基于交叉熵理論的電力系統(tǒng)短期可靠性評估.pdf

1、智能電網(wǎng)的全面推進(jìn)給電力系統(tǒng)的發(fā)展注入了生機(jī)與活力。對新型系統(tǒng)開展深入研究的同時(shí)，各種不確定因素相伴而生。系統(tǒng)可靠性評估對于預(yù)測、防控系統(tǒng)遭遇各種隨機(jī)因素時(shí)發(fā)生大面積停電事故具有重要的意義。在復(fù)雜電力系統(tǒng)短期可靠性評估問題中，由于待考察的前置期通常較短，危害性較大的停電事故發(fā)生概率較低，導(dǎo)致傳統(tǒng)蒙特卡洛方法采樣效率極其低下，阻礙了其工程應(yīng)用的進(jìn)程。本文立足于電力系統(tǒng)可靠性評估領(lǐng)域中得以廣泛應(yīng)用的蒙特卡洛仿真方法，以信息學(xué)領(lǐng)域衍生的交叉熵

2、理論為基礎(chǔ)，分別針對非序貫蒙特卡洛和序貫蒙特卡洛兩種典型方法進(jìn)行了算法開發(fā)，提出了三種基于交叉熵理論的電力系統(tǒng)短期可靠性重要度采樣評估方法，分別是:
　　(1)考慮多狀態(tài)采樣問題的離散多狀態(tài)電力系統(tǒng)非序貫重采樣評估方法。
　　(2)考慮時(shí)齊馬爾科夫過程的三段式序貫重采樣短期可靠性評估方法。
　　(3)考慮非時(shí)齊馬爾科夫過程的自適應(yīng)序貫重采樣短期可靠性評估方法。
　　這些方法的共同之處是本質(zhì)上均屬于眾多方差減小方法

3、之一的重采樣方法，并利用預(yù)采樣樣本進(jìn)行畸變采樣概率的迭代尋優(yōu)。不同之處在于，根據(jù)所考慮的問題和仿真機(jī)理的不同，畸變采樣概率的迭代尋優(yōu)遵循不同的優(yōu)化模型。通過在IEEE-RTS79和Roy Billinton Reliability Test System改造系統(tǒng)上進(jìn)行測試，分別論證了所提算法的精度并分析了相較于傳統(tǒng)蒙特卡洛方法的效率優(yōu)勢。
　　為進(jìn)一步闡述算法的應(yīng)用價(jià)值，以考慮多狀態(tài)采樣問題的離散多狀態(tài)非序貫重采樣評估方法為工具，

4、在本文所提出的改進(jìn)well-being框架下實(shí)現(xiàn)了對考慮風(fēng)電的系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用響應(yīng)能力進(jìn)行了評估。傳統(tǒng)well-being框架體系在電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用充裕性評估問題中應(yīng)用廣泛，對波動性、間歇性較強(qiáng)的風(fēng)電系統(tǒng)尤為適用，本文提出一種適用于旋轉(zhuǎn)備用響應(yīng)能力評估的新well-being框架。該框架體系考慮了風(fēng)電間歇性、隨機(jī)性的特點(diǎn)以及傳統(tǒng)well-being框架體系的不足，提出用四狀態(tài)體系代替三狀態(tài)體系，通過在IEEE RTS-79改造系統(tǒng)的算例分析