Nghiên cứu các yếu tố bất định của thông số vận hành để tính toán và phân tích chế độ làm việc của hệ thống điện
Tóm tắt: 19
| 
PDF: 47 
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
Từ khóa:
nguồn năng lượng mới
yếu tố bất định
phương pháp xác suất
hàm phân bố
trào lưu công suất
Tóm tắt
Các nguồn năng lượng mới, như năng lượng gió và năng lượng mặt trời, được tích hợp ngày càng nhiều vào các hệ thống điện. Các nguồn bất định thêm vào từ các nguồn năng lượng mới này cùng với các nguồn bất định truyền thống do bản chất thay đổi ngẫu nhiên của tải và khả năng sẵn sàng làm việc của các nguồn phát và các hệ thống truyền tải chỉ rõ những hạn chế của các phương pháp truyền thống trong tính toán và phân tích hệ thống điện trong đó các yếu tố bất định không được xem xét đến. Trong bài báo này một phương pháp tính toán và phân tích hệ thống điện có xét đến các nguồn bất định được trình bày. Việc thử nghiệm trên hệ thống điện mẫu IEEE-14 nút chứng tỏ phương pháp đề xuất cho kết quả tốt và có khả năng áp dụng trong thực tế.
Tài liệu tham khảo
-
[1] G. J. Anders, Probability Concepts in Electric Power Systems, Wiley, New York, 1990.
[2] B. Borkowska, “Probabilistic load flow”, IEEE Trans. Power App. Syst., PAS-93(4), 1974, 752–759.
[3] P. Jorgensen, J. S. Christensen, and J. O. Tande, “Probabilistic load flow calculation using Monte Carlo techniques for distribution network with wind turbines”, Proceedings of the 8th International Conference on Harmonics and Quality of Power, Athens, Greece, 14-16 October 1998, 1146-1151.
[4] T. Cui and F. Franchetti, “A quasi-Monte Carlo approach for radial distribution system probabilistic load flow”, Innovative Smart Grid Technologies (ISGT), 2013 IEEE PES, 24-27 Feb. 2013, 1–6.
[5] R. Billinton and W. Li, Reliability Assessment of Electrical Power Systems Using Monte Carlo Methods, Plenum Press, New York, 1994.
[6] Liu, J.S., Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer-Verlag, New York, USA, 2001.
[7] Rubinstein, R. Y. and D. P. Kroese, Simulation and the Monte Carlo Method, 2nd Ed. Wiley, Hoboken, NJ, USA, 2008.
[8] J. M. Hammenley and D. C. Handscomb, Monte Carlo Methods, Norwich: Fletcher and Son Ltd, 1964.
[9] P. Zhang and S. T. Lee, “Probabilistic load flow computation using the method of combined cumulants and Gram-Charlier”, IEEE Trans. Power Syst., 19(1), Feb. 2004, 676–682.
[10] M. Fan, V. Vittal, G. T. Heydt, and R. Ayyanar, “Probabilistic power flow studies for transmission systems with photovoltaic generation using cumulants”, IEEE Trans. Power Syst., 27(4), Nov. 2012, 2251–2261.
[11] R. N. Allan and M. R. G. Al-Shakarchi, “Probabilistic techniques in A.C. load-flow analysis”, Proceedings of the Institution of Electrical Engineers, 124(2), 1977, 154–160.
[12] C. L. Su, “Probabilistic load-flow computation using point estimate method”, IEEE Trans. Power Syst., 20(4), 2005, 1843–1851.
[13] Zhaohong Bie, Gan Li, Hui Liu, Xifan Wang, “Studies on Voltage Fluctuation in the Integration of Wind Power Plants Using Probabilistic Load Flow”, IEEE PES General Meeting, Pittsburgh, USA, 2008.
[14] R. Christie, Power system test case archive, Aug. 1993. available online at http://www.ee.washington.edu/research/pstca.
[15] H. Bludszuweit, J. A. Domínguez-Navarro, and A. Llombart, “Statistical Analysis of Wind Power Forecast Error”, IEEE Trans. Power Syst., 23(3), 2008, 983–991.
Xem thêm
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Đã Xuất bản
May 31, 2015
Download
Cách trích dẫn
Le Dinh Duong*; Ngo Van Duong, Nguyen Thi Ai Nhi, Huynh Van Ky. “Nghiên cứu các yếu tố bất định của thông số vận hành để tính toán Và phân tích Chế độ làm việc của hệ thống điện”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 5, số p.h 90, Tháng Năm 2015, tr 34-38, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/2419.
