新能源配电网不确定性潮流区间分析方法研究

来源 :华北电力大学(北京) | 被引量 : 1次 | 上传用户:biao_oaib
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面向高比例可再生能源消纳的智能配电网已成为电力系统发展的重要趋势之一,但随着源、网、荷不确定因素的增多及其与信息系统、外部异质能源系统的深度耦合,运行不确定性也将成为智能配电网的显著特征。传统确定性潮流分析与优化作为研究电力系统稳态运行的基本电气计算,其合理性与可靠性前提在该发展趋势下将越来越难以保证。因此,为揭示不确定因素作用下智能配电系统的运行特性,保证其安全稳定、优质经济运行,论文围绕不确定参数区间建模方式,对新能源配电网不确定性潮流区间分析方法展开了如下研究:1)新能源配电网区间潮流算法针对含多类型分布式发电(distributed generation,DG)的交流配电网,引入道路矩阵回路分析,提出了用于弱环配电网的前推回代区间-仿射潮流算法,并通过无功/电压灵敏度矩阵两步修正方式,突破了前推回代区间-仿射潮流算法在多类型DG无功控制策略上的应用限制。针对含多换流站控制模式的交直流混合配电网,构造了交、直流子系统区间潮流的非线性规划等效模型,并采用交替迭代设计了混合配电网区间潮流等效算法。与蒙特卡罗概率潮流(Monte Carlo simulation-based probabilistic load flow,MCS-PLF)的对比结果表明:所提弱环网区间-仿射潮流算法能计及DG的多种无功控制特性,并继承前推回代法的计算高效性,基本不受回路数、负荷不确定水平及节点数的影响,且能确保区间结果的完备性;直流与辐射状交流配电网区间潮流方程的非线性规划等效可准确求取电压幅值边界,在保证潮流区间结果完备性的同时规避了区间/仿射迭代类方法存在的保守性问题。2)多端直流配电网在线静态安全分析区间算法为实现源-荷不确定条件下多端直流配电网的在线静态安全分析,建立了直流配电网N-1区间潮流模型。利用区间矩阵范数推导了 N-1预想事故电压变化区间与电流变化上界的估计表达式,提出了区间不确定性条件下预想事故筛选与校验方法,进而采用重构线性化技术设计了在线静态安全分析区间算法流程。与MCS-PLF及线路中断分布因子法的对比结果表明:预想事故筛选能够筛选出直流配电网所有存在电压或电流违限风险的预想事故,且能为详细校验提供准确但保守的初始值,实现高效求解从而满足在线应用时限(如1 min)要求;所提算法不仅适用多端直流配电网,在原理上同样适用于多端直流输电网。3)功率-电压非线性映射线性分析模型不确定性潮流的最终输出结果一般为状态量的某类分布(概率分布、模糊数或区间),仅能体现多个不确定变量的共同作用,而无法分析每个不确定变量对输出变量的影响程度。为量化间歇式DG功率不确定性扰动对配电网各节点电压的内在影响力,建立了功率-电压非线性映射线性分析模型,提出了基于点估计法与弹性网回归的参数辨识方法。以DG储能配置作为线性分析模型的应用案例,建立了 DG储能协调优化配置模型,可计及间歇式DG对整个配电系统电压质量的影响,实现功率波动与电压波动双重约束下的DG储能功率/容量优化配置。通过MCS-PLF、电磁暂态仿真与敏感分析对比验证了所提线性分析模型的有效性与应用案例的合理性。4)功率-电压非线性映射区间分析模型功率-电压非线性映射线性分析模型表征了 DG功率不确定性对电压的影响力期望,但对不确定非线性系统仍存在宽运行范围下的固有误差。为量化DG不确定性功率扰动对各节点电压的影响力边界,首创性地建立了功率-电压非线性映射区间分析模型,分别提出了基于二次规划与基于随机规划的参数辨识方法,可平衡对计算效率与边界保守性的不同需求。以储能选址作为区间分析模型的应用案例,提出了采用集对分析的储能选址区间决策方法,可考虑电压波动治理中存在的确定与不确定双重属性,实现储能选址的综合最优决策。通过MCS-PLF、电磁暂态仿真与敏感分析对比验证了所提区间分析模型在影响力边界描述上的完备性与应用案例的合理性。5)新能源配电网区间最优潮流解析模型区间最优潮流兼具源-荷不确定性条件下对控制变量的决策功能与状态变量分布的区间分析功能,但由于无法采用经典最优化算法求解,因而存在求解效率低下、不便于工程应用的缺陷。采用Distflow潮流方程、仿射算术与Taylor包含函数,推导了交流配电网区间最优潮流的解析模型,变量复杂度控制在传统最优潮流模型2倍范围以内,并提出了计及Taylor包含函数高阶项的精度修正方法,提高了状态量边界估计与约束满足的准确性。沿用动态最优潮流(dynamic optimal power flow,DOPF)多时段优化思路,建立了描述间歇式DG控制不确定性的区间模型与区间DOPF解析模型。以扩展的33节点系统与实际113节点系统为例,通过MCS-PLF、最优潮流、随机最优潮流等对比验证了所提解析模型及修正方法的准确性、求解高效性及工程应用能力。
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