[发明专利]一种分布式电源接入电网的潮流计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统配电网的应用领域，尤其涉及一种分布式电源接入电网的潮流计算方法。

背景技术

风能、太阳能是绿色清洁能源，大力发展风电、光伏有利于减少化石燃料消耗、降低碳排放水平。但因其具有间歇性和随机性的特点，对电力系统运行控制提出更高要求。近年来，我国风电、光伏发电发展迅速，装机容量迅速增加，消纳出现困难，在电力系统规划设计和运行控制中更全面地考虑风电场、光伏电站的特性，掌握其波动规律，对提高系统的安全性和经济性有重要意义。

风电、光伏出力受自然天气条件的影响很大，当系统中有大规模风能及光伏接入时，其出力的波动性会相对以往的火电、水电的出力调度有所不同。如何在满足系统功率供需平衡的条件下，优先调度新能源，在考虑新能源波动性的情况下，让火电机组承担基本负荷，不同时段出力变化较小；让水电调节峰值负荷，不同时段间可以有较大的波动；同时考虑有功出力优化及无功出力优化且使系统总发电费用最低，这些都对最优潮流的建模提出了更高的要求。电网最优潮流具有很高的实用价值，它第一次将经济性与安全性、有功和无功优化近乎完美的结合在一起，满足了大系统互连、电网规模扩大后系统规划设计人员、运行调度人员的要求。

由于新能源出力具有不确定性，概率最优潮流计算也变得更复杂。目前，已有相关文献对含新能源的最优潮流进行研究。文献《考虑注入功率分布的随机最优潮流方法》考虑风机出力的不确定性，建立了机会约束的最优潮流模型。文献《基于概率最优潮流的风电接入能力分析》运用随机技术的粒子群优化算法求解概率最优潮流模型，对风电接入能力的可行性和有效性进行了评估。但上述研究一般只考虑风电场，而很少研究风电场和光伏电站同时接入系统对最优潮流的影响。风电场和光伏电站出力均具有随机性且出力特性不同，增加了电力市场中的不确定因素。

目前，考虑随机性影响的最优潮流计算方法主要包括蒙特卡洛法、累积量法、点估计法、蚁群算法等。蒙特卡洛法可以很好的研究随机性因素对系统最优潮流的影响，但该方法需要成千上万次模拟系统不同运行状态才能得到合理的结果，计算时间长、占用内存大。在输入随机变量相互独立或满足线性关系的前提下，累积量法用Gram-Charlier展开级数、Cornish-Fisher展开级数等进行拟合，从而得到输出随机变量的概率密度函数，提高了计算效率。点估计法虽然具有较快的计算速度，但其输出随机变量的高阶矩误差较大。蚁群算法运算量很大直接影响计算速度。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种分布式电源接入电网的潮流计算方法，包括以下步骤：

S1：读取电力系统的初始数据；

S2：确定采样次数N和输入随机变量的维数s；

S3：按照以下3步，生成s×N阶采样矩阵，形成点列中第个点(j＝1,…,s；n＝1,…)的步骤如下：

S3-1：把第N-1个整数用2进制数表示，即式(1)

N-1＝a_R-1a_R-2…a₂a₁(1)

其中a_n∈Z_b，Z_b＝{0,1,…，b-1}，R为满足b^r≤N的r的最大值；

S3-2：对N-1＝a_R-1a_R-2…a₂a₁进行排序，得到排序后的序列[d₁d₂…d_n…d_R]^T为式(2)

其中，为生成矩阵，0≤d_n≤b-1；引入生成矩阵是为了重置a₁a₂···a_n···a_R-1中各个数字的位置；数字的位置经过重置后，每一维和其它维的数字大小相同，但排列顺序不同，从而保证了结果的均匀性；

S3-3：经过第S3-2步的计算，可以表示为式(3)的2进制形式：

最后，将2进制表示的根据式(2)转化为10进制数即可；

S4：将采样次数初始化：令n＝1；

S5：判断n和采样次数N的大小，若n＞N，直接输出变量的概率统计结果；若n≤N，转S6；

S6：确定风电和光伏发电出力模型，确定负荷随机模型