发明名称 一种基于随机响应面法的随机最优潮流计算方法
摘要 本发明公开了一种基于随机响应面法的随机最优潮流计算方法,在优化过程中考虑输入变量随机性的影响,最终得到一组满足一定机会约束的最优解。该方法步骤如下:首先,输入电力系统信息,确定系统中随机输入变量(扰动变量),将输入变量以期望值代入,利用原对偶内点法进行确定性最优潮流计算,得到一组最优调度方案。然后,利用随机响应面法计算概率潮流,得到该调度方案下的系统状态变量的概率分布,对于存在相关性的随机变量,应用Nataf变换进行处理。最后,利用概率分布函数判断状态变量是否满足机会约束限制,如不满足,调整机会约束的上下界,并重新开始确定性最优潮流计算及检验机会约束步骤,直到得到一组满足机会约束的调度方案为止。
申请公布号 CN106058863A 申请公布日期 2016.10.26
申请号 CN201610539613.1 申请日期 2016.07.08
申请人 河海大学 发明人 张世达;孙永辉;卫志农;孙国强;李宁;秦晨;郭敏
分类号 H02J3/00(2006.01)I;G06F17/50(2006.01)I 主分类号 H02J3/00(2006.01)I
代理机构 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人 李玉平
主权项 一种基于随机响应面法的随机最优潮流计算方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)输入电力系统信息,确定该系统的优化目标函数以及等值约束、控制变量的不等约束和状态变量的机会约束;根据系统中负荷的性质和接入的新能源电源性质,确定系统中随机输入变量X(扰动变量)的个数n及其概率分布;并用协方差矩阵描述输入变量间的相关性,则其协方差矩阵为<img file="FDA0001044606530000011.GIF" wi="831" he="303" />式中,σ<sub>i</sub>为随机变量的标准差,ρ<sub>ij</sub>为两个变量间的相关系数。(2)依据概率变换原理,将所有输入变量标准化,即将输入随机变量用一组标准正态分布随机变量Z的函数关系表示,对其中每一个变量,有x<sub>i</sub>=F<sub>i</sub><sup>‑1</sup>(Φ(z<sub>i</sub>))式中,x<sub>i</sub>为某一个输入变量,z<sub>i</sub>为与其对应的标准正态分布变量,F<sub>i</sub>为x<sub>i</sub>的概率分布函数,Φ为z<sub>i</sub>的概率分布函数;考虑随机变量Z之间存在相关性,令其协方差矩阵为C<sub>Z</sub>,可根据Nataf变换理论,利用Gauss‑Hermite积分方法由C<sub>X</sub>计算得出;(3)使用原对偶内点法进行确定性最优潮流计算,得到一组在当前约束条件下的优化调度方案;(4)将这组调度方案应用于系统,使用随机响应面法进行概率潮流计算。即构建系统的每个输出变量(某一状态变量或控制变量)的二阶混沌多项式<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>Y</mi><mo>=</mo><msub><mi>a</mi><mn>0</mn></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>a</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>&xi;</mi><mi>i</mi></msub><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>a</mi><mrow><mi>i</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>&xi;</mi><mi>i</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></munderover><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>j</mi><mo>&gt;</mo><mi>i</mi></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>a</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mi>&xi;</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>&xi;</mi><mi>j</mi></msub></mrow>]]></math><img file="FDA0001044606530000012.GIF" wi="887" he="134" /></maths>式中,Y为输出变量,ξ<sub>j</sub>为n个不相关的标准正态分布随机变量,对应n个输入变量,a为二阶混沌多项式的各项系数;使用最优选点方法,按关于原点对称和距离原点最近两个原则,选择出配置点C<sub>pi</sub>(i=1,...,N);对Z的协方差矩阵进行Cholesky分解C<sub>Z</sub>=LL<sup>T</sup>,对配置点进行变换得到考虑相关性的配置点Z<sub>pi</sub>=LC<sub>pi</sub>;使用公式x<sub>i</sub>=F<sub>i</sub><sup>‑1</sup>(Φ(z<sub>i</sub>))得到N个配置点对应的输入变量样本X<sub>pi</sub>(i=1,...,N),将样本带入系统利用牛顿拉夫逊法进行确定性潮流计算,利用计算出的输出变量Y(某一状态变量或控制变量)数值,组成输出向量Y。使用选出的配置点C<sub>pi</sub>按行构成Hermite系数矩阵H,令A为由混沌多项式系数组成的向量。得到线性方程组HA=Y,求解得到混沌多项式系数。然后使用核密度估计得到系统各状态变量的概率分布函数;(5)根据所得概率分布函数,判断状态变量是否满足对应的机会约束,如果满足机会约束限制,则停止计算,输出结果包括该组调度下的发电费用、各发电机的有功和无功出力,各节点电压、支路潮流的数字特征和概率分布函数;如果不满足机会约束,则调整机会约束的上下界,转到步骤(3)迭代计算,直到找到一组满足所有机会约束的调度方案。
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