风电系统稳定性提升：多工况分析与鲁棒随机算法

本文主要探讨的是考虑风速随机特征的多工况电力系统稳定性分析方法。研究者首先利用参数Weibull模型对短时间内风速的变化趋势进行预测，这种模型以其良好的适应性和广泛的应用在风能领域被用于风速建模。通过将风速划分为不同的区间，作者计算了每个区间的条件特征风速的概率密度矩阵，这些矩阵反映了风速分布的特性，有助于理解和评估电力系统在不同风速条件下的行为。 接着，作者根据风速与风机出力之间的关系，确定电力系统的运行工况。风机出力随风速的变化呈现出多种工作模式，这些模式直接影响电力系统的运行状态和稳定性。通过划分风速区间，可以更准确地模拟电力系统在各种风速条件下的动态响应。 为了建立多工况电力系统模型，研究者采用了连续蒙特卡罗方法，这是一种统计模拟技术，通过大量随机抽样来估计系统在各种风速条件下的性能。这种方法的优势在于不需要详细跟踪系统的完整运行轨迹，节省了计算资源，提高了分析效率。 在理论分析部分，文章引入Lyapunov泛函作为稳定性分析的关键工具，Lyapunov稳定性理论是判断系统是否稳定的经典方法。作者利用Dynkin引理对泛函的弱无穷小算子进行处理，进而推导出满足干扰衰减度γ的鲁棒随机稳定性线性矩阵不等式（LMI）。这些不等式构成了一个判断系统稳定的约束条件，将其转化为一个数学上的可行性问题，便于实际应用。 最后，通过IEEE 4机11节点系统和16机68节点系统的时域仿真验证了所提方法的有效性。结果显示，新方法能够在保证稳定性分析准确性的同时，显著降低计算量，提高分析速度，这对于大规模电力系统稳定性研究具有实际意义，特别是在需要快速决策和实时监控的电力系统运行环境中。 总结来说，本文提出了一种创新的电力系统稳定性分析方法，它结合了风速预测、风速区间划分、蒙特卡罗模拟和Lyapunov稳定性理论，为处理风电接入电力系统中的多工况稳定性问题提供了一种高效且精确的手段。