計及N -1準(zhǔn)則的含光伏發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險的評估
李從飛
（南京弘毅電氣自動化有限公司，江蘇 南京 210039）
摘 要：為了研究光伏接入對系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險的影響，介紹了基于非參數(shù)核密度估計建立光伏電站出力概率模型的方法，在此基礎(chǔ)上引入Well-being框架，提出了考慮N -1安全準(zhǔn)則的含光伏發(fā)電的系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險評估算法。以IEEE RTS系統(tǒng)為例進(jìn)行了算例分析，算例結(jié)果證明了基于非參數(shù)核密度估計建立光伏不確定性模型和所提出的考慮N -1安全準(zhǔn)則的系統(tǒng)風(fēng)險評估算法的正確性。
關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電系統(tǒng)；非參數(shù)核密度估計；N -1準(zhǔn)則；Well-being框架；運(yùn)行風(fēng)險
中圖分類號：TM615；TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-3175(2020)06-0029-05
Considering N-1 of Photovoltaic Power Generation Systems Run the Risk Assessment Criteria
LI Cong-fei
（Nanjing Hongyi Electric Automation Co., Ltd, Nanjing 210039, China）
Abstract: In order to study the impact of photovoltaic access on system operation risk, this paper introduces the method of establishing the probabilistic model of photovoltaic power plant output based on non-parametric kernel density estimation. On this basis, the Well-being framework is introduced, and the operational risk assessment algorithm of the photovoltaic power generation system considering N-1 safety criteria is proposed. Taking the IEEE RTS system as an example, a case analysis is carried out. The results of the example prove the correctness of the system risk assessment algorithm based on the non-parametric kernel density estimation to establish the photovoltaic uncertainty model and the proposed N-1 safety criterion.
Key words: photovoltaic power generation system; non-parametric kernel density estimation; N-1 criteria; Well-being framework; operational risk
參考文獻(xiàn)
[1] 郭一飛，高厚磊，田佳. 引入聚類分析的光伏出力建模及其在可靠性評估中的應(yīng)用[J]. 電力系統(tǒng)自動化，2016，40(23)：93-100.
[2] 丁明，鮑玉瑩，畢銳. 應(yīng)用改進(jìn)馬爾科夫鏈的光伏出力時間序列模擬[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2016，40(2)：459-464.
[3] 程思萌，朱自偉. 太陽光輻照度概率分布參數(shù)對電網(wǎng)可靠性的影響[J]. 電測與儀表，2015，52(22)：36-41.
[4] 宗炫君，袁越，蔣科，等. 基于晴空指數(shù)與波動特性的光伏電站可靠性分析[J]. 電力工程技術(shù)，2019，38(1)：36-41.
[5] 徐乾宸，王琦，張文祺，等. 含光伏電站的電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險評估[J]. 南京師范大學(xué)學(xué)報( 工程技術(shù)版)，2017，17(3)：7-14.
[6] 趙淵，范飛，楊金剛，等. 電網(wǎng)可靠性評估中計及加和特性的非參數(shù)解集負(fù)荷模型[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報，2015，35(23)：6039-6047.
[7] 繆鵬彬，余娟，史樂峰，等. 基于改進(jìn)非參數(shù)核密度估計和拉丁超立方抽樣的電動公共客車負(fù)荷模型[J]. 電工技術(shù)學(xué)報，2016，31(4)：187-193.
[8] 楊楠，黃禹，葉迪，等. 基于自適應(yīng)多變量非參數(shù)核密度估計的多風(fēng)電場出力相關(guān)性建模[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報，2018，38(13)：3805-3812.
[9] 徐玉琴，陳坤，聶暘. 基于非參數(shù)核密度估計的風(fēng)速短期相依模型[J]. 太陽能學(xué)報，2017，38(2)：450-456.
[10] 任洲洋， 顏偉， 項(xiàng)波， 等. 考慮光伏和負(fù)荷相關(guān)性的概率潮流計算[J]. 電工技術(shù)學(xué)報，2015，30(24)：181-187.
[11] CONSTANTE-FLORES G E, ILLINDALA M S.Data-Driven Probabilistic Power Flow Analysis for a Distribution System with Renewable Energy Sources Using Monte Carlo Simulation[J]. IEEE Transactions on Industry Applications，2019，55(1)：174-181.
[12] 吳紅斌，白雪，王蕾. 基于序貫蒙特卡洛模擬的風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估[J]. 太陽能學(xué)報，2017，38(6)：1501-1509.
[13] BILLINTON R, FOTUHI-FIRUZABAD M.A reliability framework for generating unit commitment[J]. Electric Power Systems Research，2000，56(1)：81-88.
[14] 徐玉琴，張揚(yáng)，戴志輝. 基于非參數(shù)核密度估計和Copula函數(shù)的配電網(wǎng)供電可靠性預(yù)測[J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報( 自然科學(xué)版)，2017(6)：14-19.
[15] 邵必林，邊根慶，張維琪，等. 采用k - 均值聚類算法的資源搜索模型研究[J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報，2012，46(10)：55-59.
[16] 鄧彬，郭創(chuàng)新，王越，等. 基于well-being分析的電網(wǎng)設(shè)備重要度評估與排序方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù)，2013，37(12)：3489-3496.
[17] Probability Methods Subcommittee. IEEE reliability test system[J]. IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems，1979，PAS-98(6)：2047-2054.
