Bayesian Theory Based Calculation of Probabilistic Power Flow Considering Correlation Between Multi-dimensional Wind Speed

Chenbo SU; Chongru LIU; Zhiyu LI; Ming ZHOU

doi:10.7500/AEPS20200116004

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Bayesian Theory Based Calculation of Probabilistic Power Flow Considering Correlation Between Multi-dimensional Wind Speed

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Bayesian Theory Based Calculation of Probabilistic Power Flow Considering Correlation Between Multi-dimensional Wind Speed
- Automation of Electric Power Systems Vol. 45, Issue 3, Pages: 157-165(2021)
- 作者机构：
  
  华北电力大学电气与电子工程学院，北京市 102206
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China-State Grid Joint Fund for Smart Grid
- DOI：10.7500/AEPS20200116004
  CLC：
- Received：16 January 2020，
  
  Revised：2020-10-12，
  
  Published Online：25 December 2020，
  
  Published：10 February 2021
- 稿件说明：
移动端阅览
苏晨博,刘崇茹,李至峪等.基于贝叶斯理论的考虑多维风速之间相关性的概率潮流计算[J].电力系统自动化,2021,45(3):157-165.

SU Chenbo,LIU Chongru,LI Zhiyu,et al.Bayesian Theory Based Calculation of Probabilistic Power Flow Considering Correlation Between Multi-dimensional Wind Speed[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(3):157-165.
苏晨博,刘崇茹,李至峪等.基于贝叶斯理论的考虑多维风速之间相关性的概率潮流计算[J].电力系统自动化,2021,45(3):157-165. DOI： 10.7500/AEPS20200116004.

SU Chenbo,LIU Chongru,LI Zhiyu,et al.Bayesian Theory Based Calculation of Probabilistic Power Flow Considering Correlation Between Multi-dimensional Wind Speed[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(3):157-165. DOI： 10.7500/AEPS20200116004.

摘要

随着风机大规模投入运行，多维风电场之间风速的相关性会影响电力系统的稳定性。考虑相关性的概率潮流计算有助于合理地调控电力系统运行方式以及优化调度，从而提升系统的稳定性。文中针对多维风电场之间的相关性，提出了一种基于贝叶斯理论的最大期望算法及Rosenblatt变换的概率潮流三点估计法，该算法能够很好地捕捉风电场之间的非线性相关性，计算多维风电场风速的联合分布函数并应用于概率潮流计算。最后，通过IEEE 118节点系统对算法进行验证，并与蒙特卡洛模拟法及Nataf变换作横向对比，结果表明所提算法兼具精度高、收敛速度快等优势。

Abstract

With the large-scale integration and operation of wind turbines

the correlation of wind speed between multi-dimensional wind farms will affect the stability of the power system. Probabilistic power flow calculation considering correlation is helpful for reasonably regulating power system operation modes and optimal dispatching

so as to improve the system stability. Aiming at the correlation between multi-dimensional wind farms

a three-point estimation method based on the maximum expectation algorithm of Bayesian theory and Rosenblatt transform is proposed. This algorithm can well capture the nonlinear correlation between wind farms

calculate the joint distribution function of wind speed in multi-dimensional wind farms

and apply it to probabilistic power flow calculation. Finally

the algorithm is verified by the IEEE 118-node system

and compared with Monte Carlo simulation method and Nataf transform. The results show that the proposed algorithm has the advantages of high accuracy and fast convergence speed.

关键词

Keywords

references

孙明，吴浩，邱一苇，等 . 基于广义多项式混沌法的含风电电力系统随机潮流［J］. 电力系统自动化， 2017 ， 41 （ 7 ）： 54 - 60 .

SUN Ming ， WU Hao ， QIU Yiwei ， et al . Probabilistic load flow for wind power integrated system based on generalized polynomial chaos methods ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2017 ， 41 （ 7 ）： 54 - 60 .

邹金，朱继忠，赖旭，等 . 基于时空自回归移动平均模型的风电出力序列模拟［J］. 电力系统自动化， 2019 ， 43 （ 3 ）： 101 - 107 .

ZOU Jin ， ZHU Jizhong ， LAI Xu ， et al . Simulation of wind power output series based on space-time auto-regressive moving average model ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2019 ， 43 （ 3 ）： 101 - 107 .

YANG Z F ， XIE K G ， YU J ， et al . A general formulation of linear power flow models： basic theory and error analysis ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2019 ， 34 （ 2 ）： 1315 - 1324 .

吴巍，汪可友，李国杰，等 . 基于Pair Copula的多维风电功率相关性分析及建模［J］. 电力系统自动化， 2015 ， 39 （ 16 ）： 37 - 42 .

WU Wei ， WANG Keyou ， LI Guojie ， et al . Correlation analysis and modeling of multiple wind power based on Pair Copula ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2015 ， 39 （ 16 ）： 37 - 42 .

杨洪明，王爽，易德鑫，等 . 考虑多风电场出力相关性的电力系统随机优化调度［J］. 电力自动化设备， 2013 ， 33 （ 1 ）： 114 - 120 .

YANG Hongming ， WANG Shuang ， YI Dexin ， et al . Stochastic optimal dispatch of power system considering multi-wind power correlation ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2013 ， 33 （ 1 ）： 114 - 120 .

邱宜彬，欧阳誉波，李奇，等 . 考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化［J］. 电力系统保护与控制， 2017 ， 45 （ 2 ）： 61 - 68 .

QIU Yibin ， OUYANG Yubo ， LI Qi ， et al . Scenario probabilistic load flow calculation and reactive power optimization considering wind farms correlation ［J］. Power System Protection and Control ， 2017 ， 45 （ 2 ）： 61 - 68 .

方斯顿，程浩忠，徐国栋，等 . 基于Nataf变换含相关性的扩展准蒙特卡洛随机潮流方法［J］. 电工技术学报， 2017 ， 32 （ 2 ）： 255 - 263 .

FANG Sidun ， CHENG Haozhong ， XU Guodong ， et al . A Nataf transformation based on extended quasi Monte Carlo simulation method for solving probabilistic load flow problems with correlated random variables ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2017 ， 32 （ 2 ）： 255 - 263 .

谢桦，陈昊，邓晓洋，等 . 基于改进 K -means聚类技术与半不变量法的电-气综合能源系统运行风险评估方法［J］. 中国电机工程学报， 2020 ， 40 （ 1 ）： 59 - 69 .

XIE Hua ， CHEN Hao ， DENG Xiaoyang ， et al . Electric-gas integrated energy system operational risk assessment based on improved K -means clustering technology and semi-invariant method ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2020 ， 40 （ 1 ）： 59 - 69 .

茆美琴，周松林，苏建徽 . 基于风光联合概率分布的微电网概率潮流预测［J］. 电工技术学报， 2014 ， 29 （ 2 ）： 55 - 63 .

MAO Meiqin ， ZHOU Songlin ， SU Jianhui . Probabilistic power flow forecasting of microgrid based on joint probability distribution about wind and irradiance ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2014 ， 29 （ 2 ）： 55 - 63 .

ZHANG Z D ， QIN H ， LIU Y Q ， et al . Wind speed forecasting based on quantile regression minimal gated memory network and kernel density estimation ［J］. Energy Conversion and Management ， 2019 ， 196 ： 1395 - 1409 .

张立波，程浩忠，曾平良，等 . 基于Nataf逆变换的概率潮流三点估计法［J］. 电工技术学报， 2016 ， 31 （ 6 ）： 187 - 194 .

ZHANG Libo ， CHENG Haozhong ， ZENG Pingliang ， et al . A three-point estimate method for solving probabilistic load flow based on inverse Nataf transformation ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2016 ， 31 （ 6 ）： 187 - 194 .

CARAMIA P ， CARPINELLI G ， VARILONE P . Point estimate schemes for probabilistic three-phase load flow ［J］. Electric Power Systems Research ， 2010 ， 80 （ 2 ）： 168 - 175 .

ROSENBLATT M . Remarks on a multivariate transformation ［J］. The Annals of Mathematical Statistics ， 1952 ， 23 （ 3 ）： 470 - 472 .

LIU P L ， DER KIUREGHIAN A . Multivariate distribution models with prescribed marginals and covariances ［J］. Probabilistic Engineering Mechanics ， 1986 ， 1 （ 2 ）： 105 - 112 .

LIN X Y ， JIANG Y Y ， PENG S ， et al . An efficient Nataf transformation based probabilistic power flow for high-dimensional correlated uncertainty sources in operation ［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems ， 2020 ， 116 ： 105543 .

韩海腾，高山，吴晨，等 . 基于Nataf变换的电网不确定性多点估计法［J］. 电力系统自动化， 2015 ， 39 （ 7 ）： 28 - 34 .

HAN Haiteng ， GAO Shan ， WU Chen ， et al . Uncertain power flow solved by multi-point estimate method based on Nataf transformation ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2015 ， 39 （ 7 ）： 28 - 34 .

DITLEVSEN O ， MADSEN H O . Structural reliability methods ［M］. New York ： John Wiley & Sons ， 1996 .

熊芬芬，杨树兴，刘宇，等 . 工程概率不确定性分析方法［M］. 北京：科学出版社， 2015 .

XIONG Fenfen ， YANG Shuxing ， LIU Yu ， et al . Engineering probabilistic uncertainty analysis method ［M］. Beijing ： Science Press ， 2015 .

SKLAR A . Fonctions de repartition àn dimensions et leurs marges ［J］. Publication de l’Institut de Statistique l’Universite Paris ， 1959 ， 8 ： 229 - 231 .

AAS C ， CZADO C ， FRIGESSI A ， et al . Pair-Copula construction of multiple dependence ［J］. Insurance Mathematic and Economics ， 2009 ， 44 （ 2 ）： 182 - 198 .

刘俊，郝旭东，程佩芬，等 . 结合M-Copula理论与半不变量的随机潮流方法［J］. 电网技术， 2018 ， 42 （ 2 ）： 578 - 584 .

LIU Jun ， HAO Xudong ， CHENG Peifen ， et al . Probabilistic load flow method combining M-Copula theory and cumulants ［J］. Power System Technology ， 2018 ， 42 （ 2 ）： 578 - 584 .

潘雄，王莉莉，徐玉琴，等 . 基于混合Copula函数的风电场出力建模方法［J］. 电力系统自动化， 2014 ， 38 （ 14 ）： 17 - 22 .

PAN Xiong ， WANG Lili ， XU Yuqin ， et al . A wind farm power modeling method based on mixed Copula ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2014 ， 38 （ 14 ）： 17 - 22 .

TUTZ G ， BINDER H . Boosting ridge regression ［J］. Computational Statistics & Data Analysis ， 2007 ， 51 （ 12 ）： 6044 - 6059 .

徐玉琴，陈坤，李俊卿，等 . Copula函数与核估计理论相结合分析风电场出力相关性的一种新方法［J］. 电工技术学报， 2016 ， 31 （ 13 ）： 92 - 100 .

XU Yuqin ， CHEN Kun ， LI Junqing ， et al . A new method analyzing output correlation of multi-wind farms based on combination of Copula function and kernel estimation theory ［J］. Transactions of China Electrotechnical Society ， 2016 ， 31 （ 13 ）： 92 - 100 .

WANG Z ， WANG W S ， LIU C ， et al . Probabilistic forecast for multiple wind farms based on regular Vine-Copula ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2018 ， 33 （ 1 ）： 578 - 589 .

李湃，刘纯，黄越辉，等 . 基于隐马尔科夫模型的多风电场相关性出力时间序列建模方法［J］. 中国电机工程报， 2019 ， 39 （ 19 ）： 5683 - 5691 .

LI Pai ， LIU Chun ， HUANG Yuehui ， et al . Modeling correlated power time series of multiple wind farms based on hidden Markov model ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2019 ， 39 （ 19 ）： 5683 - 5691 .

XIE Z Q ， JI T Y ， LI M S ， et al . Quasi-Monte Carlo based probabilistic optimal power flow considering the correlation of wind speeds using Copula function ［J］. IEEE Transactions on Power Systems ， 2018 ， 33 （ 2 ）： 2239 - 2247 .

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Probabilistic Power Flow Method Based on Arbitrary Probability Distribution Modeling and Improved Polynomial Chaos Expansion

Holomorphic Embedding Probabilistic Power Flow Calculation Method for AC/DC System Based on Polynomial Chaos Expansion

Energy Storage Configuration Method Based on Trajectory Sensitivity Analysis of Output Guaranteed Rate for Renewable Energy

Related Author

LI Guoqing

JIANG Tao

ZHAO Shukang

LI Xue

LU Juanjuan

SHAN Xin

WANG Yi

LI Kemeng

Related Institution

Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Control & Renewable Energy Technology, Ministry of Education (Northeast Electric Power University)

NARI Technology Co., Ltd.

NARI Group Corporation(State Grid Electric Power Research Institute)

School of Electronic Science and Engineering, Southeast University

NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute)

⁰