贝叶斯网络在光荷相关性配电网概率潮流计算中的应用

本文主要探讨了贝叶斯风险评估在配电网概率潮流计算中的应用，特别是在考虑光-荷相关性的背景下。文章详细介绍了基于贝叶斯网络如何刻画这种相关性，以及利用不同的概率模型来处理光伏出力和负荷的不确定性。 在配电网中，光伏出力的概率分布是评估系统稳定性和可靠性的重要因素。文章提到了光伏出力参数的概率模型，通常采用Beta分布来描述，该分布受到光伏电站所在地的太阳辐射强度影响。出力功率P与光照强度I的关系可通过式(1)表达，其中I和I_max分别代表实时和最大光照强度，而Γ、α和β是Beta分布的控制参数。光伏电池的输出功率P与光照强度I之间的关系由式(4)给出，涉及面积A和转换效率η。 负荷随机模型方面，文章假设连续型负荷服从正态分布，其有功功率P_L和无功功率Q_L的概率密度函数分别由式(5)和式(6)定义，其中μ_P、σ_P、μ_Q和σ_Q是对应的期望和方差。 非参数估计模型在文中也占据重要地位，特别是非参数核密度估计。该方法通过核密度函数K(•)和带宽h来估计概率密度函数f(x)，如式(4)所示。高斯函数常被选为核函数，如式(7)所示。最优带宽h的选择至关重要，因为它直接影响估计的精度。文章提到使用渐进积分均方误差AMISE来选择最优带宽，通过求解AMISE的偏导数为零，得到如式(12)和式(13)所示的最优带宽公式。 在光-荷相关性的分析中，贝叶斯网络被用作工具，它可以有效地整合光伏出力和负荷的不确定性，以实现更准确的风险评估。贝叶斯网络基于条件概率，允许我们同时考虑多个变量间的相互依赖，这对于配电网的概率潮流计算至关重要，因为它能够捕捉到光照强度变化与负荷需求波动之间的复杂关系。 这篇文章深入探讨了如何运用贝叶斯风险评估和非参数统计方法来处理光伏和负荷的不确定性，为配电网的可靠运行提供了科学的决策支持。通过这些模型和方法，我们可以更好地预测和管理分布式能源系统的性能，降低因不确定因素引起的运行风险。