1. 武汉大学电气与自动化学院
2. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
纸质出版:2024
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王强强, 姚良忠, 徐箭, 等. 基于切片采样-马尔科夫链蒙特卡洛模拟的高比例新能源电力系统等效惯量概率评估[J]. 电网技术, 2024,48(1):140-152.
王强强, 姚良忠, 徐箭, 等. 基于切片采样-马尔科夫链蒙特卡洛模拟的高比例新能源电力系统等效惯量概率评估[J]. 电网技术, 2024,48(1):140-152. DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2022.2206.
DOI:
风电、光伏新能源发电功率的不确定性给高比例新能源电力系统的等效惯量评估带来了新的挑战。基于确定性的惯量评估方法不能有效反映全分析时段高比例新能源电力系统惯量的时序变化态势。为了评估新能源波动所引起的系统惯量不确定性,该文提出了一种基于切片采样–马尔科夫链蒙特卡洛模拟(slice sample Markov chain Monte Carlo
S-MCMC)的系统等效惯量概率评估方法。首先,对高比例新能源电力系统惯量组成及特性进行了分析,并对同步旋转设备的有效机械惯量、风电光伏电源的有效虚拟惯量进行量化计算。然后,基于Copula函数建立风速和光照强度之间的相关性模型,利用S-MCMC对系统等效惯量进行概率评估,从而得到系统等效惯量时序变化区间。最后,以改进的IEEE 39节点系统进行仿真分析,验证了所提出方法及分析结果的有效性。
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