[發(fā)明專(zhuān)利]一種主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011353079.8
• 申請(qǐng)日: 2020-11-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112636356B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李欣;劉艷萍;曾順奇;何家裕
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局
• 主分類(lèi)號(hào): H02J3/06
• 分類(lèi)號(hào): H02J3/06
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 沈闖

1.一種主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法，其特征在于，包括：

基于光照強(qiáng)度概率模型和風(fēng)速概率模型，獲取光伏發(fā)電功率隨機(jī)樣本和風(fēng)電功率隨機(jī)樣本，所述光照強(qiáng)度概率模型服從Beta分布，所述風(fēng)速概率模型服從Weibull分布；

通過(guò)主從分裂法將主配網(wǎng)潮流計(jì)算模型分解為輸電網(wǎng)潮流計(jì)算子模型、配電網(wǎng)潮流計(jì)算子模型和邊界系統(tǒng)模型，得到所述主配網(wǎng)潮流計(jì)算的概率隨機(jī)模型；

將所述光伏發(fā)電功率隨機(jī)樣本和風(fēng)電功率隨機(jī)樣本設(shè)置為所述概率隨機(jī)模型的風(fēng)光出力，并設(shè)置所述概率隨機(jī)模型的迭代次數(shù)和輸電網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓的初值；

基于所述概率隨機(jī)模型，將所述輸電網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓設(shè)置為配電網(wǎng)平衡節(jié)點(diǎn)電壓，根據(jù)所述風(fēng)光出力的各階半不變量通過(guò)前推回代法對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行潮流計(jì)算，得到所述配電網(wǎng)的邊界節(jié)點(diǎn)等值功率的各階半不變量；

根據(jù)所述邊界節(jié)點(diǎn)等值功率的各階半不變量，通過(guò)牛頓拉夫遜法對(duì)主網(wǎng)進(jìn)行潮流計(jì)算，當(dāng)符合預(yù)置收斂條件時(shí)，得到輸電網(wǎng)的各階半不變量，所述預(yù)置收斂條件由所述迭代次數(shù)計(jì)算得到；

基于主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓計(jì)算公式，根據(jù)所述邊界節(jié)點(diǎn)等值功率的各階半不變量、所述輸電網(wǎng)的各階半不變量和主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓的預(yù)置分位數(shù)，計(jì)算得到所述主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓的累計(jì)分布函數(shù)，對(duì)所述累計(jì)分布函數(shù)求導(dǎo)得到所述主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓的概率密度函數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法，其特征在于，所述基于光照強(qiáng)度概率模型和風(fēng)速概率模型，獲取光伏發(fā)電功率隨機(jī)樣本和風(fēng)電功率隨機(jī)樣本，所述光照強(qiáng)度概率模型服從Beta分布，所述風(fēng)速概率模型服從Weibull分布，具體包括：

基于所述光照強(qiáng)度概率模型和所述風(fēng)速概率模型，通過(guò)拉丁超立方抽樣算法對(duì)光照強(qiáng)度和風(fēng)速進(jìn)行抽樣，得到光照強(qiáng)度隨機(jī)樣本和風(fēng)速隨機(jī)樣本，所述光照強(qiáng)度概率模型服從Beta分布，所述風(fēng)速概率模型服從Weibull分布；

根據(jù)光伏發(fā)電功率與光照強(qiáng)度的關(guān)系得到所述光照強(qiáng)度隨機(jī)樣本的光伏發(fā)電功率隨機(jī)樣本，根據(jù)風(fēng)電機(jī)組輸出功率與風(fēng)速之間的關(guān)系得到所述風(fēng)速隨機(jī)樣本的風(fēng)電功率隨機(jī)樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法，其特征在于，所述基于所述光照強(qiáng)度概率模型和所述風(fēng)速概率模型，通過(guò)拉丁超立方抽樣算法對(duì)光照強(qiáng)度和風(fēng)速進(jìn)行抽樣，得到光照強(qiáng)度隨機(jī)樣本和風(fēng)速隨機(jī)樣本，所述光照強(qiáng)度概率模型服從Beta分布，所述風(fēng)速概率模型服從Weibull分布，具體包括：

將若干個(gè)光照強(qiáng)度和風(fēng)速的概率分布參數(shù)和相關(guān)系數(shù)矩陣分別輸入到所述光照強(qiáng)度概率模型和所述風(fēng)速概率模型，所述光照強(qiáng)度概率模型服從Beta分布，所述風(fēng)速概率模型服從Weibull分布，并對(duì)修正后的所述相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行cholesky分解得到三角矩陣，將所述三角矩陣與樣本矩陣的乘積作為順序矩陣，所述樣本矩陣由對(duì)若干個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量進(jìn)行若干次抽樣得到；

對(duì)所述隨機(jī)變量進(jìn)行拉丁超立方抽樣得到初始樣本矩陣，通過(guò)所述順序矩陣對(duì)所述初始樣本矩陣的每行元素進(jìn)行重新排列得到所述光照強(qiáng)度隨機(jī)樣本和風(fēng)速隨機(jī)樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法，其特征在于，所述通過(guò)主從分裂法將主配網(wǎng)潮流計(jì)算模型分解為輸電網(wǎng)潮流計(jì)算子模型、配電網(wǎng)潮流計(jì)算子模型和邊界系統(tǒng)模型，得到所述主配網(wǎng)潮流計(jì)算的概率隨機(jī)模型，之后還包括：

對(duì)所述概率隨機(jī)模型的輸電網(wǎng)、配電網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)功率方程和支路潮流方程均進(jìn)行泰勒展開(kāi)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法，其特征在于，所述根據(jù)所述邊界節(jié)點(diǎn)等值功率的各階半不變量，通過(guò)牛頓拉夫遜法對(duì)主網(wǎng)進(jìn)行潮流計(jì)算，之后還包括：

通過(guò)GPU對(duì)牛頓拉夫遜法中的節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納的形成、雅可比矩陣的形成和線性方程組的計(jì)算進(jìn)行加速。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓概率分析方法，其特征在于，所述主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓計(jì)算公式為：

式中，z_i為所述主配網(wǎng)邊界節(jié)點(diǎn)電壓，ζ(α)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的所述累計(jì)分布函數(shù)的反函數(shù)，g_v為z_i的v階半不變量。