基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流全局灵敏度分析方法技术

本发明专利技术涉及电力系统分析技术领域，具体公开了一种基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流全局灵敏度分析方法，包括如下步骤：步骤

【技术实现步骤摘要】
基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流全局灵敏度分析方法


[0001]本专利技术涉及电力系统分析
，具体公开了一种基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流全局灵敏度分析方法
。

技术介绍

[0002]由于可再生能源发电等一次能源
(
如风速
)
固有的不确定性，大量的可再生能源并网给现代电力系统的运行带来了全新的挑战，其中确定性最优潮流
(Deterministic optimal power flow,DOPF)
不能完全识别电力系统的运行状态
。
在这种情况下，概率最优潮流
(Probabilistic optimal power flow,POPF)
是解决这一问题的有力工具
。
传统的
POPF
关注系统运行状态的概率结果，但没有量化不确定性源对目标输出的敏感性影响
。
对于该影响的分析有助于识别电力系统中重要的不确定性源，从而进一步优化电力系统的运行
。
也就是说，对电力系统中不确定源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于离散傅里叶变换矩阵的概率最优潮流全局灵敏度分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
S1
：导入系统的参数，确定系统的确定性最优潮流模型；步骤
S2
：对系统的不确定性源进行概率建模，并得到概率最优潮流模型；步骤
S3
：基于双层采样，通过离散傅里叶变换矩阵采样法计算各不确定性源的
K
‑
ST
指标，即内层计算给定输出的条件方差，外层计算条件方差的平均值
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的确定性最优潮流模型表示如下：其中，
S
G
和
S
R
为连接传统发电机和无功电源的母线，
S
B
表示所有母线；和是母线
i
b
上发电机的成本系数；和是在母线
i
b
上发电机或负荷的有功
/
无功功率；和是母线
i
b
和
j
b
上的电压幅值，其相角差为上的电压幅值，其相角差为和表示电网导纳矩阵第
i
b
行和第
j
b
列元素的实部和虚部；表示从母线
i
b
流向母线
j
b
的视在功率；上标“max”和“min”表示对应变量的上
、
下限
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤
S2
中，概率最优潮流模型的建立过程如下：收集实际电力系统中的不确定性源，得到
m
维随机变量向量
X
；根据
NATAF
变换将非高斯随机变量向量
X
变换为标准高斯随机变量
Z
，有：
X
i
＝
F
i
‑1[
Φ
(Z
i
)]
，其中，
F
‑
i1
是
X
i
的累积分布函数的逆函数，且
Φ
是
Z
i
的累积分布函数；并将
Z
用
m
维的独立的标准高斯随机变量向量
U
来表示如下：
Z
＝
LU
，有
X
＝
F
‑1(
Φ
(LU))
始终成立；基于所述确定性最优潮流模型形成一个以独立的标准高斯变量为输入，以获得的目标变量的概率信息为输出的概率最优潮流模型；该模型的目标输出
Y
的第
r
原始矩由下式确定：
E[Y
r
]
＝
∫G
r
[F
‑1(
Φ
(LU))]f(U)dU
，
其中，
f(U)
是
U
的联合密度函数，
E[
·
]
表示数学期望的运算；
G
为所述确定性最优潮流模型的简化表示，以
X
为输入，
Y
为输出的计算过程表示为：
Y
＝
G(X)。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3中包括：
(1)
基于离散傅里叶变换矩阵采样法生成
N
outer
个独立的标准高斯样本，记为样本矩阵
T
DFTM
，然后将样本转化为相关的标准高斯样本
Z
DFTM
如下：
(2)
将
Z
中不包括
Z
i
的所有随机变量作为条件随机变量，并更新
Z
i
的均值和方差如下：其中，
μ
i*
和
...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐俊杰，林星宇，王俊舟，孙青，朱柳，武志宇，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：