文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于概率预测与随机响应面法的新能源孤岛配电网实时风险评估与调控策略》

这个标题涉及到新能源孤岛配电网的实时风险评估与调控策略，其中使用了概率预测和随机响应面法。下面是对标题中各个要素的解读：

  1. 新能源孤岛配电网：

    • 新能源： 指的是可再生能源，如太阳能、风能等，与传统的化石燃料不同。
    • 孤岛： 表示该配电网在某些情况下可能是独立的、不依赖传统电力系统的一个孤立的系统。

  2. 实时风险评估：

    • 实时： 表明评估是在实际时间发生的过程中进行的，而不是基于事后数据。
    • 风险评估： 涉及对潜在风险和不确定性进行分析和评估，可能包括电力系统中的各种不确定因素。

  3. 调控策略：

    • 调控： 表示采取一系列措施来控制或调整配电网的运行状态。
    • 策略： 是指在特定条件下采取的计划或方法，旨在优化系统性能或应对风险。

  4. 概率预测与随机响应面法：

    • 概率预测： 涉及对未来事件发生的可能性进行概率分析，可能包括对新能源产量、负荷需求等的概率性预测。
    • 随机响应面法： 是一种用于建模和分析随机系统的方法，可用于评估不同因素对系统性能的影响。

因此，整体而言，这个标题表明在新能源孤岛配电网中，采用了实时的、基于概率预测和随机响应面法的方法，对系统的风险进行评估，并提出调控策略以应对不确定性和风险。这可能涉及到利用先进的数学建模和数据分析技术，以实现配电网的可靠、高效运行。

摘要：高比例分布式电源的不确定性给孤岛配电网的稳定运行带来了的巨大的挑战。针对基于传统分布模型的源荷短期预测存在尖峰和重尾的缺点，采用双向长短时记忆(bidirectional long and short-term memory,BiLSTM)神经网络与非参数核密度法(kernel density method,KDE)结合的方法，构建了多场景及不同时间尺度下源荷预测误差的分布模型；并在此基础上，系统多时段运行调控过程中，考虑短时气象的不确定性波动，采用混合整数二阶锥规划(mixed-integer second-order cone programming,MISOCP)对潮流模型进行松弛，并由随机响应面(stochastic response surface,SRSM)得到系统的概率潮流；基于随机响应面法改进Sobol’法，建立计及源荷不确定性的孤岛配电网运行风险的全局灵敏度分析模型。基于此提出一种基于Bi LSTM-SRSM法的风险实时风险评估及调控策略。最后，采用IEEE33节点的辐射型配电网系统验证了所提方法的可行性。

这段摘要描述了一个针对孤岛配电网稳定运行面临的挑战和相应解决方案的研究。以下是对摘要内容的详细解读：

  1. 挑战：

    • 孤岛配电网面临高比例分布式电源的不确定性，这给其稳定运行带来了巨大的挑战。这意味着在这种电网中，因为分布式电源的不确定性，稳定性和可靠性成为了关键问题。

  2. 源荷短期预测的问题：

    • 传统的基于分布模型的源荷短期预测方法存在尖峰和重尾的问题，这可能导致预测不准确和不稳定。

  3. 解决方案：

    • 使用了双向长短时记忆 (BiLSTM) 神经网络和非参数核密度法 (KDE) 结合的方法来构建多场景和不同时间尺度下的源荷预测误差分布模型。这种组合有助于更准确地预测和模拟各种不确定性场景。

    • 在多时段运行调控中，考虑了短时气象的不确定性波动。通过混合整数二阶锥规划 (MISOCP) 对潮流模型进行了松弛处理，使用随机响应面 (SRSM) 得到了系统的概率潮流。

    • 进一步使用随机响应面法改进了Sobol’法，建立了一个全局灵敏度分析模型，这有助于评估孤岛配电网运行风险。

  4. 提出的方法和策略：

    • 在这个基础上，作者提出了一种基于BiLSTM-SRSM 的实时风险评估和调控策略，这是一个综合利用神经网络和概率模型的方法。

  5. 验证：

    • 最后，研究通过采用IEEE33节点的辐射型配电网系统来验证这些方法的可行性，这是一个常用于电力系统研究的标准测试系统。

总体而言，这项研究通过结合先进的神经网络技术和概率模型，提出了一套新的方法来解决孤岛配电网在高比例分布式电源和不确定性条件下的稳定运行问题，并通过实验验证了其有效性和可行性。

关键词： 双向长短时记忆神经网络;实时风险预警;随机响应面法;非参数核密度;全局灵敏度;

这些关键词涉及到不同领域的概念和技术。让我逐个解释它们：

  1. 双向长短时记忆神经网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Neural Network）： 这是一种神经网络架构，主要用于处理和预测时间序列数据。长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），适合处理序列数据并记忆长期依赖关系。而双向LSTM在时间序列中利用了前向和后向两个方向的信息传递，有助于更全面地理解序列数据。

  2. 实时风险预警（Real-time Risk Warning）： 这是指针对某种情境或系统，通过监测数据和应用特定算法或模型，及时识别并警示可能的风险或危险情况。这种预警系统通常用于金融市场、自然灾害、安全监控等领域。

  3. 随机响应面法（Response Surface Methodology，RSM）： 这是一种统计方法，用于分析和优化多变量系统。它通过建立一个代表输出变量与输入变量之间关系的数学模型，来理解多个输入变量对输出结果的影响，以及找到最优条件。

  4. 非参数核密度（Non-parametric Kernel Density）： 这指的是一种用于估计数据分布的统计方法，与参数化方法不同，它不依赖于特定的分布形式。核密度估计通过在每个数据点周围放置核函数并加总得到整体概率密度分布，可用于探索数据的分布情况。

  5. 全局灵敏度（Global Sensitivity）： 这是指在一个系统或模型中，对所有输入参数或变量进行综合考虑的敏感性分析。全局灵敏度分析有助于理解模型输出对输入参数变化的整体影响，以确定哪些参数对模型结果影响较大。

综合来看，结合双向LSTM网络的实时风险预警可能涉及利用神经网络来对实时数据进行监测和分析，以识别风险情况，并结合随机响应面法和非参数核密度估计等技术进行多变量系统的分析和优化，同时考虑全局灵敏度，以更好地理解和预测系统行为。

仿真算例：

为得到接入不确定性 DG 后孤岛配电网的潮流 信息，包括电压、功率、网损等；本文算例采用改 进后的 IEEE33 节点的辐射状配电网系统，并考虑 在部分节点接入 DG、ESS、SVC 等设备，如图 2 所示。节点 1 为孤岛配电网主电源，分别将风机、 光伏和某一重要负荷接入到 3、10、16、21 和 28 号节点；无功可调设备 SVC 分别接入到节点 10 和 26；ESS 接入节点 12 和 27；34 和 35 号节点接入 2 台柴油发电机，用作冷备用。当网络出现 N1 运行 时，通过馈线自动化系统实现预定的网络重构策 略，对于网络中某些重要用户节点，应确保其运行 可靠性与电压质量。因此本文设节点 4、15、28 为 重要负荷节点，用于分析 N1 状态下系统运行风 险。额定电压定为 12.66kV；电压约束为 0.9~1.1pu。同时本算例利用 Matlab-YALMIP 平台开发孤岛配 电网运行风险实时评估及调控程序，并采用 Gurobi 求解器来进行优化计算。

仿真程序复现思路：

为复现该算例，我们可以按照以下步骤进行，以 MATLAB 为例：

% 定义节点和辐射状配电网结构
nodes = [1:33];
edges = [1 2; 1 3; ...]; % 馈线连接关系% 定义设备连接关系
devices = struct('type', {'DG', 'ESS', 'SVC', 'Generator'}, 'nodes', {[3, 10, 16, 21, 28], [12, 27], [10, 26], [34, 35]});% 设定节点信息
power_sources = struct('type', {'Wind', 'Solar', 'Load'}, 'nodes', {[3], [10], [16, 21, 28]});% 电压约束
voltage_constraint = [0.9, 1.1];% 模拟潮流计算
% 这里使用MATPOWER工具箱，需要安装并配置
mpc = loadcase('case33'); % 使用MATPOWER提供的33节点系统
results = rundcpf(mpc);   % 运行潮流计算% 获取潮流信息
voltages = results.bus(:, VM);
powers = results.gen(:, PG);
losses = sum(results.branch(:, PF) - results.branch(:, PT));% 实施网络重构策略
% 这里假设有一个自动化系统实现网络重构，具体实现会依赖具体策略
reconfigured_network = automated_reconfiguration(results);% 分析重要节点的系统运行风险
critical_nodes = [4, 15, 28];
risk_analysis(critical_nodes, reconfigured_network);% 利用YALMIP进行实时评估及调控
% 这里使用YALMIP构建简化的控制问题，实际情况可能更为复杂
controller = build_controller();
optimize(controller);% 利用Gurobi进行优化计算
% 这里使用Gurobi求解器，需要安装并配置
model = build_optimization_model();
result = gurobi(model);% 以下为一些辅助函数的示例，具体实现需要根据具体情况进行编写function reconfigured_network = automated_reconfiguration(original_network)% 实现自动化系统进行网络重构的逻辑% ...
endfunction risk_analysis(nodes, network)% 分析节点在N1状态下的系统运行风险% ...
endfunction controller = build_controller()% 利用YALMIP构建实时评估及调控程序% ...
endfunction model = build_optimization_model()% 利用Gurobi构建优化计算模型% ...
end

请注意，这只是一个简化的示例，实际仿真程序可能需要更复杂的模型和算法，特别是对于大规模电力系统。在实际开发中，可能需要使用专业的电力系统仿真工具，如MATPOWER、PowerWorld等，以更精确地模拟电力系统的行为。此外，模型和算法的选择取决于仿真的具体目标，例如潮流计算、动态稳定性分析、电磁暂态仿真等。

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