计及相关性的负荷模型及其在电力系统可靠性评估中的应用

摘要

在当前社会大背景条件下，随着电力系统规模的日益扩大、互联程度的不断加深，电力系统可靠性越来越受到人们的关注，电力系统可靠性评估技术也更多地被用来为电力系统规划、电力系统安全稳定运行提供定量的参考。
　　负荷是电力系统中至关重要的一个模块，常用的负荷模型主要包括概率负荷模型和时序负荷模型。负荷模型的准确与否关系到电力系统可靠性评估指标参考价值的高低。在大规模的电力系统网络中肯定不会只有一个负荷节点，各负荷节点之间的负荷数据变化往往会因为地理位置、负荷性质等因素而存在着一定的相关性，这对电力系统可靠性会具有一定的影响。因此，在电力系统可靠性评估中，模拟产生的负荷样本数据应考虑它们之间的相关性。
　　本文采用在相关性分析中常用的Copula函数方法分别从负荷空间相关性和时间相关性两个角度去研究负荷相关性对电力系统可靠性的影响。考虑负荷的空间相关性，利用Copula函数将负荷联合概率分布的创建过程分解成单一负荷序列的边缘分布构造和负荷之间的相关结构识别两部分，以非参数核密度估计方法构造负荷的边缘分布，采用Copula函数捕捉节点负荷之间的相关结构。考虑负荷的时间相关性，将Copula函数运用到连续马尔科夫链模型的构造过程中，给出一种基于Copula函数的负荷连续状态马尔科夫链(CSMC: continuous state markov chain)模型。最后组合负荷空间相关性模型和时间相关性模型得到基于Copula函数的多元负荷CSMC模型。在本文中根据负荷模型的不同分别采用非序贯蒙特卡洛方法和序贯蒙特卡洛方法计算相应的系统可靠性指标。通过改进的IEEE-RBTS系统算例，说明了考虑负荷相关性对系统可靠性的影响，验证了本文相关性负荷模型的有效性。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 课题研究的背景与意义

1．2 电力系统可靠性评估中的负荷模型基本特点与现状

1．3 本文研究的主要内容

2 核密度估计与Copula函数介绍

2．1 核密度估计

2．1．1 非参数核密度估计的定义和性质

2．1．2 非参数核密度函数的核函数与窗宽选择

2．2 Copula函数介绍

2．2．1 Copula函数的定义及性质

2．2．2 Copula函数分类

2．2．3 Copula函数边缘分布函数的选取

2．2．4 Copula函数参数估计

2．2．5 最优Copula函数选择方法

2．3 本章小结

3 电力系统可靠性评估

3．1 电力系统可靠性评估方法

3．1．1 非序贯仿真

3．1．2 序贯仿真

3．2 元件失效模型和负荷曲线模型

3．3 故障分析

3．3．1 基于直流潮流的故障分析方法

3．3．2 基于直流潮流的最优负荷削减模型

3．4 电力系统可靠性测度指标

3．5 本章小结

4 电力系统可靠性评估中的负荷相关性建模

4．1 多元变量相依测度指标

4．2 基于空间相关性的负荷模型

4．2．1 空间相关性负荷概率分布模型的构造

4．2．2 空间相关性负荷概率分布模型的蒙特卡洛仿真步骤

4．3 基于时间相关性的负荷模型

4．3．1 负荷离散状态马尔科夫链模型

4．3．2 负荷连续状态马尔科夫链模型

4．3．3 基于Copula函数的负荷连续状态马尔科夫链模型

4．3．4 模型构造方法

4．3．5 负荷连续状态马尔科夫链模型的蒙特卡洛仿真步骤

4．4 基于空间和时间相关性的负荷模型

4．4．1 多元负荷连续状态马尔科夫链模型

4．4．2 多元负荷连续状态马尔科夫链模型的蒙特卡洛仿真步骤

4．5 算例分析

4．5．1 考虑空间相关性负荷模型的负荷仿真结果

4．5．2 考虑时间相关性负荷模型的负荷仿真结果

4．5．3 考虑空间和时间相关性负荷模型的负荷仿真结果

4．6 本章小结

5 计及负荷相关性的发输电系统可靠性评估

5．1 考虑空间相关性负荷模型的发输电系统可靠性评估流程

5．2 考虑时间相关性负荷模型的发输电系统可靠性评估流程

5．3 考虑空间和时间相关性负荷模型的发输电系统可靠性评估流程

5．4 不考虑相关性负荷模型的发输电系统可靠性评估流程

5．5 算例分析

5．6 本章小结

6 结论与展望

参考文献

附录

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况