一种谐波概率潮流计算方法及系统与流程

本发明涉及电力系统分析，特别涉及一种谐波概率潮流计算方法及系统。

背景技术：

1、在多元化、清洁化、低碳化的新形态能源背景下，分布式光伏规模与日俱增。分布式光伏输出功率受光照、温度等气象条件和光电转换效率等设备本身特性的影响，具有强烈的间歇性和随机性。此外，同一区域内的多个分布式光伏由于处于同一辐照强度带，地理位置相近的分布式光伏出力具有一定的相关性，叠加后的光伏输出功率加剧了系统的不确定性，如果忽视了相关性会造成系统运行状态的波动范围偏小。谐波概率潮流计算作为反映随机性因素对系统运行状态影响的方法之一，可以有效处理系统中谐波源发射水平的随机性，得到节点谐波电压、支路谐波电流等的统计特征及概率分布，对全面感知系统运行状态并准确评估谐波水平具有重要意义。

2、然而，随着高比例分布式光伏接入配电网，输入随机变量的非正态特性凸显。当系统存在多个非正态输入随机变量时，传统概率潮流计算方法的计算精度与效率无法满足要求，难以适应由于分布式光伏广泛接入导致的配电网不确定因素非正态化的场景。此外，由于非正态分布的光伏能量注入，特别是支路有功损耗和谐波损耗远远偏离正态分布，级数展开法拟合的概率密度函数由于截断误差的影响精度变得难以保证。对于形状分散的概率密度曲线，传统最大熵方法在无穷域积分导致误差偏大甚至无法收敛的问题，无法确保计算结果的精度和稳定性。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种谐波概率潮流计算方法及系统，以解决现有技术中的上述技术问题。

2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

3、根据本发明实施例的第一方面，提供了一种谐波概率潮流计算方法。

4、在一个实施例中，所述谐波概率潮流计算方法，包括：

5、对分布式光伏系统进行分析，确定谐波源，并根据所述谐波源进行谐波计算，得到谐波电压和谐波电流；

6、根据预先获取的历史功率数据，对所述分布式光伏系统建立随机变量概率模型；并获取随机变量采样点及其权重；

7、基于所述采样点，通过所述随机变量概率模型进行多次确定性谐波潮流计算，并结合所述权重，计算各节点的谐波电压和谐波电流的各阶原点矩；

8、将预先确定的阶数的原点矩作为约束条件，基于改进的最大熵方法求解得到所述分布式光伏系统的概率密度函数。

9、在一个实施例中，根据所述谐波源进行谐波计算，得到谐波电压包括：对所述谐波源建立谐波网络方程，并根据所述谐波网络方程，计算各节点的谐波电压。

10、在一个实施例中，根据所述谐波源进行谐波计算，得到谐波电流包括：对所述谐波源进行诺顿模型等效处理，得到谐波源特性方程；根据所述谐波电压和所述谐波特性方程，计算各节点的谐波电流。

11、在一个实施例中，所述谐波特性方程为：

12、

13、式中，为h次谐波电流，为等效电流源电流，为h次谐波电压，zsh是h次谐波的诺顿等效电阻。

14、在一个实施例中，根据预先获取的历史功率数据，对所述分布式光伏系统建立随机变量概率模型包括：根据预先获取的历史功率数据，确定分布式光伏历史输出功率数据和非线性负荷历史用电功率数据；根据所述分布式光伏历史输出功率数据和所述非线性负荷历史用电功率数据，拟合分布式光伏和非线性负荷的概率统计特征；根据拟合的分布式光伏和非线性负荷的概率统计特征，建立随机变量概率模型。

15、在一个实施例中，获取随机变量采样点及其权重包括：在标准正太分布变量空间内获取gauss-hermite积分点和对应权重；基于gauss-hermite积分点和对应权重，根据相关系数矩阵与等概率转换原则，计算相关性任意分布的输入变量空间内的采样点及其权重。

16、在一个实施例中，各阶原点矩的计算公式为：

17、

18、

19、式中，n为输入随机变量的数目；m为估计点的数目；yl为输出随机变量的l阶原点矩；e(yl)是yl的期望值；pi,k为权重因子；y(i,k)是关于n维输入随机变量的非线性函数；xi,k为第i个输入随机变量的第k个估计点，第i个输入随机变量xi的均值为

20、在一个实施例中，将预先确定的阶数的原点矩作为约束条件，基于改进的最大熵方法求解得到所述分布式光伏系统的概率密度函数包括：对输出响应函数进行归一化处理和非线性变化，获得函数值为有限区间的单调非线性函数；将预先确定阶数的原点矩作为约束条件，根据所述单调非线性函数，建立基于最大熵原理的优化问题；根据基于最大熵原理的优化问题，利用拉格朗日乘数法和标准牛顿方法，进行输出随机变量概率密度函数重构；根据概率守恒关系，基于重构的输出随机变量概率密度函数，获得分布式光伏系统的输出随机变量的概率密度函数。

21、根据本发明实施例的第二方面，提供了一种谐波概率潮流计算系统。

22、在一个实施例中，所述谐波概率潮流计算系统包括：

23、谐波源分析模块，用于对分布式光伏系统进行分析，确定谐波源，并根据所述谐波源进行谐波计算，得到谐波电压和谐波电流；

24、概率模型构建模块，用于根据预先获取的历史功率数据，对所述分布式光伏系统建立随机变量概率模型；并获取随机变量采样点及其权重；

25、原点矩计算模块，用于基于所述采样点，通过所述随机变量概率模型进行多次确定性谐波潮流计算，并结合所述权重，计算各节点的谐波电压和谐波电流的各阶原点矩；

26、概率密度函数获取模块，用于将预先确定的阶数的原点矩作为约束条件，基于改进的最大熵方法求解得到所述分布式光伏系统的概率密度函数。

27、在一个实施例中，所述谐波源分析模块包括：谐波电压计算模块，用于对所述谐波源建立谐波网络方程，并根据所述谐波网络方程，计算各节点的谐波电压。

28、在一个实施例中，述谐波源分析模块包括：谐波电流计算模块，用于对所述谐波源进行诺顿模型等效处理，得到谐波源特性方程；根据所述谐波电压和所述谐波特性方程，计算各节点的谐波电流。

29、在一个实施例中，所述谐波特性方程为：

30、

31、式中，为h次谐波电流，为等效电流源电流，为h次谐波电压，zsh是h次谐波的诺顿等效电阻。

32、在一个实施例中，所述概率模型构建模块在根据预先获取的历史功率数据，对所述分布式光伏系统建立随机变量概率模型时，根据预先获取的历史功率数据，确定分布式光伏历史输出功率数据和非线性负荷历史用电功率数据；根据所述分布式光伏历史输出功率数据和所述非线性负荷历史用电功率数据，拟合分布式光伏和非线性负荷的概率统计特征；根据拟合的分布式光伏和非线性负荷的概率统计特征，建立随机变量概率模型。

33、在一个实施例中，所述概率模型构建模块在获取随机变量采样点及其权重时，在标准正太分布变量空间内获取gauss-hermite积分点和对应权重；基于gauss-hermite积分点和对应权重，根据相关系数矩阵与等概率转换原则，计算相关性任意分布的输入变量空间内的采样点及其权重。

34、在一个实施例中，各阶原点矩的计算公式为：

35、

36、

37、式中，n为输入随机变量的数目；m为估计点的数目；yl为输出随机变量的l阶原点矩；e(yl)是yl的期望值；pi,k为权重因子；y(i,k)是关于n维输入随机变量的非线性函数；xi,k为第i个输入随机变量的第k个估计点，第i个输入随机变量xi的均值为

38、在一个实施例中，所述概率密度函数获取模块在将预先确定的阶数的原点矩作为约束条件，基于改进的最大熵方法求解得到所述分布式光伏系统的概率密度函数时，对输出响应函数进行归一化处理和非线性变化，获得函数值为有限区间的单调非线性函数；将预先确定阶数的原点矩作为约束条件，根据所述单调非线性函数，建立基于最大熵原理的优化问题；根据基于最大熵原理的优化问题，利用拉格朗日乘数法和标准牛顿方法，进行输出随机变量概率密度函数重构；根据概率守恒关系，基于重构的输出随机变量概率密度函数，获得分布式光伏系统的输出随机变量的概率密度函数。

39、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

40、本发明通过随机变量的空间变换过程充分利用了标准正态分布随机变量的优势，能够准确获得具有相关性非正态分布输入随机变量的系统状态量概率统计特征，提升分析结果的准确性和计算效率，克服了传统方法在计算不满足拟正态分布的概率函数时精度较低以及在无穷域积分导致误差偏大甚至无法收敛的问题，确保了概率分布函数拟合结果的精度和收敛性。为掌握分布式光伏接入下系统一段时间内的随机状态提供了依据。

41、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。