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摘要:
为准确评估含高比例风电电网频率风险,提出了一种基于蒙特卡洛仿真和BP神经网络的多指标电网频率稳定风险评估方法.根据风电并网频率机理构建多个关键指标,通过蒙特卡洛仿真耦合区域电网风电功率波动概率函数求取指标概率,运用BP神经网络获得指标权重,根据ALARP原则建立风险矩阵.最后,对IEEE 3机9节点进行仿真验证,结果表明该方法实现了电网频率风险评估的全面性,减少了风险评估的时间,提高了指标权重方法的准确性,为含高比例风电电网的频率稳定风险评估提供了有效参考.
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文献信息
篇名 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
来源期刊 电工技术 学科 工学
关键词 电网频率稳定 风电 风险评估 蒙特卡洛仿真 BP神经网络
年,卷(期) 2022,(5) 所属期刊栏目 专栏 新能源发电与储能|New Energy generation and storage
研究方向 页码范围 4-9
页数 6页 分类号 TM712
字数 语种 中文
DOI 10.19768/j.cnki.dgjs.2022.05.002
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
电网频率稳定
风电
风险评估
蒙特卡洛仿真
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工技术
半月刊
1002-1388
50-1072/TM
32开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-61
1980
chi
出版文献量(篇)
12910
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32
总被引数(次)
16080
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