基于数据驱动的电网弹性分析

• 作者: Qicong Sun Yan Li Jason Philhower
• 来源期刊: 全球能源互联网（英文）
• 关键词: 惯量 数据驱动 高斯过程回归 可再生能源
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: Smart Grid
• 页码范围: 104-114
• 页数: 11页
• 语种: 英文
• DOI: 10.14171/j.2096-5117.gei.2021.01.010

摘要

随着可再生能源融合到传统电力系统中,电力系统的惯性显著降低,从而使系统对运行过程中受到的扰动非常敏感.本文提出了一种基于扰动的惯性估计方法,揭示了可再生能源对系统惯性的影响.然后,本文利用高斯过程回归方法对受扰动后的电力系统动态过程进行预测.大量实验表明,数据驱动的方法有效地估计了系统的惯性,并预测了受干扰后电网的动态运行情况.实验结果也为设计和提高系统惯性提供了参考.