考慮風電接入不確定性的節(jié)點特性建模研究

【摘要】：基于電力系統(tǒng)元件模型的數字仿真分析是系統(tǒng)運行、規(guī)劃、設計和控制等領域的主要手段,而作為電力系統(tǒng)四大基本元件之一的負荷,由于其自身特殊性和困難性,建模發(fā)展相對滯后于其他元件,因此負荷建模研究已成為影響電力系統(tǒng)數字仿真精度的決定性因素。傳統(tǒng)負荷建模研究工作已在很多應用場景下取得了可喜的成績,然而近年來隨著風電接入,其對系統(tǒng)的影響已取得業(yè)界共識,從負荷建模角度,風電接入不但改變了負荷組成和功率流向,而且隨著風功率的隨機性和基礎負荷的時變性,廣義負荷不確定性加劇,這給負荷建模分析帶來了新的挑戰(zhàn)。由此本文對考慮風電接入不確定性的節(jié)點特性建模相關問題進行探討,主要內容如下：首先,提出了一種基于概率統(tǒng)計的廣義負荷節(jié)點穩(wěn)態(tài)特性學勻與建模新方法。為分析風電接入后功率流向的改變,將節(jié)點特性分為電源特性與負荷特性；針對節(jié)點特性的不確定性變化,基于歷史實測數據對有功功率樣本空間進行自適應分段細化,統(tǒng)計其概率分布；利用Levenberg-Marquardt神經網絡法學習并提取各段節(jié)點特征,構建節(jié)點特性統(tǒng)一模型,并以風險分析為例說明新模型的應用。仿真結果表明,本文方法不但可精確建模,而且通過統(tǒng)計數據樣本引入概率信息,可對不確定性問題按概率分場景分析,彌補了傳統(tǒng)方法對隨機特征描述能力不足的缺陷,是對傳統(tǒng)建模方法在不確定場景應用上的擴展和延伸。其次,考慮自然特性與人類習慣差異對模型精確性與實用性造成的影響,借鑒傳統(tǒng)負荷特性聚類與綜合的思路,在新提出的廣義負荷建模方法基礎上,引入時間信息對考慮風電不確定性與負荷時變性的廣義負荷特性進行聚類分析,可得到更為貼近實用的精確模型。而聚類分析需要選擇合理的聚類方法和科學的聚類策略,由此針對風電與負荷組成的新的復雜場景與客觀聚類需求,引入一種高質量、適用于復雜樣本分析的AP聚類算法,該算法無需事先輸入聚類數等參數,更為科學、合理。仿真結果證明了該方法的有效性。再次,提出一種大時間尺度下的縱向聚類策略,利用該聚類策略和AP聚類算法,可實現在時間連續(xù)性基礎上,兼顧日間相似性與差異性規(guī)律的細化季節(jié)特性聚類分析。該策略利用實測數據確定最小時間間隔,將單日內各最小時間間隔按其功率波動特性進行聚類分析,以獲得單日整體特性；再根據全年內各日特性實現相似日聚類；最終根據日間聚類結果獲得的比例特征實現縱向時間單元聚類。如此層層遞進,更適用于考慮風電波動性與負荷時變性的復雜場景分析。不同年份數據聚類結果的相似性證明了該聚類策略的有效性。最后,在縱向聚類策略的基礎上,提出一種較小時間尺度下的橫向聚類策略。通過將縱向類內全部數據聯排統(tǒng)一聚類,實現較小時間尺度下的精細橫向聚類,結果體現了日時段特性。如此可實現大時間尺度與小時間尺度數據在統(tǒng)一時間框架下的聚類分析。利用新提出的廣義負荷建模檢驗聚類策略的有效性。仿真結果表明了該聚類策略客觀、合理,為風電接入后的仿真分析和調度控制提供了模型基礎和輔助參考。 【關鍵詞】：風電 廣義負荷建模 仿射傳播(Affinity Propagation AP)聚類算法 縱向聚類策略 橫向聚類策略
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM614
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-24
• 1.1 課題研究背景與意義12-16
• 1.1.1 負荷建模研究背景與意義12-14
• 1.1.2 風電發(fā)展14-16
• 1.2 負荷建模發(fā)展歷程及研究現狀16-22
• 1.2.1 負荷建模發(fā)展歷程16-17
• 1.2.2 負荷建模研究現狀及存在問題17-22
• 1.3 電網運行全景可觀測下的負荷建模工作22
• 1.4 本文工作22-24
• 第二章 引入概率信息的穩(wěn)態(tài)特性廣義負荷建模24-44
• 2.1 引言24-25
• 2.2 風電不確定性問題研究現狀25
• 2.3 傳統(tǒng)靜態(tài)建模25-27
• 2.4 節(jié)點特性及建模問題的提出27
• 2.5 建模思路與模型結構27-33
• 2.5.1 節(jié)點特性分段細化27-28
• 2.5.2 基于統(tǒng)計的概率分布28-29
• 2.5.3 利用人工神經網絡法提取節(jié)點特征29-31
• 2.5.4 分析流程圖31-32
• 2.5.5 模型結構32-33
• 2.6 仿真實例33-38
• 2.7 考慮風電不確定性的廣義負荷建模在風險分析中的應用38-42
• 2.8 小結42-44
• 第三章 AP聚類算法在廣義負荷特性聚類中的應用44-50
• 3.1 廣義負荷特性聚類與綜合44-45
• 3.2 AP聚類算法45-47
• 3.3 AP聚類算法與傳統(tǒng)聚類算法仿真對比47-49
• 3.4 小結49-50
• 第四章 大時間尺度下的縱向聚類策略研究50-62
• 4.1 引言50-51
• 4.2 縱向聚類策略51-55
• 4.2.1 聚類策略相關概念51-53
• 4.2.2 縱向聚類53-55
• 4.3 仿真實例55-60
• 4.3.1 最小時間間隔T選取55
• 4.3.2 日內預聚類效果及作用校驗55-57
• 4.3.3 單日間再聚類57-58
• 4.3.4 縱向時間單元聚類58-60
• 4.3.5 縱向聚類適用性校驗60
• 4.4 小結60-62
• 第五章 小時間尺度下的橫向聚類策略研究62-74
• 5.1 引言62
• 5.2 橫向聚類62-64
• 5.3 特征向量交叉匹配64-65
• 5.4 聚類策略流程圖65-66
• 5.5 仿真實例66-72
• 5.5.1 橫向聚類結果66-67
• 5.5.2 廣義負荷建模67-68
• 5.5.3 特征向量交叉匹配與縱橫聚類策略驗證68-70
• 5.5.4 樣本群可行性檢驗70-72
• 5.6 小結72-74
• 第六章 結論74-78
• 6.1 本文創(chuàng)新點及主要工作成果74-75
• 6.2 后期工作展望75-78
• 參考文獻78-88
• 致謝88-90
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文90-91
• 附件91

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