考虑复杂变量相关和线路开断的风电并网系统线路过载风险控制

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1、中图分类号：TM73单位代号：10280密级：学号：12721160硕士学位论文SHANGHAIUNIVERSITYMASTER’SDISSERTATION题考虑复杂变量相关和线路开断的风目电并网系统线路过载风险控制作者路攀学科专业电力系统及其自动化导师李雪副教授完成日期二零一五年一月上海大学本论文经答辩委员会全体委员审查,确认符合上海大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：主任：委员：导师：答辩日期：I上海大学硕士学位论文原创性声明本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。除了文

2、中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。密级：保密期限：签名：日期：本论文使用授权说明本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：II上海大学硕士学位论文上海大学工学硕士学位论文考虑复杂变量相关和线路开断的风电并网系统线路过载风

3、险控制姓名：路攀导师：李雪副教授学科专业：电力系统及其自动化上海大学机电工程与自动化学院二零一五年一月IIIADissertationSubmittedtoShanghaiUniversityfortheDegreeofMasterinEngineeringRiskControlofTransmissionLineOverloadinWind-integratedPowerSystemConsideringBranchOutagesandComplexVariableCorrelationsMAC

4、andidate：LuPanSupervisor：LiXue(AssociateProfessor)Major：PowerSystemandAutomationSchoolofMechatronicEngineeringandAutomationCollege,ShanghaiUniversityJanuary,2015IV上海大学硕士学位论文摘要电力系统线路过载风险控制通过引入风险指标来反映系统的安全性，能够对整个电力系统在多种运行条件下的安全性能指标有一个更科学、细致的评估与控制。综合分析系统

5、在多种运行方式下线路过载风险发生的可能性和严重性，利用最优潮流(OptimalPowerFlow,OPF)工具得到反映系统静态安全性的最优风险指标，进一步讨论为控制风险所采取的策略，这些信息对电力决策者具有很高的参考价值。随着国家对新能源研究和开发的不断深入，风力发电作为技术最成熟、最具规模和经济发展前景的可再生能源之一，逐渐受到各国的重视并得到广泛的开发和利用，由于风能本身具有的随机性、间歇性、波动性的特征使得系统运行方式更加复杂，因此有必要计及系统中的各种不确定性因素（常规发电机组出力的波动、

6、负荷波动、风电机组的随机出力以及系统线路开断的不确定性等），并考虑随机变量间实际存在的相关性，来进行风电并网系统静态安全风险控制。本文探讨了考虑复杂变量相关和线路开断的风电并网系统线路过载风险控制。具体内容如下：首先，考虑负荷、常规发电机出力和风电出力的不确定性，提出了基于OPF的风电并网系统线路过载风险控制模型。目标函数同时考虑系统发电成本和线路过载风险指标，其中利用线路过载的可能性和严重性模型来反映线路过载对风险指标的影响，综合得到线路过载风险指标；不等式约束包括无功补偿和系统爬坡约束等；采用

7、跟踪中心轨迹内点法(PathFollowingInteriorPoint,PFIP)求解该模型，在含风电场的IEEE-30节点系统进行仿真，结果表明通过对控制变量的优化，有效减小了系统线路过载风险值，一定程度上保障了电力系统的安全。其次，基于Cholesky分解法考虑系统中负荷之间的互相关性，综合线路过载可能性和严重度来评估线路过载风险，建立以发电成本和线路过载风险指标为目标函数的风险控制模型。通过对控制变量的优化，得到系统的线路过载风险指标和发电成本值。在含风电场的IEEE-14节点系统上进行仿

8、真分析，结果表明负荷相关性影响到系统运行成本和过载风险值，应该考虑负荷相关性进行V上海大学硕士学位论文线路过载风险控制。第三，针对负荷、常规发电和风电之间的互相关性，提出处理复杂变量相关性的四种方案，包括Nataf变换/多项式变换(PolynomialNormalTransformation,PNT)结合正交变换(OrthogonalTransformation,OT)/初等变换(ElementaryTransformation,ET)，结合点估计(PointEstimateMet