本发明专利技术公开了一种结合拉丁超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法，包括如下步骤：根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉丁超立方抽样法对新能源发电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；针对电网可分区的特点，利用支路切割及节点撕裂法将电网浓缩成网格，建立双向迭代并行潮流计算模型；将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为双向迭代并行潮流计算模型的输入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离散结果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。本发明专利技术将拉丁超立方抽样与基于浓缩网格的双向迭代并行潮流算法相结合，减少抽样数目并实现并行概率潮流计算。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统分析领域，具体设及一种结合拉了超立方抽样的双向迭代并 行概率潮流计算方法。
技术介绍
新能源发电如风力发电、光伏发电由于其发电技术的日益成熟和巨大的环境效应 逐渐受到关注，但由于其本身的随机性，若大量接入电网，将加剧电网的不确定性，给电网 的安全运行带来风险。传统的确定性潮流计算方法只能反映电力系统在某种确定工况下的 稳态运行状况，不能用于计及不确定性因素场景的分析，而概率潮流计算方法是解决该一 问题的有效工具。概率潮流计算方法最先是由Borkowska在1974年提出的，概率潮流计算实质是求 解含有随机参数的潮流方程。其中，输入随机变量为网络结构和节点注入的有功和无功功 率（其不确定性来源于负荷的波动、可再生能源发电出力的波动和发电机的停运）。输出随 机变量包括状态输出随机变量（即节点电压幅值和相角）和支路潮流。解概率潮流方程的 过程就是根据输入随机变量的期望值、方差或概率分布来确定输出随机变量的期望值、方 差或概率分布。目前，概率潮流计算方法大致分为点估计法、解析法W及模拟法。点估计法是一种 近似的求解方法，虽然速度快，输出变量的期望和方差精度高，但输出变量的高阶矩误差较 大且难W得到输出变量的概率分布；解析法包括快速傅里叶变换法、半不变量法和一次二 阶矩法，虽然计算速度快，但精度没有模拟法高，模拟法的代表是蒙特卡罗模拟法，传统的 蒙特卡罗模拟法利用随机抽样技术抽取输入变量的样本，进行多次确定性潮流计算后从而 得到输出变量的概率分布，精度很高，但耗时相当长。因此，如何在保证计算精度的同时提高计算速度，是目前概率潮流计算方法所需 解决的问题。
技术实现思路
专利技术目的；提供一种结合拉了超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法，W解决现有技术存在的上述问题。技术方案；一种结合拉了超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法，包括如 下步骤：步骤1、根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉了超立方抽样法对新能 源发电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；步骤2、针对电网可分区的特点，利用支路切割及节点撕裂法将电网浓缩成网格， 建立双向迭代并行潮流计算模型；步骤3、将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为双向迭代并行潮流计算模型 的输入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离 散结果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。 在进一步的实施例中，步骤1中建立新能源发电功率变量的样本矩阵的过程进一 步为： 步骤1. 1、根据新能源发电功率变量的累积分布函数对新能源发电功率变量进行 分层； 步骤1. 2、在分层后的每个子区间选择中点或者随机取一个点作为样本点； 步骤1. 3、将样本点进行排序，建立新能源发电功率变量的样本矩阵。 所述步骤3进一步为： 步骤3. 1、将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为所述双向迭代并行潮流计 算模型的输入量进行循环计算，每次循环计算提取新能源发电功率变量样本矩阵的某一列 向量作为输入量； 步骤3. 2、根据循环计算所得的输出变量的结果建立输出变量的样本矩阵； 步骤3. 3、利用核密度估计拟合输出变量的概率密度函数。 所述步骤2进一步为： 根据支路切割原理将电网分成若干个子网，各个子网通过联络线关联，根据节点 撕裂法将联络线节点撕裂成两个子节点，其中一个子节点归并在联络线侧，另一子节点归 并在相应的子网内； 经上述处理，各个子网对其外部的影响即归结为从原始节点撕裂出来的节点交互 关系；由联络线作为网格的边，子网作为网格的节点构成一个浓缩网格，每一个子网构成一 个网格中的计算节点。 有益效果：针对电网可分区的特点，本专利技术将拉了超立方抽样与基于浓缩网格的 双向迭代并行潮流算法相结合，减少抽样数目并实现并行概率潮流计算。【附图说明】 图1是本专利技术计算方法的流程简图。 图2是本专利技术的结合拉了超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法流程图。【具体实施方式】如图1和图2所示，本专利技术的结合拉了超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算 方法，包括W下步骤： 1)根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉了超立方抽样法对新能源发 电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵。 假设随机变量Xi，X2,…Xk为K个新能源发电功率变量，对于随机变量Xk化= 1，2,…，K)，其累积分布函数为Fk(x)。 (1)抽样 首先对随机变量Xk累积分布函数Fk(x)的取值区间进行N等分，生成N个 子区间^，^(3=1，2，...，脚，然后在每个子区间^，^(3=1，2，...，脚选择中 _NN]L'VN_ 点或者随机取一个点【主权项】1. 一种，其特征在于，包括如 下步骤： 步骤1、根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉丁超立方抽样法对新能源发 电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵； 步骤2、针对电网可分区的特点，利用支路切割及节点撕裂法将电网浓缩成网格，建立 双向迭代并行潮流计算模型； 步骤3、将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为双向迭代并行潮流计算模型的输 入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离散结 果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。2. 如权利要求1所述的，其特 征在于，步骤1中建立新能源发电功率变量的样本矩阵的过程进一步为： 步骤1. 1、根据新能源发电功率变量的累积分布函数对新能源发电功率变量进行分 层； 步骤1. 2、在分层后的每个子区间选择中点或者随机取一个点作为样本点； 步骤1. 3、将样本点进行排序，建立新能源发电功率变量的样本矩阵。3. 如权利要求1所述的，其特 征在于，所述步骤3进一步为： 步骤3. 1、将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为所述双向迭代并行潮流计算模 型的输入量进行循环计算，每次循环计算提取新能源发电功率变量样本矩阵的某一列向量 作为输入量； 步骤3. 2、根据循环计算所得的输出变量的结果建立输出变量的样本矩阵； 步骤3. 3、利用核密度估计拟合输出变量的概率密度函数。4. 如权利要求1所述的，其特 征在于，所述步骤2进一步为： 根据支路切割原理将电网分成若干个子网，各个子网通过联络线关联，根据节点撕裂 法将联络线节点撕裂成两个子节点，其中一个子节点归并在联络线侧，另一子节点归并在 相应的子网内； 经上述处理，各个子网对其外部的影响即归结为从原始节点撕裂出来的节点交互关 系； 由联络线作为网格的边，子网作为网格的节点构成一个浓缩网格，每一个子网构成一 个网格中的计算节点。【专利摘要】本专利技术公开了一种，包括如下步骤：根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉丁超立方抽样法对新能源发电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；针对电网可分区的特点，利用支路切割及节点撕裂法将电网浓缩成网格，建立双向迭代并行潮流计算模型；将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为双向迭代并行潮流计算模型的输入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离散结果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。本专利技术将拉丁超立方抽样与基于浓缩网格的双向迭代并行潮流算法相结合，减少抽样数目并实现并行概率潮流本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种结合拉丁超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉丁超立方抽样法对新能源发电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；步骤2、针对电网可分区的特点，利用支路切割及节点撕裂法将电网浓缩成网格，建立双向迭代并行潮流计算模型；步骤3、将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为双向迭代并行潮流计算模型的输入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离散结果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：喻洁，仇式鹍，梁峻恺，梅军，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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