[发明专利]一种考虑风电相关性的概率暂态稳定性评估方法

说明书

本发明于电力系统暂态稳定评估领域，针对考虑风电场不确定性和相关性的电力系统，提出了一种简单有效的概率暂态稳定评估方法；利用扩展的动态安全域方法，在给定的故障条件下，用节点注入向量的线性组合来表示暂态稳定据；并对三点估计方法和Cornish‑Fisher展开法加以改进，以处理不确定性和不同风电场之间的相关性；对改进的新英格兰系统进行了大量的仿真计算，结果表明，本发明方法计算效率明显高于基于蒙特卡罗的方法，而且精度很高。

技术领域

本发明涉及电力系统暂态稳定评估领域，具体涉及考虑风电相关性情况下，概率暂态稳 定性评估方法。

背景技术

近年来，以风电为代表的可再生能源逐渐渗透到电力系统中。与传统发电机不同，风机 出力与风速有关，受天气影响较大，导致风机节点注入功率具有不确定性和相关性。随着大 规模风机并入电网，风电对电力系统暂态稳定性的影响更加显著。从电力系统运行和规划的 角度来说，考虑风电不确定性和相关性的暂态稳定评估方法越来越重要。

传统的暂态稳定性分析大多采用确定型方法，通常是在系统的元件参数、运行条件及干 扰方式给定情况下，由时域仿真计算得出系统暂态稳定或失稳的结论。但该方法无法充分考 虑包括风电注入不确定性在内的各种不确定因素，并且有可能会忽略个别极端情况，使得评 估结果往往过于保守。针对这种情况，有学者从概率分析的角度研究暂态稳定性，提出了概 率型暂态稳定性分析方法。该方法根据影响系统暂态稳定的随机变量的统计特征确定系统暂 态稳定性的概率指标，可以充分考虑各种不确定性因素，使得其分析结果更加切合实际，为 系统规划和运行人员提供更准确、更有意义的信息，从而更能满足电力企业的需求。因此， 概率型方法作为确定型方法的补充在电力系统暂态稳定分析中已经得到越来越广泛的应用。 目前概率型方法主要分为蒙特卡洛法和解析法。

1.蒙特卡洛法：运用蒙特卡洛(Monte-Carlo,MC)仿真方法对不确定性变量大量抽样，针对 每个采样点进行时域仿真并判断其暂态稳定，根据大数定律获取概率指标，即得到暂态稳定 概率(Transient Stability Probability,TSP)。该方法可以灵活设计及各种不确定性因素，对于复 杂场景具有很高的适用性，但其评估精度与模拟次数密切相关，要想准确地评估暂态稳定性， 往往需要很长的计算时间，因此该方法通常作为参考方法，用于检验其他方法的准确性。虽 然其计算效率可以提高，但仍然不适用于大规模系统的在线应用。

2.解析法：建立给定故障下系统暂态稳定概率型指标的解析式，进而求解暂态稳定概率。 如：有文献考虑风电的不确定性，推导出暂态稳定裕度(Transient StabilityMargin,TSM)的表 达式，继而利用卡尔曼滤波和无迹变换估计TSM的分布。另有文献将归一化暂态能量函数和 二分法结合起来计算故障临界切除时间(Critical Clearing Time,CCT)，然后通过建立故障概率 指标与CCT之间的表达式，得到各给定故障的暂态失稳概率。但是这些文献并没有考虑风电 输出的相关性，这会减弱系统暂态稳定概率结果的评估能力。为此，在评估系统暂态稳定性 时，提出了代表性的采样策略，如点估计法和场景生成方法，以处理风电之间的相关性。由 于各种变量的不确定性和风电出力的随机性，暂态稳定概率解析式的推导较为复杂。此外， 通常采用耗时的MC仿真获得概率指标，这也使得该方法难以实现在线应用。