Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích sự không chắc chắn về ổn định điện áp bằng phương pháp bề mặt phản hồi ngẫu nhiên liên quan đến tương quan của các trang trại gió
Tóm tắt
Tốc độ gió tuân theo phân phối xác suất Weibull và công suất gió có ảnh hưởng đáng kể đến sự ổn định điện áp của hệ thống điện. Để nghiên cứu ảnh hưởng của sự tương quan giữa các trang trại gió đến sự ổn định điện áp của hệ thống điện, trong bài báo này, phương pháp bề mặt phản hồi ngẫu nhiên (SRSM) được áp dụng trong phân tích ổn định điện áp nhằm thiết lập mối quan hệ đa thức giữa đầu vào ngẫu nhiên và đầu ra phản hồi. Hệ số tương quan hạng Kendall được chọn để đo lường sự tương quan giữa các trang trại gió, và phân phối xác suất chung của các trang trại gió được tính toán bằng hàm Copula. Một hệ thống động bao gồm điện áp của các nút trong hệ thống được thiết lập. Bán kính phổ ma trận tổng hợp của hệ thống động được sử dụng làm đầu ra của SRSM, trong khi tốc độ gió được sử dụng làm đầu vào dựa trên sự tương quan giữa các trang trại gió. Phương pháp được đề xuất được so sánh với phương pháp Monte Carlo (MC) truyền thống, và hiệu quả cũng như độ chính xác của phương pháp được đề xuất được xác thực bằng cách sử dụng hệ thống 24 bus IEEE và hệ thống 36 bus EPRI. Kết quả mô phỏng cũng chỉ ra rằng việc xem xét sự tương quan giữa các trang trại gió có thể phản ánh chính xác hơn ổn định của hệ thống.
Từ khóa
#tốc độ gió #sự ổn định điện áp #phương pháp bề mặt phản hồi ngẫu nhiên #tương quan trang trại gió #phân phối xác suấtTài liệu tham khảo
Schilling, M. T., Leite da silva, A. M., Billinton, R., & Ei-kady, M. A. (1990). Bibliography on power system probabilistic analysis (1962–1988). IEEE Transactions on Power Systems, 5(1), 1–11.
Burchett, C., & Heydt, G. T. (1978). Probabilistic methods for power system dynamic stability studies. IEEE Transactions on Power Systems, 97(3), 695–702.
Kim, Y. K., Lee, G. H., Hong, J. P., Hur, J., Lee, B. K., & Kang, G. H. (2004). Prediction of torque characteristic on barrier-type SRM using stochastic response surface methodology combined with moving least square. IEEE Transactions on Magnetics, 40(2), 738–741.
Haesen, E., Bastiaensen, C., Driesen, J., & Belmans, R. (2009). A probabilistic formulation of load margins in power systems with stochastic generation. IEEE Transactions on Power Systems, 24(2), 951–958.
Bai, F. F., Liu, Y., Liu, Y. L., Sun, K., Bhatt, N., et al. (2016). A measurement-based approach for power system instability early warning. Protection and Control of Modern Power System, 1, 1–9.
Ai, Q., Fan, S. L., & Piao, L. J. (2016). Optimal scheduling strategy for virtual power plants based on credibility theory. Protection and Control of Modern Power System, 1, 20–27.
Faried, S. O., Billinton, R., & Aboreshaid, S. (2010). Probabilistic evaluation of transient stability of a power system incorporating wind farms. IET Renewable Power Generation, 4(4), 299–307.
Bu, S. Q., Du, W., Wang, H. F., Chen, Z., Xiao, L. Y., & Li, H. F. (2012). Probabilistic analysis of small-signal stability of large-scale power system as affected by penetration of wind generation. IEEE Transactions on Power Systems, 27(2), 762–770.
Wang, C., Shi, L. B., Yao, L. Z., Wang, L. M., Ni, Y. X., & Bazargan, M. (2010). Modelling analysis in power system small signal stability considering uncertainty of wind generation. IEEE PES SM Paper, 22(5), 1–7.
Preece, R., Huang, K. J., & Milanovie, J. V. (2014). Probabilistic small-disturbance stability assessment of uncertain power system using efficient estimation methods. IEEE Transactions on Power Systems, 29(5), 2509–2517.
Riahinia, S., Abbaspour, A., Fotuhi-Firuzabad, M., & Moeini-Aghtaie, M. (2015). Impact of correlation on reserve requirements of high wind-penetrated power systems. International Journal of Electrical Power& Energy Systems, 73, 576–583.
Chen, F., Li, F. X., Wei, Z. N., Sun, G. Q., & Li, J. (2015). Reliability models of wind farms considering wind speed correlation and WTG outage. Electric Power Systems Research, 119, 385–392.
Mehraeen, S., Jagannathan, S., & Mariesa, L. C. (2010). Novel dynamic representation and control of power systems with FACTS devices. IEEE Transactions on Power Systems, 25(3), 1542–1554.
Ma, Z. X., Gu, W., & Wan, Q. L. (2014). Study on power system small-disturbance uncertainty stability considering wind power. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 9, 123–128.
Bao, H. B., & Wei, H. (2012). A stochastic response surface method for probabilistic evaluation of the voltage stability considering wind power. Proceedings of the CSEE, 32(13), 77–85.
Ren, Z. Y., Li, W. Y., Billinton, R., & Yan, W. (2015). Probabilistic power flow analysis based on the stochastic response surface method. IEEE Transactions on Power Systems, 26(3), 1–9.
Han, D., He, R. M., Ma, J., & Huang, X. J. (2008). Quantitative uncertainty analysis for power system dynamic simulation based on stochastic response surface method. Automation of Electric Power Systems, 32(20), 11–15.
Han, D., Ma, J., He, R. M., et al. (2010). Dynamic consistency test for power system time-domain simulation. Automation of Electric Power Systems, 34(16), 29–33.
Cai, D. F., Shi, D. Y., & Chen, J. F. (2013). Probabilistic load flow considering correlation between input random variables based on Copula theory. Power System Protection and Control, 41(20), 13–17.
Feng, L., Zhang, J. N., Li, G. J., & Zhang, B. L. (2016). Cost reduction of a hybrid energy storage system considering correlation between wind and PV power. Protection and Control of Modern Power System, 1, 11–19.
Gao, Y., & Billinton, R. (2009). Adequacy assessment of generating systems containing wind power considering wind speed correlation. IET Renewable Power Generation, 3(2), 217–226.
Chen, H. (2016). Load forecasting based on modern time series analysis method (pp. 187–208). China Electric Power Press.
Zhang, L., Huang, J. D., & Wang, L. L. (2014). Impact of wind speed correlation on transient stability of power system. Power System Protection and Control, 42(6), 77–81.