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刘颂凯,向小辉,苏 攀,陈 梦,秦 浩,梁金波,王宇杰.计及风电双重不确定性的暂态稳定约束最优潮流模型[J].智慧电力,2026,54(2):30-38.
doi:10.20204/j.sp.2026.02004
刘颂凯,向小辉,苏 攀,陈 梦,秦 浩,梁金波,王宇杰.计及风电双重不确定性的暂态稳定约束最优潮流模型[J].智慧电力,2026,54(2):30-38. DOI: 10.20204/j.sp.2026.02004.
doi:10.20204/j.sp.2026.02004 DOI:
针对风电接入电力系统引发的暂态稳定性与经济性协调优化问题,提出一种计及风电双重不确定性的暂态稳定约束最优潮流(TSCOPF)模型。首先,基于双层蒙特卡洛抽样对风电分布参数和风速随机波动的不确定进行建模,实现风电双重不确定性的统一表征;然后,利用堆叠式集成Transformer(SET)模型确立电力系统输入特征与构建的暂态稳定系数间的联系;最后,利用改进的蜣螂优化算法(IDBO)求解TSCOPF模型。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。
To address the coordinated optimization problem of transient stability and economy caused by wind power integration into power systems
a transient stability constrained optimal power flow (TSCOPF) model considering the dual uncertainties of wind power is proposed. Firstly
a bi-level Monte Carlo sampling method is employed to model the uncertainties arising from the distribution parameters of wind power and random fluctuations in wind speed
achieving a unified characterization of the dual uncertainties in wind power. Subsequently
a stacked ensemble Transformer (SET) model is utilized to establish the relationship between the input features of the power system and a constructed transient stability indices. Finally
an improved dung beetle optimizer (IDBO) is utilized to solve the TSCOPF model. Case study results demonstrate that the proposed method can effectively mitigate uncertainty risks and enhance the transient stability of the system.
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