分布式电源配电网供电能力概率评估方法

"这篇论文探讨了含分布式电源的配电网供电能力的概率评估方法。随着分布式电源(DGs)在电力系统中的应用日益广泛，评估配电网的供电能力变得越来越复杂，尤其是考虑到分布式电源输出的随机性。文章提出了一种评估指标，并运用两点估计法处理随机性，采用重复潮流法计算供电功率样本值，再利用柯尼斯-费希尔级数构建供电功率的概率分布函数和概率密度模型，从而实现对含分布式电源配电网供电能力的概率评估。通过与IEEE33节点系统的对比分析，证明了该方法的有效性和快速性。" 本文关注的核心知识点包括： 1. 分布式电源：分布式电源是指位于用户侧或接近用户的、小型的、可再生能源发电装置，如太阳能光伏、风能等。它们的接入改变了传统电力系统的运行模式，增加了电力系统的复杂性。 2. 配电网供电能力评估：随着分布式电源渗透率的提高，评估配电网在考虑这些电源波动性输出情况下的供电能力成为重要问题。传统的评估方法可能无法准确反映这种复杂性。 3. 两点估计法：这是一种处理随机变量的方法，能够将随机性问题转化为确定性问题，便于计算分析。在文中，这种方法用于处理分布式电源出力的不确定性。 4. 重复潮流法：在电力系统分析中，重复潮流法是一种用于模拟网络中多个运行状态的技术，它允许计算在不同条件下的网络功率流，如在不同负荷和电源输出情况下。 5. 柯尼斯-费希尔级数：这是一种统计方法，用于估计随机变量的概率分布，文中用它来建立供电功率的概率密度模型，以评估供电能力的概率特性。 6. 概率评估方法：论文提出的方法综合运用上述技术，提供了一种概率性的评估框架，能更准确地评估含分布式电源的配电网在各种可能情况下的供电可靠性。 7. IEEE33节点系统：这是一个常用的电力系统研究模型，文中用它作为案例来验证所提方法的可行性和效率，与蒙特卡罗模拟进行了对比。 这篇论文的研究对于理解和优化含分布式电源的配电网运行，以及提升电力系统的可靠性和稳定性具有重要的理论和实践价值。通过概率评估方法，可以更好地预测和管理分布式电源带来的不确定性，有助于决策者制定更有效的能源管理策略。