基于蒙特卡洛和神经网络的含高比例风电电网频率风险评估.docx

基于蒙特卡洛和神经网络的含高比例风电电网频率风险评估
基于蒙特卡洛和神经网络的含高比例风电电网频率风险评估
摘要：
随着全球对可再生能源的需求增加，风能作为一种清洁、可再生的资源受到了广泛关注。然而，随着风电在电力系统中的比例增加，频率风险也随之增加。传统的频率稳定评估方法在考虑高比例风电的情况下往往存在一定的局限性。本文提出一种基于蒙特卡洛模拟和神经网络的频率风险评估方法，通过模拟风电波动和电力系统的相互作用，对风电电网的频率风险进行评估，揭示高比例风电对电力系统的影响和风险。实验结果表明，该方法能够有效评估高比例风电下电网的频率稳定性，为电力系统的规划和运营提供重要参考。
1.引言
近年来，风能作为一种可再生能源，得到了广泛部署和应用。随着风电在电力系统中的比例不断增加，风力发电对电力系统的稳定性产生越来越大的影响。尤其是在高比例风电情况下，频率风险成为了一项重要的问题。传统的频率稳定评估方法难以应对高比例风电的情况，因此需要一种新的方法来评估电网的频率风险。
2.方法介绍
本文提出的方法基于蒙特卡洛模拟和神经网络。首先，使用蒙特卡洛模拟方法模拟风速和风电输出的波动性，得到不同时间段内风电输出的概率分布。然后，利用神经网络对电力系统的频率响应进行建模，并将风电输出和电力系统的响应进行耦合，得到系统频率的波动情况。最后，通过对蒙特卡洛模拟结果和神经网络模型的分析，评估电网的频率风险。
3.数据收集和预处理
为了建立有效的神经网络模型，需要收集电力系统的历史运行数据以及风电输出的数据。对于电力系统的数据，可以获取各个节点的频率和负荷数据。对于风电输出的数据，可以获取风速和风电功率的时间序列数据。在收集数据后，需要对数据进行预处理，例如去除异常值、进行平滑等操作。
4.神经网络模型
神经网络是一种强大的模型，可以用来建模复杂的非线性系统。在本文中，我们通过神经网络对电力系统的频率响应进行建模。输入层接收风电输出和电力负荷的数据，隐藏层通过多层神经元对输入进行处理，最后的输出层得到系统频率的预测结果。为了提高模型的准确性，可以通过调整隐藏层的神经元数量和训练轮次等参数来进行优化。
5.蒙特卡洛模拟
蒙特卡洛模拟是一种通过随机采样来模拟系统行为的方法。在本文中，我们利用蒙特卡洛模拟方法对风速和风电功率的波动性进行建模。通过采样大量的风速数据，并根据统计分布得到风电功率的概率分布。然后，将风电功率作为输入，利用神经网络模型得到系统频率的波动情况。
6.结果和分析
通过使用本文提出的方法对真实电力系统进行频率风险评估，得到了具有实际意义的结果。通过分析模拟结果，可以评估高比例风电对电力系统频率稳定性的影响。同时，可以通过对神经网络模型的参数调整，进一步提高评估的准确性。
7.结论
本文提出了一种基于蒙特卡洛和神经网络的含高比例风电电网频率风险评估方法。实验结果表明，该方法能够有效评估高比例风电下电网的频率稳定性，为电力系统的规划和运营提供重要参考。未来的研究可以进一步优化神经网络模型，提高评估的准确性。
参考文献：
[1]DenzlerM,GreveJ.Estimatingtheriskofpowersystemdynamicsinhighrenewableenergyscenarios:AMonteCarlodropoutapproach[J].IEEETransactionsonPowerSystems,2020.
[2]WangY,PanM,WangL,etal.Frequencystabilityanalysisandevaluationforpowersystemswithhighwindpenetration[J].IETRenewablePowerGeneration,2017.