CN107482620A - 变量相关情形下风电和光伏接入对配电网电压影响分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网的影响研究方法，分析了同时包含风速、光照强度和负荷三种随机变量且考虑其相关性情形下对配电网电压的影响。首先建立风电、光伏模型及负荷的描述方法，并产生对应的具有相关性的样本数据；然后针对风速、光照强度及负荷的相关性，运用Nataf变换结合初等变换(Elementary Transformation,ET)，将其转换到独立标准正态空间，进而建立能用2m+1点估计法求解的概率潮流模型，从而解决了相关输入变量的概率潮流问题。通过算例分析，验证了2m+1点估计法的有效性，并分析了不同节点在不同时段的电压水平及风电和光伏不同渗透率情况下对电压的影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种变量相关情形下的风电和光伏的接入对配电网电压的影响分析方法，具体地，涉及一种能够处理变量相关性的概率潮流方法，其属于电力系统分析与控制学科研究及教育教学的理论研究领域。
背景技术
随着经济的快速发展导致能源缺口日益增大，环境不断恶化，以风电和光伏为代表的清洁能源日益受到关注，但是风电和光伏受到自然因素的严重影响，具有随机性、间歇性、波动性。因此如何全面考虑新能源的间歇性和随机性对配电网的影响已成为电力系统领域研究的重要问题之一。
自1974年Borkowska提出了概率潮流(Probabilistic Load Flow，PLF)以来，其在分析电力系统的不确定性等方面应用极为广泛。其核心思想是综合考虑各种输入随机因素，应用概率理论来描述、分析电力系统的稳态运行特性。随着新能源的快速发展，概率潮流问题受到了众多研究人员的关注，得到了快速发展，众多相关求解方法被提出。众多求解PLF问题方法中，蒙特卡洛模拟法和点估计法是两种典型的方法。蒙特卡洛模拟法能够全面对随机变量进行模拟，精确性高，但计算极为耗时；点估计法是一种根据已知随机变量的概率分布，求取待求随机变量阶矩的概率统计方法，计算量小，避免潮流方程线性化，但其要求输入随机变量之间相互独立。
近些年，随着分布式能源的接入规模的不断扩大，导致电网输入变量之间的相关性(如风速的区域相关性、光照强度的区域相关性、负荷之间的相关性等)也越来越显著，因此，具有处理相关性能力的概率潮流方法成为一个重要的研究方向，为进一步分析风电和光伏接入对配电网的影响奠定基础。目前研究较多的是以Nataf变换处理变量之间相关性的方法较多，但变换后变量间相关系数也会发生相应的变化，相关系数的转换是一个难点。
但是，当前对以风电、光伏为代表的新能源接入对配电网的影响考虑的因素都相对简单，深一步研究相关算法是很有必要的。
发明内容
为了解决以上诸多问题，本发明提出了一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网的影响研究方法，分析了同时包含风速、光照强度和负荷三种随机变量且考虑其相关性情形下对配电网电压的影响。
本发明的技术解决方案如下：一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，其特征在于：首先建立风电、光伏模型及负荷的描述方法，并产生对应的具有相关性的样本数据；然后针对风速、光照强度及负荷的相关性，运用Nataf变换结合初等变换(Elementary Transformation,ET)，将其转换到独立标准正态空间，进而建立能用2m+1点估计法求解的概率潮流模型，从而解决了相关输入变量的概率潮流问题。将一天分为24个时段，采用改进的IEEE-33节点配电网进行算例分析，验证了该方法的有效性，并分析了不同节点在不同时段的电压水平及风电和光伏不同渗透率情况下对电压的影响。
所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，其特征在于变量相关性处理包括以下过程：
步骤一，对于风速和光照强度这两个相关非正态随机变量，利用Nataf变换将其从相关非正态随机向量空间(Correlated Non-normal Random Vector Space,CNNRVS)转换到相关标准正态随机向量空间(Correlated Standard Normal Random Vector Space,CSNRVS)；
步骤二，将转化后的变量与具有相关性原始负荷(原始负荷服从正态分布)组成一个矩阵，并利用变量从相关非正态空间转换到独立正态空间；
步骤三，利用初等变换实现从CSNRVS到独立标准正态随机向量空间(IndependentStandard Normal Random Vector Space,ISNRVS)的转换，在ISNRVS中获得点估计法样本的位置集中度和概率集中度，构建点估计法的样本；
步骤四，将构建得到的样本点通过对应的逆变换从ISNRVS转换到CSNRVS和CNNRVS；
步骤五，利用2m+1点估计方法进行概率潮流仿真分析；
步骤六，分析风电和光伏不同渗透率对配电网电压的影响。
优选地，所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，特征在于，风速模型采用两参数Weibull分布，光照强度模型采用Beta分布。
优选地，所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，特征在于，建立电压评估方法，用电压均值和标准差、电压概率分布图和累积分布图及电压越限概率来描述对配电网电压的影响。
优选地，所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，特征在于，以电压均值和标准差，以及电压的概率分布图和累积分布图，评估了点估计法的准确性。
优选地，所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，特征在于，分析不同节点在不同时段的电压水平。
优选地，所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响研究方法，特征在于，研究风电和光伏不同渗透率下，节点在不同时间段的电压越限概率。
附图说明
图1是变量相关性处理流程图。
图2是IEEE-33配电网拓扑图。
图3是节点22在时段5的概率密度函数图。
图4是节点22在时段5的累积分布函数图。
图5是节点22在时段12的概率密度函数图。
图6是节点22在时段12的累积分布函数图。
图7是节点22在时段19的概率密度函数图。
图8是节点22在时段19的累积分布函数图。
图9是节点18、22、25、33在不同时段的电压均值图。
图10是风电和光伏不同渗透率下节点18在不同时段的电压越限概率
图11是风电和光伏不同渗透率下节点33在不同时段的电压越限概率
具体实施方式
本发明的具体实施过程结合附图详述如下：
步骤一，生成服从正态分布且具有指定相关系数的负荷数据样本；
步骤二，生成服从Weibull分布且具有指定相关系数的风速矩阵，生成服从Beta分布且具有相关性的光照强度矩阵，并利用Nataf变换，把服从相关非正态分布的风速与光照强度转化为相关标准正态分布；
步骤三，把步骤一得到的负荷转化为服从标准正态分布并同步骤二得到风速和光照强度数据分别进行ET变换，将其转化为独立标准正态分布随机变量；
步骤四，构建点估计计算空间：风速序列、光照强度序列和负荷(风速、光照强度和负荷是由步骤三变换得到的)，进而计算点估计法所需要的位置度量和概率集中度，并构建2m+1点估计法所需要的点；
步骤五，利用ET法的逆变换过程，将风速序列、光照强度序列和负荷估计点从独立标准正态分布变量空间转化到相关标准正态分布变量空间；
步骤六，利用Nataf法的逆变换过程，将步骤五中的风速和光照强度数据转换到相关非正态分布变量空间(Weibull分布和Beta分布)，并分别根据风速—功率、光照强度—功率转换公式，得到风机有功出力和光伏有功出力，其无功按照有功无功特性获得；
步骤七，采用2m+1点估计法进行概率潮流计算，其中简化风光注入功率的处理方式，采用直接注入的方式，风机和光伏功率按照负值注入；
步骤八，根据概率潮流计算结果，按照评价指标计算各节点电压期望和标准差的平均相对误差，以分析风电和光伏的引入对系统电压水平的影响。
结合附图分析,详述如下：
1、将2m+1点估计法和蒙特卡洛模拟法对比，以验证点估计法的精确性。图3-图8分别提供了节点22在时段5、时段12和时段19的概率密度函数图(probabilistic densityfunction，PDF)和累计分布函数图(cumulative density function，CDF)。概率密度函数图中小框内波形图为PDF图的局部放大，以此说明2m+1点估计法所得的PDF曲线与蒙特卡洛模拟法获得的曲线高度拟合，但不完全重合。因此2m+1点估计法进行概率潮流计算的结果被认为是可靠的。
2、所采用的IEEE-33节点配电网系统为辐射状开式网络，如图2所示，系统有四个支路：1-18、1-2-19-22、1-3-23-25和1-6-26-33。根据辐射状开式网络拓扑特点，节点电压随着支路的延伸呈现出跌落趋势。图9提供了节点18、节点22、节点25和节点33的电压水平图。由图可知，不同节点电压分布趋势基本一致。其中，节点22和节点25电压水平较高，波动较小；节点18和节点33电压水平较低，波动性较大，存在部分时间段电压幅值越下限问题。
3、图10和图11提供了不同风电和光伏渗透率下节点18和节点33的电压越限概率图。由图中可以看出，随着渗透率的增加，电压在不同时刻的下的越限概率会随之而减小，即节点电压水平随着风电和光伏渗透率的增加而提高。
Claims (7)
1.一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响分析方法，其特征在于：建立风电、光伏模型及负荷的描述方法，并产生对应的具有相关性的样本数据；然后针对风速、光照强度及负荷的相关性，运用Nataf变换结合初等变换(ElementaryTransformation,ET)，将其转换到独立标准正态空间，进而建立能用2m+1点估计法求解的概率潮流模型，从而解决了相关输入变量的概率潮流问题。将一天分为24个时段，采用改进的IEEE-33节点配电网进行算例分析，验证了该方法的有效性，并分析了不同节点在不同时段的电压水平及风电和光伏不同渗透率情况下对电压的影响。
2.根据权利要求1所述的一种变量相关情形下的的风电和光伏接入对配电网的影响分析方法，其特征在于变量相关性处理包括以下过程：
步骤一，对于风速和光照强度这两个相关非正态随机变量，利用Nataf变换将其从相关非正态随机向量空间(Correlated Non-normal Random Vector Space,CNNRVS)转换到相关标准正态随机向量空间(Correlated Standard Normal Random Vector Space,CSNRVS)；
步骤二，将转化后的变量与具有相关性原始负荷(原始负荷服从正态分布)组成一个矩阵，并利用变量从相关非正态空间转换到独立正态空间；
步骤三，利用初等变换实现从CSNRVS到独立标准正态随机向量空间(IndependentStandard Normal Random Vector Space,ISNRVS)的转换，在ISNRVS中获得点估计法样本的位置集中度和概率集中度，构建点估计法的样本；
步骤四，将构建得到的样本点通过对应的逆变换从ISNRVS转换到CSNRVS和CNNRVS；
步骤五，利用2m+1点估计方法进行概率潮流仿真分析；
步骤六，分析风电和光伏不同渗透率对配电网电压的影响。
3.根据权利要求1所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响分析方法，特征在于，风速模型采用两参数Weibull分布，光照强度模型采用Beta分布。
4.根据权利要求1所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响分析方法，特征在于，建立电压评估方法，用电压均值和标准差、电压概率分布图和累积分布图及电压越限概率来描述对配电网电压的影响。
5.根据权利要求1所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响分析方法，特征在于，以电压均值和标准差，以及电压的概率分布图和累积分布图，评估了点估计法的准确性。
6.根据权利要求1所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响分析方法，特征在于，分析了不同节点在不同时段的的电压水平。
7.根据权利要求1所述的一种变量相关情形下的风电和光伏接入对配电网电压的影响分析方法，特征在于，研究风电和光伏不同渗透率下，不同节点在不同时间段的电压越限概率的变化。
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