基于交叉熵理論的電力系統(tǒng)短期可靠性評估.pdf

1、智能電網(wǎng)的全面推進給電力系統(tǒng)的發(fā)展注入了生機與活力。對新型系統(tǒng)開展深入研究的同時，各種不確定因素相伴而生。系統(tǒng)可靠性評估對于預測、防控系統(tǒng)遭遇各種隨機因素時發(fā)生大面積停電事故具有重要的意義。在復雜電力系統(tǒng)短期可靠性評估問題中，由于待考察的前置期通常較短，危害性較大的停電事故發(fā)生概率較低，導致傳統(tǒng)蒙特卡洛方法采樣效率極其低下，阻礙了其工程應用的進程。本文立足于電力系統(tǒng)可靠性評估領域中得以廣泛應用的蒙特卡洛仿真方法，以信息學領域衍生的交叉熵

2、理論為基礎，分別針對非序貫蒙特卡洛和序貫蒙特卡洛兩種典型方法進行了算法開發(fā)，提出了三種基于交叉熵理論的電力系統(tǒng)短期可靠性重要度采樣評估方法，分別是:
　　(1)考慮多狀態(tài)采樣問題的離散多狀態(tài)電力系統(tǒng)非序貫重采樣評估方法。
　　(2)考慮時齊馬爾科夫過程的三段式序貫重采樣短期可靠性評估方法。
　　(3)考慮非時齊馬爾科夫過程的自適應序貫重采樣短期可靠性評估方法。
　　這些方法的共同之處是本質(zhì)上均屬于眾多方差減小方法

3、之一的重采樣方法，并利用預采樣樣本進行畸變采樣概率的迭代尋優(yōu)。不同之處在于，根據(jù)所考慮的問題和仿真機理的不同，畸變采樣概率的迭代尋優(yōu)遵循不同的優(yōu)化模型。通過在IEEE-RTS79和Roy Billinton Reliability Test System改造系統(tǒng)上進行測試，分別論證了所提算法的精度并分析了相較于傳統(tǒng)蒙特卡洛方法的效率優(yōu)勢。
　　為進一步闡述算法的應用價值，以考慮多狀態(tài)采樣問題的離散多狀態(tài)非序貫重采樣評估方法為工具，

4、在本文所提出的改進well-being框架下實現(xiàn)了對考慮風電的系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用響應能力進行了評估。傳統(tǒng)well-being框架體系在電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用充裕性評估問題中應用廣泛，對波動性、間歇性較強的風電系統(tǒng)尤為適用，本文提出一種適用于旋轉(zhuǎn)備用響應能力評估的新well-being框架。該框架體系考慮了風電間歇性、隨機性的特點以及傳統(tǒng)well-being框架體系的不足，提出用四狀態(tài)體系代替三狀態(tài)體系，通過在IEEE RTS-79改造系統(tǒng)的算例分析