文章摘要
石飞,杨胜春,冯树海,等.适用于超大规模电网的在线概率潮流算法[J].电力系统自动化,2018,42(21):84-89. DOI: 10.7500/AEPS20171016003.
SHI Fei,YANG Shengchun,FENG Shuhai, et al.Online Probabilistic Power Flow Algorithm for Super Large-scale Power Grid[J].Automation of Electric Power Systems,2018,42(21):84-89. DOI: 10.7500/AEPS20171016003.
适用于超大规模电网的在线概率潮流算法
Online Probabilistic Power Flow Algorithm for Super Large-scale Power Grid
DOI:10.7500/AEPS20171016003
关键词: 概率潮流  半不变量法  网络等值  在线分析
KeyWords: probabilistic power flow  cumulant method  network equivalent  online analysis
上网日期:2018-08-06
基金项目:国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902600);中国电力科学研究院基金资助项目(DZ83-17-007);江苏省自然科学基金资助项目(BK20160145)
作者单位E-mail
石飞 中国电力科学研究院有限公司(南京), 江苏省南京市 210003 shifei@epri.sgcc.com.cn 
杨胜春 中国电力科学研究院有限公司(南京), 江苏省南京市 210003  
冯树海 中国电力科学研究院有限公司(南京), 江苏省南京市 210003  
王礼文 中国电力科学研究院有限公司(南京), 江苏省南京市 210003  
摘要:
      针对半不变量概率潮流算法受电网规模影响较大的特点,对传统概率潮流算法进行了优化改进。在随机变量较少的情况下,通过求取部分灵敏度矩阵的方法减少计算量。随机变量较多时,采用网络等值与分解的方法减小待计算电网规模,有效提升了半不变量概率潮流算法的计算速度。通过标准节点系统与多个大型电网模型的仿真分析验证了所提算法的准确性与实用性。
Abstract:
      Since the probabilistic pwer flow is vulnerable to the scale of the power grid, the conventional probabilistic power flow algorithm based on cumulant method is improved. When the amount of random variables is small, the computational complexity is reduced by calculating the partial sensitivity matrix. When the amount of random variables is big, the computational scale of power grid is reduced by the network equivalent and decomposition methods. These modification can improve the computational speed of cumulant method of the probabilistic power flow. The accuracy and practicality are both testified by the IEEE systems and several actual large-scale power grid cases.
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