【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统配电网潮流计算，具体地，涉及一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法。
技术介绍
1、为了应对资源枯竭和环境问题、减少温室气体排放以及推动清洁能源发展，许多分布式电源、柔性负荷、储能设备和无功补偿设备开始接入配电网。这使传统配电网逐渐演化为具备多个可控资源的有源配电系统。然而，分布式光伏等出力具有明显的不确定性和间歇性特点，大量无序并网的分布式电源给配电网的电压、功率因数和潮流带来了波动。
2、高渗透率的分布式光伏(distributed photovoltaic，dpv)接入使得配电网中的潮流方向受影响，dpv的概率化出力可能使线路网损增大，部分节点出现电压抬高甚至越限的情况，配电网整体电能质量合格率有所下降。传统的概率潮流算法，仅仅根据现有的整体配电情况进行计算，并未考虑当下负荷及光伏装机容量的快速增长。若能提前预测配电网的发展趋势，预测在配电网发展下的电能质量发展趋势，便能更好的提早进行调整与规划，以降低dpv接入带来的一系列电能质量问题。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，所述改进Elman神经网络在Elman神经网络上新增一路输入层、隐含层和承接层，新增的输入层的输出端与新增的隐含层的输入端连接，所述新增的隐含层的输出层与Elman神经网络中输出层的输入端连接，所述输出层的输出端通过新增的承接层与新增的隐含层的输入端连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，步骤2中负荷功率的预测
...【技术特征摘要】
1.一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，所述改进elman神经网络在elman神经网络上新增一路输入层、隐含层和承接层，新增的输入层的输出端与新增的隐含层的输入端连接，所述新增的隐含层的输出层与elman神经网络中输出层的输入端连接，所述输出层的输出端通过新增的承接层与新增的隐含层的输入端连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，步骤2中负荷功率的预测过程具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于长期预测模型计及分布式发电的概率潮流计算方法，其特征在于，步骤2中光伏饱和年装机容量约束具体为：根据配电网所在位置和配电网所在区域面积将配电网所在区域划分成居住用地、非工非经营性商业用地和工业用地，确定每一类用地的光伏可安装面积fpva...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜嘉诚，史明明，李斌，倪俊贤，姜锋，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：
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