考虑新能源大规模接入的电力系统概率潮流研究

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1、国内图书分类号：TM73密级：公开国际图书分类号：621.3西南交通大学研究生学位论文考虑新能源大规模接入的电力系统概率潮流研究年级二○一五级姓名郭智祺申请学位级别工程硕士专业电气工程指导老师张雪霞副教授二零一八年五月ClassifiedIndex:TM73U.D.C:621.3SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisResearchonProbabilisticPowerFlowofPowerSystemsConsideringLarge-scaleAccessofRenew

2、ableEnergyGrade:2015Candidate:GuoZhiqiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:ElectricalEngineeringSupervisor:AssocisteProf.ZhangXuexiaMay.2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要随着能源短缺和环境污染问题的日趋严重，大规模新能源并网已成为电力系统发展的主要趋势。但是，大规模新能源发电在带给我们大量清洁能源的同时，也带来了更多的随机因素，使电网的运行状态

3、更加复杂。概率潮流是电网规划和运行状态分析的重要工具，而目前的概率潮流算法存在计算误差大、运行效率低及未全面考虑系统中多种随机变量等缺点。更重要的是，目前的概率潮流算法往往忽略了输入变量相关性对电力系统的影响。相关研究表明，同一地区的风速具有一定的相关性，随着风电装机容量不断增大，其相关性对电力系统的影响成为一个不可忽视的问题。因此，为了解决目前概率潮流算法存在的以上问题，本文提出了一种兼具精确性和高效性的混合概率潮流算法，并在此基础上，结合Cholesky分解法研究了风电相关性对电力系统的影响。首先，本文提出了一种考虑连续型

4、和离散型随机变量的混合概率潮流算法。该方法将半不变量法和多次确定性潮流计算相结合。在IEEE-14节点系统中，与蒙特卡洛法和半不变量法对比，验证了所提算法的计算精度和运行效率。在IEEE-14节点系统中，研究了两种情况对电力系统的影响：(1)单个离散型随机变量在不同额定功率下对系统的影响；(2)如何处理系统中存在多个离散型随机变量的问题。在IEEE-118节点系统中，验证了所提算法的精确性、高效性和适用性。其次，本文在所提混合概率潮流算法的基础上，结合Cholesky分解法研究了风电相关性对电力系统的影响。第一，分别在系统中存

5、在两个和三个风场时，验证了Cholesky分解法生成具有任意相关性风电数据的准确性。第二，在IEEE-14节点系统中，验证了所提算法解决风电相关性问题的准确性。第三，在IEEE-14节点系统中，研究了风电相关性对系统节点电压、支路潮流均值和标准差的影响。最后，总结了本文混合概率潮流算法和风电相关性研究所得出的结论。关键词：混合概率潮流算法；半不变量法；多次确定性潮流计算；风电相关性；Cholesky分解法西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractFacingtheworseandworseproblemsofene

6、rgyshortageandenvironmentalpollution,large-scaleofaccessofrenewableenergyhasbecomeamaintrendofthedevelopmentofpowersystems.Ontheonehand,large-scaleaccessofrenewableenergybringsuslotsofcleanenergy.Ontheotherhand,itbringsmorerandomfactors,makingtheoperationstatusofpow

7、ersystemsmorecomplex.Probabilisticpowerflowisanimportanttoolforpowersystemplanningandoperationstateanalysis.However,currentprobabilisticpowerflowalgorithmshavemanydisadvantages,suchaslargecomputationerror,lowoperationefficiencyandonlyconsideringpartsofrandomvariable

8、s.Moreimportantly,currentprobabilisticpowerflowalgorithmsusuallyignoretheinfluenceofinputvariablecorrelationonpowersystems.Relatedresearch