概率潮流方法在电网规划中的应用研究

陈晨 宫云茜 李菁

摘要：传统确定性潮流方法是电力系统规划中分析和评估电力系统运行状态的有效手段，该方法主要适用于电源、负荷以及网架结构均确定的电力系统。目前，雄安新区电网处于过渡电网建设阶段，输变电工程建设、征拆迁改工作推进等因素导致过渡电网具有较强的不确定性。为了有效规划雄安新区电网、动态反映电网运行状态，本文系统研究了概率潮流方法在电力系统规划中的应用。

关键词：电网规划;概率方法;数值计算方法;解析计算方法。

1电力系统概率潮流概述

潮流分析是开展电力系统研究的前提，传统确定性潮流方法是分析与评估稳态情况下电力系统运行状态的有效手段，其本质是求解非线性方程组，该方法往往只能得到单一工况下的系统潮流分布情况。电力系统本质是强非线性随机系统，电源、负荷以及网架结构是带有不确定性的，同时随着大规模新能源发电和新型负荷的引入，使得传统确定性潮流方法给出的结果可能不符合实际情况，进而影响电力系统规划。因此，为了考虑电力系统的不确定性，概率方法被引入电力系统潮流分析当中。

概率潮流方法首先由B. Borkowska在1974年被引入电力系统潮流分析中[1]。概率潮流方法的主要思想是将输入变量用概率密度函数来表示，从而得到系统状态量和输出变量的概率密度函数或者累积分布函数。通过这样的方式，概率潮流方法充分考虑了输入变量的不确定性，进而在电力系统规划过程中可以有效评估系统各薄弱环节和潜在危险因素。本文主要贡献有：

（1）根据算法对概率潮流方法进行分类，介绍常用概率潮流方法的原理;

（2）系统梳理了概率潮流方法在电力系统规划中的应用;

（3）提出概率潮流方法的发展方向。

2 概率潮流方法分类和原理

概率潮流方法根据算法可以分为三类，数值计算方法、解析计算方法和近似估计算法。

2.1数值计算方法（蒙特卡罗法）

蒙特卡罗法是一种用随机数和概率模型来求解不确定性问题的仿真方法[2]，从原理讲就是在解确定性潮流。但是与确定性潮流方法不同的是蒙特卡罗法通过产生N组随机输入变量值，进而估计输出变量的概率密度函数。蒙特卡罗法不需要任何假设和近似，直接对非线性方程组进行求解，因而得到的结果非常精确，经常作为解析算法结果的基准。

2.2解析计算方法

概率潮流数值计算方法虽然精度高，耗时是一个不可避免的问题，因此解析计算方法被引入到概率潮流分析当中。解析计算方法的基本思路是通过数学算法，从输入变量的概率密度函数直接求得输出变量的概率密度函数[3]。下面介绍各种常用解析计算方法。

（1）卷积法

卷积法是一种常用的概率潮流计算方法，其原理是假设X和Y是两个相互独立的概率节点数据，Z是线路的功率潮流，通过X和Y的概率密度函数求解Z的概率密度函数。

（2）累积量与Gram-Charlier展开结合的方法

文献[4]引入累积量与Gram-Charlier展开结合的方法，求解了直流潮流。

2.3近似计算方法

近似计算方法是一种对输出变量统计量进行简单表达的计算方法，相比于数值计算方法和解析计算方法，计算效率较高。

3概率潮流方法在电力系统规划中的应用

概率潮流方法在电力系统规划中的应用主要有以下两方面：（1）考虑电网拓扑结构变化的不确定性;（2）考虑新能源发电和新型负荷的不确定性。

3.1考虑电网拓扑结构变化的不确定性

文献[5]中提出了一种考虑电网拓扑不确定性的概率潮流计算方法。该方法将每种电网拓扑结构赋予一个概率，考虑了支路停电的不确定性。

3.2考虑新能源发电和新型负荷的不确定性

由于大规模的分布式发电以及新型用电负荷（如电动汽车等）接入电网，为了考虑这些分布式发电和新型用电负荷的随机性，需要通过概率潮流方法进行潮流计算。文献[6]研究了接入不同类型新能源发电和电动汽车负荷的概率潮流计算方法。

4 总结与展望

雄安新区电网处于过渡电网建设阶段，输变电工程的建设、征拆迁改工作的推进等因素导致过渡电网具有较强的不确定性。为了有效规划雄安新区电网、动态反映电网运行状态，本文系统研究了概率潮流方法在电力系统规划中的应用。概率潮流计算方法分主要为三类，每类方法都有其优越性和假设前提条件，因此对具体系统应选择相适宜的概率潮流计算方法。

概率潮流方法未来可能的研究与应用方向有以下三个方面：（1）新的近似计算方法;（2）快速蒙特卡罗法;（3）考虑新能源发电和新型负荷随机性的计算方法。

參考文献：

[1]B.Borkowska. "Probabilistic load flow，" IEEE Trans. on PAS，1974.

[2]Defu Cai，Dongyuan Shi，Jinfu Chen. "Probabilistic load flow computation with polynomial normal transformation and Latin hypercube sampling，" IET GT&D，2013.

[3]R.N.Allan，B.Borkowska，C.H.Grigg，"Probabilistic analysis of power flows，" Proceedings of the Institution of Electrical Engineers，1974.

[4]C. L.Su. "Probabilistic load-flow computation using point estimate method，" IEEE Trans. on Power Systems，2005.

[5]A.M.Leite da Silva，R.N.Allan. "Probabilistic load flow considering network outages，" GT&D，1985.

作者简介：陈晨（1989.1.25-），男，汉族，河北保定，博士研究生，工程师，研究方向：电力系统规划技术研究。