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文檔簡介
1、隨著近幾年風電的快速發(fā)展,風力發(fā)電已成為目前技術最成熟的新能源發(fā)電方式之一。然而在風電裝機容量與日俱增的同時,出現(xiàn)了越來越嚴重的棄風現(xiàn)象,從而導致棄風現(xiàn)象成為目前制約風電發(fā)展的最主要因素。由于造成棄風現(xiàn)象的原因隨著電力系統(tǒng)的日漸復雜變得越來越多,所以綜合考慮多種隨機因素的風電消納能力評估對風電消納的研究具有重大的意義。為了全面分析不確定性因素對電力系統(tǒng)風電消納能力的影響,本文重點研究了電力系統(tǒng)風電消納能力的概率評估,具體研究工作如下:<
2、br> 不確定性因素概率建模時,針對傳統(tǒng)概率模型擬合精度較低的問題,提出了基于加權高斯混合分布(Weighted Gaussian Mixture Distribution,WGMD)的概率模型,并采用該模型分別模擬了負荷和風電的隨機波動。同時,針對WGMD常用的參數(shù)估計算法—EM(Expectation Maximization)算法存在容易陷入局部最優(yōu)的問題,而DAEM(Deterministic Annealing Expect
3、ation Maximization)算法通過引入溫度系數(shù)改善了EM算法的缺陷,進而提出將DAEM算法應用于負荷和風電的概率建模。通過選擇不同的模型以及不同的參數(shù)估計算法對負荷及風電有功功率的實測數(shù)據(jù)進行擬合,驗證了所提模型以及算法的精確性和有效性。
在選取用于評估風電消納能力的概率分析方法時,針對傳統(tǒng)概率分析方法存在計算成本較高的缺陷,本文提出了一種基于切片采樣(Slice sample)算法的馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Marko
4、v Chain Monte Carlo,MCMC)模擬法。由于在MCMC模擬法中最常用的Gibbs采樣算法計算成本較大,使其應用范圍受到了局限。而切片采樣算法相較于Gibbs算法采樣更靈活,計算量更小,且適用于各種分布。所以,本文提出將這種基于切片采樣算法的 MCMC法應用于風電消納能力評估的概率潮流計算中。算例仿真驗證了切片采樣方法在相同的采樣規(guī)模下比Gibbs算法采樣更穩(wěn)定,評估結果更精確。
針對傳統(tǒng)風電消納評估模型所存在
5、的缺陷,提出了一種基于條件風險約束的風電消納能力概率評估模型。通過考慮傳統(tǒng)模型的評估誤差,定義了風電接納風險函數(shù),并引入條件風險價值理論(Conditional Value at Risk,CVaR)作為量化風電接納風險的指標,構建了基于條件風險約束的風電消納評估模型。將上文所述的概率分析方法與所建立的消納評估模型相結合,得到系統(tǒng)風電消納能力的概率分布特性,同時計算出每個風電消納水平下的風險值。本文在IEEE39節(jié)點系統(tǒng)中進行仿真分析,
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