一种基于新能源发电量区间预测的区间潮流计算方法

文档序号:9329598阅读:881来源:国知局
一种基于新能源发电量区间预测的区间潮流计算方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于新能源发电量区间预测的区间潮流计算方法,属于新能源发 电领域。
【背景技术】
[0002] 随着化石能源的逐渐枯竭,对环境污染与气候恶化所产生的重要影响,太阳能以 及风电、光伏等可再生能源等新型发电技术的发展,可再生新能源发电成为满足负荷增长 需求、减少环境污染、提高能源综合利用效率和供电可靠性的一种有效途径,在电网中得到 广泛的应用。可再生能源发电主要利用太阳能、生物质能、风能、水能、波浪能等,受地理条 件、天气情况和外部环境等因素的影响,这些可再生电源的发电量输出具有间歇性和随机 性,难以得到精确的输出结果,可以通过模糊预测得到发电量预测区间。因而,传统的电力 潮流计算成为含区间量的潮流计算,即区间潮流计算。

【发明内容】

[0003] 针对现有技术存在的不足,本发明目的是提供一种基于新能源发电量区间预测的 区间潮流计算方法,利用区间二型模糊逻辑处理不确定性问题的能力,得到新能源发电量 的区间二型模糊预测集合,其中,区间二型模糊预测集合,明确了发电量的波动区间范围, 该区间可以为区间潮流计算中的初始迭代区间,避免人为规定初始区间所造成的区间迭代 的不收敛,收敛过快,收敛过慢等问题,从而提高了计算的精确度。
[0004] 为了实现上述目的,本发明是通过如下的技术方案来实现:
[0005] 本发明的一种基于新能源发电量区间预测的区间潮流计算方法,包括以下几个步 骤:(1)采集分布式发电系统的参数数据(以光伏发电系统为例,参数数据为光照强度、环 境温度、湿度)以及分布式发电量历史数据(以光伏发电系统为例,历史数据为历史光照强 度、历史环境温度、历史湿度和历史光伏电源发电量);(2)将步骤(1)中的参数数据作为 输入,步骤(1)中的分布式发电量历史数据作为输出,构造区间二型模糊逻辑系统,并设置 所述区间二型模糊逻辑系统的初始参数(以光伏发电系统为例,初始参数有光照强度、环 境温度、湿度);(3)训练所述区间二型模糊逻辑系统,即将采集到的实时参数数据(以光 伏发电系统为例,将实时光照强度、实时环境温度、实时湿度)作为初始参数(初始光照强 度,初始环境温度,初始湿度)输入到所构造的区间二型模糊逻辑系统中,输出得到分布式 电源发电量区间二型模糊预测集合;(4)构建区间潮流计算模型;(5)将步骤(3)得到的分 布式电源发电量区间二型模糊预测集合作为区间潮流计算模型初次迭代区间,得到雅克比 矩阵的区间扩展,根据Krawczyk-Moore算子定义计算得到Krawczyk-Moore算子,并用所述 Krawczyk-Moore算子和初始迭代区间求交集,得到新的区间并将其作为第二次迭代的初始 区间,然后判断该区间宽度是否满足收敛条件,若满足收敛条件,则输出区间,若不满足收 敛条件则返回步骤(4)进行下一次迭代。
[0006] 步骤(2)中,所述区间二型模糊逻辑系统的构造方法如下:(2-1)设计模糊器:模 糊器即通过一个主隶属度函数得到模糊区间,该主隶属度函数由上、下隶属度函数构成,所 述分布式电源发电量区间二型模糊预测集合的主隶属函数选取均方差不确定的高斯函数, 上、下隶属度函数如下式所示,模型有三个输入、一个输出,
[0007]
[0008]
[0009] 其中,@是输入精确值,丨σ/,%-丨是均方差变化范围,K = 1,2···p是输入维数, xkG X是系统输入;
[0010] (2-2)构造规则库:规则前、后件都选取分布式电源发电量区间二型模糊预测集 合,主隶属函数是均值不确定的高斯函数,规则形式如下式:
[0011] IF Xl is 巧 and.......Xi is F- ......and x,, is F1p , then f is '&
[0012] 其中??:是规则前件集合,y e Y是规则输出,没是后件集合,I = 1,2…M,M是规 则总数;
[0013] (2-3)构造推理机:推理过程如下式,参与计算的是分布式电源发电量区间二型 模糊预测集合的上、下隶属度函数
[0014]
[0015] 其中:*是t_范数,取最小算子,时(.ν)、?;(_ν)分别是后件集合的上、下隶属度函 数,分别是激活集合的上、下隶属度函数,
[0016]
[0017] (2-4)由步骤(2-2)和(2-3)得到此多输入单输出多条模糊规则系统的推理模型 为:
[0018]
[0020] 取η,u,V为分布式发电系统的参数数据,y为预测发电量,,瓦,已参数数 据集合,?;为发电量集合,馬、範、G、在均为分布式电源发电量区间二型模糊预测集 合,其中,由于采用中心集降型法,疾.选为用质心所表示的区间集合,则疾的表达式可以 写为下述的一个区间数:
[0021] / 1
[0022] (2-5)设计降型器:采用中心集降型方法,将各规则发电量集合用质心来代替,然 后求质心的加权平均值,最终得到质心区间,具体表达式为:
[0023]
[0024] 式中:g欠分别是各规则发电量集合质心的上、下界,Z'尸分别是激活集合的 上、下界,L、R是阈值。
[0025] 步骤⑷中,所述区间潮流计算模型的构建方法如下:
[0026]
[0027]
[0028] F0)为雅克比矩阵的区间扩展,I代表电压相角的区间形式,代表电压幅值 的区间形式,込歹代表电压相角下界上界,込P是电压幅值的下界上界,g是雅克比矩阵 元素的区间形式,代表电压相角对有功的影响,#是雅克比矩阵元素的区间形式,代表电 压幅值对有功影响,意:是雅克比矩阵元素的区间形式,代表电压相角对无功的影响,f .是 雅克比矩阵元素的区间形式,代表电压幅值对无功的影响丛/7.丛IUU:分别是上 述四个雅克比矩阵元素的区间形式的下界和上界。;
[0029] 以#子阵为例进行分析说明,
[0030]
[0031]
[0032] 其中,代表节点i处,有功功率的偏移量,爸代表节点i处的电压相角区间形 式,_彳代表节点i处的电压幅值区间形式、$代表节点j处的电压幅值区间形式,G lj代表 节点i、j之间阻抗的实部,民'代表节点i和节点j之间相角差的区间形式,节点i、j之 间阻抗的虚部,代表节点j处的电压相角区间形式。
[0034]
[0033] 可看出sin &和cos%具有强相关性,独立考虑会增大区间范围,因此:
[0035]
[0036]
[0037] 步骤(5)中,一次迭代Krawczyk-Moore算子的计算方法如下:
[0038] 将Xras作为初始区间X 〇
[0039]
[0040]
[0041] <
[0042]
[0043] I为单位阵,t是自变量的区间形式,m为取区间数中点的中点函数,P1为节点i处 的有功功率,Q1为节点i处的无功功率。
[0044] 步骤(5)中,利用Krawcyzk-Moore算子与初始区间X。求交集,得到新的区间X 1:
[0045]
[0046] 其中,k代表了迭代次数,xk+1,Xk分别代表第k+Ι和k次自变量的区间,K k代表第 k次的K-M算子。
[0047] 步骤(5)中,所述收敛条件为<?-且../+1-彳<0
[0048] 其中,ω代表收敛系数,分别代表了第k+Ι和k次自变量的区间上 界和下界。
[0049] 本发明的有益效果在于:与现有考虑不确定性的潮流计算相比,本发明所用区间 量来描述不确定量更切合实际情况,利用区间二型模糊逻辑系统来得到初始迭代区间,避 免了认为根据经验来设定初始区间造成的迭代收敛的一系列问题,而且节约了迭代时间, 更适用于大型系统;Krawczyk-Moore算子的适用,具有全局收敛性,它不仅给出了 一个区 间解,并且考虑了估计误差;区间二型模糊逻辑系统和区间迭代法的结合使用,不仅可以成 功的得到考虑不确定性的潮流计算解,而且解决了区间迭代法本身的一些缺点,具有较强 的工程实际使用意义。
【附图说明】
[0050] 图1为本发明的基于新能源发电量区间预测的区间潮流计算方法工作流程图;
[0051] 图2为基于区间二型模糊逻辑系统的发电量预测结构图。
【具体实施方式】
[0052] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合
【具体实施方式】,进一步阐述本发明。
[0053] 参见图1,本发明的一种基于新能源发电量区间预测的区间潮流计算方法,包括以 下几个步骤:
[0054] (1)采用多输入单输出方式,采集分布式发电系统的参数数据以及分布式发电量 历史数据;
[0055] (2)将参数数据作为输入,发电量作为输出,构造区间二型模糊逻辑系统,设置系 统的初始参数;
[0056] (3)训练区间二型模糊逻辑系统,将采集到的实时参数数据作为初始参数输入到 所构造的区间二型模糊逻辑系统中,输出得到分布式电源发电量区间二型模糊预测集合; [0057] (4)构建区间潮流计算模型;
[0058] (5)将步骤(3)得到的分布式电源发电量区间二型模糊预测集合作为区间潮流计 算模型初次迭代区间,得到雅克比矩阵的区间扩展,计算得到Krawczyk-Moore算子,并用 Krawczyk-Moore算子和初始区间求交集,得到新的区间并将其作为第二次迭代的初始区 间,判断该区间宽度是否满足收敛条件,若满足则输出区间,若不满足则返回步骤(4)进行 下一次迭代。
[0059] 参见图2,区间二型模糊逻辑系统的构造方法如下:
[0060] A设计模糊器:模糊器将输入精确值转化为区间二型模糊预测集合,以充分处理 电力负荷所具有的强不确定性。区间二型模糊预测集合的主隶属函数选取均方差不确定的 高斯函数,上、下隶属度函数如下式所示。模型有3个输入、1个输出。
[0061]
[0062]
[0063] 其中,是输入精确值,丨? "I.是均方差变化范围,K = 1,2···p是输入维数。B 构造规则库:规则前、后件都选取区间二型模糊预测集合,主隶属函数是均值不确定的高斯 函数,规则形式如下式:
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