考虑风电接入不确定性的广义负荷建模及应用

摘要：

考虑风电接入原负荷节点后带来的节点特性不确定性问题，提出了基于概率统计的广义负荷节点稳态特性学习与建模的新方法。为分析风电接入后功率流向的改变，将节点特性分为电源特性与负荷特性；针对节点特性的不确定性变化，基于历史实测数据对有功功率样本空间进行自适应分段细化，统计其概率分布；利用 Levenberg-Marquardt 神经网络法学习并提取各段节点特征，构建节点特性统一模型，并以风险分析为例说明新模型的应用。仿真结果表明，所提方法不但可精确建模，而且通过统计数据样本引入概率信息，可对不确定性问题按概率分场景分析，弥补了传统方法对随机特征描述能力不足的缺陷，是对传统建模方法在不确定场景应用上的扩展和延伸，从而可为风电接入后的仿真分析与调度控制提供辅助参考。

关键词：风力发电、不确定分析、广义负荷建模、概率统计、Levenberg-Marquardt 神经网络

分类号：TP3;O57

资助基金：国家自然科学基金资助项目51177091;国家高技术研究发展计划863计划资助项目2011AA05A101.This work is supported by National Natural Science Foundation of China No.51177091 and National High Technology Research and Development Program of China 863 Program No.2011AA05A101

在线出版日期：2014-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-67