摘要：随着风电、光伏等新能源大规模并网，其出力的随机性和波动性给电力系统潮流计算带来了新的挑战。传统的确定性潮流计算方法难以准确评估新能源不确定性对系统运行状态的影响，概率潮流计算成为解决这一问题的有效手段。

论文概述

本文针对大规模新能源并网场景，研究了改进的概率潮流计算方法。首先，系统学习了牛顿-拉夫逊法、快速解耦法等经典确定性潮流计算方法，分析了其计算流程与收敛特性。其次，建立了新能源出力的概率模型，采用Weibull分布描述风电出力特性，采用Beta分布描述光伏出力特性，并引入Gaussian Copula函数建模多场站之间的相关性，为概率潮流计算提供了准确的输入模型。

在概率潮流计算方法方面，本文实现了蒙特卡洛法、点估计法和最大熵法三种主流方法，并提出了基于拉格朗日乘子法的改进最大熵法。该方法通过构建拉格朗日函数，在满足矩约束条件下最大化熵值，优化估计点权重分配，相比传统最大熵法精度提升2-5%，同时保持了较高的计算效率。

本文基于IEEE 14节点和33节点标准测试系统开展了多组仿真实验。实验结果表明，改进最大熵法计算时间仅为蒙特卡洛法的1/50 左右，显著提高了计算效率；Copula相关性建模相比独立假设，电压标准差计算误差降低15-20%；新能源渗透率超过20%时，系统 收敛率明显下降，电压波动显著增大。

本文提出的改进概率潮流计算方法为大规模新能源并网的电力系统规划与运行提供了有效的分析工具，具有较好的工程应用价值。

统计信息

论文目录

配套项目

项目代码：基于MATLAB改进最大熵法的大规模新能源并网概率潮流计算 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-32
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