一种基于贝叶斯网络的光伏出力与负荷相关性建模方法，及其在配电网概率潮流计算与风险评估中的应用

一种基于贝叶斯网络的光伏出力与负荷相关性建模方法，及其在配电网概率潮流计算与风险评估中的应用

本文档旨在系统阐述一种基于贝叶斯网络的光伏出力与负荷相关性建模方法，及其在配电网概率潮流计算与风险评估中的应用。文档结构清晰，分为三大部分，依次展开从概率建模到风险量化的完整分析框架。

一、文档结构概述

文档共分为三章：

1. 第一章：基于贝叶斯风险评估的光伏出力概率分布建模
   介绍了光伏出力的概率建模方法，包括参数模型、非参数核密度估计及其自适应扩展方法，并进行了仿真分析与模型评估。

2. 第二章：基于贝叶斯网络刻画光–荷相关性的配电网概率潮流计算
   阐述了贝叶斯网络的基本原理与学习方法，提出了基于贝叶斯网络的概率潮流计算流程，并进行了多模型对比分析。

3. 第三章：基于贝叶斯网络刻画光–荷相关性的配电网风险评估
   构建了电压越限、潮流越限和失负荷三类风险评估指标，通过多场景仿真分析了光伏接入方式、容量对配电网风险的影响。

二、主要内容说明

第一章：光伏出力概率分布建模

• 参数模型：采用Beta分布描述光伏出力，结合光照强度参数建立概率密度函数。
• 非参数模型：引入核密度估计方法，提出自适应扩散核密度估计模型，提升对复杂出力模式的拟合能力。
• 模型评估：通过χ²检验、K-S检验及误差指标（MAPE、RMSE）验证模型准确性。

第二章：贝叶斯网络与概率潮流计算

• 贝叶斯网络构建：通过结构学习（HC算法）与参数学习（最大似然估计）建立光伏与负荷的相关性模型。
• 概率潮流计算流程：
  1. 自适应核密度估计获取概率分布；
  2. 最大信息系数离散化；
  3. 贝叶斯网络采样生成相关性样本；
  4. 代入潮流方程计算输出变量的概率特征。
• 对比分析：与蒙特卡洛法、半不变量法对比，验证所提方法在准确性与效率上的优势。

第三章：配电网风险评估

• 风险指标构建：定义电压越限、潮流越限、失负荷三类风险指标，量化系统运行风险。
• 多场景风险评估：分析不同光伏接入方式、容量对配电网风险的影响，展示风险分布图与数值结果。
• 方法对比：与蒙特卡洛、半不变量方法在风险计算结果与运算时间上进行对比，突出所提方法的综合性能。

三、文档特点与价值

• 方法创新：将自适应扩散核密度估计与贝叶斯网络结合，提升了光伏出力建模的准确性与适应性。
• 系统性强：从概率建模、相关性分析到潮流计算与风险评估，形成完整的技术链条。
• 实用性强：基于IEEE33节点系统进行仿真，提供多场景分析，结果具有工程参考价值。
• 可视化支持：文中包含多幅概率密度曲线、风险分布图及计算流程图，增强理解与表达效果。

四、适用对象

• 电力系统研究人员
• 配电网规划与运行工程师
• 可再生能源集成与风险评估相关领域的学者与技术人员
• 高校电力系统、新能源专业研究生