【技术实现步骤摘要】
计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法
[0001]本专利技术属于电力系统
，具体涉及电力系统光伏出力不确定性分析和最优潮流求解相关
，尤其涉及计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法。
技术介绍
[0002]而随着电力系统中的常规发电机组被大量替换为光伏电站后，系统的稳定特性将由于光伏的不确定性而发生恶化，其抵御故障的能力将被大幅削弱，电力系统整体的抗干扰能力需要得到进一步提升。而暂态稳定约束最优潮流(Transient Stability Constrained Optimal Power Flow,TSCOPF)能够提高电力系统暂态稳定水平，使得系统在故障发生时，留有充足的安全裕度来维持自身的暂态稳定性。
[0003]授权公告号为CN109599872B的专利文献公开了一种基于堆栈降噪自动编码器的电力系统概率最优潮流计算方法，通过堆栈降噪自动编码器建立最优潮流模型，并利用电力系统运行数据训练堆栈降噪自动编码器，实现概率最优潮流的快速计算。但该方法对新能源的不确定性没有进行具体分...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.计及光伏出力不确定性的暂态稳定约束最优潮流求解方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1：获取光伏电站历年出力数据，建立光伏电站出力的概率分布模型；步骤2：获取光伏并网后电力系统的各种运行参数，建立暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤3：基于轨迹灵敏度方法，对暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型的暂态稳定约束进行等值解析，建立等值暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤4：向等值暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型引入光伏电站，建立计及光伏出力不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型；步骤5：利用光伏电站出力概率分布模型计算光伏出力的数字特征，对概率暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型中的机会约束进行二阶锥转化；步骤6：利用增广拉格朗日法ALM求解二阶锥转化后的概率暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型，得到计及光伏出力不确定性影响和满足系统在故障下暂态稳定的计算结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤1中，光伏发电出力受到包括光照强度、环境温度、光伏组件转化效率其中一种或多种因素的影响，由电网公司公布的数据，获取光伏电站历年出力数据，基于高斯混合模型对光伏电站出力进行概率密度估计，建立光伏电站出力的概率分布模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤2中，光伏并网后电力系统的各种运行参数发生改变，重新确定电力系统节点的发电机组有功、无功出力，有功、无功负荷，光伏电站出力，节点电压幅值、相角，节点数目这些参数，并以此建立暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤2中，所建立的暂态稳定约束最优潮流TSCOPF模型的目标函数和约束条件如下：1)针对发电机组燃料成本及网损的目标函数：式中：c
i
表示第i组发电机组的成本函数；N表示发电机组的集合；p
Gi
表示i节点的发电机组有功出力；2)稳态运行的潮流平衡方程：式中：p
Di
表示i节点处的有功负荷；v
i
、θ
i
表示系统i节点的节点电压幅值和相角；q
Gi
表示i节点的发电机组无功出力；q
Di
表示i节点处的无功负荷；Y
ij
、α
ij
表示节点i到节点j的线路节点导纳矩阵中元素幅值和相角；3)稳态运行约束；
式中：分别表示i节点的发电机组有功出力最小值、最大值；分别表示i节点的发电机组无功出力最小值、最大值；分别表示j节点的电压幅值最小值、最大值；表示ij线路的线路传输功率最小值、最大值；N表示发电机组的集合；B表示系统节点的集合；L表示线路集合；4)暂态稳定约束，其由描述电力系统动态过程和发电机与负荷动态微分特性的微分代数方程和暂态稳定判据组成：G(x(t),y(t),z)＝0,t∈T
ꢀꢀꢀꢀ
(5)h(x(t),y(t),z)≤0,t∈T
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)式中：x表示系统状态变量，包括发电机功角、转速、内电势；y表示代数变量，包括节点电压、相位等；z表示控制变量，包括机组有功、无功出力；T表示故障时刻到所计及的暂态过程结束时刻的时长总和；式(4)、(5)构成一组微分方程和代数方程来描述电力系统的动态运行过程；D(
·
)表示描述电力系统设备动态微分特性的函数；G(
·
)表示描述网络电流平衡方程以及无源设备的内部静态...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘颂凯，谭瑞，张雅婷，杨超，苏攀，李欣，刘书池，刘旭，刘聪，周倩，袁铭洋，胡竞哲，崔梓琪，杨明飞，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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