模擬模型，具體包括以下的步驟：

S1.1：由于負荷及風力、太陽能光伏電源出力的隨機波動性，在任一時刻t電力系統的節點注入功率視作是隨機變量，該隨機變量在時間維度上的擴充構成了隨機過程。則在t時刻電網節點i處的注入功率為：

式中，p_i(t)和q_i(t)表示t時刻安裝在電網節點i注入有功和無功功率的預測值，和表示t時刻電網節點i處的有功和無功隨機參數，該反映在節點功率的預測誤差上，預測誤差在任意時刻t的隨機特性均滿足正態分布，則預測誤差屬于高斯隨機過程。

S1.2：取如下指數形式的核函數C_pp(t₁,t₂)和C_qq(t₁,t₂)描述高斯隨機過程：

式中，l_p和l_q分別表示有功和無功預測誤差隨機過程的關聯長度。將系統周期分為T個時間點{t₁,…,t_T}，可得高斯隨機過程的T×T相關矩陣C_pp或C_qq，并對矩陣進行主成分分析，將矩陣特征值從大到小排序，取前M(MT)項的特征值或和特征函數或

建立隨機過程的Karhunen-Loeve展開并取前M項截斷，如下所示：

式中，M為截斷的階數；為互不相關的隨機變量；

S2：利用混沌多項式(gPC)展開技術，基于樣本隨機配置點逼近概率潮流方程的隨機解，得到節點電壓的譜逼近近似模型；具體如下：

S2.1計及隨機參數影響，t時刻H個節點電力系統的潮流方程如下所示：