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曹宏宇,梁言贺,刘惠颖,李琦,李兴刚,陈月.考虑风-光-储不确定性的新型电力系统概率潮流计算[J].电测与仪表,2024,61(6):87-93.
CAO Hongyu,LIANG Yanhe,LIU Huiying,LI Qi,LI Xinggang,CHEN Yue.Probabilistic power flow calculation of novel power system considering uncertainty of wind-light-storage[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(6):87-93.
考虑风-光-储不确定性的新型电力系统概率潮流计算
Probabilistic power flow calculation of novel power system considering uncertainty of wind-light-storage
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.06.012
中文关键词:  不确定性  储能电站  概率潮流  半不变量
英文关键词:uncertainty, energy storage station, probabilistic power flow, cumulant
基金项目:国网黑龙江省电力有限公司项目(522472230004)
                 
作者中文名作者英文名单位
曹宏宇CAO Hongyu国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心
梁言贺LIANG Yanhe国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心
刘惠颖LIU Huiying国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心
李琦LI Qi国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心
李兴刚LI Xinggang国网黑龙江省电力有限公司营销服务中心
陈月CHEN Yue黑龙江省电工仪器仪表工程技术研究中心有限公司
摘要点击次数: 831
中文摘要:
      随着我国“双碳”目标的提出,具有可再生性、环保性和经济性等优点的分布式电源大规模地接入交流配电网以实现电力系统的绿色低碳转型。以风电、光伏为代表的可再生能源出力具有极强的不确定性,同时储能电站的出力呈现出的随机性与波动性给配电网带来了极大的不确定性,对电力系统的稳定运行提出了挑战。因此文章提出了计及风-光-储不确定性的半不变量概率潮流算法,采用最优带宽核密度估计法建立储能电站输出功率概率模型,同时建立风光电站的概率分布模型。通过去随机化Halton序列对变量进行采样,计算输入变量及输出变量等状态变量的半不变量。最后在改造后的IEEE-33节点测试系统上与蒙特卡洛模拟法进行仿真对比。研究表明,在具有不确定性的新型电力系统中用所提方法计算并分析潮流高效且稳定。
英文摘要:
      With the proposal of dual-carbon goal in China, distributed power sources with advantages such as renewability, environmental friendliness, and economy are widely integrated into the AC distribution network to achieve green and low-carbon transformation of the power system. The output of renewable energy, represented by wind power and photovoltaics, has strong uncertainty. Meanwhile, the randomness and volatility of the output of energy storage stations bring great uncertainty to the distribution network, posing challenges to the stable operation of the power system. Therefore, this paper proposes a cumulant method probabilistic power flow algorithm that takes into account the uncertainty of wind-solar-storage. Firstly, the optimal bandwidth kernel density estimation method is adopted to establish a probability model for the output power of energy storage power stations, as well as a probabilistic distribution model of wind power station. Secondly, the cumulants of state variables such as input and output variables are calculated by randomizing the Halton sequence to sample variables. Finally, a simulation comparison study is conducted between the modified IEEE-33 node testing system and Monte Carlo simulation method, indicating that the proposed method is computationally efficient, stable, and suitable for probabilistic power flow analysis of novel power system with high uncertainty.
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