基于改進LHS含分布式能源的電力系統(tǒng)概率潮流計算

基于改進LHS含分布式能源的電力系統(tǒng)概率潮流計算基于改進LHS含分布式能源的電力系統(tǒng)概率潮流計算

摘要：隨著分布式能源（DistributedEnergyResources，DERs）的快速發(fā)展和普及，電力系統(tǒng)變得更加復雜和動態(tài)。概率潮流計算是電力系統(tǒng)規(guī)劃、運行和控制中的重要工具，可以在不同的負荷和潮流條件下評估電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。為了精確計算帶有DERs的電力系統(tǒng)的概率潮流，本文提出了一種基于改進拉丁超立方采樣（LatinHypercubeSampling，LHS）方法的概率潮流計算方法。

1.引言

隨著可再生能源的不斷推廣和普及，分布式能源（DERs）在電力系統(tǒng)中的比例也越來越高。DERs包括太陽能光伏、風能、小型水電站等，其具有分布范圍廣、發(fā)電量波動性大的特點。這些DERs的接入不僅使得電力系統(tǒng)變得更加靈活和可持續(xù)，也帶來了一系列挑戰(zhàn)，其中之一就是如何精確計算帶有DERs的電力系統(tǒng)的概率潮流。

2.概率潮流計算

概率潮流計算通過考慮不同的負荷和潮流條件，評估電力系統(tǒng)在不同概率水平下的穩(wěn)定性和可靠性。傳統(tǒng)的概率潮流計算方法是基于蒙特卡洛模擬，通過隨機抽樣生成電力系統(tǒng)參數(shù)的概率分布，然后進行蒙特卡洛模擬來計算概率潮流。然而，這種方法對于帶有DERs的電力系統(tǒng)的概率潮流計算來說存在一些不足之處。

3.改進的LHS方法

為了解決傳統(tǒng)概率潮流計算方法在計算帶有DERs的電力系統(tǒng)時的不足，我們提出了一種改進的LHS方法。LHS方法是一種在設計參數(shù)空間均勻抽樣的方法，用于減少參數(shù)的多樣性和相關性，并提高概率潮流計算的計算效率。通過改進LHS方法，我們可以更好地考慮DERs的發(fā)電量波動性和影響，從而提高概率潮流計算的準確性和可靠性。

4.算例分析

我們以一個包含光伏和風電DERs的電力系統(tǒng)為例進行算例分析。首先，我們采用改進的LHS方法生成一組參數(shù)樣本。然后，我們利用這些參數(shù)樣本計算不同概率水平下的概率潮流。最后，我們與傳統(tǒng)的蒙特卡洛模擬方法進行比較，驗證了改進的LHS方法在計算帶有DERs的電力系統(tǒng)概率潮流時的優(yōu)勢。

5.結論

本文提出了一種基于改進LHS方法的概率潮流計算方法，并以帶有光伏和風電DERs的電力系統(tǒng)為例進行了算例分析。結果表明，改進的LHS方法在計算帶有DERs的電力系統(tǒng)概率潮流時具有更高的準確性和可靠性。這對于電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運行和控制具有重要的意義，值得進一步研究和應用。

6.展望

盡管改進的LHS方法在帶有DERs的電力系統(tǒng)概率潮流計算中取得了一定的成果，但仍存在一些問題需要進一步解決。例如，如何更好地考慮DERs的發(fā)電量波動性和相關性，如何減少LHS采樣的計算復雜性等。因此，今后的研究可以進一步改進和完善改進的LHS方法，以提高電力系統(tǒng)概率潮流計算的準確性和可靠性本文通過提出一種基于改進LHS方法的概率潮流計算方法，以帶有光伏和風電DERs的電力系統(tǒng)為例進行算例分析。結果表明，該方法在計算帶有DERs的電力系統(tǒng)概率潮流時具有更高的準確性和可靠性。這對于電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運行和控制具有重要的意義。然而，尚存在一些問題需要進一步解決，包括如何更好地考慮DERs的發(fā)