考慮風(fēng)電接入不確定性的節(jié)點(diǎn)特性建模研究.pdf

1、基于電力系統(tǒng)元件模型的數(shù)字仿真分析是系統(tǒng)運(yùn)行、規(guī)劃、設(shè)計(jì)和控制等領(lǐng)域的主要手段，而作為電力系統(tǒng)四大基本元件之一的負(fù)荷，由于其自身特殊性和困難性，建模發(fā)展相對(duì)滯后于其他元件，因此負(fù)荷建模研究已成為影響電力系統(tǒng)數(shù)字仿真精度的決定性因素。傳統(tǒng)負(fù)荷建模研究工作已在很多應(yīng)用場(chǎng)景下取得了可喜的成績(jī)，然而近年來隨著風(fēng)電接入，其對(duì)系統(tǒng)的影響已取得業(yè)界共識(shí)，從負(fù)荷建模角度，風(fēng)電接入不但改變了負(fù)荷組成和功率流向，而且隨著風(fēng)功率的隨機(jī)性和基礎(chǔ)負(fù)荷的時(shí)變性，廣

2、義負(fù)荷不確定性加劇，這給負(fù)荷建模分析帶來了新的挑戰(zhàn)。由此本文對(duì)考慮風(fēng)電接入不確定性的節(jié)點(diǎn)特性建模相關(guān)問題進(jìn)行探討，主要內(nèi)容如下:
　　首先，提出了一種基于概率統(tǒng)計(jì)的廣義負(fù)荷節(jié)點(diǎn)穩(wěn)態(tài)特性學(xué)習(xí)與建模新方法。為分析風(fēng)電接入后功率流向的改變，將節(jié)點(diǎn)特性分為電源特性與負(fù)荷特性;針對(duì)節(jié)點(diǎn)特性的不確定性變化，基于歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)有功功率樣本空間進(jìn)行自適應(yīng)分段細(xì)化，統(tǒng)計(jì)其概率分布;利用Levenberg-Marquardt神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)并提取各段節(jié)

3、點(diǎn)特征，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)特性統(tǒng)一模型，并以風(fēng)險(xiǎn)分析為例說明新模型的應(yīng)用。仿真結(jié)果表明，本文方法不但可精確建模，而且通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)樣本引入概率信息，可對(duì)不確定性問題按概率分場(chǎng)景分析，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法對(duì)隨機(jī)特征描述能力不足的缺陷，是對(duì)傳統(tǒng)建模方法在不確定場(chǎng)景應(yīng)用上的擴(kuò)展和延伸。
　　其次，考慮自然特性與人類習(xí)慣差異對(duì)模型精確性與實(shí)用性造成的影響，借鑒傳統(tǒng)負(fù)荷特性聚類與綜合的思路，在新提出的廣義負(fù)荷建模方法基礎(chǔ)上，引入時(shí)間信息對(duì)考慮風(fēng)電不確定性與負(fù)

4、荷時(shí)變性的廣義負(fù)荷特性進(jìn)行聚類分析，可得到更為貼近實(shí)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(xué)的聚類策略，由此針對(duì)風(fēng)電與負(fù)荷組成的新的復(fù)雜場(chǎng)景與客觀聚類需求，引入一種高質(zhì)量、適用于復(fù)雜樣本分析的AP聚類算法，該算法無需事先輸入聚類數(shù)等參數(shù)，更為科學(xué)、合理。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。
　　再次，提出一種大時(shí)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(shí)現(xiàn)在時(shí)間連續(xù)性基礎(chǔ)上，兼顧日間相似性與差異性規(guī)律的細(xì)化季

5、節(jié)特性聚類分析。該策略利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)確定最小時(shí)間間隔，將單日內(nèi)各最小時(shí)間間隔按其功率波動(dòng)特性進(jìn)行聚類分析，以獲得單日整體特性;再根據(jù)全年內(nèi)各日特性實(shí)現(xiàn)相似日聚類;最終根據(jù)日間聚類結(jié)果獲得的比例特征實(shí)現(xiàn)縱向時(shí)間單元聚類。如此層層遞進(jìn)，更適用于考慮風(fēng)電波動(dòng)性與負(fù)荷時(shí)變性的復(fù)雜場(chǎng)景分析。不同年份數(shù)據(jù)聚類結(jié)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(chǔ)上，提出一種較小時(shí)間尺度下的橫向聚類策略。通過將縱向類內(nèi)全部數(shù)據(jù)聯(lián)排