基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法

王庆岩; 孙媛媛; 谢香敏; 李亚辉; 许庆燊; 张岩

doi:10.7500/AEPS20200330001

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基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法
- Probabilistic Harmonic Power Flow Algorithm Based on Improved Multi-point Estimate and Maximum Entropy
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第2期页码：74-81
- 作者机构：
  
  1.山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室，山东省济南市 250061
  2.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东省济南市 250003
- 作者简介：
  
  王庆岩(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力系统电能质量。E-mail：1528123446@qq.com
  孙媛媛(1981—)，女，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统电能质量、新能源并网。E-mail：sunyy@sdu.edu.cn
  谢香敏(1993—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统电能质量。E-mail：xxm922@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51977123);山东省重点研发计划资助项目(2019GGX103008)
- DOI：10.7500/AEPS20200330001
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-03-30，
  
  修回日期：2020-09-05，
  
  网络出版日期：2020-11-11，
  
  纸质出版日期：2021-01-25
- 稿件说明：
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王庆岩,孙媛媛,谢香敏等.基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法[J].电力系统自动化,2021,45(2):74-81.

WANG Qingyan,SUN Yuanyuan,XIE Xiangmin,et al.Probabilistic Harmonic Power Flow Algorithm Based on Improved Multi-point Estimate and Maximum Entropy[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(2):74-81.
王庆岩,孙媛媛,谢香敏等.基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法[J].电力系统自动化,2021,45(2):74-81. DOI： 10.7500/AEPS20200330001.

WANG Qingyan,SUN Yuanyuan,XIE Xiangmin,et al.Probabilistic Harmonic Power Flow Algorithm Based on Improved Multi-point Estimate and Maximum Entropy[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(2):74-81. DOI： 10.7500/AEPS20200330001.

摘要

随着可再生能源发电的大规模接入，电力系统中的谐波呈现出更加明显的随机性、波动性等不确定性特征。为研究电力系统的不确定性谐波水平，提出了一种基于改进多点估计与最大熵分布的概率谐波潮流算法。首先，基于离散近似理论，确定独立标准正态分布随机变量的多重采样点和权重；然后，根据随机变量空间变换，获得功率、谐波电流等任意分布随机变量的权重与采样点，并据此计算谐波电压等输出随机变量的统计特征，进而基于最大熵分布求取输出变量的概率分布。相比传统点估计结合级数展开算法，所提算法通过改进的多点估计，提升了计算效率与准确度；通过引入最大熵分布，保证了概率密度函数拟合效果。利用改进的IEEE 33节点系统验证了不同分析场景下所提方法的性能以及相比传统算法的优势，并依据该方法分析了谐波潮流计算中输入随机变量相关性对系统谐波水平的影响。

Abstract

With the large-scale integration of renewable energy power generation

the harmonics in the power system show more obvious uncertain characteristics such as randomness and variability. To study the uncertain harmonic level of the power system

this paper proposes a probabilistic harmonic power flow algorithm based on the improved multi-point estimate and maximum entropy distribution. First

according to the discrete approximation theory

multiple sampling points and weights of random variables with independent standard normal distribution are determined. According to the space transformation of random variables

the weights and sampling points of randomly distributed random variables such as power and harmonic current are obtained. Based on this

the statistical characteristics of output random variables such as harmonic voltage can be calculated. Then the probability distribution of the output variable based on the maximum entropy distribution is obtained. Compared with the traditional point estimate and series expansion method

the proposed method obtains higher efficiency and accuracy by using the improved multi-point estimate method. The fitting effect of probability density function is guaranteed by using the maximum entropy distribution. Finally

the modified IEEE 33-bus system is used to verify the performance of the proposed method in different analysis scenarios and its advantages compared with traditional algorithms. Meanwhile

the influence of the correlation of input random variables in the calculation of harmonic power flow on the harmonic level of the system is analyzed by using the proposed method.

关键词

Keywords

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