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计及风电和光伏的区域电网安全经济运行研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:51:18
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计及风电和光伏的区域电网安全经济运行研究【摘要】:针对大型风电场及光伏电站接入电力系统带来的安全经济运行问题,对大型风电场的出力建模、含风电场和光伏电站的电力系统暂态稳定计算及概率

【摘要】:针对大型风电场及光伏电站接入电力系统带来的安全经济运行问题,对大型风电场的出力建模、含风电场和光伏电站的电力系统暂态稳定计算及概率最优潮流计算问题进行了研究及探讨,提出了新的考虑风电场和光伏电站的计算方法,其计算精度较高、速度快,更适于含有风电场和光伏电站的系统暂态稳定及最优潮流计算。 本文采用一种基于Copula函数的风速建模方法。通过风电场历史风速的累计概率分布函数建立Copula函数,得到相关风速模型。所建模型可以很好地度量风速之间的相关性,更能刻画实际风电场的风速规律,从而使含风电场的系统暂态稳定分析和最优潮流计算结果更接近实际。 将Copula函数与随机响应面法结合,通过暂态时域仿真得到含风电场系统的暂态稳定概率统计特性。云南电网算例表明,所提算法为风场群接入系统的暂态稳定概率统计提供一种有效的建模分析方法,能快速计算含风电场系统的暂态稳定概率统计信息,为系统暂态稳定分析提供一定的参考。 采用一种利用Digital Nets的采样值具有等分布这一特性来改善输入随机变量分布空间覆盖程度的方法,并将该方法用于含风电场和光伏电站的电力系统概率最优潮流计算中。IEEE30节点和IEEE300节点算例仿真结果表明:Digital Nets方法可以较好的估计输出随机变量的概率分布,能有效地处理最优潮流的不确定性问题。 将Sobol序列与混合Copula函数结合用于计算系统的暂态稳定性,混合Copula函数可以较好的度量风电场之间及光伏电站之间的相关性;Sobol序列的采样值具有均匀分布特性,较少的仿真次数便可得到准确的仿真结果。IEEE39节点算例系统验证了Sobol序列的有效性,并将不同的风电场和光伏暂态模型接入IEEE39节点系统,研究不同模型对系统暂态稳定的影响。 本文所提计算方法可以为含风电场和光伏电站的电力系统暂态稳定和最优潮流计算及分析提供一种新的思路,为系统规划设计及安全稳定运行方式制定提供有力参考,对系统安全经济运行有一定指导意义。 【关键词】:风电场 光伏电站 风速相关性 Copula函数 暂态稳定 概率最优潮流 Digital Nets Sobol序列
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM61;TM732
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-15
  • 1.1 研究背景及研究意义10
  • 1.2 国内外研究现状10-12
  • 1.2.1 电力系统安全经济运行研究现状10-11
  • 1.2.2 风电、光伏接入电力系统的安全经济运行研究11-12
  • 1.3 本文的主要研究工作12-15
  • 第2章 大型风电场及光伏电站建模15-22
  • 2.1 引言15
  • 2.2 风电和光伏随机出力模型15-16
  • 2.2.1 风电随机出力模型15-16
  • 2.2.2 光伏随机出力模型16
  • 2.3 风电和光伏暂态模型16-17
  • 2.3.1 风电暂态模型16
  • 2.3.2 光伏暂态模型16-17
  • 2.4 大型风电场建模方法17-21
  • 2.4.1 基于 Copula 函数的相关风速建模17-18
  • 2.4.2 风速建模流程18-19
  • 2.4.3 相关风速仿真算例分析19-21
  • 2.5 本章小结21-22
  • 第3章 含风电和光伏的电力系统暂态稳定分析22-36
  • 3.1 引言22
  • 3.2 暂态稳定的数值解法22-23
  • 3.3 风速相关性对系统暂态稳定的影响23-25
  • 3.3.1 随机响应面法23-24
  • 3.3.2 计算过程24-25
  • 3.4 基于 Sobol 序列和混合 Copula 的系统暂态稳定计算25-29
  • 3.4.1 Sobol 序列25-26
  • 3.4.2 混合 Copula26-27
  • 3.4.3 计算流程27-29
  • 3.5 算例分析29-35
  • 3.5.1 算例一29-31
  • 3.5.2 算例二31-35
  • 3.6 本章小结35-36
  • 第4章 含风电和光伏的电力系统概率最优潮流计算36-47
  • 4.1 引言36
  • 4.2 Digital Nets 采样法36-39
  • 4.2.1 Digital Nets 基本概念36-39
  • 4.2.2 Digital Nets 形成步骤39
  • 4.3 基于 Digital Nets 的概率最优潮流计算39-41
  • 4.3.1 最优潮流计算模型39-40
  • 4.3.2 计算流程40-41
  • 4.4 算例分析41-46
  • 4.4.1 算例一41-43
  • 4.4.2 算例二43-44
  • 4.4.3 算例三44-46
  • 4.4.4 算例结果分析46
  • 4.5 本章小结46-47
  • 第5章 结论与展望47-49
  • 5.1 结论47-48
  • 5.2 展望48-49
  • 参考文献49-52
  • 在学期间发表的学术论文52-53
  • 在学期间参加的科研工作及工程项目53-54
  • 致谢54


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