一种基于vine copula函数确定概率最优潮流的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于vine copula函数确定概率最优潮流的方法，包括：以发电费用最小为目标函数，建立含多风电场的概率最优潮流模型；根据非参数核密度拟合风速，建立单风电场风速分布函数；利用单风电场风速分布函数和Vine Copula函数，建立多风电场风速联合分布模型；基于多风电场风速联合分布模型利用Rosenblatt变换和三点估计法确定负荷和风电的M种情景以及每种情形发生的概率，根据多风电场的概率最优潮流模型利用内点法计算M种情景下的最优潮流；根据M种情景下的最优潮流和每种情形发生的概率，得到概率最优潮流。本发明专利技术有效地描述风速的多元化相关性结构，计算效率高，能够及时地为电力系统运行提供有效的信息。

A method for determining probabilistic optimal power flow based on vine copula function

The invention discloses a method for determining probabilistic optimal power flow based on vine copula function, which includes: establishing probabilistic optimal power flow model with multi-wind farms with minimum generation cost as objective function; fitting wind speed with non-parametric kernel density to establish wind speed distribution function of single wind farm; and utilizing wind speed distribution function of single wind farm Based on the wind speed joint distribution model of multi-wind farms, Rosenblatt transform and three-point estimation method are used to determine the M scenarios of load and wind power and the probability of each scenario. According to the probabilistic optimal power flow model of multi-wind farms, the interior point method is used to calculate the M scenarios. According to the optimal power flow under M scenarios and the probability of occurrence of each scenario, the probabilistic optimal power flow is obtained. The invention effectively describes the pluralistic correlation structure of wind speed, has high calculation efficiency, and can provide effective information for power system operation in time.

【技术实现步骤摘要】
一种基于vinecopula函数确定概率最优潮流的方法
本专利技术属于概率最优潮流计算领域，更具体地，涉及一种基于vinecopula函数确定概率最优潮流的方法。
技术介绍
近年来，风电装机容量增速迅猛，然而风电的消纳问题却成为遏制其发展的主要瓶颈。风电的随机性、波动性以及间歇性给电力系统运行造成了巨大影响；此外，在一定范围的空间区域内，各风电场之间存在复杂的相关性。因此，在分析含多风电场的电力系统最优潮流问题中，应综合考虑风电的不确定性和相关性，建立考虑风速相关性的概率最优潮流模型。为求解考虑风速相关性的概率最优潮流，首先需要建立考虑风速相关性的多风电场风速模型或风电模型，目前常见的模型包括基于相关系数矩阵的边缘分布模型以及基于Copula函数的联合分布模型。其中，基于相关系数矩阵的边缘分布模型仅需已知随机变量的边缘分布，并通过相关系数矩阵建立随机变量间的耦合关系。但是，该模型构建的前提是随机变量相关系数矩阵的确立，而目前该矩阵的获取多凭借实践经验，可信度不高，可能造成概率最优潮流计算不准确甚至错误的情况；此外，该模型仅通过相关系数作为随机变量相关性的描述指标，而在实际情况中，各风本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于vine copula函数确定概率最优潮流的方法，其特征在于，包括：(1)以发电费用最小为目标函数，建立含多风电场的概率最优潮流模型；(2)根据非参数核密度拟合风速，建立单风电场风速分布函数；(3)利用单风电场风速分布函数和Vine Copula函数，建立多风电场风速联合分布模型；(4)基于多风电场风速联合分布模型利用Rosenblatt变换和三点估计法确定负荷和风电的M种情景以及每种情形发生的概率，根据多风电场的概率最优潮流模型利用内点法计算M种情景下的最优潮流；(5)根据M种情景下的最优潮流和每种情形发生的概率，得到概率最优潮流。

【技术特征摘要】
1.一种基于vinecopula函数确定概率最优潮流的方法，其特征在于，包括：(1)以发电费用最小为目标函数，建立含多风电场的概率最优潮流模型；(2)根据非参数核密度拟合风速，建立单风电场风速分布函数；(3)利用单风电场风速分布函数和VineCopula函数，建立多风电场风速联合分布模型；(4)基于多风电场风速联合分布模型利用Rosenblatt变换和三点估计法确定负荷和风电的M种情景以及每种情形发生的概率，根据多风电场的概率最优潮流模型利用内点法计算M种情景下的最优潮流；(5)根据M种情景下的最优潮流和每种情形发生的概率，得到概率最优潮流。2.如权利要求1所述的一种基于vinecopula函数确定概率最优潮流的方法，其特征在于，所述步骤(1)的具体实现方式为：以发电费用最小为目标函数，根据节点有功功率平衡约束、电节点无功功率平衡约束、火电机组有功出力约束、火电机组无功出力约束、节点电压约束、线路潮流约束，建立含多风电场的概率最优潮流模型。3.如权利要求1或2所述的一种基于vinecopula函数确定概率最优潮流的方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，wg为火电机组节点集...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩佶，苗世洪，段偲默，叶畅，李姚旺，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42