基于蒙特卡罗随机选线最优潮流的电压崩溃临界点算法.pdf

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1、第39卷第2期电力系统保护与控制V01．39NO．22011年1月16日PowerSystemProtectionandControlJan．16．2O11基于蒙特卡罗随机选线最优潮流的电压崩溃临界点算法马瑞，袁文伟(长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南长沙410076)摘要：提出了基于蒙特卡罗随机选线最优潮流的电压崩溃临界点算法。在最优潮流的基础上，融入蒙特卡罗随机选线以及基于负荷预测的负荷正态分布，以系统能够承受的最大负荷为目标函数，对由负荷的不确定性导致的变量随机性建立起相应的机会约束规划，采用非线性规划方法对目标函数进行优化，直接求得满足某一概率约束下的系统最大负荷。以I

2、EEE3机9节点系统为例进行仿真，研究负荷分布和蒙特卡罗随机抽样下的支路切除对电力系统电压崩溃点的影响，计算出不同情况下的电压崩溃l临界点，以此检验此模型的有效性。关键词：蒙特卡罗方法；随机最优潮流；概率约束；系统极限负荷；电压崩溃临界点；蒙特卡罗随机选线AnapproachfordeterminingvoltagecollapsecriticalpointbasedonMonteCarlostochasticlineselectionoptimalpowerflowMARui，YUANWen—wei(SchoolofElectricalandInformationEnginee

3、ring．ChangshaUniversityofScienceandTechnology，Changsha410076，China)Abstract：AnapproachfordeterminingvoltagecollapsecriticalpointbasedonMonteCarlostochasticlineselectionoptimalpowerflowispresented．Thestaticvoltagecharacteristicandloadnormaldistributionbasedonloadforecastingareaddedtooptimalpow

4、erflowmode1．Anditusesthemaximumloadthatthesystemcanaffordastheobjectivefunction，establishesthecorrespondingchance—constrainedprogrammingofvariablesrandomnesscausedbyloaduncertainty，andthenoptimizesitdirectlybythewayofnonlinearprogramming，withthepurposeofobtainingthemaximalloadthatsubjectstoce

5、rtainprobability．Atlast，itusestheIEEE3-generator9一bussystemastheexampleandsimulatesit，mainlystudiestheinfluenceoftheloadprobabilitydistributionandstaticloadcharacteristiconvoltagecollapsecriticalpoint，andcalculatesvoltagecollapsecriticalpointofdiferentpositions，SOastotestithevalidityofthisapp

6、roach．Keywords：MonteCarlomethod；stochasticoptimalpowerflow；probabilityconstraint；systemmaximumload；voltagecollapsecriticalpoint；MonteCarlostochasticlineselection中图分类号：TM744文献标识码：A文章编号：1674-3415(2011)02—0065-05到目前为止，电力界和学术界已经提出了多种0引言旨在精确求解电压稳定临界点的实用算法I3”，这在电力系统电压稳定分析与控制中，电压崩溃些算法的出现大大推动了电压稳定性的研

7、究，但大临界点的确定具有十分重大的意义。若得到较为准多数模型及算法建立在系统网络参数和负荷确定的确的电压崩溃临界点，就可以知道系统处于极限运基础上，而电力系统在运行过程中存在大量的不确行状态时的各种信息，如系统最大负荷、电压稳定定因素，如负荷功率或发电出力的随机变化，发输裕度和灵敏度等，据此可判断出当前状况下系统的变电设备随机故障退出运行等，考虑这些不确定因稳定度，从而提出更为有效的系统控制策略以及控素更符合实际情况【I乃j，随机潮流计算是解决上述制方案，提高电力系统稳定性IiJ