含风电场电力系统概率潮流模型研究及其在无功优化中的应用的综述报告.docx

含风电场电力系统概率潮流模型研究及其在无功优化中的应用的综述报告
随着社会经济的发展，对能源的需求也越来越大。而化石能源的使用对环境造成的影响也越来越大，因此新能源的开发和利用成为了当前重要的任务之一。其中，风力发电是最具发展潜力和经济性的新能源之一。然而，由于风能资源的时空变化性以及风电场的分布特点，风电场电力系统的概率潮流模型成为了研究的难点之一。
一般而言，电力系统的概率潮流模型是通过对电力系统中各种不确定变量进行统计建模，从而得到电流和电压等基本参数的概率分布情况。而对于风电场电力系统，其主要的不确定因素包括风速、风向、天气等。其中最为重要的是风速，因为风速的变化直接影响到风机输出功率的变化，从而进一步影响到电网负荷和电压的稳定性。有关风电场电力系统的概率潮流模型主要有以下几种研究方法：
1.统计方法
统计方法是最为常用的概率潮流模型研究方法之一。其主要思路是利用大量的历史数据进行统计，从中得到各个参数的概率分布情况。具体来说，可以采用MonteCarlo模拟、快速模拟等方法，通过随机抽样的方式得到某一个时间点的风速情况，再用此情况代入功率方程求得对应的风机输出功率，最后根据电路拓扑结构和各设备的参数得出电流、电压等参数的概率分布情况。
2.神经网络方法
神经网络方法是近年来得到广泛应用的概率潮流模型研究方法之一。其主要思想是利用神经网络对风电场的输出功率进行建模，从而预测电力系统各设备的概率分布情况。这种方法的优点在于可以逼近非线性的电特性，并且训练精度较高，但其缺点在于需要大量的数据和计算量，同时神经网络的结构和参数的选择也较为关键。
3.遗传算法方法
遗传算法方法是一种优化方法，其主要思想是模拟生物进化过程来找到最优解。在风电场电力系统的概率潮流模型中，遗传算法可用于无功优化控制问题。通过对系统中各节点的无功值进行优化，可以实现电力系统的无功平衡和电压稳定控制。遗传算法的优点在于能够找到全局最优解，但其需要对问题进行合理的编码和参数的选择。
综上所述，风电场电力系统的概率潮流模型建立是风电场电力系统的重要基础，对于电力系统的无功优化控制、故障分析等方面都具有重要的应用价值。近年来，随着风电场的快速发展以及计算机技术的不断提高，对风电场电力系统概率潮流模型研究的要求也越来越高，未来还需要加强对风电场电力系统概率潮流模型的研究和应用。