随机激励下动态电力系统的非侵入式不确定性量化
最优化与控制
2020-07-07 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
由于可再生能源发电不断增加而产生的连续时间随机扰动（亦称随机激励）对电力系统动态的影响日益增强；然而，除蒙特卡洛模拟外，现有大多数量化该影响的方法都是侵入式的，即不基于商业仿真软件，因此难以被电力公用事业公司使用。为填补这一空白，本文提出一种高效且非侵入式的方法，用于量化受随机激励的动态电力系统中的不确定性。首先，将高斯或非高斯随机激励用伊藤过程建模为随机微分方程。然后，通过独立高斯随机参数对伊藤过程进行谱表示，从而可通过自适应稀疏概率配置法计算系统动态响应的多项式混沌展开（PCE）。最后，准确且高效地量化系统动态响应与性能指标的 probability distribution 和高阶矩。所提出的非侵入式方法基于 PSS/E 等商业仿真软件并配以精心设计的输入信号，从而确保电力公用事业公司易于使用。所提方法通过 IEEE 39 节点和 118 节点测试系统的案例研究得到验证。
引用
@article{arxiv.2001.06848,
title = {Nonintrusive Uncertainty Quantification of Dynamic Power Systems Subject to Stochastic Excitations},
author = {Yiwei Qiu and Jin Lin and Xiaoshuang Chen and Feng Liu and Yonghua Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.06848},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Power Systems