基于概率密度函数与LSTM的混合发电场景下动态等效建模与发电调度框架

本文提出了一种创新框架，通过概率密度函数（PDF）分析混合发电场景下电压与有功功率的动态特性，结合长短期记忆网络（LSTM）建立导纳模型，为含可再生能源（RES）的主动配电网（ADN）提供兼顾经济性与电压稳定性的发电调度方案。研究涵盖实验微电网与IEEE-123总线系统，揭示了多能源耦合对电压多模态分布的影响，为单元组合（UC）问题提供了概率化决策支持。

　　

亮点

• 基于概率密度函数（PDF）量化分析混合发电场景下并网点（PCC）电压与有功功率的波动特性，揭示光伏（PV）、电池储能（ESS）、热电联产（CHP）等能源组合对电压多模态分布的影响机制。

• 通过多模态PDF特性解析，建立发电单元功率流贡献与电压波动的映射关系，为单元组合（UC）问题提供直观的概率化决策依据。

• 采用循环神经网络（RNN）驱动的长短期记忆网络（LSTM）构建双输入单输出导纳模型，精准预测_dq坐标系变量，为基于_dq分量的控制策略提供信号输入基础。

实验微电网

图5展示了连接公用电网的微电网测试平台布局，包含光伏、CHP及多种储能系统（ESS），通过开关灵活配置不同运行模式。数据采集涵盖能源本地节点及并网点（DP1），表1详细列出了组件参数与缩写对照。

微电网运行

通过切换不同能源组合，观测动态功率流条件下电压与功率信号的PDF演变规律。

PDF估计与混合发电分析

图10显示不同实验微电网配置下的电压信号PDF估计结果：

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  单一电池（如NaNiCl或锂离子ESS）接入时呈现单峰分布，反映其变流器对有功/无功的精准调控；

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  引入光伏后PDF呈现双峰/多峰特性，揭示间歇性能源与储能的动态博弈；

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  大规模仿真网络（IEEE-123总线+50%光伏渗透率）中，电池储能有效平滑高波动PV注入导致的电压动态变化。

结论

本研究提出的电压稳定性框架为含高比例可再生能源的微电网调度提供了新思路：

1. 1.

   电池单元单峰PDF特性印证其电压调节优势；

2. 2.

   LSTM导纳模型对_dq变量的高精度预测（性能指数>92%）验证了数据驱动方法的可靠性；

3. 3.

   多模态PDF分析可替代传统场景法，提升UC问题中目标函数优化的准确性。未来将探索该框架在实时控制与多目标优化中的扩展应用。