【摘 要】
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随着化石能源日渐短缺、环境污染日益严重,可再生能源越来越受到国家的重视。风机和光伏为代表的分布式电源(Distributed generation,DG)依赖天气因素,具有不确定性和间歇性,可再生能源的接入改变了传统配电网潮流分布与供电模式。因此研究不确定性潮流计算有助于判断配电网的运行方式和规划方案是否安全、可靠、经济,对电力系统问题的研究意义重大。基于此,本文建立了一种含DG配电网的不确定潮流
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随着化石能源日渐短缺、环境污染日益严重,可再生能源越来越受到国家的重视。风机和光伏为代表的分布式电源(Distributed generation,DG)依赖天气因素,具有不确定性和间歇性,可再生能源的接入改变了传统配电网潮流分布与供电模式。因此研究不确定性潮流计算有助于判断配电网的运行方式和规划方案是否安全、可靠、经济,对电力系统问题的研究意义重大。基于此,本文建立了一种含DG配电网的不确定潮流新方法,并将其扩展到负荷供应能力(load supply capacity,LSC)的不确定性评估当中,具体的研究工作内容如下:首先,对证据理论和参数化P-box两种不确定理论的基本概念、计算方法和联系进行了介绍,建立了分布式风光电源出力的参数化P-box不确定性模型,提出了一种兼顾客观和认知不确定性的DG出力不确定量模型,为潮流算法和LSC问题的不确定性研究奠定了理论基础。其次,为了提高存在大量证据焦元时潮流算法的计算效率,在基于关联矩阵的前推回代法和复仿射潮流计算方法的基础上,提出了一种基于矩阵乘法计算的快速计算策略和一种基于变量对结果的相对影响力(relative influence of uncertain variables on outcome,RIUVO)的潮流结果分析方法。算例结果表明所提方法更适合含大量区间运算的参数化P-box不确定性模型,可以快速且精准地获得各潮流结果的区间边界。最后,为了更好地应用该不确定性模型和计算方法,将该方法扩展到LSC评估问题中。结合仿射数学的RIUVO性质,提出了一种基于仿射数学的变步长重复潮流法(the affine algorithm based step-varied repeated power flow method,AA-SVRPF)方法,并提出了LSC问题的评估指标。构建系统算例进行仿真研究,算例结果验证了该方法具有较高的计算效率和计算精度,为配电网不确定性分析提供了一个新的思路。
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