基于BSA的电力系统概率暂态稳定约束最优潮流

刘颂凯; 刘亦橦; 胡畔; 吴宇恒; 张磊; 王秋杰; 谭瑞

doi:10.26963/j.psce.2026.02012

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基于BSA的电力系统概率暂态稳定约束最优潮流

更新时间：2026-04-26

- 基于BSA的电力系统概率暂态稳定约束最优潮流
- Vol. 42, Issue 2, Pages: 95-103+110(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
  3. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
  4. 涪陵电力实业股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26963/j.psce.2026.02012
  CLC： TM744;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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刘颂凯, 刘亦橦, 胡畔, et al. 基于BSA的电力系统概率暂态稳定约束最优潮流[J]. 2026, 42(2): 95-103+110.
DOI：

刘颂凯, 刘亦橦, 胡畔, et al. 基于BSA的电力系统概率暂态稳定约束最优潮流[J]. 2026, 42(2): 95-103+110. DOI： 10.26963/j.psce.2026.02012.

摘要

随着新能源占比的逐步增加，其不确定性问题成为暂态稳定约束最优潮流（transient stability constrained optimal power flow

TSCOPF）模型需要重点考虑的因素。针对传统TSCOPF模型不能很好地应对含新能源的电力系统这一问题，提出一种考虑新能源不确定性的概率暂态稳定约束最优潮流（probability transient stability constrained optimal power flow

PTSCOPF）模型。首先，利用Nakagami分布、Beta分布对风电、光伏发电的不确定性进行拟合；其次，根据风电、光伏机组的运行特性，构造相应约束，且对不等式约束进行概率化处理；再次，采用鸟群算法（bird swarm algorithm

BSA）对PTSCOPF进行求解，得到系统最优运行方式；最后，在改进的新英格兰68节点系统中进行仿真验证，证实所提模型和方法的有效性与优势。

Abstract

关键词

Keywords

references

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