基于概率距离削减法、蒙特卡洛削减法的风光场景不确定性削减附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于场景削减的电力系统概率潮流计算方法:通过对电力系统中的风机,光伏,储能装置,可控负荷这些随机因素进行蒙特卡罗抽样,获取电力系统运行状态,构建初始场景库;用快速前向选择法对初始场景库进行削减,筛选出典型场景,完成对场景的分类并生成场景集;在此基础上,用半不变量法对各场景集进行概率潮流计算以获取电网状态量的概率分布特性;对各场景集的潮流特性进行叠加,从而获得电网的总体潮流分布特性.本发明中所提出的方法能够应用于含高比例可再生能源的大规模复杂电网的潮流计算,可有效解决由于电力系统随机因素波动大而导致的半不变量法潮流计算结果精度下降问题,确保电网的概率潮流计算的高度准确性.

⛄ 部分代码

clc

clear all

%%

%场景法

%%% wf1 wf2 为平均值

wf1=[339,287,449,471,512,530,527,641,634,519,401,634,589,530,512,505,206,85,81,80,83,110,353,523];

wf2=[0,0,0,0,0,0,99,137,150,178,189,191,176,171,138,104,77,0,0,0,0,0,0,0];

m1=ones(24,1000);%风生成

m2=ones(24,1000);%光生成

m=ones(24,1000);%可再生生成

hold on

for n1=1:10

    plot(m1(:,n1));

    hold on

    plot(m2(:,n1));

    grid on

end

l2=xlabel('t/h');

set(l2,'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',20)

l3=ylabel('P/kW');

set(l3,'Fontname', 'Times New Roman','FontSize',20)

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',20)

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李丹. 考虑时空相关性的源荷功率概率建模和概率预测方法[D]. 重庆大学.

[2]刘存成, 胡畅. 基于MATLAB用蒙特卡洛法评定测量不确定度[M]. 中国质检出版社, 2014.

[3]周保荣, 别朝红, 王彤,等. 基于场景削减的电力系统概率潮流计算方法:, CN107276093B[P]. 2019.

⛳️ 完整代码

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