【摘 要】
:
考虑四个季度的用电差异性,按各个季度对供电压力的大小来取其权值,运用加权二范数函数法进行全年的峰谷时段划分,得到全年综合时段划分方案.采用自适应变权重加权法进行双目标优化,得到全年的综合峰谷电价调整方案.结合某地区实例分析,证明本文模型比已实施的峰谷电价方案具有更好的削峰填谷效果.
【出 处】
:
中国高等学校电力系统及其自动化专业第30届学术年会
论文部分内容阅读
考虑四个季度的用电差异性,按各个季度对供电压力的大小来取其权值,运用加权二范数函数法进行全年的峰谷时段划分,得到全年综合时段划分方案.采用自适应变权重加权法进行双目标优化,得到全年的综合峰谷电价调整方案.结合某地区实例分析,证明本文模型比已实施的峰谷电价方案具有更好的削峰填谷效果.
其他文献
本文讨论了一种优化的脉宽调制方法,即三次谐波注入法,应用在级联H桥型STATCOM的主电路中,使直流电压利用率和开关损耗两个指标的同时优化.本文首先阐述了三次谐波注入法的基本原理,在通过仿真对比试验得出这种优化方法可以提高调制比最高至1.15,进而提高直流电压利用率.
以并联型APF为研究对象,对三相三线制系统的谐波检测方法和APF的控制策略分别进行了系统的研究,本文提出了一种基于电压空间矢量的无差拍控制方法,此方法能较好地解决APF在谐波电流检测和数字芯片控制过程中所带来的延时问题.最后对所采用的控制策略在Matlab/Simulink软件上进行仿真验证,仿真结果表明改进的控制策略减小了控制延时的影响,APF的性能有了很大提高.
电气化铁路的快速发展,导致了大量非线性的电力机车牵引负荷在电力系统中的存在,对电网的安全运行造成了威胁.本文从SS6B型电力机车的工作原理出发,适当地简化了机车的整体结构,分析了不同情况下机车的工作状态.利用PSCAD仿真软件建立了机车的仿真模型,并通过自定义模块实现了工作状态的控制.通过与实际统计值的对比,验证了模型的实用性.
提出了一种基于主成分分析的高压断路器全寿命周期成本计算方法.所述方法中全寿命周期模型涉及到断路器的投资、运行、维护、检修、退役成本,考虑断路器故障信息不完整性,利用主成分分析方法,提取数据中的主成分代替所有数据.对上述方法进行案例分析,结果表明:该方法能基本解决信息不完整的问题.
谐波谐振对电力系统具有严重的危害.模态分析法是一种分析电力系统谐波谐振的有效方法,该方法可以快速识别谐振频率,确定谐振位置.针对传统模态分析法在有些系统中计算精度不够的问题,本文结合PCA的选主元方法对模态分析法主元个数的确定和多主元模态分析法的应用进行了深入研究分析,并结合PSCAD仿真和节点电压法证明了分析的正确性.通过分析,可以得到模态分析法可以有效地确定谐振频率、识别母线的参与度,从而确定
针对运用广泛的交直型电力机车进行说明,介绍了典型交直型机车的接线方式及其结构特点.选取使用三相V/v接线方式的牵引变电站进行研究,分析了其产生三相不平衡的机理以及其接入电网后带给风电接入点的电能质量问题.在交直型机车接入风电并网点的背景下,研究了直驱风电机组在三相不平衡条件下产生直流侧二倍频波动的机理,提出了一种以稳定直流侧电压为目的正负序双电流控制策略.最后,在PSCAD中,对交直型机车与直驱风
国内外文献在故障限流器的配置问题上并没有考虑其对电压暂降的影响,本文通过在PSCAD里搭建电阻型超导故障限流器和一个互联配电网的仿真模型分析了故障限流器在每个安装位置上对母线电压暂降幅值和相角的影响.基于故障限流器的现有配置方案存在最佳限制故障电流安装位置和最佳改善母线电压暂降安装位置之间的矛盾,提出一种两个超导故障限流器相配合的方案来解决此矛盾.
发展风电、光伏等新能源是解决我国能源问题的主要途径.由于风电和光伏的波动性,这些新能源接入电网后会对电力系统造成冲击;而风电和光伏的功率变化具有互补性,把两者结合起来接入电网能够有效减小对电网的冲击.本文研究了风电和光伏互补接入电网后的经济调度建模问题,建立了考虑环境效益和备用容量变化的含有风电、光伏发电的电力系统经济调度模型,采用遗传算法进行经济调度优化,并进行仿真计算,验证了方法的有效性.
不同类型用户的负荷特点差异性较大,为了促进用户参与可中断负荷应该针对不同负荷的特点制定不同的可中断负荷合同.在含风电的系统中,风电出力预测误差和负荷预测误差随时间尺度的缩短而减小的特点.本文建立基于不同可中断负荷合同的含风电系统及其旋转备用协调调度模型.该模型通过利用不断更新的风电出力预测和负荷预测信息来调整调度计划.对该模型的求解,本文先采用优先顺序法求取各机组的启停机顺序,再通过粒子群算法滚动
研究分析电力系统负荷预测的问题,为了解决负荷过程里存在的参数选择的问题,同时为了减小预测误差,保证安全地供电,改变传统支持向量机预测方法,提出粒子群优化支持向量机(PSO-SVM) 的负荷预测方法.PSO-SVM利用粒子群算法去优化支持向量机的参数,降低了对支持向量机的参数选择的盲目性,得到了比较优良的支持向量机负荷预测模型.同时在此基础上提出改进型PSO-SVM,使预测精度更高.并以山西省月度负