风电接入下的TTC运行规则场景聚类提取策略

本文主要探讨了在风电大规模接入电力系统的背景下，如何改进传统的极限传输功率（TTC）运行规则制定方法。针对传统TTC计算存在的局限性，即对新能源接入的不确定性和缺乏调度辅助决策信息的问题，作者提出了一种创新的场景聚类提取方法。 首先，研究者将风电场出力和全系统的负荷水平作为关键指标，对电力系统运行状态进行分类，形成不同的场景。这种场景聚类有助于捕捉风电接入带来的动态变化，使得TTC评估更准确地反映实际电网状况。通过这种方法，每个场景下的TTC风险值得以计算，作为调度决策的重要参考依据。 在规则生成过程中，作者运用了数据挖掘技术，包括样本生成、特征选择和规则提取三个步骤。样本生成阶段，通过离线仿真生成包含故障态和安全态的潮流数据，模拟各种可能的运行情况。特征选择环节，筛选出对TTC有显著影响的关键因素。规则提取则通过数学模型和算法，提炼出与风电出力和负荷水平相关的TTC操作策略。 文中以IEEE 39节点系统为例，进行了考虑暂态安全的算例仿真，结果显示，新提出的场景聚类方法能够有效地反映出电网运行状态与TTC之间的复杂关系，为调度员提供了定量的决策支持，增强了调度的灵活性和准确性。与现有研究相比，本文的方法不仅考虑了风电接入的不确定性，还深入到系统层面进行分析，形成了包含风电信息的TTC规则库，有助于提高电力系统的安全经济运行。 本文的研究为电力系统的智能调度提供了一个新的视角，通过结合风电出力、负荷水平和数据挖掘技术，实现了对断面极限传输功率运行规则的精细化管理和优化，对于应对未来电力系统中的复杂挑战具有重要意义。