[发明专利]求解含分布式电源的配电网不确定性潮流的方法有效

专利信息
申请号: 201210410199.6 申请日: 2012-10-24
公开(公告)号: CN102904252A 公开(公告)日: 2013-01-30
发明(设计)人: 吴红斌;蔡亮;丁明 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: H02J3/00 分类号: H02J3/00
代理公司: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 代理人: 何梅生
地址: 230009 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了一种求解含分布式电源的配电网不确定性潮流的方法,其特征在于:含分布式电源的配电网是指接入有可再生能源电源、微型燃气轮机和燃料电池的配电网,方法按如下步骤进行:将不确定参数表达为联系数形式;将联系数所表达的最大取值区间划分为若干具有不同可信度的子区间并假设在每个子区间内服从相应的模糊隶属度函数;设计模糊模拟算法求解不确定性潮流;根据不同抽样次数下满意度指标的变化趋势对不确定性潮流计算结果进行比较分析。本发明以联系数和模糊数相结合的模型来描述不确定参数,体现不确定因素所包含信息的多样性,具有更高的准确性。
搜索关键词: 求解 分布式 电源 配电网 不确定性 潮流 方法
【主权项】:
1.一种求解含分布式电源的配电网不确定性潮流的方法,其特征在于:所述含分布式电源的配电网是指接入有可再生能源电源、微型燃气轮机和燃料电池的配电网,所述方法按如下步骤进行:步骤1、将不确定参数ξi表达为联系数形式:ξi=Ai+Biλi(1)式(1)中,i=1,2,…,m,m为不确定参数的总个数,Ai为所述不确定参数ξi的确定值,由对所述不确定参数的历史记录数据求均值得到,Biλi为所述不确定参数ξi的波动值,Bi由所述不确定参数的历史数据中的最大值减去Ai得到,λi∈[-1,1];所述不确定参数是指由于随机性和不可预测性导致的具有不确定性属性的参数,包括可再生能源电源的输出功率和负荷预测值;步骤2、将所述联系数所表述的最大取值区间[Ai-Bi,Ai+Bi]随机划分为n个连续的子区间aij,其中j=1,2,…,n,aij表示第i个不确定参数的第j个子区间;根据历史记录数据统计所述不确定参数落在子区间aij内的频率作为所述不确定参数在子区间aij内的可信度αij,并假设在子区间aij内所述不确定参数服从模糊隶属度函数μij;步骤3、按如下方法求解含分布式电源的配电网不确定性潮流;①对所述不确定参数ξi,在每一个子区间aij内均匀抽样M次共产生n组抽样值为:{θi11,θi12,...,θi1k,...,θi1M;θi21,θi22,...,θi2k,...,θi2M;..;θij1,θij2,...,θijk,...,θijM;...;θin1,θin2,...,θink,...,θinM}---(2)]]>根据模糊隶属度函数计算每一个抽样值的模糊隶属度值式(2)中,k=1,2,…,M,表示第i个不确定参数在第j个子区间内的第k个抽样值;②在每一组抽样值内随机选择一个抽样值其中kj表示在第j个子区间内选择的是第kj个抽样值,按式(3)计算第i个不确定参数的第k个抽样值θik=Σj=1nαijθijkj/Σj=1nαij---(3)]]>并计算抽样值的可能性测度记为③根据①②得到每一个不确定参数的M个抽样值并作为一组抽样值,将所有不确定参数的m组抽样值表示为:{θ11,θ12,...,θ1k,...,θ1M;θ21,θ22,...,θ2k,...,θ2M;..;θi1,θi2,...,θik,...,θiM;...;θm1,θm2,...,θmk,...,θmM}---(4)]]>根据每个不确定参数的第k个抽样值由前推回代法计算所述含分布式电源的配电网潮流,得到M个潮流结果表示为:f(θ11,θ21,...,θi1,...θm1),]]>f(θ12,θ22,...,θi2,...θm2),]]>…,f(θ1k,θ2k,...,θik,...θmk),]]>…,简写为:f(θ1),f(θ2),…,f(θk),…,f(θM),其中f()表示节点电压幅值、节点电压相角或支路电流;④逐个比较所述M个潮流结果,得到f()的最小值a和最大值b,由所述最小值a和最大值b构成一个区间[a,b];⑤从所述区间[a,b]中按式(5)均匀产生N个数:rl=a+b-aN-1(l-1)---(5)]]>式(5)中,l=1,2,...,N,rl是均匀产生的第l个数;⑥令l=1,e=0;⑦如果rl≥0,则令e=e+Cr{f()≥rl},如果rl<0,则令e=e-Cr{f()≤rl},其中Cr{f()≥rl}和Cr{f()≤rl}分别按式(6)和式(7)进行计算:Cr{f()rl}=12(max1kM{vk|f(θk)rl}+min1kM{1-vk|f(θk)<rl})---(6)]]>Cr{f()rl}=12(max1kM{vk|f(θk)rl}+min1kM{1-vk|f(θk)>rl})---(7)]]>式(6)和式(7)中,vk是对应潮流计算结果f(θk)的所有不确定参数的第k个抽样值的可能性测度的加权和,其中,ωi的权重系数;⑧令l=l+1,重复步骤⑦,当l=N时结束,得到e的最终值;⑨由式(8)计算f()的期望值E[f()]:式(8)中,a∨0表示取a和0的较大值,b∧0表示取b和0的较小值;步骤4、定义满意度指标λ为所有隶属度值中最大值与最小值的差值:利用不同抽样次数下满意度指标的变化趋势对不确定性潮流结果进行比较分析。
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