[发明专利]一种提取高风电穿透母线日净有功功率随机模糊特征的建模方法

说明书

本发明属于高风电穿透母线日净有功功率建模技术领域，是关于一种考虑母线净有功功率具有随机性和模糊性双重不确定性特征的建模方法。该方法通过选取多年特定地区母线日净有功功率数据，用MATLAB概率密度曲线拟合已按需要划分的每个时间段内净有功功率数据在置信率为0.05时的概率分布，确定其参数波动范围的置信区间以及隶属函数模型；定义净有功功率为随机模糊变量且获取其机会测度函数，建立其随机模糊不确定模型。最后给出通过基于随机模糊模拟技术和逆变换法模拟生成仿真母线日净有功功率的流程及步骤。本发明能更全面的刻画高风电穿透母线日净有功功率多重不确定特征，为未来大量风电接入电力系统发电计划安排和调度提供相应的指导依据。

技术领域

本发明属于高风电穿透母线日净有功功率建模技术领域，提出了一种提取高风电穿透母线日净有功功率随机模糊特征的建模方法。

背景技术

提取风电场接入变电站母线日内同时刻有功负荷与风电有功出力之差即净有功功率的不确定特征对系统运行方式安排和安全校核具有重要意义。随着风电等新能源接入变电站日益增多且容量持续增大，传统母线负荷预测时将小容量风电等随机性能源剔除的方法已难以适应现实需求，对此提出净有功功率的概念，即风电场接入变电站母线日内同时刻有功负荷与风电有功出力之差。母线负荷本身规律性较弱，风电随机性大，因此，净有功功率不确定特征更加复杂。对净有功功率数据进行数据挖掘，将随机性和模糊性结合起来对净有功功率进行描述才能更全面的刻画净有功功率多重不确定特征。

国内外现有关于高风电穿透母线日净有功功率不确定性模型的研究取得了一些成果：在母线负荷数据预处理方面，文献《面向节能发电调度的母线负荷预测平台》提出在母线时序负荷曲线下按日进行负荷数据积累和分析预测的策略，找到历史负荷的发生规律。在考虑母线接入风电，小水电等新能源方面，文献《间接预测法在母线负荷预测中的应用》指出小电源发电上网量大时母线负荷可能出现负数，规律性差，其负荷曲线跟随小电源的发电负荷上下波动，为了剔除小电源出力的影响，把母线负荷转变为变电站供电区域内的用电负荷进行预测。母线负荷预测研究中对于系统净注入功率的研究还比较缺乏。文献《基于差分进化的含分布式电源母线净有功功率预测》提出了一种考虑风电和小水电不确定性的差分进化母线净负荷预测方法。在母线负荷不确定模型及其在潮流分析中的应用方面：文献《极值负荷及其出现时刻的概率化预测》指出母线负荷可用正态分布随机变量描述，极值负荷具有多峰特性并且运用序列运算获取其概率分布；有学者将母线负荷和随机性电源出力作为随机变量或模糊变量进行不确定潮流分析。其中文献《含大规模间歇式电源的模糊机会约束机组组合研究》将间歇式电源出力和负荷的模糊参数用梯形函数和三角函数表示。事实上，随机变量和模糊变量只是随机模糊变量的特例，兼顾电力系统负荷和风电出力随机性和模糊性更加符合客观实际。同时考虑随机性和模糊性更加符合客观实际。文献《Fuzzy Stochastic Programming Method:Capacitor Planning in DistributionSystems With Wind Generators》结合风电和负荷随机性和模糊优化求解高风电穿透配电系统的无功补偿电容器优化；文献《A novel random fuzzy neural networks fortackling uncertainties of electric load forecasting》则以随机模糊变量描述系统负荷，并将传统神经网络扩展为随机模糊神经网络来进行电力系统负荷预测，但尚未对高风电穿透母线负荷进行研究；文献《考虑风电随机模糊不确定性的电力系统多目标优化调度计划研究》提出了一种综合考虑风电随机模糊性电力系统多目标优化调度模型。