考虑风电接入不确定性的广义负荷建模及应用

【摘要】：考虑风电接入原负荷节点后带来的节点特性不确定性问题,提出了基于概率统计的广义负荷节点稳态特性学习与建模的新方法。为分析风电接入后功率流向的改变,将节点特性分为电源特性与负荷特性;针对节点特性的不确定性变化,基于历史实测数据对有功功率样本空间进行自适应分段细化,统计其概率分布;利用Levenberg-Marquardt神经网络法学习并提取各段节点特征,构建节点特性统一模型,并以风险分析为例说明新模型的应用。仿真结果表明,所提方法不但可精确建模,而且通过统计数据样本引入概率信息,可对不确定性问题按概率分场景分析,弥补了传统方法对随机特征描述能力不足的缺陷,是对传统建模方法在不确定场景应用上的扩展和延伸,从而可为风电接入后的仿真分析与调度控制提供辅助参考。 【作者单位】： 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学);
【关键词】： 风力发电 不确定分析 广义负荷建模 概率统计 Levenberg-Marquardt神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51177091) 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA05A101)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言传统负荷建模可在很多应用场景下取得较高精度[1-4]。然而近年来随着风电等新能源的大规模接入,其对电网的影响也已取得业界共识。从节点特性角度,风电接入不但改变了负荷组成和功率流向,且随着风功率的随机性和基础负荷的时变性,广义负荷不确定性加剧,这对系统潮流、可

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