含风电场配电网随机潮流计算及其电压安全分析

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2012.4.82.4

中国电力 ›› 2012, Vol. 45 ›› Issue (4): 82-86.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2012.4.82.4

含风电场配电网随机潮流计算及其电压安全分析

董炜¹, 余健明², 杨濛濛³

1.中国电力科学研究院,北京 100192;
2.西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安 710048;
3. 浙江大学电气工程学院,浙江杭州 310027

收稿日期:2011-12-15 出版日期:2012-04-18 发布日期:2016-02-29
作者简介:董炜（1987-）,男,北京人,助理工程师,工学硕士,从事电力系统优化规划与运行及电力系统调度自动化研究工作。

Voltage security analysis on the distribution network with the integration of wind power by using stochastic power flow

DONG Wei, YU Jian-ming, YANG Meng-meng

1. China Electric Power Research Institute, Beijing 100192,China;
2. College of Automation and Information Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an 710048,China;
3.College of Electrical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China

Received:2011-12-15 Online:2012-04-18 Published:2016-02-29

摘要/Abstract

摘要： 风电场的输出功率具有较为明显的随机性和波动性,传统确定性潮流计算方法不能全面分析其在并入配电网这类弱电网后对系统安全运行可能造成的影响。基于Cornish-Fisher正态分布展开及协方差矩阵转换法,提出一种考虑风电场输出功率模型特性以及系统负荷相关性的随机潮流计算方法。以浙江某地配电网为例,对风电场并网后系统电压分布进行计算,并对风电场并网位置、风电电源渗透率和风电场机组构成比例等因素对配电网系统电压安全影响作了对应分析,结果证明了该算法的有效性。

关键词: 风力发电并网, 配电网, 电压安全, 随机潮流

Abstract: By using stochastic power flow, Cornish-Fisher normal expansion and covariance matrix transformation method, a new method to investigate the voltage security of a distribution network with integration of wind power was proposed. Considering wind speed randomness and other stochastic disturbances caused by varying loads and wind power generation units, the probabilistic distributions of node voltage violation constraints were obtained. The presented method was tested on a distribution network in Zhejiang province. The impacts of different wind power connection points and load capacities on voltage security were also analyzed.

Key words: wind power integration, distribution network, voltage security, stochastic power flow

中图分类号:

TM727

董炜, 余健明, 杨濛濛,. 含风电场配电网随机潮流计算及其电压安全分析[J]. 中国电力, 2012, 45(4): 82-86.

DONG Wei, YU Jian-ming, YANG Meng-meng. Voltage security analysis on the distribution network with the integration of wind power by using stochastic power flow[J]. Electric Power, 2012, 45(4): 82-86.

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