基于拉丁超立方采样的含风电电力系统的概率可靠性评估

【摘要】：基于随机抽样的蒙特卡罗方法(MC_RS)由于原理简单、易于实现,常用于电力系统的可靠性评估,但在大规模风电接入,特别是以单个小容量的机组接入的情况下会存在样本容量大、效率低等不足。因此提出使用基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗(MC_LHS)方法来解决含风电的电力系统概率可靠性评估问题,此方法由于使用了拉丁超立方采样,能有效地改善样本值对输入随机变量的分布空间的覆盖程度和使用Cholesky分解来降低输入变量之间的相关性系数,从而提高了采样效率、增加收敛速度和提高评估准确度。把提出的MC_LHS方法应用到改进IEEE-RTS79算例中,并与常规MC_RS进行比较,结果验证了该方法的有效性。 【作者单位】： 国网北京房山供电公司;华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 概率可靠性评估 电力系统 拉丁超立方采样 风电 Cholesky分解
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050201)
【分类号】：TM614;TM732
【正文快照】： 0引言电力系统可靠性是指电网在各种运行条件下,向用户持续提供符合一定质量要求电能的能力[1]。电力系统在正常运行时系统能够正常供电,不会出现切负荷,但如果系统受到某些偶发事件的扰动,特别是风电并网后风电的间歇性和波动性[2,3],可能会引起系统功率失衡、线路过载和节点

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