【摘 要】
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为准确评估含高比例风电电网频率风险,提出了一种基于蒙特卡洛仿真和BP神经网络的多指标电网频率稳定风险评估方法.根据风电并网频率机理构建多个关键指标,通过蒙特卡洛仿真耦合区域电网风电功率波动概率函数求取指标概率,运用BP神经网络获得指标权重,根据ALARP原则建立风险矩阵.最后,对IEEE 3机9节点进行仿真验证,结果表明该方法实现了电网频率风险评估的全面性,减少了风险评估的时间,提高了指标权重方法的准确性,为含高比例风电电网的频率稳定风险评估提供了有效参考.
【机 构】
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多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室(邵阳学院),湖南 邵阳 422000
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为准确评估含高比例风电电网频率风险,提出了一种基于蒙特卡洛仿真和BP神经网络的多指标电网频率稳定风险评估方法.根据风电并网频率机理构建多个关键指标,通过蒙特卡洛仿真耦合区域电网风电功率波动概率函数求取指标概率,运用BP神经网络获得指标权重,根据ALARP原则建立风险矩阵.最后,对IEEE 3机9节点进行仿真验证,结果表明该方法实现了电网频率风险评估的全面性,减少了风险评估的时间,提高了指标权重方法的准确性,为含高比例风电电网的频率稳定风险评估提供了有效参考.
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