基于PNT与最大熵的风电系统电压稳定概率分析

在电力系统中，随着风力发电的广泛应用，电力系统的稳定性面临新的挑战，特别是电压稳定性的评估。传统的确定性模型在处理风能等可再生能源的随机注入功率时存在不足，因为它忽视了系统运行的不确定性。因此，概率分析方法在电压稳定研究中变得越来越重要。 本文主要关注的是基于多项式正态变换(Polynomial Normal Transformation, PNT)和最大熵估计的含风电系统电压稳定概率分析。PNT作为一种处理输入变量间相关性的有效工具，能够改善模型对风电功率不确定性的影响。通过多项式正态变换，复杂的随机过程被转换为更易于处理的数学形式，这有助于减少计算复杂性和提高分析精度。 点估计法在此分析中被用来将电压稳定问题转化为一个确定性负荷裕度的非线性优化模型。这种方法的优点在于计算量相对较小，同时能提供较高的精度，避免了蒙特卡洛方法的低效率问题和解析法的线性假设局限。点估计法允许根据已知变量的概率分布推断未知变量的统计特性，这对于估计负荷裕度的概率密度函数尤其适用。 文中特别讨论了风速参数、输入变量的相关系数矩阵、风电接入容量以及风电场功率因数变化对负荷裕度概率特性的影响。这些因素的考虑使得分析结果更为全面，有助于电力调度人员做出更为精确的决策，确保系统的安全性与运行效率。 相比于现有的文献，如忽略风电功率影响的点估计法、存在误差的级数展开法以及计算过程复杂的Nataf变换和蒙特卡洛方法，本文提出的基于PNT和最大熵估计的方法在计算精度和效率上具有显著优势。通过实例分析，证明了这种方法不仅能满足电力系统实时信息获取的需求，而且在实际应用中具有很高的实用价值。 总结来说，这篇文章提出了一个创新的电压稳定分析框架，它结合了多项式正态变换的关联性处理能力和点估计法的精确性，为含风电系统的概率分析提供了一种高效而精确的工具。这种方法对于电力系统的规划、运行和维护具有重要意义，特别是在应对风能这种可再生能源带来的系统不确定性方面。