极端事件对配电网运行安全构成严重威胁,准确高效地评估配电网的概率风险具有重要意义。为解决传统蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation,MCS)效率低和现有代理模型在低概率区域精度不足的问题,提出了一种兼顾计算效率与精度的风险评估...极端事件对配电网运行安全构成严重威胁,准确高效地评估配电网的概率风险具有重要意义。为解决传统蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation,MCS)效率低和现有代理模型在低概率区域精度不足的问题,提出了一种兼顾计算效率与精度的风险评估方法。首先,基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)构建了分布式电源出力的非参数概率模型,并结合指数分布和天气因子进行设备状态的动态概率建模。然后,将输入样本分为支路故障和非故障两类。非故障样本使用多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)代理模型快速计算概率潮流;对故障样本,建立拓扑重构模型进行优化潮流计算,以准确捕获拓扑变化下的系统风险。基于此,构建了节点电压越限、支路潮流过载和失负荷3个风险指标,并通过博弈论的主客观组合赋权法确定指标权重,得到综合风险评价值。最后,基于IEEE33与IEEE118节点配电系统的仿真分析表明,该方法能够有效应对极端事件引起的拓扑不确定性,提高风险评估效率与准确性。展开更多
文摘极端事件对配电网运行安全构成严重威胁,准确高效地评估配电网的概率风险具有重要意义。为解决传统蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation,MCS)效率低和现有代理模型在低概率区域精度不足的问题,提出了一种兼顾计算效率与精度的风险评估方法。首先,基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)构建了分布式电源出力的非参数概率模型,并结合指数分布和天气因子进行设备状态的动态概率建模。然后,将输入样本分为支路故障和非故障两类。非故障样本使用多项式混沌展开(polynomial chaos expansion,PCE)代理模型快速计算概率潮流;对故障样本,建立拓扑重构模型进行优化潮流计算,以准确捕获拓扑变化下的系统风险。基于此,构建了节点电压越限、支路潮流过载和失负荷3个风险指标,并通过博弈论的主客观组合赋权法确定指标权重,得到综合风险评价值。最后,基于IEEE33与IEEE118节点配电系统的仿真分析表明,该方法能够有效应对极端事件引起的拓扑不确定性,提高风险评估效率与准确性。
