可量化风电不确定性风险的暂态稳定约束最优潮流模型

刘颂凯; 秦浩; 胡畔; 苏攀; 李鑫; 党喜; 刘亦橦

doi:10.20204/j.sp.2025.09004

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可量化风电不确定性风险的暂态稳定约束最优潮流模型

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- 可量化风电不确定性风险的暂态稳定约束最优潮流模型
- Transient Stability Constrained Optimal Power Flow Model Quantifying Wind Power Uncertainty Risk
- 智慧电力 2025年53卷第9期页码：28-36
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院,湖北,宜昌,443002
  2. 新能源微电网湖北省协同创新中心,湖北,宜昌,443002
  3. 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院,湖北,武汉,430077
  4. 国网湖北省电力有限公司,湖北,武汉,430000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.09004
  中图分类号：
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘颂凯,秦浩,胡畔,苏攀,李鑫,党喜,刘亦橦.可量化风电不确定性风险的暂态稳定约束最优潮流模型[J].智慧电力,2025,53(9):28-36.

LIU Songkai, QIN Hao, HU Pan, et al. Transient Stability Constrained Optimal Power Flow Model Quantifying Wind Power Uncertainty Risk[J]. 2025, 53(9): 28-36.
刘颂凯,秦浩,胡畔,苏攀,李鑫,党喜,刘亦橦.可量化风电不确定性风险的暂态稳定约束最优潮流模型[J].智慧电力,2025,53(9):28-36. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09004.

LIU Songkai, QIN Hao, HU Pan, et al. Transient Stability Constrained Optimal Power Flow Model Quantifying Wind Power Uncertainty Risk[J]. 2025, 53(9): 28-36. DOI： 10.20204/j.sp.2025.09004.

摘要

为量化风电接入电力系统造成的风险，在维持系统运行稳定性并兼顾良好经济性的前提下，提出一种可量化风电不确定性风险的暂态稳定约束最优潮流（TSCOPF）模型。首先，基于条件风险值（CVaR）量化不确定性造成的弃风弃负荷风险成本；其次，将风电风险成本纳入TSCOPF目标函数中，建立可量化风电不确定性风险的TSCOPF模型；然后，针对传统多元“宇宙”优化（MVO）算法易陷入局部最优的缺点，通过标准化膨胀率修正和引入精英“宇宙”机制对其进行改进，并利用改进的MVO算法求解TSCOPF模型以获取全局最优解；最后，基于IEEE 39节点系统进行算例分析，结果表明，所提方法可有效应对不确定性风险，提升系统暂态稳定性。

Abstract

To quantify the risks associated with integrating wind power into the power system while maintaining operational stability and ensuring sound economic efficiency，this paper proposes a transient stability constrained optimal power flow （TSCOPF） model capable of quantifying wind power uncertainty risk.Firstly，the conditional value-at-risk （CVaR） method is employed to quantify the risk costs of wind curtailment and load shedding caused by uncertainty.Secondly，these wind power risk costs are incorporated into the TSCOPF objective function，establishing a TSCOPF model that quantifies the wind power uncertainty risk.Then，to address the limitation of the traditional multi-verse optimizer （MVO） algorithm being prone to local optima，improvements are made through standardized inflation rate correction and the introduction of an elite universe mechanism.The improved MVO algorithm is subsequently utilized to solve the TSCOPF model，obtaining the global optimal solution.Finally，case studies based on the IEEE 39-bus system are conducted.The results demonstrate that the proposed method can effectively mitigate uncertainty risks and enhance system transient stability.

关键词

Keywords

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