考虑风电不确定性的机会约束暂态稳定约束最优潮流

刘颂凯; 王宇杰; 张磊; 吴宇恒; 艾宇坤; 成思鋙

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.011

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考虑风电不确定性的机会约束暂态稳定约束最优潮流

更新时间：2026-05-27

- 考虑风电不确定性的机会约束暂态稳定约束最优潮流
- Vol. 48, Issue 3, Pages: 86-94(2026)
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院
  2. 新能源微电网湖北省协同创新中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.011
  CLC： TM614
- Published：2026
- 稿件说明：
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刘颂凯, 王宇杰, 张磊, et al. 考虑风电不确定性的机会约束暂态稳定约束最优潮流[J]. 2026, 48(3): 86-94.
DOI：

刘颂凯, 王宇杰, 张磊, et al. 考虑风电不确定性的机会约束暂态稳定约束最优潮流[J]. 2026, 48(3): 86-94. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.011.

摘要

随着可再生能源渗透率不断提高，电力系统运行不确定性显著增加.为应对风电不确定性对电力系统暂态稳定造成的影响，本文引入机会约束，将新能源出力的不确定性纳入暂态稳定约束最优潮流模型中.通过将传统的暂态稳定约束预防控制转化为机会约束优化问题，提出一种基于深度西格马点过程（deep Sigma point processes

DSPP）的机会约束暂态稳定预防控制方法，并采用连续域蚁群优化（ant colony optimization for continuous domains

ACO

）算法对控制策略进行迭代更新，以确保新生成的高质量解决方案能够持续替代旧方案.本文所提出的成本最小化方法不仅执行时间较短，还能有效管理能源资源，且在平均值和标准差等统计指标上优于传统方法.同时，ACO

算法在降低电力系统燃料成本的同时，确保了较高的精度和收敛性.最后，通过在IEEE39节点系统上的仿真结果表明，该方法在经济性、收敛稳定性和计算效率方面均优于传统方法.

Abstract

关键词

Keywords

references

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