非参数核密度估计负荷模型在电网可靠性评估中的应用

本文受国家自然科学基金项目(柔性发输电系统概率风险评估和优化配置模型研究,项目号50977094)和国家自然科学基金项目(大电网概率风险评估的解析计算模型和算法研究,项目号50607021)资助。 随着电网规模日益扩大、互联程度不断提高,越来越多的电力部门运用可靠性评估技术,对其规划、设计和运行阶段的一个或多个领域进行定量的可靠性评估。近年来,电力系统可靠性评估无论在模型算法还是工程应用上均取得较大进展。负荷作为一种典型随机现象,其模型的准确与否对可靠性评估结果有较大影响,如何将短期负荷预测与电网的日运行风险评估进行有机融合、如何计及节点负荷不确定性和相关性对可靠性评估结果的影响,成为一个亟待深入研究的重要课题。 本文采用数理统计的新兴技术“非参数核密度估计”方法,分别考虑时序负荷及节点负荷彼此的相关性,对时序以及节点负荷联合概率密度分布的构建开展了研究工作,该方法完全基于数据驱动,可有效避免主观经验的影响。 从时间上考虑了系统时序负荷彼此间的相关性,将历史负荷数据看作非线性时间序列,建立了非参数核密度估计短期负荷预测模型,并与电网的日运行风险评估进行有机融合。该负荷预测模型重点讨论了模型阶数、平滑参数和预测置信区间计算。计算中避免了凭主观经验选择影响负荷变化的主要因素,通过算法改进不仅可以得到预测负荷的区间估计,也可以得到预测负荷位于某一数值范围的概率。通过一个实际电力系统及IEEE-RTS79测试系统的分析处理验证了所提负荷预测模型的正确性,预测结果不仅能够更客观真实地反映系统负荷变化趋势,还可为电力系统日风险评估提供准确的负荷信息以获得超前的系统风险水平。 此外,对节点负荷联合概率密度分布的构建开展了研究工作,提出采用非参数多变量核密度估计实现计及节点负荷相关性的电力系统可靠性评估算法。该方法不需对节点负荷的相依形式进行任何主观假设,实现了对系统中节点负荷联合概率密度的近似估计,并可有效揭示隐藏在节点历史负荷数据中的节点负荷分布规律和变动特征。通过对改进的IEEE-RBTS可靠性测试系统的计算,分析了节点负荷相关性和不确定性对电网可靠性的影响,从而验证该方法的正确性。